Este documento describe los conceptos de muestra estadística y análisis muestral. Explica que una muestra estadística es un subconjunto de datos que representa adecuadamente a la población total. Detalla los tipos de muestras, incluyendo muestras probabilísticas y no probabilísticas, y las características de una muestra representativa como tamaño suficiente y aleatoriedad.

1. Tema: Muestra o análisis muestral
Alumno(a):Choque Padilla Raquel
Docente:Mgr. José Ramiro Zapata
Investigación de mercados II
MUESTRA O ANÁLISIS MUESTRAL
“Investigar es lo que hago cuando no se que es lo que estoy haciendo” – Wernher von Braun
1. INTRODUCCIÓN
Una muestra estadística es un subconjunto de datos perteneciente a una población
de datos. Estadísticamente hablando, debe estar constituido por un cierto número
de observaciones que representen adecuadamente el total de los datos.
La estadística, como rama de las matemáticas, se encarga de recoger datos,
ordenarlos y analizarlos. Es decir, cuando queremos estudiar un determinado
fenómeno recurrimos a la estadística. Un buen ejemplo de fenómeno que estudia la
estadística, es el salario medio de los ciudadanos de un país
En este sentido, por cuestiones de tiempo y coste, no podemos recoger la totalidad
de los datos. Esta totalidad de los datos es lo que se conoce como población de
datos o, simplemente, población.1
2. DESARROLLO
Antecedentes
¿Qué es una muestra?
La muestra es una porción representativa de una población. Cuando se realizan
tesis con enfoques cuantitativos, es decir, con análisis numéricos quizás debamos
hacer un censo. Por ejemplo, si queremos hacer un estudio sobre métodos de
enseñanza en niños en edad escolar, de un determinado distrito; no vamos a
efectuar la investigación con todos los niños de la comunidad. Primero, se hace un
censo para luego tomar la muestra significativa de ese universo de infantes.
Las muestras se enfocan en la selección de los participantes del estudio.
Para seleccionar la muestra debemos empezar por definir la unidad de análisis, que
no esta otra cosa, sino dónde y con quién se realizará la recolección de los datos.
Por ejemplo: organizaciones, comunidad, instituciones, colegios, etc. Seguidamente
podremos segmentar la población a través de la muestra.
Es indispensable que la muestra sea representativa, porque los resultados
obtenidos el investigador los utilizará para generalizarlos a toda la población. Es el
caso de las encuestas que se realizan con un grupo específico de participantes y los
resultados abarcan un grupo más amplio de personas.3
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2. Tema: Muestra o análisis muestral
Alumno(a):Choque Padilla Raquel
Docente:Mgr. José Ramiro Zapata
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Características de una muestra estadística representativa
Si se quiere hacer una buena investigación, la calidad de la muestra estadística es
esencial. De nada sirve realizar las métricas estadísticas más complejas con los
modelos más sofisticados si la muestra estadística está sesgada. Es decir, si la
muestra no es representativa.
A la hora de obtener una muestra representativa existen ciertos aspectos que el
investigador debe conocer de antemano. Entre esos aspectos se encuentran las
características de una muestra representativa. Las características de una muestra
representativa son las siguientes:
● Tamaño suficientemente grande: Cuando trabajamos con muestras
estamos, normalmente, trabajando con una cantidad de datos inferior a la
población. Ahora bien, para que una muestra estadística sea representativa
deberá ser lo suficientemente grande como para considerarse representativa.
Por ejemplo, si nuestra población está formada por 10 millones de datos y
escogemos 10, es difícil que sea representativa. Eso sí, no siempre a mayor
tamaño la muestra es más representativa.
● Aleatoriedad: La selección de los datos de una muestra estadística debe ser
aleatoria. Es decir, debe ser totalmente al azar. Si en lugar de realizarlo al
azar, realizamos un proceso de selección de datos planificado, estamos
introduciendo un sesgo a la obtención de datos. Por tanto, para evitar que la
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3. Tema: Muestra o análisis muestral
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muestra sea sesgada y, por tanto, conseguir que sea una muestra
representativa, debemos hacer una selección aleatoria.1
Tipos de muestra estadística
La muestra estadística puede ser tanto probabilística como no probabilística.
● Muestra probabilística
El muestreo probabilístico es el tipo más utilizado durante las investigaciones. En
este, todos los 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 seleccionados para la muestra. Para realizarla se debe conocer
la cantidad de 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. Luego se elige a uno de los primeros de cada grupo al
azar, formando de 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 seleccionan individuos
aleatoriamente de cada conglomerado para conformar la muestra.
● 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:
Muestreo por cuotas: los investigadores forman la muestra partiendo de
determinadas características, con el fin de lograr la misma distribución de
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características en la muestra que en la población. Por ejemplo, si en una
población hay 70% hombres y 30% 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.
Muestreo por bola de nieve: se utiliza cuando el investigador requiere que
un sujeto de su muestra ayude a identificar a otro con las mismas
características y, a su vez, estos a otros, para formar la muestra deseada.
Muestra discrecional: también conocida como muestreo por juicio o criterio,
se da cuando el investigador selecciona los individuos de su muestra en base
a determinado conocimiento de la población. Por ejemplo, si desea realizar
una investigación de personas con problemas psicológicos en el embarazo,
seleccionará aquellas mujeres que hayan pasado por la experiencia del
embarazo.2
3. CONCLUSIÓN
La muestra es un método que facilita herramientas y que permite analizar datos
teniendo ventajas de tiempo, recursos de fácil uso y rápido empleo.
4. REFERENCIAS
1.https://economipedia.com/definiciones/muestra-estadistica.html
2.https://enciclopediaeconomica.com/muestra-estadistica/
3.http://normasapa.net/que-es-una-muestra-y-como-se-selecciona/
5. VIDEOS
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5. Tema: Muestra o análisis muestral
Alumno(a):Choque Padilla Raquel
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1,https://youtu.be/dOnHe83CF68
2.https://youtu.be/o3FlcVm6D_I
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