Este documento proporciona información sobre población, muestra, tipos de muestreo y cómo determinar el tamaño de la muestra. Define población como el conjunto completo de individuos con al menos una característica en común, y muestra como una parte representativa de la población. Explica los tipos de muestreo probabilístico y no probabilístico, así como fórmulas para calcular el tamaño de la muestra.

1. TALLER DE INVESTIGACIÓN I
DOCENTE: Mg. TM. JOEL YARINGAÑO GONZALES
SEMANA 11 – POBLACIÒN Y
MUESTRA

2. 2
Conjunto de individuos, objetos o
entes que tienen características
comunes, definidas en forma general
en un espacio y tiempo.
Ejemplo:
Conjuntos de alumnos, conjunto de
docentes universitarios, conjunto de
pacientes, conjunto de clientes, etc.;
de una determinada región o zona en
un tiempo determinado.

3. Conjunto grande y completo de
individuos, elementos o
unidades que presentan como
mínimo una característica
común observable, en quienes
se desea estudiar el fenómeno.
Es imprescindible establecer
con claridad las características
representativas de la población,
con la finalidad de delimitar
cuáles serán los parámetros
muéstrales.

4. Para definir una población,
esta debe contener los
elementos:
siguientes
contenido,
espacio y
tiempo. 4
POBLACIÓN

5. 4
Una población puede clasificarse de la siguiente manera:
Según su
extensión:
Según su
ámbito o
naturaleza:
indistintamente como población o universo.
TIPOS DE POBLACIÓN
Población finita: Tiene un determinado
número de elementos.
Población Infinita: Sus elementos no se
pueden contar
Población objeto: Elementos que forman
la población.
Población objetivo: población del que se
extra información.
Nota: De un universo se pueden desprender muchas
poblaciones, pero operativamente se pueden hablar

6. Es una parte o un
subconjunto de la
población en estudio.
Al número de
elementos de la
muestra se denota por
“n”. Y cada elemento
constituye la unidad de
estudio observable.
Sub grupo de la cual
se recolecta los datos.
5
n
N

8. IMPORTANCIA Y CARACTERISTICAS
DE UNA BUENA MUESTRA
La importancia de una buena
muestra radica en que a partir de esa
muestra se puedan hacer inferencias
sobre características de toda la
población, es decir que se puedan
obtener conclusiones que sean válidas
para el conjunto poblacional.
Una buena muestra tiene las siguientes
características: a). Es representativa y
b). Es aleatoria, es decir adecuada.

9. del resto de la población, porque de
de
ser así no manifestarían al total
elementos de la misma.
Es representativa, cuando la muestra es
una parte típica de la población en la/s
características que son relevantes para la
investigación” (Jiménez Fernández, 1983:
237)
La representatividad, es la primera
característica indispensable de una
buena muestra, es decir los elementos
de la muestra no deben de tener
atributos especiales que los diferencien

10. 9
CARACTERISTICAS DE UNA
MUESTRA
característica
indispensable en una buena muestra,
es decir que dentro del total de
elementos que serán objeto de un
estudio, los elementos que formen la
muestra deben ser seleccionados al
azar.
Aleatoriedad
Es la segunda

11. CUÁNDO SE APLICA LA MUESTRA
En investigaciones sociales se aplica en
los siguientes casos:
a) Cuando el tamaño de la población es
grande.
b) Si el cuestionario que se va aplicar
contiene preguntas cerradas y
numerosas.
c) Cuando la encuesta conllevan
preguntas excluyentes y
monosilábicas ( si, no, poco,
adecuado, excelente, etc.)
11

12. 12
CÓMO SE DETERMINA LA MUESTRA
La muestra se determina mediante la
siguiente formula:
n= Z² (p q)
E²
Donde :
n = muestra inicial
Z= limite de confianza
p q= campo de variación de los aciertos y
errores
E = nivel de precisión para generalizar los
resultados

13. 13
Veamos un ejemplo
Z² (p q)
n=
E²
Dando valores
Z= 1.96
P = 0.6
Q= 0.4
E = 0.05
n=
(0.05) ²
n= 368.7936
n= 369
3.8416 x0.24
n=
0.0025
Donde:
n= muestra inicial
Z= límite de confianza
p q = campo de variabilidad de los aciertos y
errores. P representa la proporción de
aciertos, q, la proporción de errores
E= nivel de precisión para generalizar
Remplazando
( 1.96) ² (0.6) (0.4)

14. n
no=
n – 1
La muestra preliminar o inicial es n=369, el nivel de precisión
es 5 % y se transforma en proporciones (0.5) cuando p y q
representan esta condición.
1 + N
Como el tamaño de la población es de 850 tenemos que utilizar
el factor de corrección finito tomando como referencia la muestra
inicial (369), para lo cual se aplica la siguiente formula:
Donde:
n= valor de la muestra inicial (preliminar): 369
no = Muestra ajustada
N = Población: 850
369
n=
369 - 1
1 + 850
Remplazando con valores :
369
no =
1 + 0.4329411
no =
369
1.4329411
no = 275. 51

15. Formula:
𝑛 =
N ∗ 𝑍∞
2
∗ p ∗ q
𝑒2 ∗ N − 1 + 𝑍∞
2
∗ p ∗ q
Dónde:
N = Total de la población = 600
𝑍∞
2
= 1.96 (nivel de confianza del 95%)
p = Para maximizar el tamaño muestral. (50% = 0.5)
q = Fracaso. = 1 – p (50% = 0.5)
e = Error de estimación máximo aceptado. Precisión (5%)
Completando y llevando los datos a la fórmula, tenemos:
𝑛 =
600 ∗ 1.962
∗0.5 ∗ 0.5
0.052 ∗ 600−1 + 1.962 ∗0.5 ∗ 0.5
n = 235
https://www.questionpro.com/es/calculad
ora-de
muestra.html#calculadora_de_muestra

16. MUESTREO
15
Es una técnica empleada para seleccionar elementos de una
población.
VENTAJAS
- Ahorro de tiempo en la realización de investigación,
- reducción de costos,
-posibilidad de mayor profundidad y exactitud en los resultados.
DESVENTAJAS:
Una muestra mal seleccionada distorsionará los resultados.
Su propósito es proporcionar diferente tipo de
información estadística de naturaleza cuantitativa o
cualitativa.

17. TIPOS DE MUESTREO
sorteo, los integrantes de la muestra. 16
Muestreo Probabilístico
Conocido también como muestreo de selección aleatoria
Utiliza el azar como instrumento de selección.
Todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser
Seleccionados como muestra. Pueden ser:
a). Muestreo aleatorio simple
En este procedimiento se extraen al azar un número
determinado de elementos, ‘n’, del conjunto mayor ‘N’ o
población.
Ejemplo: Valiéndose de la lista de alumnos, el docente
asigna un número a cada uno. Luego todos los
números se introducen en una caja para extraer, por

18. 18
b). Muestreo aleatorio sistemático
Este procedimiento es más rápido, sobre todo si la población es
numerosa y está previamente ordenada.
Es muy utilizado en los sondeos de opinión y de “puerta a
puerta”
Se elige un elemento en función de una constante K. De esta
manera se escoge un elemento cada k veces.
Por ejemplo:
Tenemos una población de 5 000 y una muestra de 350, la K
resulta de dividir: N/n = K (población entre muestra)
Remplazando: 5, 000 / 350 = 14
Se selecciona a un individuos de cada 14, de una lista de los
5000 individuos

19. 19
Muestreo
estratificado
 Constituida en estratos, bloques o conjuntos de población homogéneos con
respecto a la característica que se estudia.
 Este tipo de muestreo suele distinguirse:
• Muestreo estratificado constante y
• Muestreo estratificado proporcional
Se utiliza cuando la población está

20. Muestreo estratificado constante
También es conocido como afijación simple.
La muestra se obtiene seleccionando un número
igual de individuos de cada estrato en que se ha
dividido la población, con independencia del
tamaño y variabilidad de los mismos dentro de la
población.

21. 21
Muestreo estratificado proporcional
se selecciona de cada estrato un número de elementos
proporcional a su tamaño en el conjunto de la población.
- Hay que calcular el tamaño de la muestra total.
- Distribuir proporcionalmente en cada uno de los
grupos establecidos.
Formula para obtener la proporcionalidad de la muestra
Nh
(n)
N
Donde:
Nh = Subpoblación
N = Población
n = muestra numérica
Veamos con un ejemplo:
Nh= 428
N = 850
n = 197
Remplazando la formula por sus
valores
428 ÷ 850 = 0.503529411
0.503529411 x 197 = 99. 19529397
no = 99

22. 22
Veamos con un ejemplo
Colegios
(cada colegio
es un estrato)
Nh
(sub
Poblsción)
Nh
(n)
N
n %
Republica
Argentina
428 0.503529411 99 23
Antúnez de Mayolo 51 0.060000000 12 23
Santa Rosa 162 0.190588235 38 23
Micaela Bastidas 30 0.035294117 7 23
San Pedro 139 0163529411 32 23
Santa María Reyna 40 0.047058823 9 23
Total N 850 0.999999997 197
(muestra)

23. Muestreo por etapas o polietápico o racimo
Relacionado con el tipo anterior. Se procede dividiendo la
población en varios conglomerados y se selecciona un
número de ellos, que constituyen las unidades muéstrales
primarias.
Puede ser determinada por sectores (racimos) geográficos,
sociales, educativos, etc. siempre y cuando que los
elementos de la población tengan características comunes.
Se utiliza cuando la población es de gran magnitud
( nacional, internacional) y heterogénea, lo que significa no
aplicar otro tipo de muestreo para poblaciones de esta
naturaleza.

24. Por ejemplo,:
Si se llevara a cabo el levantamiento de una encuesta de actitud
de los profesores del Perú ante el problema de la drogadicción, el
investigador tendrá que proceder de la siguiente manera:
- Considerar los departamentos.
- Escoger los más adecuados para distribuir la muestra.
- Determinar los colegios nacionales y particulares que funcionan
en cada departamento.
- Precisar las organizaciones sindicales por colegios, cuyos
integrantes pueden ser encuestados.
- Precisar la categoría docente.
La distribución de la muestra será proporcional
La selección de departamentos , colegios y docentes debe
realizarse al azar

25. Muestreo no probabilístico
No se utiliza el muestreo al azar.
La muestra se obtiene atendiendo al
criterio o criterios del investigador o
bien por razones de economía,
comodidad.
Se suele distinguir:
- muestreo accidental,
- muestreo intencional o deliberado
- muestreo por cuotas.

26. 26
a). MUESTREO ACCIDENTAL O CASUAL
- Se caracteriza por utilizar las muestras que tiene a su alcance.
- Se denominan accidentales porque no responden a una planificación
previa en cuanto a los sujetos a elegir.
- Toma las muestras disponibles sin introducir selección o modificación
alguna.
- Selección arbitraria los elementos sin un juicio o
criterio preestablecido.
Ejemplo:
Un encuestador se ubica en un sector y aborda a los transeúntes que
pasan por el lugar. Lógicamente, las personas que no circulen por la
zona, carecen de toda probabilidad para integrar la muestra.

27. 27
b). MUESTREO INTENSIONAL , SELECTIVO U OPINATIVO
EL investigador tiene que determinar casos representativos de la
población a estudiar.
La selección de los elementos se hace con base en criterios o
juicios del investigador.
Ejemplo:
Para un estudio sobre calidad de la administración de justicia se
establecen como criterios de selección de la muestra lo
siguientes:
Mínimo de 20 años de experiencia en el campo judicial .
Poseer título profesional y post-grado.
Haber ocupado un cargo directivo.
La muestra la integran sólo aquellos que cumplan con las
condiciones anteriores.

28. 28
b). MUESTREO POR CUOTAS
Es el que determina sub grupos poblacionales tomando como
base las características de la población. Su aplicación implica:
-Precisar las características de la población y establecer sub
grupos según sexo, edad, estado civil, instrucción, ocupación,
etc. con el objeto de investigar los atributaos de los mismos.
-Aplicar criterios al seleccionar las unidades de análisis,
coherentes a los objetivos e hipótesis de la investigación.
-En algunos casos puede combinarse : 25 hombres, 35
mujeres, 25 hombres y 15 mujeres de 45años, 20 mujeres
analfabetas, etc.

30. Fin