CONTROL DE CALIDAD

1. REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA DEFENSA
UNIVERSIDAD NACIONAL EXPRIMENTAL POLITÉCNICA
DE LA FUERZA ARMADA BOLIVARIANA
INGENIERÍA CIVIL, 6TO SEMESTRE, SECCIÓN 601-DIURNO
ASIGNATURA: CONTROL DE CALIDAD
OCUMARE DEL TUY, ESTADO BOLIVARIANO DE MIRANDA
MUESTREO
PROFESORA: BACHILLERES:
YOHANA DÍAZ APONTE CAROLINA C.I.: 25.230.795
CORNEJO JORGE C.I.: 23.609.291
OCUMARE DEL TUY, JULIO DE 2015

2. TEORÍA ELEMENTAL DE MUESTREO
La teoría del muestreo es el estudio de las relaciones existente entre una
población y muestras extraídas de la misma. Tiene gran interés en muchos aspectos
de la estadística. Por ejemplo permite estimar cantidades desconocidas de la
población (tales como la media poblacional, la varianza, entre otros), frecuentemente
llamada parámetros poblacionales o brevemente parámetros, a partir del
conocimiento, de las correspondientes cantidades muestrales (tales como la media
muestral, la varianza, entre otros), a, menudo llamadas estadísticos muestrales o
brevemente estadísticos.
Es también útil para determinar si la diferencias que se puedan observar entre
dos muestras son debidas a la aleatoriedad de las mismas o si por el contrario son
solamente significativas. Tales preguntas surgen por ejemplo, al ensayar un nuevo
suero para el tratamiento de una enfermedad, o al decir si un proceso de producción
es mejor que otro. Estas decisiones envuelven a los llamados ensayos e hipótesis de
significación, que son de gran importancia en la teoría de la decisión.
En general, un estudio de inferencias, realizados sobre una población
mediante muestras extraídas de la misma, junto con las indicaciones de la exactitud
de tales inferencias aplicadas a la teoría de la probabilidad, se le conoce como
inferencia estadística.
MUESTREO
Se refiere al procedimiento empleado para obtener una o más muestras de una
población. Este se realiza una vez que se ha establecido un marco muestral
representativo de la población, luego se procede a la selección de los elementos de la
muestra aunque hay muchos diseños de la muestra.

3. Al tomar varias muestras de una población, las estadísticas que cse calculan
para cada muestra no necesariamente son iguales, lo más probable es que varíen de
una muestra a otra.
USOS DEL MUESTREO
El Muestreo es utilizado en diversos campos:
 POLÍTICA:
Las muestras de las opiniones de los votantes se usan para que los
candidatos midan la opinión pública y el apoyo en las elecciones.
 EDUCACIÓN:
Las muestras de las calificaciones de los exámenes de estudiantes se
usan para determinar la eficiencia de una técnica o programa de enseñanza.
 INDUSTRIA:
Las muestras de los productos de una línea de ensamble sirve para
controlar la calidad.
 MEDICINA:
Las muestras de medidas de azúcar en la sangre de pacientes
diabéticos prueban la eficacia de una técnica o de un fármaco nuevo.
 AGRICULTURA:
Las muestras del maíz cosechado en una parcela proyectan en la
producción los efectos de un fertilizante nuevo.
 GOBIERNO:
Una muestra de opiniones de los votantes se usaría para determinar los
criterios del público sobre cuestiones relacionadas con el bienestar y la
seguridad nacional.
MÉTODOS DE MUESTREO PROBABILÍSTICOS:
 MUESTREO ALEATORIO SIMPLE:
Es la forma más común de obtener una muestra en la selección al azar,
es decir, cada uno de los individuos de una población tiene la misma

4. posibilidad de ser elegido. Si no se cumple este requisito, se dice que la
muestra es viciada. Para tener la seguridad de que la muestra aleatoria no es
viciada, debe emplearse para su constitución una tabla de números aleatorios.
Este procedimiento, atractivo por su simpleza, tiene poca o nula utilidad
práctica cuando la población que estamos manejando es muy grande.
Ejemplo: Suponiendo que se interesa elegir una muestra aleatoria de 5
estudiantes en un grupo de estadística de 20 alumnos. 20C5 da el número total
de formas de elegir una muestra no ordenada y este resultado es 15,504
maneras diferentes de tomar la muestra. Si se lista las 15,504 en trozos
separados de papel, una tarea tremenda, luego se colocan en un recipiente y
después se revuelven, entonces se pueden tener una muestra aleatoria de 5 si
seleccionamos un trozo de papel con cinco nombres. Un procedimiento más
simple para elegir una muestra aleatoria sería escribir cada uno de los 20
nombres en pedazos separados de papel, colocarlos en un recipiente,
revolverlos y después extraer cinco papeles al mismo tiempo.
Otro método para obtener una muestra aleatoria de 5 estudiantes en un
grupo de 20 utiliza una tabla de números aleatorios. Se puede construir la
tabla usando una calculadora o una computadora. También se puede
prescindir de estas y hacer la tabla escribiendo diez dígitos del 0 al 9 en tiras
de papel, las colocamos en un recipiente y los revolvemos, de ahí, la primera
tira seleccionada determina el primer número de la tabla, se regresa al
recipiente y después de revolver otra vez se selecciona la seguida tira que
determina el segundo número de la tabla; el proceso continúa hasta obtener
una tabla de dígitos aleatorios con tantos números como se desee.
Hay muchas situaciones en las cuales el muestreo aleatorio simple es
poco práctico, imposible o no deseado; aunque sería deseable usar muestras
aleatorias simples para las encuestas nacionales de opinión sobre productos o
sobre elecciones presidenciales, sería muy costoso o tardado.
 MUESTREO ALEATORIO SISTEMÁTICO:
Es una técnica de muestreo que requiere de una selección aleatoria
inicial de observaciones seguida de otra selección de observaciones obtenida
usando algún sistema o regla.

5. Ejemplo: Para obtener una muestra de suscriptores telefónicos en una
ciudad grande, puede obtenerse primero una muestra aleatoria de los números
de las páginas del directorio telefónico; al elegir el vigésimo nombre de cada
página se obtendría un muestreo sistemático, también se puede escoger un
nombre de la primera página del directorio y después seleccionar cada nombre
del lugar número cien a partir del ya seleccionado. Por ejemplo, se podría
seleccionar un número al azar entre los primeros 100; suponiendo que el
elegido es el 40, entonces seleccionamos los nombres del directorio que
corresponden a los números 40, 140, 240, 340 y así sucesivamente.
 MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO:
Una muestra es estratificada cuando los elementos de la muestra son
proporcionales a su presencia en la población. La presencia de un elemento en
un estrato excluye su presencia en otro. Para este tipo de muestreo, se divide a
la población en varios grupos o estratos con el fin de dar representatividad a
los distintos factores que integran el universo de estudio. Para la selección de
los elementos o unidades representantes, se utiliza el método de muestreo
aleatorio.
En síntesis, requiere de separar a la población según grupos llamados
estratos, y de elegir después una muestra aleatoria simple en cada estrato. La
información de las muestras aleatorias simples de cada estrato constituiría
entonces una muestra global.
Ejemplo: Suponiendo que se interesa obtener una muestra de las
opiniones de los profesores de una gran universidad. Puede ser difícil obtener
una muestra con todos los profesores, así que suponiendo que se elige una
muestra aleatoria de cada colegio, o departamento académico; los estratos
vendrían a ser los colegios, o departamentos académicos.
 MUESTREO ALEATORIO POR ÁREA O CONGLOMERADO:
Requiere de elegir una muestra aleatoria simple de unidades
heterogéneas entre sí de la población llamadas conglomerados. Cada elemento
de la población pertenece exactamente a un conglomerado, y los elementos
dentro de cada conglomerado son usualmente heterogéneos o disímiles.
Ejemplo: Suponiendo que una compañía de servicio de televisión por
cable está pensando en abrir una sucursal en una ciudad grande; la compañía

6. planea realizar un estudio para determinar el porcentaje de familias que
utilizarían sus servicios, como no es práctico preguntar en cada casa, la
empresa decide seleccionar una parte de la ciudad al azar, la cual forma un
conglomerado.
En el muestreo por conglomerados, éstos se forman para representar,
tan fielmente como sea posible, a toda la población; entonces se usa una
muestra aleatoria simple de conglomerados para estudiarla. Los estudios de
instituciones sociales como iglesias, hospitales, escuelas y prisiones se
realizan, generalmente, con base en el muestreo por conglomerados.
OTROS MÉTODOS DE MUESTREO:
 MUESTREO DISCRECIONAL:
A criterio del investigador los elementos son elegidos sobre lo que él
cree que pueden aportar al estudio. Ejemplo: muestreo por juicios; cajeros de
un banco o un supermercado; entre otros.
 MUESTREO DOBLE:
Bajo este tipo de muestreo, cuando el resultado del estudio de la
primera muestra no es decisivo, una segunda muestra es extraída de la misma
población. Las dos muestras son combinadas para analizar los resultados. Este
método permite a una persona principiar con una muestra relativamente
pequeña para ahorrar costos y tiempo. Si la primera muestra arroja un
resultado definitivo, la segunda muestra puede no necesitarse. Por ejemplo, al
probar la calidad de un lote de productos manufacturados, si la primera
muestra arroja una calidad muy alta, el lote es aceptado; si arroja una calidad
muy pobre, el lote es rechazado. Solamente si la primera muestra arroja una
calidad intermedia, será requerida la segunda muestra.
 MUESTREO MÚLTIPLE:
El procedimiento bajo este método es similar al expuesto en el
muestreo doble, excepto que el número de muestras sucesivas requerido para
llegar a una decisión es más de dos muestras.

7.  MUESTREO OPINÁTICO O INTENCIONAL:
Este tipo de muestreo se caracteriza por un esfuerzo deliberado de
obtener muestras "representativas" mediante la inclusión en la muestra de
grupos supuestamente típicos. Es muy frecuente su utilización en sondeos
preelectorales de zonas que en anteriores votaciones han marcado tendencias
de voto.
 MUESTREO CASUAL O INCIDENTAL:
Se trata de un proceso en el que el investigador selecciona directa e
intencionadamente los individuos de la población. El caso más frecuente de
este procedimiento el utilizar como muestra los individuos a los que se tiene
fácil acceso (los profesores de universidad emplean con mucha frecuencia a
sus propios alumnos). Un caso particular es el de los voluntarios.
MUESTREO AL AZAR
El concepto básico de todo muestreo es el de la muestra al azar. Una muestra
de objetos de una población se llama al azar cuando todos los miembros de la
población tienen igual oportunidad de aparecer en la muestra. Es muy importante
insistir en que esto es igualmente válido para todos los miembros de la población,
tanto para los raros como para los típicos.
Por ejemplo, el plegonero (Merlangus merlangus) desembarcado por un solo
barco en Lowestoft suele tener (aquí supondremos que siempre) una composición de
longitudes suavemente unimodal, con la moda normalmente entre 28 y 30 cm, pero
alguna vez, por ejemplo, una entre 30, llega a ser hasta de 35 cm. Por lo tanto, si
tomamos una muestra al azar de plegonero de cada barco, una vez de cada 30, por
término medio, tendrá una moda de 35 cm o más, aunque normalmente estará entre
28 y 30 cm. Si entonces un biólogo pesquero, apoyándose en una sola muestra,
obtiene una moda de 35 cm, esta desviación de la media de 29 cm no significará
necesariamente una muestra que no sea al azar, puesto que se puede dar este caso una

8. vez de cada 30; pero se puede comprobar tomando más muestras, por ejemplo tres
muestras, que sólo tendrán juntas una moda superior a 35 cm una vez entre 27.000.
DISTRIBUCIONES MUESTRALES
Una distribución de la población es la distribución de la totalidad de las
medidas individuales de una población, en tanto que una distribución muestral es la
distribución de los valores individuales incluidos en una muestra.
En contraste con estas distribuciones de medidas individuales, una
distribución de muestreo se refiere a la distribución de los diferentes valores que una
estadística muestral, o estimador, podría adoptar en muchas muestras del mismo
tamaño.
Así, aunque por lo general disponemos únicamente de una muestra aleatoria o
subgrupo racional, reconocemos que la estadística muestral particular que
determinamos, como la media o mediana de la muestra, no es exactamente igual al
respectivo parámetro de la población.
Más aún, el valor de una estadística muestral variará de una muestra a otra, a
causa de la variabilidad del muestreo aleatorio, o error de muestreo. Ésta es la idea en
la que se apoya el concepto de que toda estadística muestral es de hecho un tipo de
variable cuya distribución de valores está representada por una distribución de
muestreo.

9. BIBLIORAFÍA
Información disponible en:
 http://www.monografias.com/trabajos17/teoria-muestreo/teoria-
muestreo.shtml#ixzz3gRCaOukF
 https://es.wikipedia.org/wiki/Muestreo_estadistica
 http://www.fao.org/docrep/x5684s/x5684s04.htm#2.2%20muestreo%20al%20
azar
 http://webdelprofesor.ula.ve/economia/drivas/materias/metodosII/Distribucion
es%20en%20el%20muestreo.pdf
Consultados el 20 de Julio de 2015.