Este documento describe diferentes tipos de muestreo para la selección de muestras de una población, incluyendo muestreo aleatorio y no aleatorio. Explica métodos como muestreo simple, por conglomerado, estratificado, por áreas de superficie, errático, intencional, bola de nieve y por cuotas. También define conceptos clave como población, muestra, error sistemático y unidad muestral. El objetivo del muestreo es obtener información sobre una población de manera más eficiente que estudiando a toda

1. *
MODALIDAD SEMIPRESENCIAL
ESCUELA: CIENCIAS DE LA EDUCACIÒN
ESTUDIANTES: MARIANA TACURI
ASIGNATURA: ESTADISTICA EDUCATIVA
NIVEL: SEXTO DE BÁSICA – ISPED
CATEDRÁTICO: ING. MAYRA MORALES
AÑO LECTIVO: 2.011 – 2.012

2. *
* En estadística se conoce como muestreo a la técnica para la selección de una muestra a partir de una
población.
* Al elegir una muestra se espera conseguir que sus propiedades sean extrapolables a la población. Este
proceso permite ahorrar recursos, y a la vez obtener resultados parecidos a los que se alcanzarían si se
realizase un estudio de toda la población.
* Cabe mencionar que para que el muestreo sea válido y se pueda realizar un estudio adecuado que consienta
no solo hacer estimaciones de la población sino estimar también los márgenes de error correspondientes a
dichas estimaciones, debe cumplir ciertos requisitos. Nunca podremos estar enteramente seguros de que el
resultado sea una muestra representativa , pero sí podemos actuar de manera que esta condición se alcance
con una probabilidad alta.
* En el muestreo, si el tamaño de la muestra es más pequeño que el tamaño de la población, se puede extraer
dos o más muestras de la misma población. Al conjunto de muestras que se pueden obtener de la población
se denomina espacio muestra. La variable que asocia a cada muestra su probabilidad de extracción, sigue la
llamada distribución muestral.
* Existen dos métodos para seleccionar muestras de poblaciones: el muestreo no aleatorio o de juicio y el
muestreo aleatorio que incorpora el azar como recurso en el proceso de selección.

3. EL CONOCIMIENTO
Y EL SENTIDO
COMÚN
La información y la
experiencia adquirida de
personas u objetos nos
llega en forma directa
Pueden ser experiencias
Para llegar a una directas que se adquieren
conclusión se toma una Toda muestra debe ser
con la interrelación con
muestra de experiencia evaluada con cautela.
otras personas o en
relativamente pequeña forma indirecta.
dentro de un universo de
experiencias

4. LA NECESIDAD O
CONVENIENCIA DE TOMAR
MUESTRAS
Extraer una muestra significativa
con procedimientos técnicamente
correctos y rigurosos.
Todas las etapas de estudio
deberían tener un grado o nivel de
rigurosidad similar.
Se puede utilizar una técnica de
pareo o una tabla de números
aleatorios.

5. POBLACIÒN: Conjunto de
CONCEPTOS BÁSICOS DE individuos que tienen una o más
propiedades en común ,se encuentran
LA TEORÍA MAESTRAL en un espacio o territorio que es propio
y varían en el transcurso del tiempo.
MUESTRA REPRESENTATIVA: Es una
muestra de un tamaño apropiado que
MUESTRA : Es una fracción o ha sido escogida, por procedimientos
subconjunto de cualquier tamaño de aleatorios y se considera que las
características observadas
la población de la cual proviene. “representan” o corresponden a la
población de donde ella proviene.
TABLA DE NÚMEROS A
ALEATORIOS: Se encuentran como
MUESTRA ALEATORIA O anexos en los numerosos textos de
MUESTRA AL AZAR: Los sujetos investigación o estadística. Han sido
de la muestra se eligen mediante construidos con procedimientos
sorteo con medios mecánicos o electrónicos de sorteo que garantizan
usando una tabla de números la ( equiprobabilidad) de todos los
aleatorios. números elegidos.

6. CONCEPTOS ERROR SISTEMÁTICO:
BÁSICOS DE LA Error de medición o selección
TEORÍA MAESTRAL que se produce reiteradamente
en una misma dirección.
POBLACIÓN BLANCO:
Corresponde a la población de UNIDAD MUESTRAL:
donde se extrae la muestra y Corresponden a personas.
hacia la cual se generaliza los Objetos u otros elementos que
hallazgos que se observen en se pueden numerar para un
sorteo aleatorio.
dicha muestra.
MORTALIDAD EXPERIMENTAL:
PROBABILIDAD: Se refiere a la Se refiere a los sujetos
ocurrencia de un hecho o suceso escogidos para someterse a
esperado y es la relación entre el observación en una muestra en
numero de casos favorables (p) estudio y no se les ubica, o bien
a este suceso con la cantidad no es posible lograr que
total de casos posibles (n). proporcionen la información que
se necesita.

7. ALEATORIAS O PROBABILÌSTICAS
Simple
Por conglomerado
Estratificada
Por áreas de superficie.

8. NO
PROBABILÌSTICAS
Erráticas
Por cuotas
Bola de nieve
Intencional

9. ESQUEMA DE RELACIONES ENTRE EL TIPO DE POBLACIÓN Y EL VALOR
DE LAS GENERALIZACIONES QUE SE PUEDEN EXTRAER DE LA
MUESTRA ESCOGIDA.
Población Población Muestra
blanco accesible
Generalización
Generalización Población
más segura.
más insegura

10. MUESTRAS ALEATORIAS
MUESTRAS CONCEPTO VENTAJAS DESVENTAJAS
Muestras aleatorias Son la base para los Mas económica que No provee suficientes
simples. diferentes tipos de otros procesos casos de grupos
procedimientos aleatorios. aleatorios. minoritarios.
Asegura la
equiprobabilidad de la
selección .
Muestras por Se utilizan cuando los Son más rápidas y Pueden tener cierta
conglomerado. individuos constituyen económicas que el perdida de carácter
agrupaciones naturales. procedimiento aleatorio del
anterior, facilitando el procedimiento.
trabajo de los Disminución de la
investigadores de precisión de sus
campo. resultados.
Muestras Contiene dos casos de Lograr una muestra
estratificadas. muestras : más homogénea.
-estratificada proporcional.
-estratifica uniforme.
Muestras por áreas Se aplica cuando la población Para encuestas de gran Exige tratamientos
de superficie. blanco es de un tamaño envergadura se ahorra estadísticos más
indefinido y solo se conoce la dinero. complejos.
ubicación geográfica.

11. MUESTRAS INTENCIONADAS O O
RACIONALES.
MUESTRAS ERRÁTICAS O CASUALES: Es
una técnica típica de los reporteros de prensa o Se selecciona a los sujetos de acuerdo a un
TV. criterio establecido por un experto.
VENTAJAS: De bajo costo y no requieren de VENTAJAS: Rápida y de bajo costo.
personal especializado. Es muy útil para estudios e exploratorios.
Se sacan conclusiones rápidamente. DESVENTAJAS:
DESVENTAJAS: Carencia de validez externa y Hay problemas en los criterios de selección de
confiabilidad. los sujetos.
MUESTRAS NO
PROBABILÍSTICAS.
MUESTRAS BOLA DE NIEVE:
MUESTRAS POR CUOTAS.
Utilizadas para el estudio de casos de interés
especial. Es una técnica apropiada de la A los entrevistados se les fijan cuotas de
investigación cualitativa y estudios de casos. individuos.
VENTAJAS: VENTAJAS:
Acumula información enriquecedora para Rápida y eficiente.
construir marcos teóricos. Es un sustituto de las muestras estratificadas
DESVENTAJAS: útil para los estudiantes.
la interpretación delos resultados tiene DESVENTAJAS: El sesgo del entrevistador
problemas de confiabilidad. para elegir a los sujetos es su defecto mas
evidente.

12. CONCLUSIONES:
El muestreo: es una herramienta de la investigación científica. Su función básica es
determinar que parte de una realidad en estudio población o universo debe
examinarse con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población
El Muestreo: es más que el procedimiento empleado para obtener una o más
muestras de una población; el muestreo es una técnica que sirve para obtener una o
más muestras de población.
 Debe realizarse una vez que se ha establecido un marco muestral representativo
de la población, se procede a la selección de los elementos de la muestra aunque
hay una población, las estadísticas que calculamos para cada muestra no
necesariamente serían iguales, y lo más probable es que variaran de una muestra
a otra.
Muestreo Estadístico: son aquellos que se basan en el principio de
equiprobabilidad. Es decir, aquellos en los que todos los individuos tienen la misma
probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra
y, consiguientemente, todas las posibles muestras de tamaño no tienen la misma
probabilidad de ser elegidas.