Muestra o analisis muestral

1. “LIBEREMOS BOLIVIA”
GUTIERREZ CONDORIIRISLAURA
Docente:Mgr. José RamiroZapata Barrientos
Materia: Investigaciónde MercadosII
GRUPO: 09
21. MUESTRA O ANALISIS MUESTRAL
“Los líderessobresalientesse esfuerzanporaumentar la autoestima de su personal.Si las
personas creenensí mismas, esincreíble loque puedenlograr”.- Sam Walton
1. INTRODUCCION
Una muestraes unaparte de la población.Lamuestra puede ser definida como un SUBGRUPO DE
LA POBLACIÓN o universo. Para seleccionar la muestra, primero deben delimitarse las
características de la población.2
La Muestra desde el punto de vista más genérico de la palabra, se trata de una representación a
pequeña escala de algo que tiene la misma calidad pero en mayor cantidad, Las muestras sirven
para demostrarque loque se quiere obtenerestábien sin necesidad de comprobar la calidad del
producto completo. La aplicación de esta palabra abarca muchos campos en los que la escala de
demostración es importante, sin embargo los más frecuentes son la química, la biología, la
economía y el comercio (Marketing). En química, una muestra es una pequeña parte de un
organismoel cual va a ser sometido a estudios y pruebas experimentales, las muestras químicas
son tomadasdel organismocon mucha precaución con el fin de no dañar la especie que se busca
estudiar y conocer a pequeña escala pero que se presume tiene las mismas características
generalmente.Unamuestrabiológicaal igual que laquímicase hace bajo lasmismascondicionesy
básicamente para el mismo fin.3

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Qué es Muestra:
Muestra es una porción de la totalidad de un fenómeno, producto o actividad que se considera
representativa deL total también llamada una muestra representativa.
Muestra viene de mostrar siendo que da a conocer a los interesados o públicos objetivos
resultados, productos o servicios que ejemplifican o sirve como demostración de un tipo de
evento, calidad o la estandarización.
En estadísticas,lamuestraesuna porciónextraídamediante métodosespecíficosque representan
losresultadosde unatotalidadllamada población usando la probabilidad como, por ejemplo, “la
muestra estadística de 100 personas que se someten a una encuesta para conocer la satisfacción
de un producto”.2
Vea también:
 Estadística
 Probabilidad
2. DESARROLLO
2.1 Tamaño de la muestra
La tendencia de los investigadores de la comunicación es querer aplicar una fórmula que les
indique cuál seráel númerode personas a encuestar o a entrevistar. Lo que se hará en esta parte
es ver algunas consideraciones para que el investigador tome en cuenta:
Según Fisher citado por Pineda et al, el tamaño de la muestra debe definirse partiendo de dos
criterios:
1) De losrecursosdisponiblesyde losrequerimientosque tengael análisisde lainvestigación. Por
tanto, una recomendación es tomar la muestra mayor posible, mientras más grande y
representativa sea la muestra, menor será el error de la muestra.4
2) Otro aspectoa consideraresla lógicaque tiene el investigadorparaseleccionarla muestra "por
ejemplosi se tiene unapoblaciónde 100 individuoshabráque tomar por lo menos el 30% para no
tenermenosde 30 casos,que es lomínimorecomendadopara no caer en la categoría de muestra

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pequeña.Perosi la población fuere 50.000 individuos una muestra del 30 % representará 15.000;
10% serán 5.000 y el 1% dará una muestra de 500. en este caso es evidente que una muestra de
1% o menos será la adecuada para cualquier tipo de análisis que se debe realizar".4
La fórmula es:
m= muestra
N= Población o universo
K= margen de error (puede ser 10%, 5%, 2%) para la fórmula, el porcentaje a usar debe ser
expresadoendecimales.El hechode que unamuestrasea grande no necesariamente cumple con
el requisito de representatividad pues esta cualidad depende de muchos factores y no sólo del
tamaño,sinodel diseñodel muestreode cómose seleccionaráaloscomponentesde la muestra. 4

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2.2 Métodos de selección de muestras.
Una muestra debe ser representativa si va a ser usada para estimar las características de la
población. Los métodos para seleccionar una muestra representativa son numerosos,
dependiendodeltiempo,dineroyhabilidaddisponiblesparatomaruna muestray la naturalezade
loselementosindividualesde lapoblación.Porlotanto,se requiere unagranvolumenpara incluir
todos los tipos de métodos de muestreo.
2.3 Los métodos de selección de muestras pueden ser clasificados de acuerdo a:
El número de muestras tomadas de una población dada para un estudio y
La manerausadaen seleccionarloselementosincluidosen la muestra. Los métodos de muestreo
basados en los dos tipos de clasificaciones son expuestos en seguida.5
Métodos de muestreo clasificados de acuerdo con el número de muestras tomadas de una
población.
Bajo esta clasificación, hay tres tipos comunes de métodos de muestreo. Estos son, muestreo
simple, doble y múltiple.
Muestreo simple
Este tipo de muestreo toma solamente una muestra de una población dada para el propósito de
inferenciaestadística.Puestoque solamente unamuestraestomada,el tamaño de muestra debe
serlos suficientemente grandes para extraer una conclusión. Una muestra grande muchas veces
cuesta demasiado dinero y tiempo.5
Muestreo doble
Bajo este tipode muestreo,cuandoel resultadodeleestudiode laprimeramuestranoesdecisivo,
una segunda muestra es extraída de la misma población. Las dos muestras son combinadas para
analizar los resultados. Este método permite a una persona principiar con una muestra
relativamente pequeña para ahorrar costos y tiempo. Si la primera muestra arroja una resultado
definitivo, la segunda muestra puede no necesitarse.5

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2.4 Ventajas y Desventajas de la Aplicación de Técnicas de Muestreo
Se puede comentar que cada técnica de muestreo tiene sus ventajas y desventajas (Tabla I); sin
embargo, en términos generales existen ventajas y desventajas comunes para todas ellas:6
VENTAJAS
Reducción de costos: Los costes de un estudio serán menores si los datos de interés se pueden
obtenerapartir de una muestrade la poblaciónblanco.Porejemplo, cuando se realizan estudios
de prevalenciade uneventode interés, es más económico medir una muestra representativa de
1500 sujetos de la población blanco, que a los 250.000 individuos que la componen.
Eficiencia: Al trabajar con un número reducido de sujetos a estudio, representativos de la
población blanco; el tiempo necesario para conducir el estudio y obtener resultados y
conclusiones será ostensiblemente menor.6
DESVENTAJA
Inadecuada representación de la población blanco: Esto puede ocurrir si se decide trabajar con
muestras pequeñas. Por ejemplo, es muy común ver publicaciones en las que se comparan 50
sujetostratadosconla intervenciónenestudioversus 50 con la intervención estándar. Este es un
númeromuyrecurrente,peroposiblementeconllevaunamalarepresentaciónde lapoblacióna la
que se desea inferir los resultados.6
3. CONCLUSION
Una muestra puede ser obtenida de dos tipos: probabilística y no probabilística. Las técnicas de
muestreoprobabilísticas,permitenconocerlaprobabilidadque cada individuo a estudio tiene de
ser incluido en la muestra a través de una selección al azar. En cambio, en las técnicas de
muestreo de tipo no probabilísticas, la selección de los sujetos a estudio dependerá de ciertas
características,criterios, etc. que él (los) investigador (es) considere (n) en ese momento; por lo
que puedenserpocoválidosyconfiablesoreproducibles; debido a que este tipo de muestras no
se ajustan a un fundamento probabilístico, es decir, no dan certeza que cada sujeto a estudio
represente a la población blanco.

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4. REFERENCIAS
1. https://core.ac.uk/download/pdf/80531608.pdf
2. https://www.significados.com/muestra/
3. https://conceptodefinicion.de/muestra/
4. http://www.scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1815-
02762004000100012
5. https://www.monografias.com/trabajos11/tebas/tebas.shtml#intro
6. https://scielo.conicyt.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-
95022017000100037
5. VIDEOS
1.
https://www.youtube.com/watch?v=oc8i9g144Y0&feature=share&fbclid=IwAR2TfBgf2WhNu3e
2EqenIE8CJIJBcRK9TMcOsBAagv7NKzSKvYf03m2vLfw

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2.
https://www.youtube.com/watch?v=gl9EEbT7viM&feature=share&fbclid=IwAR0DganUc0LueZj-
kds1HVnK93Xx6Htwaslx0syLtkcizI7t5zawaVdGK-w