El documento describe los conceptos de población, muestra y selección de muestra. Explica que la población es el conjunto total de elementos a estudiar, mientras que la muestra es una parte representativa de la población seleccionada para el estudio. Hay dos tipos de muestras: probabilísticas, donde cada elemento tiene la misma probabilidad de ser seleccionado, y no probabilísticas. El documento también cubre cómo calcular el tamaño de la muestra y los diferentes métodos para seleccionar la muestra, como la selección aleatoria simple y sist

1. POBLACIÓN Y MUESTRA
Población o Universo es el conjunto de elementos o sujetos que serán motivo de estudio.
Si queremos estudiar, por ejemplo los problemas estructurales que presentan las
viviendas cimentadas en rellenos no controlados, el Universo será todas las viviendas
ubicadas en esos rellenos.
Dado que un estudio de este tipo resultaría muy costoso y extenso, salvo en el caso de
los censos donde si hay que estudiar a toda la población, tenemos que utilizar la
estadística para seleccionar una fracción de la población, que cumpla la siguiente
condición: “Con una probabilidad P, las conclusiones que se puedan obtener de ella,
tengan validez para toda la población o universo.
En una investigación pueden existir varias muestras. Por ejemplo, si se quiere realizar
una investigación acerca de la competitividad del sector construcción, sería necesario
determinar una muestra para los proyectos construidos, y otra para los profesionales
involucrados en este proceso.

2. Para seleccionar una muestra, lo primero que hay que hacer es definir una unidad del
objeto de estudio en la investigación (obreros, obras construidas, vehículos de
transporte público, viviendas, kilómetros de una carretera, Hectáreas de una
urbanización, ladrillos fabricados por una máquina, bolsas de cemento envasadas por
una fábrica, ensayos de laboratorio, fenómenos registrados, etc.)
Para una investigación cuantitativa, la muestra de estudio es un subgrupo
representativo de la población, sobre la cual se habrán de recolectar datos. El
investigador se deberá interesar que los resultados encontrados en la muestra logren
generalizarse o extrapolarse a la Población o Universo. La muestra debe ser
estadísticamente representativa.
Para obtener la muestra, el investigador tiene que realizar lo siguiente:
1°) Calcular el tamaño de la muestra y
2°) determinar cuales serán los miembros de esta muestra que serán estudiados
(procedimiento de muestreo).

3. TIPOS DE MUESTRA
Criterio de clasificación: la probabilidad de selección que tienen las unidades muestrales.
No probabilística o dirigida Probabilística
Tamaño de la muestra. Depende
del criterio del Investigador.
Tamaño de la muestra. Se calcula siguiendo los criterios que
ofrece la estadística, tales como error máximo aceptable y nivel
deseado de confianza.
Selección. Se eligen en función de
las características de la investigación,
no dependen de la probabilidad.
Selección. Se eligen en forma aleatoria. Todas tienen la misma
posibilidad de ser elegidas. Se identifican 3 tipos de muestras
probabilísticas: simple, estratificada y por racimos.
Validez. Sus resultados no pueden
generalizarse a toda la población.
Validez. Sus resultados se generalizan a toda la población.
Aplicación. La utiliza el diseño no
experimental. La validez de la
investigación se consolida con la
repetición.
Conveniencia, Intencional, incidental,
voluntarios, cuotas, bola de nieve,
discrecional.
Aplicación. La utiliza el diseño experimental para que sus
resultados se generalicen a toda a la población.
Simple Estratificada Por racimos o clusters
Se calcula
una muestra
de la
población.
La población se
divide en estratos
y se calcula una
muestra por
estrato.
La selección se realiza en
varias etapas o racimos. Se
seleccionan los racimos y
dentro de cada uno se
calcula una muestra.

4. Tamaño de la Muestra Para población infinita (mas de 100,000 elementos)
Para población finita (menos de 100,000 elementos)
Corrección sugerida usada cuando (n/N)*100>100%
𝑛𝑜 =
𝑛
1 +
𝑛
𝑁

5. Estadística.
Es la ciencia que nos ofrece un conjunto de métodos y técnicas para recolectar, organizar, presentar,
analizar, resumir e interpretar un conjunto de datos, con la finalidad de conocer el problema, proyectar su
comportamiento y colaborar en la toma de decisiones sobre dicha situación.

6. SELECCIÓN DE LA MUESTRA PROBABILÍSTICA
Descripción
Las unidades muestrales de una muestra probabilística se
seleccionan aleatoriamente, para asegurar de que cada unidad
tenga la misma probabilidad de ser elegida.
La selección se realiza de la lista específica que contiene todas las
unidades de análisis de la población delimitada, enumeradas de 1 a
N.
Se identifican 3 procedimientos de selección
Tómbola
Números
aleatorios
Selección sistemática
Se hacen
fichas, una por
cada unidad, se
revuelven en
una caja y se
sacan n fichas,
según el tamaño
de la muestra.
Con ayuda de un
software, se
generan n
números
aleatorios
correspondientes
al tamaño de la
muestra. O utilizar
números Random
Se extrae al azar un
número i, comprendido entre
1 y N. Las unidades
seleccionadas serán las que
ocupen los lugares i, i+k,
i+2k, i+3k, etc. k es el
cociente entre el tamaño de
la población y el tamaño de
la muestra , k=N/n.
https://www.questionpro.com/es/calculadora-de-muestra.html https://www.sortea2.com/

8. Propuesta 01, ejemplo de muestreo
Población: 14.23 km2 = 1423 ha
(Puntos de exploración = 4269)
Muestra: 304 ha (354)
(Puntos de exploración = 912)

9. Propuesta 02, ejemplo de selección de muestra

10. Propuesta 03, ejemplo de muestreo y selección
Los tramos por aprobar se definirán sobre la base de un
mínimo de 6 determinaciones de densidad. Los sitios para
las mediciones se elegirán al azar, con la aprobación del
Supervisor.
Población sect. A: 1500 m de vía, ancho 6 m
750m2/6m = 125 m
Total puntos de muestreo = 1500/125 = 12
Selección al azar de la tabla de números
aleatorios: Col 18

15. Nº Muestra Factor A Factor B Dist Origen Dist Eje Cond
6 0.057 0.571 85.5 0.4 Derecha
7 0.105 0.176 157.5 -1.9 Izquierda
8 0.22 0.097 330.0 -2.4 Izquierda
4 0.268 0.576 402.0 0.5 Derecha
11 0.297 0.589 445.5 0.5 Derecha
1 0.358 0.305 537.0 -1.2 Izquierda
9 0.412 0.089 618.0 -2.5 Izquierda
10 0.491 0.2 736.5 -1.8 Izquierda
12 0.563 0.091 844.5 -2.5 Izquierda
2 0.593 0.321 889.5 -1.1 Izquierda
5 0.848 0.866 1272.0 2.2 Derecha
3 0.883 0.333 1324.5 -1.0 Izquierda
-3,0
-2,0
-1,0
0,0
1,0
2,0
3,0
0,0 250,0 500,0 750,0 1000,0 1250,0 1500,0
Distancia
del
eje
en
m
Progresivas en m

16. ACTIVIDAD 02
PROBLACIÓN, MUESTRA Y SELECCIÓN
Población: Longitud total de calles afirmadas del distrito de Capazo 2250 ml
Muestra: Tres tramos de prueba de 750 ml con 6 puntos de investigación cada uno
Efecto del cloruro de sodio en el comportamiento físico mecánico del afirmado de vías no
pavimentadas en el distrito de Capazo, 2022.