Una muestra es una parte o una porción de un producto que permite conocer la calidad del mismo. ... La muestra estadística es el subconjunto de los individuos de una población estadística. Estas muestras permiten inferir las propiedades del total del conjunto

1. HUMEREZ VICENTE ANABEL
Mgr. José Ramiro Zapata
Materia: Investigación de
Mercados II
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LA MUESTRA
Es una mala señal cuando la gente de un país deja de identificarse con el país y empieza
a identificarse con un grupo. Un grupo racial. O una religión. O un idioma. Cualquier cosa,
con tal de que no englobe a toda la población Robert Heinlein
1. INTRODUCCIÓN
Una muestra es una parte o una porción de un producto que permite conocer la
calidad del mismo. Por ejemplo: “Ayer solicité una muestra del nuevo perfume que
publicitan en la televisión”, “Me han pedido una nota de muestra para una revista
mexicana”, “Necesito una muestra de telas, por favor”.
Muestra
La parte extraída de un conjunto que se considera como una porción representativa
de él también recibe el nombre de muestra: “El 86% de los brasileños aprueban la
gestión de Lula da Silva, de acuerdo a la encuesta realizada a una muestra de
10.000 personas de diversas clases sociales”. La muestra estadística es el
subconjunto de los individuos de una población estadística. Estas muestras
permiten inferir las propiedades del total del conjunto.
De esta forma, también podemos exponer que existe una expresión que se utiliza
frecuentemente en el ámbito coloquial. Nos estamos refiriendo a botón de muestra.
En concreto, podemos decir que se emplea para decir que algo está funcionando
como ejemplo de una cosa.
Muestra es, además, el ejemplar que debe copiarse o imitarse: “Les pedí a mis
alumnos que copien el dibujo de muestra en sus cuadernos”, “Por favor, tengan en
cuenta esta muestra a la hora de diseñar las maquetas”.
El indicio o señal que demuestra algo y el signo convencional que denota lo que se
vende en una tienda también son muestras: “Los insultos del entrenador son una
muestra de la violencia social que existe en el país”, “No necesito otra muestra de
tu parte, ya sé qué clase de personas eres”.

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Además de todo lo expuesto tenemos que señalar el hecho de que una muestra es
un término que se utiliza en el ámbito militar para referirse al instante de formación
que realizan unas tropas para que los cargos encargados para ello lleven a cabo la
correspondiente inspección de las mismas. Por tanto, podemos decir que muestra
es sinónimo de revista.1
2. DESARROLLO
Selección de una muestra
La muestra en sentido genérico, es una parte del universo, que reúne todas las
condiciones o características de la población, de manera que sea lo más pequeña posible,
pero sin perder exactitud.
UNIVERSO Y MUESTRA
Definiciones y cualidades de una buena muestra
Una muestra es un subconjunto de la población, que se obtiene para averiguar las
propiedades o características de esta última, por lo que interesa que sea un reflejo de la
población, que sea representativa de ella, concepto al que volveremos más adelante.
Puesto que el fin que perseguimos al hacer una investigación basada en el estudio de una
muestra, es inferir los resultados a la población que nos interesa, es recomendable
distinguir entre dos tipos de población: la población objetivo y la población muestreada.
La población objetivo es aquella sobre la cual el investigador desea establecer una
conclusión, por ejemplo, si deseamos determinar la deserción escolar del estudiante del
Colegio Palma Real en el Sector Los Girasoles, la población objetivo está representada
por todos los estudiantes que estudian en dicho Centro Educativo.
La población muestreada es aquella a partir de la cual se extrajo la muestra y sobre la
que puede establecerse la conclusión. Para el ejemplo anterior, supóngase que se decidió
extraer la muestra de estudiantes del Centro Educativo Palma Real (De Palma real y los
Girasoles); en este caso la población muestreada está constituida por todos los

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estudiantes del centro. Los métodos de la inferencia estadística permiten al investigador
sacar conclusiones sobre la población muestreada, no sobre la población objetivo, por lo
que es conveniente que ambas coincidan, sin embargo en ocasiones esto no es factible y
la población muestreada es más restringida que el objetivo, en cuyo caso es necesario
que el investigador esté consciente de lo expuesto anteriormente.
Según Roberto Hernández Sampieri 2006, 4ta Edición reza que la muestra es, en
esencia, un subgrupo de la población. Digamos que es un subconjunto de elementos que
pertenecen a ese conjunto definido en sus características al que llamamos población.
Esto se representa en la figura 8.3. Con frecuencia leemos y escuchamos hablar de
muestra representativa, muestra al azar, muestra aleatoria, como si con los simples
términos se pudiera dar más seriedad a los resultados. En realidad, pocas veces es
posible medir a toda la población, por 10 que obtenemos 0 seleccionamos una muestra y,
desde luego, se pretende que este subconjunto sea un reflejo fiel del conjunto de la
población. Todas las muestras bajo el enfoque cuantitativo deben ser representativas; por
10 tanto, el uso de este término resulta por demás inútil. Los términos al azar y aleatorio
denotan un tipo de procedimiento mecánico relacionado con la probabilidad y con
la selección de elementos; pero no logran esclarecer tampoco el tipo de muestra y el
procedimiento de muestreo. Hablemos entonces de estos conceptos en los siguientes
apartados.
Características de una buena muestra
Una muestra debe ser adecuada en cantidad y en calidad. En relación con el primer
aspecto, existen procedimientos estadísticos para saber cuál es el número mínimo de
elementos que debemos incluir en el estudio para obtener resultados válidos. La calidad
involucra el concepto de representatividad de la muestra. Se dice que una muestra es
representativa de la población cuando es un reflejo de ella, es decir cuando reúne las
características principales de la población en relación con la variable en estudio.
Si deseamos determinar cuál es el nivel de deserción en el centro educativo Palma Real
en el sector Los Girasoles y estudiamos una muestra de niños desertados obtenido de la
zona este de este sector (donde se encuentra la mayoría), esa no sería una muestra
representativa para dicha investigación y la prevalencia de desertados que obtendríamos
subestimaría la cifra real para el centro. Si nuestro objetivo es determinar la cantidad
desertado por años en dicho centro, para lograr una muestra representativa deberíamos
incluir estudiantes desertados de los sectores aledaños: Villa Nicio, Las Palmeras,
Fundación, Los Girasoles I, II, III y el Barrio Los Militares. La representatividad de la
muestra es pues un aspecto de gran importancia en la investigación y para lograrla es

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necesario seleccionar el tipo y clase de muestreo que garantice esta condición y trabajar
con un tamaño de muestra adecuado.
Elementos del Muestreo
Conforman el muestreo: el universo, la base, las unidades y las relaciones entre el
universo y la muestra.
 a) Universo, población o colectivo: está constituida por la totalidad de elementos a
estudiar, utilizando una fracción denominada muestra.
 b) Base de la muestra: conformado por el substrato material que da soporte al
universo o población (censo, registro, plano, mapa, catálogo, listado, etc.).
 c) Unidad de la muestra: constituida por cada uno de los elementos que integran la
muestra. Simple (individuos), colectiva (grupos, familias, pueblos, entre otros).
 d) Relaciones entre el universo yla muestra: Pueden ser cuantitativas y cualitativas.
Las cuantitativas son: la Fracción de muestreo F.m. que se obtiene dividiendo la
muestra por el universo y multiplicando por 100 y el coeficiente de elevación C.e. que
se refiere a las veces que la muestra está contenida en el Universo. Las relaciones
cualitativas se concretan a exigir que tanto el universo como las muestras reúnan las
mismas características.
Representatividad de la muestra
La muestra debe reproducir las características del universo, por lo tanto, surgen dos
preguntas, sobre la cantidad de elementos que debe incluir la muestra y hasta qué punto
pueden generalizarse a la población. Ambas preguntas convergen en un problema de
exactitud o precisión cuya finalidad es no incurrir en errores a la hora de obtener los
resultados, no obstante, los errores son inevitables, lo importante entonces es
minimizarlos.
Existen dos tipos de errores:
 a) Los sistemáticos o distorsiones, que son causados por factores externos a la
muestra y que se pueden producir en cualquier momento de la investigación, y
 b) el error de muestreo, de azar o de estimación, inevitable, ya que siempre habrá
diferencia entre los valores medios de la muestra y los valores medios del universo, la
magnitud de este error depende del tamaño de la muestra (a mayor tamaño de
muestra menor error) y de la dispersión o desviación (a mayor dispersión mayor error).
Se concluye entonces que para que una muestra sea representativa debe estar dentro
de ciertos límites y proporciones establecidas por la estadística.
Tipos y procedimientos de Selección

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Se conoce como muestreo el proceso de obtención de la muestra. Puede ser
probabilístico y no probabilístico. Hablamos de un muestreo probabilístico cuando los
integrantes de la muestra se escogen al azar y por lo tanto, puede calcularse con
antelación la probabilidad de obtener cada una de las muestras que pueden formarse de
esa población o la probabilidad que tiene cada elemento de la población de ser incluido en
la muestra.
La selección de los elementos puede hacerse por el método de la lotería, la tabla de
números aleatorios o con paquetes automatizados que forman números al azar. El
método de la lotería consiste en asignarle un número a cada integrante de la población y
luego seleccionar tantos números como sea necesario para completar la muestra. Esto
puede hacerse con un biombo (como en las loterías), o con papeles numerados
introducidos en una bolsa de la cual se extraen. La tabla de números aleatorios consta de
una gran cantidad de números distribuidos en filas y columnas de la cual podemos extraer
tantos como necesitemos para formar la muestra. Si tenemos una población compuesta
por 800 estudiantes y queremos seleccionar aleatoriamente 30, los pasos serían:
Tabla de números aleatorios
 1. Obtener un listado de las personas o elementos que forman la población, luego
enumerarla.
 2. Determinar el orden que va a seguir para seleccionar los números en la tabla. Puede
hacerlo en sentido vertical, horizontal, diagonal, etc. Lo importante es seguir siempre
este orden hasta completar la muestra. Suponga que decidió hacerlo en sentido
vertical.
 3. Determine la fila y columna por la cual iniciará la selección. Por ejemplo, suponga
que se decidió iniciar por la fila 10, columna 03. 4. Inicie la selección por esa fila y

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columna teniendo el cuidado de constituir números de 3 dígitos (recuerde que la
población es de 800 personas y todas ellas deben tener la oportunidad de ser
escogidas). De esta manera el primer número a ser incluido en la muestra es el 519. 5.
Continúe la selección (en sentido vertical como se decidió).
El segundo número es el 677, el tercer el 356, y así sucesivamente hasta tener los 30
números (cada uno de ellos representa una persona). 6. Los números que sobrepasen al
800, no son tomados en cuenta pues no corresponden a ningún miembro de la población.
Es recomendable trabajar con muestras probabilísticas puesto que permiten que los
resultados obtenidos en ellas puedan ser extrapolados a la población con un margen de
confianza determinado. En relación con las muestras no probabilísticas, llamadas
también muestras por conveniencia, los elementos son escogidos con base en la opinión
del investigador y se desconoce la probabilidad que tiene cada elemento de ser elegido
para la muestra. En este tipo de muestreo existen el intencional (o deliberado) y
los accidentales (o por comodidad). En el primero el investigador escoge aquellos
elementos que considera típicos de la población. En los segundos, se toman los casos
que estén disponibles en el momento. Otro tipo es el muestreo por cuotas en el cual el
investigador establece una cuota o cantidad de elementos según algunas características
de la población, ejemplo, sexo, estado civil y edad, luego escoge los sujetos que
encuentra hasta cubrir la cuota establecida. Este último se usa frecuentemente en
las encuestas de opinión pública. En ocasiones se trabaja combinando una elección al
azar con una no probabilística: es el caso del muestreo semiprobabilístico superior en
el cual se conoce la probabilidad de escoger un segmento de la población más no la de
un elemento dentro de él (Ejemplo: se seleccionan aleatoriamente las manzanas de una
urbanización, dejando a la decisión del entrevistador la elección de las viviendas dentro
de las manzanas seleccionadas). En el muestreo semiprobabilístico inferior se hace lo
contrario (Ejemplo: se seleccionan las manzanas que nos parezcan más típicas de la
urbanización y en ellas se escogen al azar las viviendas a estudiar).
Clases de muestreo
Existen varias clases de muestreo y la decisión sobre cuál utilizar depende de las
características de la población y de la posibilidad de manejar los aspectos técnicos
del diseño de la muestra. A continuación, se presenta la descripción del diseño, las
indicaciones, ventajas y desventajas de cada clase de muestreo.
Muestreo aleatorio simple (MAS):
 A) Descripción: consiste en seleccionar "n" elementos de los "N" que conforman la
población de forma que todos ellos tengan igual posibilidad de ser escogidos para
integrar la muestra.(convencionalmente se emplea la letra "n" minúscula para indicar el
tamaño de la muestra y "N" mayúscula para designar el de la población).
El diseño comprende:
 Disponer de una lista numerada de los "N" integrantes de la población.
 Seleccionar en forma aleatoria (por el método de la lotería, la tablas de números
aleatorios o por computadora) cada uno de los integrantes de la muestra.
 B) Usos: esta clase de muestreo está indicado cuando la población es bastante
homogénea en lo que respecta a la variable en estudio (la varianza tiende a cero) y es
posible obtener el listado de los elementos de la población. Ejemplo: si deseamos

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conocer la opinión de los alumnos de esta sección de Investigación en Salud acerca de
la dinámica empleada en las clases, es bastante factible que esta opinión sea parecida
entre la mayoría de los alumnos, por lo que se puede considerar una población
homogénea. Por otra parte, el listado de los alumnos existe, por lo que esta clase de
muestreo es aplicable.
 C) Ventajas: la sencillez del diseño y de los cálculos estadísticos.
 D) Limitaciones: no se puede practicar cuando es imposible obtener la lista con todos
los integrantes de la población2
MUESTRA
Cuando no es posible o conveniente realizar un censo, se trabajar con una muestra, o sea
una parte representativa y adecuada de la población. Se selecciona de la población de
estudio. Para que sea representativa y útil, debe de reflejar las semejanzas y diferencias
encontradas en la población, ejemplificar las características y tendencias de la misma.
Una muestra representativa indica que reúne aproximadamente las características de la
población que son importantes para la investigación.
MUESTREO
Es la técnica empleada para la selección de elementos (unidades de análisis o de
investigación) representativos de la población de estudio que conformarán una muestra y
que será utilizada para hacer inferencias (generalización) a la población de estudio.3
3.CONCLUSIONES
En conclusión, observamos que una muestra es un subconjunto de casos o individuos de
una población. En diversas aplicaciones, interesa que una muestra sea representativa, y
para ello debe escogerse una técnica de muestra adecuada que produzca una muestra
aleatoria adecuada. También es un subconjunto de la población, y para ser
representativa, debe tener las mismas características de la población. Si se obtiene
una muestra sesgada, su interés y utilidad son más limitados, en función del grado de
sesgos que presente.

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Como un subgrupo o subconjunto representativo de la población, extraída seleccionada
por algún método de muestreo, la muestra siempre es una parte de la población. Si se
tienen varias poblaciones, entonces se tendrán varias muestras. La muestra debe poseer
toda la información deseada para tener la posibilidad de extraerla, y esto solo se puede
lograr con una buena selección de la muestra y un trabajo muy cuidadoso y de alta
calidad en la recogida de datos4
.
4. REFERENCIAS
1. https://definicion.de/muestra/
2. https://www.monografias.com/docs111/universo-y-muestra-
investigacion/universo-y-muestra-investigacion.shtml
3.
http://www.bvs.hn/Honduras/UICFCM/SaludMental/UNIVERSO.MUESTRA.Y.MUESTR
EO.pdf
4. https://es.wikipedia.org/wiki/Muestra_estad%C3%ADstica
5. VIDEOS
1. https://www.youtube.com/watch?v=oc8i9g144Y0

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