El documento proporciona una introducción al concepto de muestreo, describiendo los términos población, muestra y censo. Explica los diferentes tipos de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico como aleatorio simple, por estratos y sistemático, así como muestreo no probabilístico como por conveniencia y de juicio. También cubre cómo calcular el tamaño de la muestra y los errores comunes en la investigación de mercado.

1. República Bolivariana De Venezuela
Ministerio para el poder popular para la educación superior
Universidad De Los Andes
Facultad de Ciencias Económicas y Sociales
Escuela De Administración Y Contaduría
INTEGRANTES
• DIAZ TORO MARIA DE LOS ANGELES
CI. 2133051
• GARCIA ALEXANDRA
CI. 20736003
Muestreo
Investigación de mercadoMérida, Mayo del 2015

2. Muestreo El término muestreo se refiere al proceso seguido para seleccionar y
agrupar elementos representativos de una población, con el fin de obtener
inferencia. El muestreo es la parte de la estadística que se ocupa de la
selección y acopio de elementos representativos de cierta población a fin de
obtener inferencia.
A su vez, la población o universo es el conjunto de todos los posibles
elementos que intervienen en un experimento o en un estudio. Un buen
muestreo, es la reducción del tiempo y el dinero que se emplean, buscando
información de la mayor calidad.
Muestra
El término muestreo se refiere al proceso seguido
para seleccionar y agrupar elementos
representativos de una población, con el fin de
obtener inferencia.
Censo
Es la aplicación de las entrevistas a todos los
Elementos de la población u objetos de estudio.
Un buen ejemplo de muestreo es una toma de sangre.
Cuando debemos diagnosticar alguna enfermedad no es
necesario que examinemos la sangre de todo un organismo.
Con cierto volumen es suficiente, ya que la toma de cualquier
parte del cuerpo arrojará los mismos resultados.

3. Tamaño de la muestra.
El tamaño de la muestra es el
numero de sujetos que componen la
muestra extraída de una población
1. Determinación de las Unidades de Muestreo.
2. Métodos de selección de la muestra.
3. Estimación de las características de la población mediante la muestra:
a) No todas las muestras n os conducen al mismo estimativo
del valor de la población.
b) La mayoría de los estimativos tienden a agruparse alrededor
de la verdadera proporción de la población

4. Estimación del tamaño de la muestra
1. Se determina el error máximo que puede aceptarse en los resultados, que por lo general es de
10%.
2. Se conoce en el mercado la situación que guarda la característica o el fenómeno investigado.
Cuando no se conoce, se dan los valores máximos a la probabilidad de que no ocurra (0.50 y
0.50).
3. Se determina el intervalo de confianza con el que se va a trabajar.
4. Se aplica la formula. Cuando se conoce el tamaño de la población:
5. Cuando no se conoce el tamaño de la población:
n = 4pqN
s²(N-1) + 4pq
n = 9pqN
s² (N-1) + 9pq
n = 9pq
s²

5. TIPOS DE Muestreo
Muestreo Probabilístico
Muestreo aleatorio simple
Una muestra aleatoria simple se elige de tal manera que cada muestra posible del
mismo tamaño tiene igual probabilidad de ser seleccionada de la población.
Para hacer un muestreo aleatorio simple podemos recurrir a dos métodos:
• Selección de una lista de todas las muestras posibles.
• Se conoce el tamaño de la población, se numeran las unidades de muestreo
(supongamos del 1 al 20) y se colocan en papelitos separados.
• Se colocan en un recipiente honesto.
• Se extraen tantos papelitos como lo necesite el tamaño de la muestra
: Supongamos que en tu país existen 20 empresas productoras de
juguetes que serían la población total a estudiar. Si deseamos hacer un estudio
entre ocho de esas 20 compañías, anotamos el nombre de cada empresa en cada
uno de los papeles, los mezclamos y tan sólo seleccionamos ocho.
o puede ser tan fácil como usar un software de computadora para hacer la
selección aleatoria llamado tabla de números aleatorios.

6. Muestreo Probabilístico
Muestreo por estratos
Introduce ciertos grupos o estratos que reúnen características
homogéneas para investigar una situación en cada uno de
ellos: niveles socioeconómicos, zonas del país, género,
grupos de edad y otros. Para determinar el tamaño de la
muestra en cada estrato, sobre todo si la estratificación es
por niveles de ingreso y por regiones, se pueden utilizar dos
métodos.
• a) Cálculo proporcional al tamaño del estrato.
• b) Cálculo desproporcionado al tamaño del estrato.

7. El tamaño de la muestra en cada estrato se toma en proporción con el tamaño del estrato.
Eso se llama asignación proporcional. Supóngase que en una empresa se ​​encuentran los siguientes funcionarios
•hombre, jornada completa: 90
•hombre, media jornada: 18
•mujer, jornada completa: 9
•mujer, media jornada: 63
•Total: 180
Se pide tomar una muestra de 40 personas, estratificada según las categorías anteriores. El primer paso es encontrar
el número total de funcionarios (180) y calcular el porcentaje de cada grupo.
•% hombre, jornada completa = 90 / 180 = 50%
•% hombre, media jornada = 18 / 180 = 10%
•% mujer, jornada completa = 9 / 180 = 5%
•% mujer, media jornada = 63 / 180 = 35%

8. Esto dice que nuestra muestra de 40:
50% debe ser hombre, jornada completa
10% debe ser hombre, media jornada
5% debe ser mujer, jornada completa
35% debe ser mujer, media jornada
50% de 40 es 20
10% de 40 es 4
5% de 40 es 2
35% de 40 es 14
Otra manera fácil sin necesidad de calcular el porcentaje es multiplicar cada tamaño de grupo por el tamaño de la
muestra y se dividen por el tamaño total de la población (tamaño de todo el personal):
hombre, jornada completa = 90 x (40 / 180) = 20
hombre, media jornada = 18 x (40 / 180) = 4
mujer, jornada completa = 9 x (40 / 180) = 2
mujer, media jornada = 63 x (40 / 180) = 14
Calculo desproporcionado : La única diferencia son las fracciones de muestreo, los diferentes estratos tienen
diferentes fracciones de muestreo.

9. Muestreo sistemático
Se obtiene una muestra sistemática cuando los
elementos son seleccionados de una manera
ordenada. La forma de la selección depende del
número de elementos incluidos en la población y del
tamaño de la muestra.
Por ejemplo, supongamos que estás en una clínica y
tienes 100 pacientes.
Lo primero que tienes que hacer es elegir un número
entero que sea menor que el número total de la
población. Éste será tu primer sujeto, por ejemplo (3).
Selecciona otro número entero que será el número de
individuos entre los sujetos, por ejemplo, (5).
Tus sujetos serán los pacientes 3, 8, 13, 18, 23 y así
sucesivamente.
.
Muestreo aleatorio por conglomerados
se realiza cuando es imposible el muestreo aleatorio simple
debido al tamaño de la población. Seria muy difícil hacer un
muestreo aleatorio simple cuando la población en cuestión
es toda la población de Asia.
1. En el muestreo por conglomerados, la investigación identifica
primero las fronteras, ejemplo. Pueden ser los países de Asia.
2. El investigador selecciona aleatoriamente un número de áreas
identificadas. Es importante que todas las áreas (países) dentro
de la población tengan las mismas posibilidades de ser
seleccionadas.
3. El investigador puede incluir todos los individuos dentro de las
áreas seleccionadas o seleccionar aleatoriamente a los sujetos
de las áreas identificadas. Lo más importante sobre
esta técnica de muestreo es dar a todos los conglomerados
iguales posibilidades de ser seleccionados.

10. Es una técnica de muestreo donde las muestras se
recogen en un proceso que no brinda a todos los
individuos de la población iguales oportunidades de ser
seleccionados.
No es un producto de un proceso de selección aleatoria.
Muestreo no
Probabilístico
La desventaja del método de muestreo no probabilístico
es que no se toman pruebas de una porción desconocida
de la población.
Muestreo por conveniencia: El muestreo por
conveniencia es probablemente la técnica de
muestreo más común. En el muestreo por
conveniencia, las muestras son seleccionadas
porque son accesibles para el investigador.

11. Muestreo de Juicio: La muestra de
juicio es aquella cuyos elementos se
eligen mediante el juicio personal. Un
especialista selecciona la que él
considera como muestra ideal para un
estudio específico.
Por ejemplo, un gerente de ventas
puede escoger un grupo de
establecimientos de comestibles en una
ciudad que él supone representativa.
Muestreo por cuotas: Se selecciona una
característica importante a estudiar y se determina la
parte del universo que tiene cada categoría de
características.
Cuota
hombres.
Cuota
mujeres.
Total.
Estudiantes
preparatoria publica
50 50 100
Estudiantes
preparatoria privada
50 50 100
Total 100 100 200

12. Muestreo Discrecional: El muestreo
discrecional es más comúnmente conocido
como muestreo intencional. En este tipo de
toma de muestras, los sujetos son elegidos
para formar parte de la muestra con un
objetivo específico.
En un estudio donde un investigador quiere
saber que es necesario para graduarse con
los más altos honores en la universidad, las
únicas personas que podrán brindarle el
mejor asesoramiento serán las personas que
se graduaron con los mas altos honores.
Muestreo de Bola de Nieve: El muestreo de
bola de nieve se lleva a cabo generalmente
cuando hay una población muy pequeña.
Un médico ha tratado a un paciente con
una enfermedad rara y decide hacer un estudio
sobre ella. Para ello, recurre al paciente, que le va
derivando a sus conocidos con dicha enfermedad
y a través del muestreo de bola de nieve entrevista
al número de individuos que precisa.

13. VENTAJAS DEL MUESTREO
Costo reducido.
Es rápido.
Es controlable.
Mayor exactitud los resultados son precisos o amplios.
Posibilidad de hacerse . Por ejemplo, un estudio sobre la duración de los bombillos
o la resistencia de cualquier material.
Facilidad de realizar el estudio.
Menor número de sujetos a estudiar.
Mayor validez del estudio.
Mayor número de variable a estudiar.

14. Errores en la Investigación de Mercado
El error de muestreo es el más medido en la
encuesta, y uno de los pocos cuantificables en función del
tipo de universo (finitos e infinitos). Para su reducción se
requiere incrementar el tamaño de la muestra y aplicar
diseños muéstrales plenamente aleatorios que garanticen la
heterogeneidad de su selección.
Sin embargo, uno de los problemas del investigador
es determinar la precisión o confiabilidad de sus
estimativos muestrales.

15. Gracias por la atención