El documento describe los diferentes tipos de muestreo, incluyendo muestreo probabilístico y no probabilístico. El muestreo probabilístico incluye muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado, donde cada unidad tiene la misma probabilidad de ser seleccionada y se puede calcular el error de muestreo. El muestreo no probabilístico incluye métodos como bola de nieve y por conveniencia, donde existe un alto riesgo de sesgo.

2. INTRODUCCION
• Seleccionar unos cuantos
elementos representativos
(una muestra) de un
conjunto de datos, a fin de
hacer algunas inferencias
sobre el grupo total
(población)

3. Razones del muestreo
• Naturaleza destructiva de ciertas
pruebas

4. Razones del muestreo
• Imposibilidad física de revisar toda la
población

5. Razones del muestreo
• El costo de estudiar a toda la población
es muy alto

6. Razones del muestreo
• Los resultados de la muestra son
bastante fiables

7. Se necesita mucho tiempo
para muestrear a toda la
población
Razones del muestreo

8. ESTADISTICOS Y PARAMETROS
Un estadístico es una característica de la muestra
n, tamaño de la muestra
x, media de la muestra
s, desviación estándar de la muestra
Un parámetro es una característica de la población
N, tamaño de la población
µ, media de la población
Ơ, desviación estándar de la población.

9. Modalidad de Muestreo Seleccionada
La selección de las modalidades de muestreo
(probabilísticos y no probabilísticos) se halla
determinada por la confluencia de varios
factores: los objetivos, los recursos, la
accesibilidad de la población y el tiempo.
Los diseños no probabilísticos demandan un
tamaño muestral menor.

10. Tipos de Muestreos
PROBABILÍSTICOS NO PROBABILISTICOS
•Todas las unidades tienen igual
probabilidad de participar en
la muestra.
•La elección de cada unidad
muestral es independiente de las
demás
•Se puede calcular el error muestral
•Cada unidad NO tiene igual
probabilidad de participar en
la muestra.
•No se puede calcular el error
muestral
•Alto riesgo de invalidez
producido por la introducción de
sesgos
•Opinión personal de juicio

11. Ejemplo: ¿Muestreo Probabilístico?
• Se realiza un muestreo entre los alumnos que van
a clases de la Materia Estadística, eligiéndolos al
azar a la entrada del salón.
Este diseño es NO probabilístico porque aquellos que
no van a clases NO PUEDEN ser elegidos

12. Ejemplo: ¿Muestreo
Probabilístico?
• Un investigador toma muestras del
carbón extraído de una mina, tomando
al azar trozos de carbón de la parte
superior de cada carro.
Este diseño es NO probabilístico
porque solo se toma carbón
de la parte superior

13. METODOS DE MUESTREO ALEATORIO –
MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
Ventajas
Facilidad en los cálculos
estadísticos
Elevada probabilidad de lograr
“equivalencia” entre las
características de la muestra y
las correspondientes a la
población
Desventajas
Cada que cada miembro de la
población tiene que ser
identificado
Complicado en poblaciones
grandes
Alto costo

14. METODOS DE MUESTREO ALEATORIO –
MUESTREO SISTEMATICO
Se utiliza cuando el procedimiento del MAS
puede ser difícil de usar en algunos casos sea
por tiempo o por dinero. Algunas poblaciones
aparecen ordenadas físicamente, en filas,
gavetas, etc., o bien en el tiempo. Una manera
de aprovechar el orden para elegir una
muestra es haciendo una selección
sistemática.

15. En los problemas reales es más frecuente
tener una población estratificada; es decir,
una población de muestreo compuesta por
varios grupos bien identificados, a los que
se les llama estratos. Los individuos
pertenecen a uno y solamente uno de los
estratos. Para seleccionar una muestra
estratificada de tamaño , procedemos de
la siguiente manera.
METODOS DE MUESTREO ALEATORIO –
MUESTREO ESTRATIFICADO

16. Para aplicarlo dividimos la población en
grupos o conglomerados y luego seleccionamos una
muestra aleatoria para ellos. Se supone que esos
conglomerados son representativos de la población.
METODOS DE MUESTREO ALEATORIO –
MUESTREO POR CONGLOMERADOS

17. Diferencias entre el muestreo estratificado y el
de conglomerados
• En ambos casos esta dividido en grupos
• Se usa el estratificado cuando cada grupo presenta una
pequeña variación en su interior, pero existe una
amplia variación entre ellos (la intervarianza es mayor
que la intravarianza)
• Se usa el de conglomerados, en el caso contrario:
cuando se advierte una considerable variación dentro
de cada grupo, pero los grupos son esencialmente
semejantes entre si (la intravarianza es mayor que la
intervarianza)

18. No probabilísticos
• Bola de nieve
• Por conveniencia
• De juicio