Este documento define y explica varios términos clave relacionados con el muestreo estadístico, como población, muestra, individuo, generalización, error aleatorio y intervalo de confianza. Luego describe diferentes técnicas de muestreo como el muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio sistemático y el muestreo aleatorio estratificado. Finalmente, discute conceptos como error muestral y nivel de confianza.

1. Elaborado por Julia Lizette Villa Tun

2. • Antes de pasar a exponer las técnicas de
muestreo, es conveniente precisar una serie
de términos que utilizaremos a partir de
ahora.
• Estos términos, nos proporcionarán un punto
de partida para poder profundizar sobre este
tema.
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3. Población
• Conjunto de todas las personas u objetos de
los que se desea conocer un determinado
fenómeno o aspecto de una realidad.
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4. Muestra
• Parte de la población con la que se realiza la
investigación o el estudio.
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5. Individuo
• Cada uno de los elementos que componen la
muestra y de los que se obtiene la
información. Estos elementos pueden ser
objetos, acontecimientos o personas.
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6. Generalización
• La posibilidad de aplicar los resultados o
conclusiones de los elementos de la muestra a
toda la población de donde se ha obtenido.
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7. Error aleatorio o de Muestreo
• Es la diferencia que existe entre los resultados
obtenidos en la muestra y los resultados que
deberían haber sido obtenidos si toda la
población hubiese sido estudiada.
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8. Intervalo de confianza
• Cuando se obtiene la información de una
muestra, para poder conocer la de una
población, hay implícita una pérdida de
precisión. Por este motivo cualquier
característica de una población, a partir de
una muestra, lleva asociada una determinada
precisión definida por el intervalo de
confianza.
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10. Pasos a seguir para seleccionar la
muestra.
Definir o delimitar la
población.
Localizar Marco de
Muestreo.
Determinar la técnica
de muestreo a utilizar.
Obtención de la
muestra adecuada.
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11. TIPOS DE MUESTREO
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13. Investigación Terminalística o
Probabilística.
• Otorga la oportunidad a todos los elementos
de un universo de ser seleccionados en la
muestra.
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14. Investigación No Terminalística o No
probabiística.
• Solo permite ser parte a aquellos miembros
que el investigador selecciona bajo su criterio
de elección.
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15. Diferencias entre el Muestreo
Probabilístico y No Probabilístico.
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16. Elaborado por Julia Lizette Villa Tun 16

17. Muestreo aleatorio simple.
• Es la técnica más sencilla del muestreo
probabilístico y consiste en obtener la muestra
a partir de procedimientos como la tabla de
números aleatorios, una ruleta, una lotería o
con el computadora.
• Es una técnica válida cuando se tiene la lista
completa de la población y los sujetos son
fácilmente accesibles y localizables.
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18. Muestreo aleatorio simple.
• Las etapas de esta técnica son los siguientes:
Confeccionar una Asignar un número
Definir la población; lista de las unidades a cada unidad o
de la población; sujeto de la lista;
Elegir las unidades o Determinar el
sujetos siguiendo el tamaño de la
azar. muestra;
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20. Muestreo Aleatorio Sistemático.
• Es una técnica muy parecida a la anterior,
dónde las unidades de la población tienen la
misma probabilidad de ser elegidas, aunque el
proceso de selección es distinto.
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21. • En concreto, este procedimiento de selección
implica:
a) Determinar el b.) Calcular el
tamaño de la llamado “intervalo de
muestra; selección” .
c) Determinar la d) Aplicar el intervalo
unidad muestral por de selección y elegir
la que se iniciará la las unidades que
selección (al azar); formarán la muestra.
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22. Muestreo Aleatorio Estratificado.
• Subgrupo en que la población se divide en
segmentos y se selecciona una muestra para
cada segmento.
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23. • Entre las diversas razones de utilización de
este tipo de muestreo podemos destacar las
siguientes:
a) Para poder obtener una
b) Para reducir el coste del
mayor precisión en
estudio o la investigación;
poblaciones no homogéneas;
d) Mejorar la precisión de las
estimaciones, lo cual hace
c) Para economizar los disminuir el número de
esfuerzoshumanos; sujetos necesarios para tener
la misma precisión que en un
muestreo elemental;
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25. Muestreo Por Racimos, Clusters o
Conglomerados.
• Subgrupo en que las
unidades de análisis se
encuentran
encapsuladas en
determinados lugares
físicos.
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26. Muestreo Por Racimos, Clusters o
Conglomerados.
• Es una técnica muy
utilizada cuando los
sujetos de la población
a estudio están
organizados en
pequeños grupos muy
poco homogéneos.
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27. Muestreo Por Racimos, Clusters o
Conglomerados.
• Es decir, cuando la
población la
constituyen
agrupaciones naturales
(por regla general),
como es el caso de una
escuela, un aula, un
edificio, una urna de
votación, una fábrica
etc.
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28. Muestreo Por Racimos, Clusters o
Conglomerados.
• La diferencia con el
resto de técnicas vistas
hasta hora, es que la
unidad muestral no es
el sujeto o la persona
sino la familia, el aula o
la urna electoral, es
decir el conglomerado.
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29. Diferencia entre conglomerado y
estratos.
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31. Muestreo de Conveniencia o
Accidental.
• Consiste en escoger los sujetos del estudio a
medida que los vamos encontrando, hasta que
el tamaño de la muestra se complete.
• Por ejemplo, se entrevistan a las 100 primeras
personas que nos encontramos en la entrada
de un juzgado.
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32. Muestreo Intencional.
• Se elige la muestra según los criterios
establecidos por el investigador en función de
las características típicas de lo que se
pretende estudiar y que puedan aportar la
información necesaria para ello.
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33. Muestreo por cuotas.
• Este es un tipo de muestreo muy utilizado en
estudios de opinión.
• Es muy parecido al accidental, pero con la
diferencia de que sólo se interrogan aquellas
personas que tienen las características de la
población (edad, género, área geográfica etc.)
que se consideren.
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34. Muestreo Bola de Nieve.
• Consiste en obtener la muestra a partir de una
persona que nos proporciona otra y así
sucesivamente hasta tener la muestra final.
• Este tipo de procedimiento es bastante
utilizado en aquellos estudios en los que es
difícil el acceso a personas con unas
características determinadas. Como es el caso
de los estudios de toxicomanía, delincuencia
etc.
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36. Error Muestral
• Se define el error muestral como la desviación
típica de la distribución muestral de las
medias o proporciones.
• Este error es en relación a la población de la
que se extrae la muestra.
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37. Nivel de Confianza o Error mínimo
admisible.
• Es la probabilidad de que el valor real del
parámetro poblacional se encuentre dentro de
los límites especificados por los valores del
estimador muestral.
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38. REFERENCIAS
La muestra: algunos elementos para su confección
Antoni Ruiz Bueno
www.reire.edu
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