En estadística una muestra estadística (también llamada muestra aleatoria o simplemente muestra) es un subconjunto de casos o individuos de una población.

1. Investigaciónde Mercadosll Grupo09
ALUMNA: PatriciaAngySaenzSuvirana
DOCENTE: Mgr. José RamiroZapata Barrientos
2/2020
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MUESTRA O ANALISIS MUESTRAL
“El ingenio de los hombres se aviva al ver mucho y al leer mucho.” Miguel de Cervantes
1 INTRODUCCION
El mejor resultado para un proceso estadístico sería estudiar a toda la población. Pero esto
generalmente resulta imposible, ya sea porque supone un coste económico alto o porque
requiere demasiado tiempo.
Frente a ladificultadde hacerun censo(estudiode todalapoblación),se examinaunamuestra
estadísticaque representaráalatotalidadde lossujetos.Conlosresultadosobtenidosmediante
la muestra,se intentaráinferirlaspropiedadesde todosloselementos,mediante la estadística
inferencial.
La muestra elegida debe ser representativa de la población. Las muestras tienen un nivel de
confianza de la bondad con la que representan a todos los sujetos, generalmente del 95% o
superior.1
2 DESARROLLO
2.1 DEFINICION
En estadística una muestra estadística (también llamada muestra aleatoria o simplemente
muestra) es un subconjunto de casos o individuos de una población.
Las muestrasse obtienenconlaintenciónde inferirpropiedadesde latotalidadde lapoblación,
para lo cual debenserrepresentativasde lamisma.Para cumplirestacaracterísticala inclusión
de sujetosenlamuestradebe seguirunatécnicade muestreo.Entalescasos,puede obtenerse
una información similar a la de un estudio exhaustivo con mayor rapidez y menor costo.
Por otra parte, en ocasiones, el muestreo puede ser más exacto que el estudio de toda la
poblaciónporque el manejode unmenornúmerode datosprovoca tambiénmenoserroresen
su manipulación. En cualquier caso, el conjunto de individuosde la muestra son los sujetos
realmente estudiados.
El número de sujetos que componen la muestra suele ser inferior que el de la población,pero
suficiente para que la estimaciónde los parámetros determinadostenga un nivel de confianza
adecuado. Para que el tamaño de la muestra sea idóneo es preciso recurrir a su cálculo.
Una muestra es el subconjunto de la población que es estudiadoy a partir de la cual se sacan
conclusionessobrelascaracterísticasde lapoblación.Lamuestradebe serrepresentativa,enel
sentido de que las conclusiones obtenidas deben servir para el total de la población 2
2.2 CARACTERÍSTICAS QUE COMPRENDEN LA MUESTRA ESTADÍSTICA.
Cuando se desea realizar una investigación eficiente, la calidad de la muestra estadística es
fundamental. No sirve de nada hacer las métricas estadísticas de mayor complejidad con los
mejores modelos, si la muestra la muestra estadística no es representativa.

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Al momentode obtenerunamuestrarepresentativa,sedebentenerencuentaalgunosaspectos
que anticipadamente el investigador debe conocer. Dentro de esos aspectos existen ciertas
características pertenecientes a una muestra representativa. Estas características son:
 Las selecciones se realizan de manera representativa.
 Permite medir la confiabilidad que existe en la estimación obtenida.
 Basándose en el conocimiento obtenido, se asegura de producir la mayor cantidad de
información posible al menor costo.
 Es importante que sea representativa con relación a todos los datos existentes en el
conjunto que tengan características similares.
 Se encargade determinarlaestabilidadde lasestadísticasunavezquelosresultadosde
las pruebas sean identificados como los mismos sin tomar en cuenta el aumento que
existe en el tamaño de la muestra.3
2.3 TIPOS DE MUESTRA ESTADÍSTICA
La muestra estadística puede clasificarse en muestra probabilística y no probabilística.
a) Muestra probabilística
El muestreoprobabilístico esel tipo másutilizadodurante lasinvestigaciones.Eneste, todoslos
elementos de la población o universo tienen la posibilidad de ser parte de la muestra.
Dentro de la muestra probabilística podemos encontrar los siguientes tipos de muestreo:
 Muestreo aleatorio simple: método de selección más básico, en el que cada sujeto
posee un número de identificación y, mediante un sorteo aleatorio, algunos son
seleccionadosparalamuestra.Pararealizarlase debeconocerlacantidadde individuos
que serán necesarios para completar toda la muestra.
 Muestreo sistemático: con este método se enumera la población a trabajar y los
investigadores se encargan de listar a cada individuo en grupos de 10, de forma
aleatoria.Luegose elige aunode losprimerosde cada grupo al azar, formandode esta
manera la muestra.
 Muestreo estratificado: consiste en dividir a la población en estratos o grupos que
compartan características similares. Luego se seleccionan proporcionalmente algunos
individuos de cada grupo.
 Muestreo por conglomerados: se da cuando la población ya se encuentra dividida de
forma natural en grupos, por lo que se seleccionanindividuosaleatoriamente de cada
conglomerado para conformar la muestra.
b) Muestra no probabilística
En la muestra no probabilística, los elementos se seleccionan a través de procesos que no
brindan, a todos los individuos de la población, la misma posibilidad de ser elegidos para la
muestra.
A su vez, este deriva en los siguientes tipos de muestreo:

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 Muestreopor cuotas: losinvestigadoresformanlamuestrapartiendode determinadas
características,conel finde lograrlamismadistribuciónde características enlamuestra
que enla población.Porejemplo,si enunapoblaciónhay70% hombresy30% mujeres,
los individuos de la muestra deberán estar distribuidos de la misma manera.
 Muestreo por conveniencia: aquí el investigador suele elegir a los individuos de su
muestra solo por su proximidad. Generalmente, el investigador no reconoce esta
muestra como una representación de toda una población, sino que la realiza para
conocer opiniones, datos e información de manera rápida.
 Muestreoporbola de nieve: se utilizacuando el investigadorrequiereque unsujetode
su muestraayude a identificara otro con las mismascaracterísticas y, a su vez,estosa
otros, para formar la muestra deseada.
 Muestra discrecional: también conocida como muestreo por juicio o criterio, se da
cuando el investigadorseleccionalosindividuosde su muestraen base a determinado
conocimiento de la población. Por ejemplo, si desea realizar una investigación de
personasconproblemaspsicológicosenelembarazo,seleccionaráaquellasmujeresque
hayan pasado por la experiencia del embarazo.4
2.4 ¿CÓMO DETERMINAR EL TAMAÑO DE UNA MUESTRA?
Determinarel tamañode lamuestraque se vaaseleccionaresunpasoimportante encualquier
estudio de investigación de mercados, se debe justificar convenientemente de acuerdo al
planteamiento del problema, la población, los objetivos y el propósito de la investigación.
2.5 ¿DE QUÉ DEPENDE EL TAMAÑO MUESTRAL?
El tamaño muestral dependerá de decisiones estadísticas y no estadísticas, pueden incluir por
ejemplo la disponibilidad de los recursos, el presupuesto o el equipo que estará en campo.
Antes de calcular el tamaño de la muestra necesitamos determinar varias cosas:
1. Tamaño de la población. Una población es una colección bien definida de objetos o
individuos que tienen características similares. Hablamos de dos tipos: población
objetivo, que suele tiene diversas características y también es conocida como la
poblaciónteórica.Lapoblaciónaccesibleeslapoblaciónsobrelaque losinvestigadores
aplicaran sus conclusiones.
2. Margen de error (intervalo de confianza). El margen de error es una estadística que
expresa la cantidad de error de muestreo aleatorio en losresultados de una encuesta,
es decir, es la medida estadística del númerode vecesde cada 100 que se espera que
los resultados se encuentren dentro de un rango específico.
3. Nivel de confianza. Son intervalosaleatoriosque se usan para acotar un valorcon una
determinadaprobabilidadalta.Porejemplo,unintervalode confianzade 95% significa
que losresultadosde unaacciónprobablementecubriránlasexpectativasel95% de las
veces.
4. La desviaciónestándar. Es uníndice numéricode ladispersiónde unconjuntode datos
(o población). Mientras mayor es la desviación estándar, mayor es la dispersión de la
población.5

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2.6 TAMAÑO DE MUESTRA
Un aspecto importante en la metodología de la investigación, es el cálculo de la cantidad de
participantes que deben incluirse en un estudio. El tamaño de muestra permite a los
investigadores saber cuántos individuos son necesarios estudiar, para poder estimar un
parámetrodeterminadoconel grado de confianzadeseado,oel númeronecesariopara poder
detectar una determinada diferencia entre los grupos de estudio, suponiendo que existiese
realmente. El cálculo del tamaño de la muestra es una función matemática que expresa la
relación entre las variables, cantidad de participantes y poder estadístico.
Fórmula para población finita
En donde:
n: Tamaño de muestra que queremos calcular
N: Tamaño de la población
Z: Coeficiente de confianza para un nivel de confianza determinado
p: Probabilidad de éxito
q: Probabilidad de fracaso. d: Error máximo admisible
Para población infinita
La fórmulaparacalcular el tamañode muestracuandoel tamaño de la poblaciónse desconoce
o es infinita, es la siguiente:
En donde:
Z: Coeficiente de confianza para un nivel de confianza determinado
p: Probabilidad de éxito
q: Probabilidad de fracaso.
d: Error máximo admisible. 6
2.7 Ventajas de la elección de una muestra
El estudio de muestras es preferible, en la mayoría de los casos, por las siguientes razones:

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 Si la población es muy grande (en ocasiones, infinita, como ocurre en
determinados experimentosaleatorios)y,portanto,imposiblede analizarensutotalidad.
 Las características de la población varían si el estudio se prolonga demasiado tiempo.
 Reducciónde costos:al estudiarunapequeñaparte de la población,losgastosde recogida
y tratamiento de los datos serán menores que si se obtienen del total de la población.
 Rapidez: al reducir el tiempo de recogida y tratamiento de los datos, se consigue mayor
rapidez.
 Viabilidad: la elección de una muestra permite la realización de estudios que serían
imposible hacerlo sobre el total de la población.
 La poblaciónessuficientementehomogénearespectoalacaracterísticamedida,conlocual
resultaría inútil malgastar recursos en un análisis exhaustivo (por ejemplo, muestras
sanguíneas).
 El proceso de estudio es destructivo o es necesario consumir un artículo para extraer la
muestra(ejemplos:vidamediade unabombilla,cargasoportadapor unacuerda,precisión
de un proyectil y otros).7
3 CONCLUSIONES
Una población es el conjunto de personas que tienen características comunes y acerca de los
cuales intentamos obtener conclusiones.
El muestreopermite unareducciónconsiderablede loscostosmaterialesdel estudio,unamayor
rapidez en la obtención de la información y el logro de resultados con máxima calidad.
4 VIDEOS
TAMAÑO DE MUESTRA PASO a PASO
https://www.youtube.com/watch?v=oc8i9g144Y0
Nosayuda a calcularun tamaño de muestrapasoa paso.Formulapara calcularla muestrade
una poblacióninfinitayfinita

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TIPOS de MUESTREO PROBABILÍSTICO y NO PROBABILÍSTICO / TIPOS de MUESTREO
https://www.youtube.com/watch?v=o3FlcVm6D_I
El muestreovaa permitirdesarrollarinvestigacionesconmuestrasrepresentativasparatener
informaciónsinsesgo
5 REFERENCIAS
1. https://www.universoformulas.com/estadistica/descriptiva/muestra-estadistica/
2. https://matematicasintermedias.files.wordpress.com/2012/02/conceptos-basicos-
de-la-estadistica-para-el-examen.pdf
3. https://www.webyempresas.com/muestra-estadistica/
4. https://enciclopediaeconomica.com/muestra-estadistica/
5. https://www.psyma.com/company/news/message/como-determinar-el-tamano-
de-una-muestra
6. https://plandenegociosperu.com/2020/03/calcular-el-tamano-de-muestra/
7. https://es.wikipedia.org/wiki/Muestra_estad%C3%ADstica