Este documento presenta diferentes técnicas de muestreo, incluyendo la definición de una muestra, los pasos para seleccionar una muestra, y cuatro tipos de muestras: muestreo aleatorio simple, muestreo aleatorio estratificado, muestreo sistemático, y muestreo por conglomerados. Explica cada tipo de muestra y proporciona ejemplos para ilustrar los conceptos.

1. Unidad V: Técnicas de muestreo
A) Definición de muestra
B) Pasos en la selección de una muestra
C)Tipos de muestras:
1) Muestreo aleatorio simple
2) Muestreo aleatorio estratificado
3) Muestreo sistemático
4) Muestreo por conglomerados

2. A) Definición de la
muestra

3. A) Definición de la muestra
Es una parte de la población que contiene
teóricamente las mismas características
que se desean estudiar en la población.
Sus medidas reciben el nombre de
estadísticos. Los resultados obtenidos
en el empleo de una muestra se
generalizan a la población, según el
nivel de confianza y el margen de error.

4. B) Pasos en la
selección de una
muestra

5. B) Pasos en la selección de una
muestra:
1. Definir la población
2. Identificar el marco muestral
3. Determinar el tamaño de la muestra
4. Elegir el procedimiento de muestreo
5. Seleccionar la muestra

6. B.1.- Definir la población
Población es la totalidad de los elementos que
poseen las principales características objeto de
análisis, cuyos valores son conocidos como
parámetros. Para determinar una población, se
necesita definir quiénes y qué características
deberán tener los sujetos objeto de estudio
(personas, organización o situaciones y
factores). A las características se les conoce
como variables: cualitativas o cuantitativas.

7. B.2.- Identificar el marco muestral
Este se refiere a la lista, mapa o fuente
de donde pueden extraerse todas las
unidades de muestreo o unidades de
análisis de la población, y de donde se
tomarán los sujetos objeto de estudio.

8. B.3.- Determinar el tamaño de la
muestra
El tamaño de la muestra debe
estimarse siguiendo los criterios que
ofrece la estadística, tales como nivel
de confianza, de variabilidad y margen
de error aceptable. Es uno de los
problemas que más preocupan al
investigador.

9. n = Z2 PQ/ E2
Donde:
Z = Nivel de confianza (90, 95 y 99%)
E = Nivel de precisión o margen de error.
PQ = La variabilidad del evento o
fenómeno
no = Z2 PQ/ E2
n = no / (1 + (no -1)/N)

10. Muestras para estudios sencillos
La población objeto de estudio es grande (mayor de
5000 o 10000 casos).
Se aplica un cuestionario reducido, de entre 30 y 40
preguntas y preferentemente cerradas.
Las alternativas de respuesta son mutuamente
excluyentes, por ejemplo: Si, No; Bueno, Malo;
Adecuado, Inadecuado.
Para estos casos conviene trabajar con la siguiente
fórmula: n = Z2 PQ/ E2

11. Muestras para estudios complejos:
La población objeto de estudio es pequeña (menor
de 10000 o 5000 elementos).
Existen varios grupos en los que se afijará la
muestra.
Hay un cuestionario con demasiadas preguntas (más
de 50).
Numerosas preguntas abiertas
En estos casos aplica:
n = (Z2 Q/ E2 P) / [ 1 + 1/N (Z2 Q/ E2 P) -1 ]

12. B.4.- Elegir el procedimiento de muestreo
(Tipos de muestras)
La confiabilidad de una muestra depende
de su representatividad:
a) Selección aleatoria
b) Reducir los errores de muestreo para
que no pierda validez.
c) Tipos de errores: sistemático y de
muestreo.

13. Error de tipo sistemático (o distorsión
por sesgo)
Por presentarse situaciones inadecuadas para
obtener la información.
Por insuficiencia en la recolección de datos ( falta
de respuestas o respuestas inadecuadas, ya sea por
ignorancia o por falta de datos en la encuesta).
Por distorsiones del encuestador
(prejuicios, interés personal o fallas en la aplicación
del instrumento).
Errores de cobertura: al no incluir elementos
importantes y significativos para la investigación.

14. Errores de muestreo
Error de muestreo es la diferencia entre la
población y la muestra.
Es una subestimación si se eligen
elementos inusitadamente pequeños.
Es una sobreestimación si se seleccionan
elementos anormalmente grandes.

15. B.5.- Seleccionar la muestra
Las unidades de análisis o los elementos muestrales se
eligen siempre aleatoriamente
a) Tómbola
b) Números aleatorios o números random
Utiliza una tabla de números que implica un mecanismo de
probabilidad muy bien diseñado.
Alternativas: Corporation Rand (apéndices de libros de
estadística)
Programas: Stats, Excel , SPSS y calculadora cientíica .

16. C) Tipos de muestras

17. C.1 Muestreo aleatorio simple
Muestra representativa mediante el
azar ( aleatoria).
Tómbola o números aleatorios.
Necesita un marco muestral (mapa o
listado de toda la población) numerados
de 1 a N (tamaño de la población).

18. C. 2.- Muestreo aleatorio estratificado
a) Divide a la población en estratos diferentes con el
fin de darles representatividad de acuerdo a su
peso proporcional dentro del total de la población.
b) Los estratos se consideran como poblaciones
independientes.
Criterios de estratificación (observar):
Mayores diferencias externas entre estratos.
Menores diferencias dentro de ellos.
Selección aleatoria simple o sistemática.

19. C.3.- Muestreo sistemático
Se considera pseudoprobabilístico.
Muy útil en poblaciones muy grandes donde resulta difícil
elaborar un marco muestral
Procedimiento:
1) Conocer el tamaño de la población (o aproximado)
2) Estimar el factor de elevación : N/n
3) Dividir una ciudad en zonas y seleccionar algunas de ellas con
algún criterio objetivo.
4) Dividir cada zona elegida en manzanas o calles.
5) Seleccionar las viviendas hasta completar la muestra según el
tamaño del intervalo considerado (Factor de elevación N/n)

20. C.4.- Muestreo por conglomerados
1) Necesita listas de grupos heterogéneos de sujetos
o conglomerados. No interesan particularmente las
diferencias.
2) Aplica muestreo aleatorio por conglomerados.
3) Dentro de los conglomerados elegidos se pueden
considerar a todos los elementos o se aplica
muestreo aleatorio simple.
4) Importa diferenciar entre unidades de análisis y
unidades de muestreo.

21. Unidad de análisis Unidad muestral
¿A quién aplicarás la (Posibles cluster,
encuesta? etapas o racimos)
Adolescentes Preparatorias
Obreros Industrias
Amas de casa Mercados
Niños Colegios
Jóvenes Universidades

22. Ejemplo: Investigación sobre estudiantes
universitarios mexicanos
Procedimiento (Lista de universidades y
facultades)
1) Muestreo aleatorio simple (MAS) por
universidades.
2) Idem por facultades.
3) Idem por grupos.
4) Dentro del grupo se aplica a todos los
estudiantes o por MAS.

23. FIN