El documento describe diferentes técnicas de muestreo para seleccionar una muestra representativa de una población. Explica muestreos probabilísticos como el aleatorio simple y el estratificado, que garantizan que cada unidad tenga la misma probabilidad de ser seleccionada. También cubre muestreos no probabilísticos como por cuotas e intencional que pueden contener sesgos. Finalmente, revisa técnicas como el muestreo por conglomerados que se usa cuando los individuos están agrupados naturalmente.

1. Técnicas de Muestreo
JUNIO 2018

2. Razones para seleccionar una muestra
• El tamaño de la población es infinito
• Población es finita pero demasiado grande
• Estudiar a toda la población implica un alto costo,
cuando seria suficiente obtener datos aproximados
• Demandaría mucho tiempo estudiar toda la población

3. Tipo de muestreo
El muestro es la actividad por la cual se determina que parte de
la realidad (población) debe estudiarse, con la finalidad de hacer
inferencias sobre dicha población.

4. TÉCNICAS DE MUESTREO
Cuando se elige un individuo de una población de estudio
para formar muestras podemos encontrarnos en las
siguientes situaciones:
Muestreos probabilistas
Conocemos la probabilidad de que un individuo sea elegido
para la muestra.
No siempre es posible realizar un muestreo probabilístico por
razones de costo
Muestreos no probabilistas
No se conoce la probabilidad.
 Son muestreos que seguramente esconden sesgos.
A pesar de ello una buena parte de los estudios que se
publican usan esta técnica.

5. Muestreos no probabilísticos
Muestreo por cuotas: se deben conocer los estratos de la
población o los individuos mas representativos o adecuados para
los fines de la investigación. Tiene semejanzas con el muestreo
estratificado, pero no es aleatorio.
 Se fijan unas “cuotas” que consiste en un numero de individuos
que reúnen determinadas condiciones. Una vez definida la
cuota se eligen los primero que se encuentren y cumplan esas
características. Se utiliza en encuestas de opinión

6. Muestreo intencional: la representatividad la determina el
investigador de modo subjetivo
Se selecciona sobre la base de ciertas características, para obtener
información de los miembros de la comunidad que comparten dichos
aspectos
Ejemplos
- Realizar encuesta de consumo a personas de edad avanzada de una
población para conocer la evolución de los hábitos alimentarios de la
comunidad
- Encuestas prelectorales de zonas que en anteriores votaciones
marcaron tendencia en voto

7. Muestreo por conveniencia: el investigador selecciona directamente
e intencionalmente los individuos de la población. Se utiliza a los
individuos a los que se tiene fácil acceso.
Bola de nieve: se localiza a algunos individuos, los cuales conducen
a otros y así hasta conseguir una muestra suficiente. Este estudio se
emplea en poblaciones “marginales”, delincuentes, sectas

8. Muestreos probabilísticos
 Todas la unidades muéstrales tiene
la misma probabilidad de ser
elegidas para formar parte de la
muestra
 El uso de muestras probabilística
permite la aplicación de técnicas
estadísticas capaces de cuantificar
el error muestral
Error muestral: Medida
de la precisión o
exactitud de los
resultados obtenidos
mediante una muestra.
Está determinado por
el tipo de diseño
muestral seleccionado,
el tamaño de la
muestra, el nivel de
confianza utilizado y la
varianza de la
población.

9. Elemental
• Se utiliza un bolillero
• Se enumera la población de 1 a N
• Ejemplo N:población total 200, n:20 (10% de la
pobación), se extrae las primeras 20 bolillas
Desventajas. No es posible utilizarlos en poblaciones muy
grandes

10. Muestreo aleatorio simple (m.a.s.)
Se eligen individuos de la población de estudio, de manera que
todos tienen la misma probabilidad de aparecer, hasta alcanzar
el tamaño muestral deseado.
Se puede realizar partiendo de listas de individuos de la
población, y eligiendo individuos aleatoriamente con un
ordenador.
Normalmente tiene un coste bastante alto su aplicación.

11. Aleatorio simple: se utiliza una tabla de número aleatorios
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 0 3 3 1 5 3 8 6 8 5
2 5 6 6 7 4 4 8 4 1 2
3 4 5 3 0 8 9 6 9 6 7
4 3 3 3 8 5 8 3 3 6 0
5 7 3 6 4 9 6 6 7 2 9
6 5 9 3 4 4 4 8 3 2 3
7 7 2 5 2 3 7 0 8 9 9
8 3 4 7 7 2 8 5 3 3 7
9 4 9 5 6 3 3 6 2 6 4
10 3 1 3 3 0 5 4 0 5 9

12. Muestreo sistemático
Se tiene una lista de los individuos de la población de
estudio. Si queremos una muestra de un tamaño dado, se
elige individuos igualmente espaciados de la lista, donde el
primero ha sido elegido al azar.
◦ Un caso real: Se eligió una de cada cinco casas para un
estudio de salud pública en una ciudad donde las casas se
distribuyen en manzanas de cinco casas. Salieron con mucha
frecuencia las de las esquinas, que reciben más sol, están
mejor ventiladas,…

13. Sistemático
• Se selecciona un número sistemático
• Ejemplo N:población total 500, n:50
500 = 10 Este es el número sistemático
50
 Garantizar el azar en todos los pasos
Desventaja: un sesgo posible en este muestreo es cuando el fenómeno a estudiar tiene
una periodicidad constante, si coincide con la del muestreo se genera una homogeneidad
en la muestra que no existe en la población

14. Muestreo estratificado
Se aplica cuando sabemos que hay ciertos factores (variables,
subpoblaciones o estratos) que pueden influir en el estudio y
queremos asegurarnos de tener cierta cantidad mínima de
individuos de cada tipo:
◦ Hombres y mujeres,
◦ Jóvenes, adultos y ancianos
Se realiza entonces una m.a.s. de los individuos de cada uno de
los estratos.
Al extrapolar los resultados a la población hay que tener en
cuenta el tamaño relativo del estrato con respecto al total de la
población.

15. Estratificado
 Consiste en considerar categorías típicas diferentes entre si
(estratos) que poseen gran homogeneidad respecto a una
característica.
 Se busca augurarse que todos los estratos de interés estén
representados adecuadamente en la muestra
 Se debe categorizar la población por estratos
• Clase A 50 10% 5
• Clase ½ 150 10% 15
• Clase B 300 10% 30
500 50

16. Muestreo por grupos o conglomerados
Se aplica cuando es difícil tener una lista de todos los individuos que
forman parte de la población de estudio, pero sin embargo sabemos
que se encuentran agrupados naturalmente en grupos.
Se realiza eligiendo varios de esos grupos al azar, y ya elegidos
algunos podemos estudiar a todos los individuos de los grupos
elegidos o bien seguir aplicando dentro de ellos más muestreos por
grupos, por estratos, aleatorios simples,…
◦ Para conocer la opinión de los médicos del sistema nacional de salud,
podemos elegir a varias regiones de Ecuador, dentro de ellas varias ciudades, y
dentro de ellas varios centros de salud, etc.
Al igual que en el muestreo estratificado, al extrapolar los resultados a
la población hay que tener en cuenta el tamaño relativo de unos
grupos con respecto a otros.
◦ Regiones con diferente población pueden tener probabilidades diferentes de
ser elegidas, hospitales grandes frente a pequeños,…

17. Conglomerado
 La diferencia de los anteriores que antes la unidades
muéstrales eran los elementos de la población, en cambio en
este método la unidad muestral es un grupo de elementos de
la población que forman una unidad la que llamamos
conglomerado
 Cuando los conglomerados son áreas geográficas se
denomina “muestreo por áreas”
 Ej: Cuidad de Ambato. Se encuentra dividida en barrios, a su
vez en manzanas
 Si debo estudiar a un barrio con 1500 familias (N) y n:150 , se
extrae un porcentaje fijo en cada manzana para lograr una
muestra representativa