Este documento define los conceptos de universo, población, muestra y muestreo. Explica que la muestra debe ser representativa de la población y debe escogerse a través de un proceso de muestreo. Describe varios tipos de muestreo probabilístico como el aleatorio simple, sistemático y estratificado, así como el muestreo no probabilístico. El objetivo es que los estudiantes entiendan cómo seleccionar una muestra representativa de una población a través de un proceso de muestreo.

1. MUESTREO
Para alumnos de 1º de Bachillerato
Ana Ruiz
Alicia Ozaeta
Vanessa Tanco
Mónica Viñas

2. Objetivos
• Definir los conceptos: universo, población,
muestra y muestreo; y saber establecer la
relación que existe entre ellos.
• Diferenciar entre población y muestra
• Discernir las características de una buena
muestra
• Describir los distintos tipos de muestreo
• Comparar los pasos que se siguen en los
distintos tipos de muestreo probabilístico

3. Contenidos
• El universo, la población y la muestra
• El muestreo
• Tipos de muestreo

4. El muestreo
• Para entender el muestreo hay que tener en
cuenta tres conceptos clave:
Universo
Población
Muestra

5. Universo
• Es la unidad más grande y contiene varias
poblaciones del mismo tipo

6. Población
• Conjunto de elementos que contiene las características que
nos interesan en un estudio concreto
Ejemplo
Queremos estudiar el número de horas que los niños de 4º de Primaria dedican a ver la TV
entresemana en Pamplona
¿Cuál es la población? Todos los niños de 4º de Primaria de Pamplona
• En la mayoría de los casos es difícil trabajar con la totalidad
de la población
Muestra

7. Muestra
• Es la parte representativa de una población.
• Debe reproducir lo mejor posible las
características de la población
Ejemplo
Si seguimos con el ejemplo anterior, nuestra muestra podría ser un grupo de niños
escogido al azar de 4º de la ESO
Población
Muestra

8. Muestreo
• ¿Cómo se obtiene la muestra?
Muestreo
Técnica para la selección de una muestra a partir
de una población

9. Conceptos básicos sobre muestras
• Base de la muestra: censo, registro… donde las
unidades de la población están individualizadas
• Unidad de la muestra: cada uno de los elementos
en que se subdivide la base de la muestra y
figuran numerados e individualizados en ella.

10. Características necesarias para una
buena muestra
1. Comprenden parte de la población y no su
totalidad.
2. Representan lo más exactamente posible la
población
3. La ausencia de distorsión en la elección de los
elementos de la muestra.
Ejemplo
Si para nuestro estudio consideramos que el sexo es una característica
importante y en la población nos encontramos que el 40% son niños y el 60% son
niñas, la muestra tendrá las mismas proporciones: 40% niños y 60% niñas
Población
Muestra
niños
niños
niñas
niñas

11. Relación entre población y
muestra
• Relación cuantitativa: se refiere a los
conceptos de:
– Fracción de muestreo: porcentaje que representa
la muestra respecto a la población
– Coeficiente de elevación: número inverso a la
fracción de muestreo, es decir, la cantidad por la
que hay que multiplicar la muestra para obtener la
población

12. Relación entre población y
muestra
Universo
hipotético
Universo
Población
Muestra

13. Aleatorio simple
Aleatorio
sistemático
Aleatorio
estratificado
Aleatorio por
conglomerados
No probabilístico
Probabilístico
Tipos de muestreo
Por cuotas
Opinático
Casual

14. Muestreo no probabilístico
• En ocasiones, el muestreo probabilístico
resulta costoso y se acude a métodos no
probabilísticos.
• No sirven para realizar generalizaciones, pues
no se tiene certeza de que la muestra extraída
sea representativa, ya que no todos los sujetos
de la población tienen la misma probabilidad
de se elegidos.

15. Muestreo probabilístico
Se basa en el
principio de
equiprobabilidad
Aquellos en los que todos los individuos tiene la misma
probabilidad de ser elegidos para formar parte de una
muestra.
Solo estos métodos nos aseguran la representatividad de la
muestra.

16. Muestreo probabilístico
• Muestreo aleatorio simple
– Seleccionar al azar un número de elementos que
previamente se ha definido
1
2
• Asignar un número a cada individuo de la
población (base de la muestra)
• Elegir mecánicamente (aleatoriamente)
tantos sujetos como sea necesario para el
tamaño de la muestra

17. Muestreo probabilístico
• Muestreo aleatorio simple
Ventajas
• Sencillo
• Facilita el cálculo de medidas y varianzas
• Existen paquetes informáticos para analizar los datos
Inconvenientes
• Se necesita un listado completo de toda la población.
• En muestras pequeñas es posible que no se represente
adecuadamente la población

18. Muestreo probabilístico
• Muestreo aleatorio sistemático
1
• Numerar todos los elementos de la
población
2
• Extraer aleatoriamente un único
número
3
• Sumar al número elegido el
coeficiente de elevación

19. Muestreo probabilístico
• Muestreo aleatorio sistemático
Ventajas
• Fácil de aplicar
• No siempre es necesario un listado de toda la población
• Asegura una cobertura de unidades de todos los tipos
Inconvenientes
• Pueden darse periodicidades

20. Muestreo probabilístico
• Muestreo aleatorio estratificado
– Se utiliza en los casos en los que la población no
sea homogénea, debido a que está distribuida en
estratos.

21. Muestreo probabilístico
• Muestreo aleatorio estratificado
Ventajas
• Tiende a asegurar que la muestra represente
adecuadamente la totalidad de la población
• Se obtienen estimaciones más precisas
Inconvenientes
• Se ha de conocer la distribución en la población de las
variables utilizadas

22. Muestreo probabilístico
• Muestreo aleatorio por conglomerados
– Se utiliza cuando la unidad de la muestra es un
grupo de elementos
Ventajas
• Muy eficiente cuando la población es muy grande y dispersa
• No es preciso tener un listado de toda de la población
Inconvenientes
• El error estándar es mayor y su cálculo más complejo

23. A modo de repaso
• Para terminar, haz clic aquí y podrás ver un
resumen sobre lo estudiado.

24. Autoevaluación
• 1. Clasificar si es muestra o población. En caso
de que sea una muestra, justificar el tipo de
muestreo.
a. El salario de 20 empleados de una empresa
b. Hacer una encuesta a 100 personas en un centro
comercial
c. Hacer un estudio en todos los asilos de
Pamplona, teniendo en cuenta a todos los
residentes

25. Autoevaluación
• 2. Dadas las investigaciones que se indican a
continuación, se pide determinar razonadamente
si se basan en una muestra del universo
correspondiente y si, en caso afirmativo, la
muestra es correcta
a. A efectos de realizar un sociograma de clase, se ha pedido a
todos los alumnos que expresaran e n una papeleta los nombres
de sus compañeros de clase que les gustaría tener sentados a su
lado y aquellos que no.
b. Un antropólogo social ha convivido con dos años con una familia
típica de una localidad de las Hurdes, se ha ganado su confianza y
ha logrado que sus miembros le expusieran los aspectos de su vida
de interés para su investigación

26. Autoevaluación
• 3. En un estudio sociológico sobre una
comunidad de 8.500 habitantes mayores de
edad se ha elegido una muestra de 850. Hallar
la fracción de muestreo y el coeficiente de
elevación. Establecido este último y supuesto
que en el estudio realizado han resultado 8
divorciado, determinar el número total de
divorciados que es probable que existan en la
comunidad

27. Respuestas de la autoevaluación
• 1. a. Muestra. No se puede determinar si se trata de
un muestreo probabilístico o no probabilístico
b. Muestra. Muestreo no probabilístico
c. Población
• 2. a. No constituye una muestra, en cuanto el
universo son todos los alumnos de la clase y todos ellos
fueron encuestados
b. No se puede considerar como muestra
• 3. Fracción de muestreo: 10%
Coeficiente de elevación: 10
Nº probable de divorciados en la población: igual al nº de
divorciados en la muestra por el coeficiente de elevación: 80