En estadística, 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.

1. MoreliaLimaCondori
Mgr. José ramirozapata
Materia: investigaciónde mercadosII
¨LIBEREMOS BOLIVIA¨
Muestra o análisis muestral
Una vez aceptamos nuestros límites, vamos más allá de estos
(AlbertEinstein)
1. Introducción
En estadística, una muestra es un subconjunto de casos o individuosde una población. En
diversas aplicaciones, interesa que una muestra sea representativa, y para ello debe
escogerse unatécnicade muestraadecuadaqueproduzcaunamuestraaleatoriaadecuada.
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.
Comounsubgrupoosubconjuntorepresentativode lapoblación, extraídaseleccionadapor
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
informacióndeseadaparatenerla posibilidadde extraerla,yestosolose puede lograrcon
una buena selección de la muestra y un trabajo muy cuidadoso y de alta calidad en la
recogida de datos.
2. Desarrollo
Los conceptos básicos que uno debe aprender y diferenciar:
a) Población.Es el conjuntode personasu objetosde losque se deseaconoceralgoenuna
investigación. "El universo o población puede estar constituido por personas, animales,
registrosmédicos,losnacimientos,lasmuestrasde laboratorio,losaccidentesvialesentre
otros". (PINEDA et al 1994:108) En nuestro campo pueden ser artículos de prensa,
editoriales, películas, videos, novelas, series de televisión, programas radiales y por
supuesto personas.
b) Muestra. Es un subconjuntooparte del universoopoblaciónenque se llevaráa cabo la
investigación. Hay procedimientos para obtener la cantidad de los componentes de la
muestracomo fórmulas,lógicay otros que se vera más adelante.La muestraes una parte
representativa de la población.
c) Muestreo.Es el métodoutilizadoparaseleccionaraloscomponentesde lamuestradel
total de la población. "Consiste en un conjunto de reglas, procedimientos y criterios
mediante los cuales se selecciona un conjunto de elementos de una población que
representan lo que sucede en toda esa población". (MATA et al, 1997:19).
El realizar el diseño muestral es importante porque:
a) Permite que el estudio se realice en menor tiempo.

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b) Se incurre en menos gastos.
c) Posibilita profundizar en el análisis de las variables.
d) Permite tener mayor control de las variables a estudiar.
Otro aspecto que genera gran inquietuden los investigadores es el tamaño de la muestra
que se desarrollará a continuación.1
Tamaño de la muestra
El tamaño de la muestra normalmente es representado por "n" y siempre es un número
enteropositivo. Nose puede hablarde ningúntamañoexactode lamuestra,ya que puede
variar dependiendo de los diferentes marcos de investigación. Sin embargo, si todo lo
demásesigual,unamuestrade tamañogrande brindamayorprecisiónenlasestimaciones
¿Cuál debe ser el tamaño de la muestra?
Determinar el tamaño de la muestra que se va a seleccionar es un paso importante en
cualquier estudio de investigación. Por ejemplo, un investigador desea determinar la
prevalenciade problemasocularesenniñosenedadescolaryquiererealizarunaencuesta.
La pregunta importante que debe ser contestada en todas las encuestas de muestra es:
"¿Cuántosparticipantesdebenserelegidosparaunaencuesta?"Sinembargo,larespuesta
no puede serdadasintenerencuentalos objetivosycircunstanciasde lasinvestigaciones.
La elección del tamaño de la muestra depende de consideraciones no estadísticas y
estadísticas. Las consideraciones no estadísticas pueden incluir la disponibilidad de los
recursos, la mano de obra, el presupuesto, la ética y el marco de muestreo. Las

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consideraciones estadísticas incluirán la precisión deseada de la estimación de la
prevalenciaylaprevalenciaesperadade losproblemasocularesenniñosen edad escolar.
Para determinarel tamañoadecuadode lasmuestrasesnecesarioseguirlostres criterios:
1. Nivel de precisión
El nivel de precisión, también llamado error de muestreo, es el rango en donde se estima
que estáel valor real de la población.Este rangose expresaenpuntosporcentuales.Porlo
tanto, si un investigador descubre que el 70% de los agricultores de la muestra han
adoptado una tecnología recomendada con una tasa de precisión de ~+mn~ 5%, el
investigador puede concluir que entre el 65% y el 75% de los agricultores de la población
han adoptado la nueva tecnología.
Nivel de confianza
El intervalode confianzaesla medidaestadísticadel númerode vecesde cada 100 que se
espera que los resultados se encuentren dentro de un rango específico.
Por ejemplo, un intervalo de confianza de 90% significa que los resultados de una acción
probablemente cubrirán las expectativas el 90% de las veces.
La idea básica descripta en el Teorema del límite central es que cuando una población se
muestreamuchasveces,el valorpromediode unatributoobtenidoesigual al valorreal de
la población.Enotras palabras,si un intervalode confianzaesdel 95%, significaque 95 de
100 muestras tendrán el valor real de la población dentro del rango de precisión.
Grado de variabilidad
Dependiendode lapoblaciónobjetivoylosatributosa considerar,el gradode variabilidad
varía considerablemente.Cuantomásheterogéneaseaunapoblación,mayordeberáserel
tamaño de la muestra para obtener un nivel óptimo de precisión. Ten en cuenta que una
proporción de 55% indica un nivel más alto de variabilidad que un 10% o un 80%. Esto se
debe a que 10% y 80% significa que una gran mayoría no posee o posee el atributo en
cuestión.
Existen muchos enfoques para determinar el tamaño de la muestra, incluyendo el uso de
un censo en el caso de poblaciones más pequeñas, el uso de tablas publicadas, imitar un
tamaño de muestra de estudiossimilares y aplicar fórmulas para calcular un tamaño de la
muestra.
La fórmula es:
m= muestra
N= Población o universo
K= margen de error (puede ser10%, 5%, 2%) para la fórmula,el porcentaje ausar debe ser
expresado en decimales.

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El hecho de que una muestra sea grande no necesariamente cumple con el requisito de
representatividad pues esta cualidad depende de muchos factores y no sólo del tamaño,
sinodel diseñodel muestreode cómo se seleccionará a los componentes de la muestra.2
Tipos de muestreo
- Tipos de muestreo aleatorio o probabilístico
Hablamosde muestreoaleatorioenloscasosenque todoslossujetosque formanparte de
unapoblacióntienenlamismaprobabilidadde serescogidoscomoparte de lamuestra.Los
muestreos de esta clase son más populares y útiles que los no aleatorios, principalmente
porque tienen una elevada representatividad y permiten calcular el error de la muestra.
1. Muestreo aleatorio simple
En este tipode muestreolasvariablesrelevantesde lamuestratienenlamismafunciónde
probabilidad y son independientes entre ellas. La población tiene que ser infinita o bien
finitaconreposiciónde elementos.El muestreoaleatoriosimpleesel que másse utilizaen
la estadística inferencial, pero es menos eficaz en muestras muy grandes.
2. Estratificado
El muestreoaleatorioestratificadoconsiste endividirlapoblaciónenestratos;un ejemplo
de esto sería estudiar la relación entre el grado de satisfacción vital y el nivel
socioeconómico.A continuación,se extraeunnúmerodeterminadode sujetosde cadauno
de los estratos por tal de mantener la proporción de la población de referencia.
3. De conglomerados
En estadística inferencial los conglomerados son conjuntos de elementos poblacionales,
como puedenserlasescuelasoloscentroshospitalariospúblicosde unmunicipio.Al llevar
a caboeste tipode muestreosedividelapoblación(enlosejemplos,unalocalidadconcreta)
en varios conglomerados y se elige de forma aleatoria algunos de ellos para estudiarlos.
4. Sistemático
En este caso se empieza dividiendo el número total de sujetos u observaciones que
conforman la población entre el que se quiere utilizar para la muestra. Posteriormente se
escoge un númeroal azar de entre los primerosy se va sumandode forma constante este
mismo valor; los elementos seleccionados pasarán a formar parte de la muestra.
- Muestreos no aleatorios o no probabilísticos
Los muestreosnoprobabilísticosutilizancriteriosconun bajonivel de sistematizaciónque
procuran asegurarque la muestratengaun ciertogrado de representatividad. Este tipode
muestreos se emplean principalmente cuando no es posible llevar a cabo otros de tipo

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aleatorio, lo cual es muy habitual a causa del elevado coste de los procedimientos de
control.
1. Intencional, opinático o de conveniencia
En el muestreo intencional el investigador escoge de forma voluntaria los elementos que
conformaránla muestra,dando por supuestoque estaserá representativade la población
de referencia. Un ejemplo que resultará familiar a los estudiantes de psicología es la
utilización de alumnos como muestra opinática por parte de profesores universitarios.
2. Muestreo de bola de nieve o en cadena
En este tipode muestreolosinvestigadoresestablecencontactoconsujetosdeterminados;
a continuación,estosconsiguenanuevosparticipantesparala muestrahasta completarla.
El muestreo de bola de nieve se usa generalmente cuando se trabaja con poblaciones de
difícil acceso, como en el caso de adictos a sustancias o de miembros de culturas
minoritarias.
3. Muestreo por cuotas o accidental
Hablamosde muestreoporcuotas cuando losinvestigadoresescogenunnúmeroconcreto
de sujetosque cumplanunascaracterísticasdeterminadas(p.e.mujeresespañolasde más
de 65 años con deterioro cognitivosevero) a partir de su conocimiento sobre los estratos
de la población. El muestreo accidental se usa con frecuencia en las encuestas.4
Pasos para seleccionar una muestra
1. Para definir la población objetivo, se debe tener claridad absoluta sobre el objetivo
general del estudio, ya que éste será el guía para todos los pasos posteriores.
2. Definir la población objetivo
· Elemento muestral: Es el elemento del cual se obtiene la medición.
· Unidad muestral:Está compuestapor elementosmuestrales,enalgunoscasos es igual al
elemento muestral.
· Alcance: Hace referencia a la ubicación espacial y geográfica del estudio.
· Tiempo: Definir el intervalo de tiempo en el cual se realiza la investigación.
· Marco muestral:Esun listadode todaslas unidadesque conformanlapoblaciónobjetivo,
puede serunabase de datos,un planoe inclusomapas.Esútil aclarar, que enlapráctica se
diferencialapoblación objetivo de la población en estudio (marco muestral disponible).
3. Seleccionar un procedimiento.
4. Definir el tamaño de la muestra (Según el tipo de muestreo la Estadística proporciona
fórmulas para calcular el tamaño muestral)

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5. Seleccionar las unidades muéstrales.5
3. Conclusiones
La muestra es un método que facilita herramienta y que permite analizar datos, teniendo
ventajas de tiempo, recursos de fácil y rápido.
El tamaño que tiene una población es un factor de suma importancia en el proceso de
investigación estadística y este tamaño vienen dado por el número de elementos que
constituyen la población puede ser finita o infinita.
Muestra y población son conceptos relativos, una población es un todo y una muestra es
una fracción o segmento de ese todo.
4. Referencias
1.https://es.wikipedia.org/wiki/Muestra_estad%C3%ADstica
2.http://www.scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1815-
02762004000100012
3.https://explorable.com/es/tamano-de-la-muestra
4.https://psicologiaymente.com/miscelanea/tipos-de-muestreo
5.http://aprendeenlinea.udea.edu.co/lms/moodle/mod/page/view.php?id=35696
5. Videos
https://sites.google.com/site/wikinfermeria/trabajo-final-de-grado/4-recursos-para-
seleccion-de-
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