Muestreo aleatorio simple: "Practica de campo"

1. UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE FRANCISCO I. MADERO
INGENIERIA EN AGROTECNOLOGÍA
Muestreo Estadístico
3er Cuatrimestre
Practica de campo
Muestreo aleatorio simple con Frijol (Phaseolus vulgaris L) Negro Michigan.
Rufo Zuñiga Badillo, Julio Cesar Hernández Bautista , Dulce Yanet Lucas Ciriaco,
Edijael Flores López
Facilitador: Ing. Ana María Ortiz Olguín
Mayo – Agosto 2013

2. Introducción
En las investigaciones y estudios es necesario obtener datos que nos permitan tener mayor
certeza y seguridad a la hora de tomar decisiones.
En ocasiones las poblaciones de estudio son demasiado grandes, es por eso que, se debe
de elegir un una muestra significativa de la población, para que, a partir de lo analizado en
la muestra, la toma de decisiones se pueda extender a toda la población. Para elegir la
muestra es necesario tener un método y tipo de selección de la misma bien definido, para
evitar errores y sesgos en los parámetros a calcular para el estudio o investigación que se
quieran y para que demos un mayor porcentaje de confiabilidad.
En esta práctica calcularemos algunos parámetros y obtendremos información de una
población de un cultivo de frijol. Para esto seleccionaremos una muestra, para una
recolección de datos como se ha de explicar más adelante.
Objetivos de la práctica
Aplicar los conocimientos teóricos aprendidos en el aula sobre la selección de una muestra
de una población, aplicando los métodos adecuados de selección.
A partir de los datos obtenidos de la muestra seleccionada, se calcularan los parámetros
requeridos para después hacer un análisis extendido ya en toda la población.
Analizar las ventajas y desventajas, así como los problemas que surgen a la hora de
seleccionar la muestra y a la hora del levantamiento de datos e información durante la
práctica.
Revisión bibliográfica
Muestreo
Muestreo probabilístico – Muestreo aleatorio simple
Es el que permite al investigador conformar una muestra de forma que cada elemento de la
población o universo tenga la misma probabilidad de ser seleccionado, por lo tanto, se
requiere enumerar a cada uno, de 1 a N.

3. Ventajas del muestreo:
Ø Se recomienda cuando la población es pequeña.
Ø Sencillo y de fácil compresión.
Ø Calculo rápido de medidas y varianza.
Ø Cuando la población está ubicada en un espacio reducido.
Ø Se basa en la teoría estadística, y por tanto existen paquetes informáticos para analizar
los datos.
Ø Cuando no se tiene información previa de la población.
Desventajas del muestreo:
Ø Requiere la identificación y catalogación de la población, lo cual en ocasiones, resulta
muy costoso.
Ø Requiere una probabilidad de selección igual para todos los elementos que conforman la
población.
Ø Requiere mayor tamaño de muestra que los otros tipos de muestreo.
Cultivo con el que se trabajo el muestreo:
Frijol (Phaseolus vulgaris L.)
El frijol común (Phaseolus vulgaris L.) fue domesticado hace más de siete mil años en los
centros de origen de Mesoamérica y la Región Andina, con el tiempo los agricultores
cultivaron mezclas complejas de tipos de frijol como un mecanismo de defensa contra la
sequia, las enfermedades y los ataques de insectos. Este proceso ha producido una
combinación genética casi infinita de frijol con una amplia variedad de colores, texturas y
tamaños que satisfacen las condiciones del cultivo y las preferencias gustativas de muchas
regiones diferentes (CIAT, 2002).
Materiales y métodos
La práctica de campo se realizo en uno de los cultivos de frijol, con la autorización de la
dirección de carrera. Se utilizo una bitácora en la que se encontraban indicados y
especificados los aspectos a tomar de la siembra; ejemplo de ello fue el tamaño del foliolo
central (ancho y largo), numero de vainas, altura de la panta y longitud de ápice. Después
de haberse dado las indicaciones por el ingeniero encargado, se asignaron determinados

4. surcos para los equipos de trabajo que muestrearían las plantas asignadas. La unidad de
estudio fue de 2 surcos con una población de 100 plantas, se prosiguió con la enumeración
de cada una de las plantas pues se necesitaba como mínimo cien plantas que simbolizarían
el 10% de la población total del marco muestral. Cuando se concluyo con la enumeración
de las plantas se requirió de la utilización de una calculadora científica para hacer una
aleatorización y conforme a los datos que esta arrojaría, se muestrearían las plantas que
contaran con el numero indicado. Se tomaron las medidas de las variables, mencionadas ya
en el inicio con la ayuda de un vernier o pie de rey y un flexómetro. Cabe destacar que se
requirió de la ayuda del ingeniero supervisor en el aspecto de la utilización del vernier, ya
que se tenía que hacer uso adecuado de este para poder cumplir con los requisitos que
contenía la bitácora. Se reunieron los datos y la parte final fue crear una base de datos en
Excel para calcular parámetros con ayuda de estimadores ya definidos en Muestreo
Estadístico.
Resultados
Datos generales del muestreo Datos de terreno
Nombre del muestreador: Rufo, Cesar,
Edijael, Dulce Coordenadas Geográficas:
Fecha de muestreo: 13 de junio del 2013 N° de lote:
Tipo de muestreo: Probabilístico Datos del cultivo
Método de muestreo: Aleatorio simple Nombre del cultivo: Frijol
Tamaño de la población (N): 212 plantas Nombre científico: Phaseolus vulgaris L
Marco muestral: 2 surcos #14 y #37 Variedad: Negro Michigan
Tamaño de la muestra: 10 plantas Fecha de siembra: 28 de marzo
Unidades de muestreo: 1 planta Días después de la siembra: 76 días
Unidades de análisis: Planta Densidad de siembra: 80 Kg.

5. No. de
muestr
a
No.
Aleatori
o de
muestra
Longitud
foliolo
central
(cm)
Ancho
foliolo
central
(cm)
Área
foliolo
centra
l (cm2)
Altura de
la
cobertur
a (cm)
Vainas
por
planta
(Numero
)
Longitud
de
vainas
(cm)
Ancho
de
vainas
(cm)
Longitud
ápice de
vainas
(cm)
1 71 11.33 6.94 58.97 60 0 0 0 0
2 35 11.86 8.44 75.07 52 5 6.53 0.65 0.51
3 99 9.69 8.18 59.45 57 3 6.72 0.75 0.74
4 66 10.35 7.1 55.11 44 0 0 0 0
5 16 11.69 9.53 83.55 95 7 8.18 1.15 0.94
6 61 12.12 7.93 72.08 63 7 6.68 0.57 0.8
7 3 11.17 8.82 73.89 56 5 8.23 1.16 0.8
8 62 11.95 8.94 80.12 65 8 6.97 0.88 0.65
9 33 10.55 6.5 51.43 43 2 6.54 0.81 0.51
10 60 11.74 8.79 77.40 62 8 8.21 1.11 0.79
1 86 9.4 7.27 51.25 53 11 8.43 0.97 0.82
2 75 12.18 9.51 86.87 58 21 10.78 1.15 0.99
3 15 12.41 8.55 79.58 56 33 9.2 1.1 0.82
4 42 11.82 8.45 74.91 52 36 8.38 0.97 0.89
5 60 9.77 7.87 57.67 43 25 8.54 0.91 0.93
6 55 9.82 7.43 54.72 48 20 6.88 0.64 0.82
7 51 10.46 8.43 66.13 50 31 8.85 0.97 0.96
8 28 9.62 7.21 52.02 53 14 8.32 0.67 0.97
9 34 11.32 8.9 75.56 55 23 8.49 0.78 0.8
10 20 10.22 7.35 56.34 59 28 9.61 1.1 0.96
Limites para la estimación media:
Li = 54.23
Ls = 58.16
El verdadero valor de la media se encuentra entre 54.23 y 58.16 Altura/Planta con una
confiabilidad del 95%

6. Limites para la estimación total:
Li = 5181.56
Ls = 6058.43
El verdadero valor del total de producción está entre 5181.56 y 6058.43 altura/planta con
una confiabilidad del 95%
Obtención del tamaño de muestra para la estimación de la media con un error de .8 cm y el
tamaño de muestra optimo para estimar el total con un error de 30 cm, con una
confiabilidad del 95%.
Tamaño de muestra para estimar la media:
n = 21.39 = 22
El tamaño de muestra óptimo para estimar la media es de 22 plantas de frijol.
Tamaño de muestra para estimar el total:
n = 82.58 = 83
El tamaño de muestra óptima para estimar el total es de 83 plantas de frijol.

7. Conclusiones
De esta práctica se puede concluir que se aprendió que métodos se deben tener para
seleccionar la muestra, todo esto dependió de factores como el tamaño de la población y los
objetivos del análisis o investigación.
Es necesario tener más cuidado a la hora de realizar el levantamiento de la información,
para que los datos obtenidos sean los correctos y no existan sesgos o errores cuando se
calculen los parámetros y sean extendidos a toda la población.
Será necesario realizar más prácticas, para tener bien definido los métodos de selección de
la muestra de una población y de las técnicas de recolección de datos y de levantamiento de
información.
Bibliografía
Ramos, A. 2011. Muestreo probabilístico. Muestreo aleatorio simple. UNEFM 2009. 20p
Recuperado el 24 de junio del 2013 de:
http://www.slideshare.net/anthonymaule/muestreo-probabilistico
Avendaño. L. G., 2003, TRABAJO DE DIPLOMA. Departamento de producción vegetal.
Universidad Nacional Agraria. 2003. 52p
Recuperado el 24 de junio del 2013 de:
http://biblioteca.idict.villaclara.cu/UserFiles/File/CI%20Frijol/40.PDF