1. POBLACIÓN
MUESTRA Y MUESTREO
Rosalía Quiroz

2. POBLACIÓN
MUESTRA
Población: todos los sujetos,
objetos, eventos, instituciones, etc.
Muestra:Subconjunto de la población

3. LA POBLACIÓN
Es la TOTALIDAD de personas,
objetos, organismos, eventos,
hechos etc. que tienen una
determinada característica
susceptible de ser estudiada,
medida y cuantificada.
La población debe delimitarse
claramente entorno a sus
características de contenido,
lugar y tiempo.

4. Unidad de análisis:
Es el objeto o sujeto de investigación
Criterios de selección:
Las condiciones que debe reunir la unidad de
análisis para ser incluido en el estudio debe ser:
- Criterios de inclusión.
- Criterios de exclusión.

5. La Muestra es una parte o subconjunto de la población.
Muestreo es la técnica, la selección de algunas
unidades de estudio, entre una población definida
en una investigación.
MARCO MUESTRAL es una lista detallada y
actualizada de las unidades de muestreo.

6. CARACTERÍSTICAS
• Debe ser representativa de toda la población
• Debe ser proporcional, guardando
proporcionalidad en función al número de
elementos que tiene la población.
• Debe ser suficiente, el número necesario de
elementos o unidades de análisis, que nos
permita validar los resultados.
• Que el error muestral se mantenga dentro de los
límites permitidos y señalados por el diseño
estadístico.

7. ERROR MUESTRAL
√ Es el porcentaje de incertidumbre de la muestra
seleccionada, porque ninguna muestra, es absoluta al universo
que representa, en ella se presentan errores inevitables
(error muestral).
√ Es el riesgo que el investigador puede correr de que la
muestra seleccionada no sea lo suficientemente
representativa de la población.
√ Si previamente se establece un rango de hasta el 5% de error
muestral, significa que el 95% de la muestra representa a la
población, por ello el estadístico debe determinar antes de
seleccionar la muestra, el porcentaje de error muestral.

8. VALIDEZ INTERNA Y EXTERNA
DE LA MUESTRA
El muestreo nos garantiza la validez interna y externa de la
investigación.
• Validez interna.- La muestra debe ser representativa de
la población. Se logra seleccionando adecuadamente cada
una de las unidades de análisis, de donde obtendremos la
información necesaria y suficiente respecto al objeto de
la investigación.
• Validez externa.- Cuando la técnica del muestreo
permite la aplicabilidad y generalización de los hallazgos a
la población.

9. TIPOS DE MUESTRA

10. MUESTRA PROBABILISTICA
ALEATORIA SIMPLE
SISTEMÁTICA
ESTRATIFICADA
POR CONGLOMERADOS

11. MUESTRA NO PROBABILISTICA
JUICIO DE EXPERTOS
ACCIDENTAL O ERRÁTICA
POR CUOTAS
MUESTRA INTENCIONAL

12. TIPOS DE MUESTRA
PROBABILÍSTICA
(En base a fórmulas de
Probabilidad, lo que permite inferencia estadística)

13. Muestreo Aleatorio Simple
Es la selección de la muestra en base a la
probabilidad, que todos los elementos de la
población tienen la misma posibilidad de
conformar la muestra de tamaño n.
Se puede seleccionar a través de un sorteo
(tómbola), o usando la tabla de números
aleatorios.

14. TABLA DE NÚMEROS ALEATORIOS
927415 956121 168117 756409 536712 590261 196843
926937 515107 014658 436902 523498 490256 387130
867169 388342 670947 326078 638712 532780 683064
512500 542747 198302 251938 036528 280029 736209
729053 843384 105463 271167 129645 338639 393877
290366 488369 527892 190364 389462 462388 456297
337854 773025 837659 014517 639701 286593 649302
739285 536829 284561 746202 859274 183620 196387
483761 479401 026847 539028 274904 910477 690254
Ejemplo: seleccionar n de N 150, de tal manera que n sea el 10% de N
Partimos de la segunda columna, primera fila, en forma horizontal.
Se tomarán los números: 121, 117, 09, 12, 61, 43, 37, 07, 02,
130…….

15. PROCEDIMIENTO MUESTRA ALEATORIA
PASO 1 : Determinar la población y elaborar una lista de todas las unidades
de la población asignándoles un número que la identifiquen.
PASO 2 :Emplear el sorteo o la tabla de números aleatorios para poblaciones
finitas y extraer los números
Ejm. Población de dos dígitos: 85 municipalidades provinciales, muestra de 15, ubicar la
columna o fila de dos dígitos menores a 85, luego tomar todos los números menores a
85, haciendo un total de 15 elementos.
Ejm. Población tres dígitos: 100 bibliotecas públicas en Lima Metropolitana,
muestra de 10 bibliotecas, escogemos la fila o columna cuyos últimos dígitos
sean menos a 100, a partir del cual se irá seleccionando los 10 elementos.

16. MUESTRA ESTRATIFICADA
El marco poblacional se divide en grupos
homogéneos (estratos); de cada uno se
extrae una submuestra proporcional al
tamaño del estrato.
La muestra dentro de cada estrato es
elegida al azar.

17. MUESTREO SISTEMÁTICO
Las unidades elementales son
seleccionadas dentro de un intervalo (K) de
igual tamaño, que estará determinado por el
tamaño de la población y el tamaño de la
muestra.
K= N/n
En donde K= es un intervalo de selección
sistemática, a partir del cual el investigador
determina al azar un punto de partida.

18. MUESTREO ESTRATIFICADO
PROCEDIMIENTO
• Se divide la población en sub poblaciones, estratos o sectores,
con características similares.
• Determinar el tamaño de la muestra, puede ser de 10% a 20%
• Obtener la tasa muestral para cada estrato, empleando la
fórmula:
f = n/N
Donde:
• f = tasa muestral
• N = tamaño de la población
• n = tamaño de la muestra
Luego de obtener el tamaño de la muestra de cada estrato, se toma al
azar cada uno de los elementos hasta conformar la muestra total.

19. EJEMPLO
MUESTREO ESTRATIFICADO
Se incorporan dos criterios importantes al muestreo; el
orden y la PROPORCIONALIDAD.
POBLACIÓN DE USUARIOS f f = n/N MUESTRA
f = 70/360
Alumnos (mañana) 120 0.194 23.28
Alumnos (noche ) 240 0.194 f= 0.194 46.56
Total 360 n = p . f n = 70

20. MUESTREO SISTEMÁTICO
PROCEDIMIENTO
• Determinar la población y la muestra
• Determinar la constante
• Determinar la muestra de acuerdo a la constante
•
• Donde:
• K : constante
• N : población
• n : muestra
La constante se obtiene dividiendo la población entre la
muestra.

21. Muestreo Aleatorio Sistemático
Es aleatorio, se incorpora un criterio de ORDEN, y así
se da la posibilidad de mayor representatividad.
Procedimiento:
1 Arranque por sorteo
2
3
4 Intervalo (k) = N/n K = 250/25 = 10
5
6
.
.
. MUESTRA 3,13,23,33,43,53,……….
.
250

22. Aplicación
• Se tiene 250 elementos en una población de
usuarios, de los cuales se requiere una muestra
deL 10% ( 25) . Aplicando la fórmula tendremos la
constante de 10
250 = 10 k
25
De los 250 usuarios, se toma una muestra de 25
• Partir al azar desde el Nº 3,13,23,33,43,53........

23. MUESTRA NO
PROBABILÍSTICA
(no permite inferencia estadística)

24. La elección de los elementos no depende de la
probabilidad, sino que es un procedimiento
intencional, depende sólo de los objetivos de la
investigación.
 Este tipo de muestra se emplea cuando la
información se encuentra en una población no
muy numerosa, y no ofrezca mayores
dificultades de seleccionarlas, inclusive sin
mayor planificación.
Tiene como inconveniente que se puede
cometer muchos errores, sesgos en los
resultados.
Es muy importante para estudios preliminares
de carácter exploratorio.

25. Juicio de expertos.- Cuando se acude en busca de la
opinión de un experto o especialista en la materia, quien
puede opinar respecto a la muestra a seleccional.
Muestra accidental o errática.- Se selecciona todos
aquellos elementos que llegan a la primera mano del
investigador, en forma accidental.
Muestra por cuotas.- A juicio del investigador la población
es dividida en estratos o categorías, luego se asigna una cuota
para cada estrato, la muestra debe ser proporcional a la
población. Ejm. 360 alumnos: 220 mujeres y 140 hombres.
Muestra del 20%. Se asignará una cuota de 22 mujeres y 14
hombres, los que serán seleccionadas al azar.

26. La Muestra intencional.-. Cuando a criterio o
intención del investigador se selecciona la muestra
objeto de la investigación.
Se eligen las unidades muestrales teniendo en cuenta criterios de
selección.