Este documento trata sobre los conceptos básicos de muestreo. Explica que el muestreo es el proceso de seleccionar una muestra representativa de una población más grande para estudiarla y generalizar los resultados a toda la población. También describe los diferentes tipos de muestreo, como probabilístico y no probabilístico, y los factores que influyen en el tamaño de la muestra, como la varianza poblacional y el margen de error admitido.

1. UNIVERSIDAD DE LOS ANDES
FACULTAD MEDICINA
ESCUELA DE ENFERMERIA
ESTADISTICA
TEMA
2. MUESTREO. PARTE 1
SEMESTRE
2013
IRENE CALIGIORE DE DIAZ
Una vez definido el problema a investigar, formulados los
objetivos y delimitadas las variables se hace necesario
determinar los elementos o individuos con quienes se va a
llevar a cabo el estudio o investigación.

2. MUESTREO

Procedimiento por el cual se extrae, de un
conjunto de unidades que constituyen el objeto de
estudio (población), un número de casos
(muestra) elegidos con criterios tales que
permitan la generalización a toda la población de
los resultados obtenidos al estudiar la muestra.

3. CONCEPTOS INICIALES
 Población: Conjunto de unidades de las que se desea
obtener cierta información sobre sus características.
Unidades: Personas, Familias, Viviendas, Escuelas,
Organizaciones, Artículos de Prensa
 Muestra: Selección de las unidades concretas de la
población que representen la característica que se
quiere medir.

4. RAZONES DE MUESTREO
Se justifica cuando la población sea tan grande
que el estudio completo (Censo) excede las
posibilidades del investigador.
 Para la disminución de los costos (
tiempo, personal, material).
 Al disminuir el número de casos disminuyen
también los errores asociados a la manipulación
de los datos.
 Puede confiarse en la generalización de los
resultados si se ha tenido cuidado al seleccionar
la muestra.


5. CONDICIONES QUE DEBE CUMPLIR UNA
MUESTRA IDEAL:
 Que incluya parte de la población y no la totalidad de
ésta.

Aunque el sentido común pareciera indicar que
poblaciones más grandes deben producir muestras
mayores, esto no es siempre cierto ya que:
 El tamaño de la población NO es el único elemento que
influye en el tamaño de la muestra. Mientras mas
homogénea, su varianza es menor y el numero de
entrevistas necesarias será mas pequeño.

6. FACTORES QUE INFLUYEN EN EL TAMAÑO DE LA
MUESTRA.
Existen varios factores que influyen en
el tamaño de la Muestra:
El Tiempo y los recursos disponibles
La Modalidad de Muestreo.
La Varianza o heterogeneidad de la población.
El Margen de Error máximo admisible.
El Nivel de confianza de la estimación muestral.

7. FACTORES QUE INFLUYEN EN EL TAMAÑO DE
LA MUESTRA:
La técnica de análisis que se aplique influye en el
tamaño de la muestra:
Comparación de Medias
Estimación de Proporciones ( parámetros)
Análisis Univariables
Análisis Multivariables

8. TIPOS DE MUESTREOS
PROBABILÍSTICOS
NO PROBABILISTICOS
•Todas las unidades tienen
igual probabilidad de participar
en la muestra.
•Cada unidad NO tiene igual
probabilidad de participar en
la muestra.
•La elección de cada unidad
muestral es independiente de
las demás.
•No se puede calcular el
error muestral
•Riesgo de sesgos
•Se puede calcular el error
muestral

9. USOS DE CADA TIPO DE MUESTREO
Muestreo Probabilísticos
Estimación de
Parámetros
Estadísticos.
Comprobación de
Hipótesis
Muestreos No
Probabilísticos.
Estudios Pilotos
Estudios Cualitativos
Investigaciones en
poblaciones de difícil
registro o localización
Ejemplo: zonas
marginales, prisioneros,
casos clínicos. etc…

10. EJEMPLO: MUESTREO PROBABILÍSTICO

Se realiza un muestreo entre los alumnos inscritos
en la asignatura de Anatomía, eligiéndolos al azar
a la entrada del salón.

11. EJEMPLO: MUESTREO NO PROBABILÍSTICO

Se utiliza la lista de propietarios de líneas
telefónicas para elegir a aquellos que serán
encuestados.
Este diseño es NO Probabilístico porque aquellos que
no tienen teléfono NO PUEDEN ser elegidos

12. HETEROGENEIDAD POBLACIONAL
Cuanto mas heterogénea sea la población mayor
será su varianza poblacional lo que implicará
mayores tamaños muestrales.
Cuando se desconoce el valor de la varianza
poblacional se recurre al supuesto mas desfavorable,
asumiendo una varianza poblacional igual a 0,5.
0,5 significa que una unidad seleccionada tiene 50 %
de posibilidades de pertenecer o no a un grupo
específico dentro de la población

13. 11/20/2013
2DA PARTE: ERRORES Y CÁLCULO
DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA
13

14. ERRORES, ERRORES, ERRORES
Aleatorio
Muestral
Sistemático
V = v± e
Valor
Verdadero
en la
población
Valor
Medido en la
muestra
ERROR

15. ERROR MUESTRAL
Por muy perfecta que sea la muestra siempre habrá
un grado de divergencia entre los parámetros
estimados y los de la verdadera población.
En el cálculo del error intervienen:
El Tamaño de la muestra: n
La Varianza poblacional
El Nivel de confianza establecido. Z
Tipo de muestreo

16. ERROR ALEATORIO
El error aleatorio no se suele ajustar a ninguna regla
o norma, varía en cada caso, en su sentido y
magnitud, y por ello tiende a anularse cuando se trata
de un número elevado de casos. Un resultado
estadístico será mas preciso en cuanto su error es
mas pequeño.
 Los errores aleatorios se cometen, por
ejemplo, cuando un encuestado elige erróneamente
una casilla queriendo hacerlo en otra, cuando un
encuestador marca erróneamente un dato, etc.

17. ERRORES SISTEMÁTICOS

Un error sistemático es aquel que se produce de igual
modo ( sentido y proporción) en todas las mediciones
que se realizan sobre un parámetro de la muestra.

Contrario al error aleatorio, NO se anula en muestras
grandes.

Cuando se extrae una muestra de una población es
frecuente que los resultados obtenidos de la muestra no
sean exactamente los valores reales de la población.

18. ERRORES SISTEMÁTICOS. EJEMPLOS
Tres formas de cometer error en el Muestreo:
Por la tendencia subjetiva consciente o inconsciente del
investigador.
Por las sustituciones que aplique según el criterio propio
del investigador, de las unidades de la muestra que
habían sido elegidas al azar.
Insuficiente observación del conjunto de la población que
influye en una deficiente definición de sus características.

19. MARGEN DE ERROR ADMISIBLE
El incremento del tamaño de la muestra repercute en
una mayor precisión y por consiguiente en menor
error muestral.
El error muestral interviene en el cálculo del tamaño
de la muestra solo si el diseño es probabilístico.
En el muestreo probabilístico el investigador fija el
error máximo admisible a priori y sobre esa base
realiza el cálculo del tamaño de la muestra.

20. CÁLCULO DEL TAMAÑO DE UNA MUESTRA FINITA
Ejemplo: para un estudio de 60.000 personas estableciendo un nivel
de confianza de 95 % (z=2), y el margen de error en el 3 %, sería:
2
n
Z pqN
2
2
e ( N 1) Z pq
Z= Nivel de confianza elegido
p= proporcion de la categoria de la variable igual a 50
q= constante igual a 50
e= error maximo
4 * 50 * 50 * 60.000
600.000.000
n = ----------------------------------- = --------------------9 (60.000-1) + 4 * 50 * 50
549991
n= 1091

21. TAMAÑO DE LA MUESTRA
Fuente: Metodología y Técnicas de Investigación Social. Piergiorgio Corbetta