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TEORIA DEL MUESTREO
I. INTRODUCCION
En las actividades de investigación científica y tecnológica es muy útil el empleo
de muestras. El análisis de una muestra permite inferir conclusiones susceptibles
de generalización a la población de estudio con cierto grado de certeza (Holguin y
Hayashi, !!"#.
$l desarrollar un proyecto de investigación %el total de observaciones en las
cuales se esta interesado, sea su número finito o infinito, constituye lo &ue se
llama una población,' (alpole y )yers, !!*, p. +"#. -a muestra es una
pe&uea parte de la población estudiada. -a muestra debe caracterizarse por ser
representativa de la población.
/e acuerdo con 0riones (!!1# %una muestra es representativa cuando reproduce
las distribuciones y los valores de las diferentes características de la población...,
con márgenes de error calculables'.
-os anteriores conceptos refle2an &ue al analizar una muestra se esta aplicando la
inferencia estadística con el propósito de %... conocer clases numerosas de
ob2etos, personas o eventos a partir de otras relativamente pe&ueas,
compuestas por los mismos elementos,' (3lass y 4tanley, !!5, p. +5#. Ent6rminos generales la información &ue arro2a el análisis de una muestra es mas
e7acta incluso &ue la &ue pudiera arro2ar el estudio de la población completa.
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II. OBJETIVOS
8 /eterminar las cualidades &ue caracterizan una buena muestra.
8 9onocer como se hace la selección de una muestra.
8 4eleccionar la muestra apropiada para e2emplos de investigación y describir el
procedimiento a seguir para conformar esa muestra.
8 $prender a reconocer si el grupo elegido es verdaderamente representativo del
con2unto.
8 9onocer mediante teoría y e2emplo el significado del tamao de la muestra y su
aplicación en la metodología de la investigación
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III. DEFINICION
Muestra
9uando no es conveniente considerar todos los elementos de la población, lo &ue
se hace es estudiar una parte de esa población. :na parte de la población se
llama muestra.
-a muestra siempre debe tener las mismas características del universo, ya &ue es
representativa de este.
Según algunos autores :
;4e llama muestra a una parte de la población a estudiar &ue sirve para
representarla;. )urria <. 4piegel (!!#.
;:na muestra es una colección de algunos elementos de la población, pero no de
todos;. -evin = <ubin (!!*#.
;:na muestra debe ser definida en base de la población determinada, y las
conclusiones &ue se obtengan de dicha muestra solo podrán referirse a la
población en referencia;, 9adenas (!>5#.
E2emplo? El estudio realizado a 1 miembros del 9olegio de @ngenieros del Estado
9o2edes.
El estudio de muestras es más sencillo &ue el estudio de la población completa?
cuesta menos y lleva menos tiempo. Aor último se aprobado &ue el e7amen de
una población entera todavía permite la aceptación de elementos defectuosos,
por tanto, en algunos casos, el muestreo puede elevar el nivel de calidad.
:na muestra representativa contiene las características relevantes de la población
en las mismas proporciones &ue están incluidas en tal población.
-os e7pertos en estadística recogen datos de una muestra. :tilizan esta
información para hacer referencias sobre la población &ue está representada por
la muestra. En consecuencia muestra y población son conceptos relativos. :na
población es un todo y una muestra es una fracción o segmento de ese todo.
:na muestra puede ser de dos tiposB no ro!a!"l"st"#a $ ro!a!"l"st"#a.
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En la %uestra no ro!a!"l"st"#a la selección de las unidades de análisis
dependen de las características, criterios personales, etc. del investigador por lo&ue no son muy confiables en una investigación con fines científicos o
tecnológicos. Este tipo de muestra adolece de fundamentación probabilistica, es
decir, no se tiene la seguridad de &ue cada unidad muestral integre a la población
total en el proceso de selección de la muestra. El muestreo no probabilistico
comprende los procedimientos de muestreo intencional y accidentalB
a) Muestreo Intencional. El muestreo intencional es un procedimiento &ue permite
seleccionar los casos característicos de la población limitando la muestra a estos
casos. 4e utiliza en situaciones en las &ue la población es muy variable y
consecuentemente la muestra es muy pe&uea.
b) Muestreo Accidental B El muestreo accidental consiste en tomar casos hasta &ue
se completa el número de unidades de análisis &ue indica el tamao de muestra
deseado. -os anteriores procedimientos de muestreo no son recomendables para
una investigación científica.
EL MUESTREO &ROBABIL'STICO
permite conocer la probabilidad &ue cada unidad de análisis tiene de ser
integrada a la muestra mediante la selección al azar. Este tipo de muestreo
comprende los procedimientos de muestreo simple o al azar, estratificado,
sistemático y por conglomerados o racimos.
a) Muestreo Simple: /e acuerdo con ebster (!!C# %una muestra aleatoria
simple es la &ue resulta de aplicar un m6todo por el cual todas las muestras
posibles de un determinado tamao tengan la misma probabilidad de ser
elegidas'. Esta definición refle2a &ue la probabilidad de selección de la unidad de
análisis $ es independiente de la probabilidad &ue tienen el resto de unidades de
análisis &ue integran una población. Esto significa &ue tiene implícita la condición
de e&uiprobabilidad (3lass y 4tanley, !!5#.
-os pasos para obtener una muestra aleatoria simple sonB
. /efinir la población de estudio.
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+. Enumerar a todas las unidades de análisis &ue integran la población,
asignándoles un número de identidad o identificación.
". /eterminar el tamao de muestra óptimo para el estudio.
5. 4eleccionar la muestra de manera sistemática utilizando una tabla de números
aleatorios generada por medios computacionales para garantizar &ue se tiene un
orden aleatorio.
Aor e2emplo, para obtener una muestra de alumnos del @nstituto Decnológico de
uevo 9asas 3randes a los &ue se les aplicará una encuesta. -o primero &ue se
hace es enumerar a todo el alumnado de la institución. 4e obtiene una lista de los
alumnos matriculados y se les asigna un número a cada uno de ellos en orden
alfab6tico y ascendente. 4uponiendo &ue el total de alumnos es de > se utilizan
los números , , +, ",...,*!!. 4e determina el tamao de muestra,
suponiendo &ue en este caso es de tamao >1. Enseguida se utiliza la tabla de
números aleatorios formando números de tres dígitos aceptando como unidad de
análisis muestral a todos a&uellos &ue esten comprendidos entre el y el *!!.
b) Muestreo Estratificado. Este procedimiento de muestreo determina los
estratos &ue conforman una población de estudio para seleccionar y e7traer de
ellos la muestra. 4e entiende por estrato todo subgrupo de unidades de análisis
&ue difieren en las características &ue se van a analizar en una investigación. Aor
e2emplo, si se va a realizar un estudio correlacional entre el tipo de perfil
profesional y los ingresos económicos de los egresados del @nstituto Decnológico
de 9d. 9uauht6moc &ue laboran en las empresas instaladas en la <egión
oroeste del Estado de 9hihuahua y cuya edad fluctúa entre +1 y 51 aos se
procede a dividir la población de estudio en cinco estratos. 9ada estrato
representa una de las cinco carreras &ue ofrece esta institución educativa
(contaduría, administración, informática, ingeniería industrial e ingeniería en
sistemas computacionales#. 9omo se puede deducir del anterior e2emplo, este
procedimiento integra unidades de análisis a la muestra provenientes de todos los
estratos &ue conforman la población.
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-a base de la estratificación adopta diversos criterios como edad, se7o,
ocupación, etc. :na modalidad muy precisa en este tipo de muestreo es el
procedimiento de muestreo estratificado proporcional. Arocedimiento de muestreo&ue permite seleccionar a las unidades de análisis &ue integrarán la muestra en
proporción e7acta al tamao &ue tiene el estrato en la población, es decir, %el
estrato se encuentra representado en la muestra en proporción e7acta a su
frecuencia en la población total,' (/F$ry, Gacobs y <azavieh, !C+, p. "C#. -os
pasos a seguir para seleccionar una muestra proporcionalmente estratificada sonB
# /efinir la población de estudio.
+# /eterminar el tamao de muestra re&uerido.
"# Establecer los estratos o subgrupos.
5# /eterminar la fracción total de muestreo por estrato dividiendo el tamao del
estrato entre el tamao de la población de estudio.
1# )ultiplicar la fracción total de muestreo por estrato por el tamao de la muestra
para obtener la cantidad de unidades de análisis de cada estrato &ue se
integrarán a la unidad muestral.
*# 4elección y e7tracción de la muestra aplicando el procedimiento de muestreo
aleatorio simple.
$l aplicar este procedimiento de muestreo al e2emploB 4i se tiene &ue seleccionar
una muestra de 1 personas, de una comunidad de 1 habitantes repartidos
en cinco colonias, en donde el tamao de cada estrato esB colonias $ , 0
1, 9 1, / +1 y E >1, la muestra esB
c) Muestreo Sistemático. :na muestra sistemática se obtiene determinando
cada h6sima unidad o I6simos casos. :n I6simo caso representa el intervalo de
selección de unidades de análisis &ue serán integradas a la muestra, se obtiene
mediante la e7presiónB Bn por e2emplo si se va a encuestar a una muestra de
tamao 1 de una población de 1, el intervalo de selección es de tamao .
Este intervalo de selección indica &ue se habrá de formar cada d6cimo caso de la
población para integrarlo a la muestra. El primer caso se selecciona
arbitrariamente o al azar. 4uponiendo &ue en este e2emplo el primer caso
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seleccionado sea el número ", el segundo será el +" y así sucesivamente hasta
completar el tamao de muestra deseado.
d) Muestreo por Racimos. 4e utiliza cuando el investigador esta limitado por factores de tiempo, distancia, fuentes de financiamiento, entre otros. -as unidades
de análisis se encuentran encapsuladas o encerradas en determinados lugares
físicos o geográficos &ue se denominan racimos.
En este tipo de muestreo es imprescindible diferenciar entre unidad de análisis
entendida como &ui6nes va a ser medidos y unidad muestral &ue se refiere al
racimo a trav6s del cual se logra el acceso a la unidad de análisis.
Aor e2emplo si se va a realizar una encuesta sobre las condiciones salariales en
las empresas industriales, la unidad muestral son las industrias y las unidades de
análisis estan representadas por los obreros &ue laboran en ellas.
EL TAMA(O DE LA MUESTRA
$l realizar un muestreo probabilística nos debemos preguntar J9uál es el número
mínimo de unidades de análisis ( personas, organizaciones, capitulo de
telenovelas, etc#, &ue se necesitan para conformar una muestra ( &ue me
asegure un error estándar menor &ue . ( fi2ado por el muestrista o
investigador#, dado &ue la población es apro7imadamente de tantos elementos.
En el tamao de una muestra de una población tenemos &ue tener presente
además si es conocida o no la varianza poblacional.
Una %uestra ro!a!"l"st"#a )een)e )e:
– <ecursos disponibles,
– Heterogeneidad de las variables,
– 4u2etos a estudiar, t6cnica de muestreo,
– Dipo de análisis, grado de precisión &ue deben tener los datos, entre otros.
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Uno )e los %*to)os ara )e+"n"r la %uestra lo aorta F"s,er- ara lo #ul
el"ge )os #r"ter"os:
– -os recursos disponibles? fi2a el tamao má7imo de la muestra, siempre
tomar la muestra mayor posible, mientras más grande mas posibilidad de ser
representativa y menor será el error de muestreo.
– Alan de análisis de los datos? fi2a tamao mínimo de la muestra, el tamao
de la muestra deberá ser suficiente para permitir un análisis confiable de los
cruces de variables, para probar si las diferencias entre proporciones sonestadísticamente significativas.
Aara determinar el tamao de muestra necesario para estimar con un error
má7imo permisible prefi2ado y conocida la varianza poblacional ( # podemos
utilizar la formulaB
(#
&ue se obtiene de reconocer &ue es el error estándar o error má7imo prefi2ado y
está dado por la e7presión para el nivel de confianza y
constituye una medida de la precisión de la estimación, por lo &ue podemos inferir
además &ue .
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E/e%lo 0.1
4e desea estimar el peso promedio de los sacos &ue son llenados por un nuevo
instrumento en una industria. 4e conoce &ue el peso de un saco &ue se llena con
este instrumento es una variable aleatoria con distribución normal. 4i se supone
&ue la desviación típica del peso es de ,1 Ig. /etermine el tamao de muestra
aleatoria necesaria para determinar una probabilidad igual a ,!1 de &ue el
estimado y el parámetro se diferencien modularmente en menos de , Ig.
4oluciónB
Evidentemente un tamao de muestra no puede ser fraccionario por lo &ue se
debe apro7imar por e7ceso. El tamao de muestra sería de !>.
4i la varianza de la población es desconocida, &ue es lo &ue mas frecuente se ve
en la práctica el tratamiento será diferente, no es posible encontrar una fórmula
cuando la varianza poblacional es desconocida por lo &ue para ello aconse2amos
utilizar el siguiente procedimiento8Arimeramente, se toma una pe&uea muestra,
&ue se le llama muestra piloto, con ella se estima la varianza poblacional ( # y
con este valor se evalúa en la formula (#, sustituyendo ( # por su estimación (
#. El valor de obtenido será apro7imadamente el valor necesario, nuevamente
con ese valor de se e7trae una muestra de este tamao de la población se le
determina la varianza a esa muestra, como una segunda estimación de ( # y se
aplica de nuevo la formula (#, tomando la muestra con
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el obtenido como muestra piloto para la siguiente iteración, se llegará a
cumplir con las restricciones prefi2adas. 4e puede plantear esta afirmación ya &ue
la de
tiende a estabilizarse a medida &ue aumenta alrededor de la por lo &ue
llegará el momento en &ue se encuentre el tamao de muestra conveniente, sin
embargo, en la práctica es mucho más sencillo pues, a lo sumo con tres
iteraciones se obtiene el tamao de muestra deseado, este procedimiento para
obtener el tamao de muestra deseado se puede realizar utilizando en )icrosoft
E7cel en la opción análisis de datos las opciones estadística descriptiva para ir
hallando la varianza de cada una de las muestras y la opción muestra para ir
determinado las muestras pilotos. Aara obtener el tamao de la muestra utilizando
este m6todo recomendamos la utilización de un pa&uete de computo como por
e2emplo el )icrosoft E7cel, aplicando las opciones muestra y estadística
descriptiva.
Aara determinar el tamao de la muestra cuando los datos son cualitativos es
decir para el análisis de fenómenos sociales o cuando se utilizan escalas
nominales para verificar la ausencia o presencia del fenómeno a estudiar, se
recomienda la utilización de la siguiente formulaB
(+#
siendo sabiendo &ueB
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es la varianza de la población respecto a determinadas variables.
es la varianza de la muestra, la cual podrá determinarse en t6rminos de
probabilidad como
es error estándar &ue está dado por la diferencia entre ( # la media
poblacional y la media muestral.
es el error estándar al cuadrado, &ue nos servirá para determinar , por lo
&ue es la varianza
SELECCI2N DE LA MUESTRA
K -a selección depende del ob2etivo del estudio y de la hipótesis inicial
K Lactores variables independientes como se7o, edad, nivel educacional,
lugar de origen, etc. deberán estar representados en la muestra
Muestreo al a3ar
K $signación de números a los individuos y selección de a&uellos &ue
aparezcan en la tabla de muestreo al azar o uno de cada M individuos
K /esventa2a
N @nclusión de números desiguales de individuos
Muestreo "nten#"ona)o
K Establecer de antemano las categorías sociales y el número de individuos
&ue se desea incluir.
K Elección al azar de los hablantes para completar cada subgrupo
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úmero de individuos
K $segurar validez y representatividad de la muestra
N @dealmente +1O. hablantes
N 1 hablantes por subgrupo socialmente homog6neo
N )uestra proporcional al número de individuos por subgrupo social
Estrat"+"#a#"4n so#"oe#on4%"#a
K Estudio sociológico &ue establezca los estratos sociales
K )6todo ob2etivo
N )edición de parámetros
K )6todo sub2etivo
N Evaluación sub2etiva del investigador
)uestra socioeconómica homog6nea
K o incluye clase social como variable independiente
K E2emplos
N 9onsiderar solamente se7o y edad
9oncentrarse en un determinado sector urbano
CUALIDADES DE UNA BUENA MUESTRA
Aara &ue una muestra posea validez t6cnico estadística es necesario &ue cumpla
con los siguientes re&uisitosB
• 4er representativa o refle2o general del con2unto o universo &ue se va a
estudiar, reproduciendo de la manera más e7acta posible las características de
6ste.
• Pue su tamao sea estadísticamente proporcional al tamao de la
población.
•
Pue el error muestral se mantenga dentro de límites aceptables.
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VENTAJAS 5 LIMITACIONES DEL USO DE MUESTRAS
Ventajas:
K 9osto reducidoB resulta obvio &ue si no se estudia la totalidad de su2etos sino
una muestra de ellos, los recursos financieros, materiales, personal, etc
necesarios para hacer la investigación serán menores.
K )ayor rapidezB de igual forma, la recolección de la información se hará en
menos tiempo.
K )ayor e7actitudB al estudiar una muestra se reduce el volumen de traba2o, por lo
cual es posible entonces emplear personal más capacitado, supervisar con mayor
cuidado las actividades de campo, el procesamiento de los datos, y de esta forma
obtener resultados más e7actos &ue los &ue obtendríamos de estudiar toda la
población.
K )ayores posibilidadesB E7isten casos en los cuales no es posible estudiar toda
la población, como por e2emplo, cuando 6sta es infinita o muy grande o cuando el
proceso de medida para estudiar la característica deseada es destructivo
(determinar la dosis letal de una droga por e2emplo, o al consumir un artículo para
2uzgar sobre su calidad#. En ese caso solo es posible estudiar una muestra.
Limitaciones:
K o se debe emplear muestras cuando la población es muy pe&uea
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K -a teoría del muestreo es comple2a y no es del dominio de la mayoría de los
investigadores, por lo &ue con frecuencia deben buscar apoyo en especialistas en
la materia.
TI&OS DE MUESTREO
4e conoce como muestreo el proceso de obtención de la muestra. Auede ser
probabilístico y no probabilístico. Hablamos de un muestreo probabilístico cuando
los integrantes de la muestra se escogen al azar y por lo tanto, puede calcularse
con antelación la probabilidad de obtener cada una de las muestras &ue pueden
formarse de esa población o la probabilidad &ue tiene cada elemento de la
población de ser incluido en la muestra.
• :n procedimiento tal, &ue al escoger un grupo pe&ueo de una población
se pueda tener un grado de probabilidad de &ue ese pe&ueo grupo
efectivamente posee las características del universo &ue estamos estudiando.
Aardinas.
• )uestreo es el proceso utilizado para escoger y e7traer una parte del
universo o población de estudio con el fin de &ue represente al total.
• Dodo subgrupo de una población constituye una muestra, AE<Q?
o Q DQ/Q4 4Q <EA<E4ED$D@RQ4 /E E--$.
o D$)AQ9Q D@EE -$ )@4)$ A<Q0$0@-@/$/ /E 4E<
E49Q3@/Q4.
• E7isten dos tiposB
8 )uestreo $leatorio 4imple y+8 )uestro o8Arobabilistico.
MUESTREO &ROBABILISTICO
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• Es el m6todo &ue consiste en e7traer una parte o muestra de una
población o universo, de tal forma &ue todas las muestras posibles de tamao fi2o
tengan la misma posibilidad de ser seleccionadas.
o
En el caso anterior se indica sacar más de una muestra debido a ladificultad para asegurar &ue una muestra al azar sea representativa.
o $tendidos ciertos criterios se puede confiar en &ue la muestra será
representativa.
•
• Aara &ue el muestreo sea probabilístico o aleatorio es re&uisito &ue todos ycada uno de los elementos de la población tenga la misma probabilidad de ser
seleccionado, además esa probabilidad es conocida.
MUESTREO ALEATORIO SIM&LE
• )ás sencillo, más usado. 4e caracteriza por&ue cada unidad tiene la
misma probabilidad de ser incluida en la muestra.
E6ISTEN VARIAS MODALIDADES:
a#8 Aor medio del uso de tabla de números aleatorios.
b#8 )uestreo sistemático.
c#8 )uestreo estratificado.
d#8 )uestreo por conglomerado
@8 4Q<DEQB 4e coloca en un recipiente tar2etas o fichas &ue representen a cada
unidad del universo y luego seguir la siguiente secuenciaB
8 @dentificar y definir la población.
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+8 Establecer la estructura muestral? lista real de las unidades o elementos
de la población.
"8 /eterminar el numero &ue conformará la muestra.
58 $note la secuencia individual en tar2etas, hasta completar el :niverso, luego
depositelo en un recipiente.
18 E7traer una a una las unidades correspondientes a la muestra.
*8 9ontrole el tamao de la muestra seleccionada.
Dambi6n puede realizarse el muestreo de otra forma, como escoger de manera
aleatoria de números.
/esventa2asB o se puede utilizar si el universo es muy grande.
@@8 D$0-$ /E S)E<Q4 $-E$DQ<@Q4B más rápido y práctico.
9onsiste en disponer el universo distribuido como números en varias columnas y
filas, de los &ue se seleccionará la muestraB
8 @dentifi&ue y defina la población.
+8 Establezca el listado real de las unidades o elementos del universo.
"8 /etermine el numero de unidades &ue será la muestra.
58 $segurar la enumeración de cada unidad del universo.
18 /etermine el orden en &ue se usará la tabla, definiendo las combinaciones &ue
se harán.
*8 4eleccione las unidades muestrales, listandolas para eliminar las repeticiones.
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>8 $segúrese de la cantidad de unidades seleccionadas hasta completar la
muestra, puede necesitarse en caso &ue no se hallen o desaparezcan números
ya listados.
@@@8 ):E4D<EQ 4@4DE)$D@9QB 9ada unidad tiene igual probabilidad de ser
seleccionada. Raria el proceso de selección de las muestra.
8 4eleccione el numero de unidades &ue conformará la muestra.
+8 $segure la cantidad del universo y &ue todas las unidades están numeradas.
"8 9alcule el %úmero de selección sistemática', intervalo num6rico &ue servirá
para la selección de la muestra. Bn? 1O 1 (intervalo de selección muestral#.
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58 /etermine la unidad por donde se iniciará la selección de la muestra, azar o
sorteo, definiendo las primeras 1 por la &ue se iniciará.
18 9onforme la muestras? si el primer numero es 5, los siguientes serán !, 5, !,
hasta completar la muestra. Hasta completar .
@R8 ):E4D<EQ E4D<$D@L@9$/QB 4e caracteriza por subdividir a la población en
subgrupos o estratos, debido a la variabilidad &ue presentan las variables
principales del estudio.
E2B Aresión arterial, debe medirse en hombres y mu2eres.
T )uestreo estratificado proporcional, es en el &ue se elige una proporción por
cada estrato.
E2B 4i se toma una muestra de una población en &ue el 1U fuma y el C1U no,
se deberá mantener la misma proporción.
)uestreo estratificado no proporcional, Es en el &ue no se mantiene la proporción,
esto es más conveniente cuando se intenta comparar estratos. E2B se selecciona
el 1U &ue fuma y el 1U &ue no fuma.
• Dener en cuenta &ueB
o o hacer muchos estratos.
o o estratificar con respecto a muchas variables.
8 4eleccione el numero de unidades &ue conformará la muestra.
+8 /etermine los estratos o subgrupos &ue hará, según la variable &ue está
estudiando.
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"8 $segurese del número &ue compone cada estrato, numerados y
fácilmente identificables.
58 9alcule el porcenta2e &ue constituirá la muestra 9on el e2emplo anterior?
1...U, entonces ...+U., por lo tanto +.
18 9alcule el +U de cada estrato y seleccionelo.
*8 $l hacer la selección puede hacerlo por azar simple o usando una tabla.
T 4ecuencia utilizable para un muestreo estratificado proporcional.
T -os estratos se dan en forma natural (hombres8mu2eres, vie2os82óvenes, etc.
R8 ):E4D<EQ AQ< 9Q3-Q)E<$/QB 4e utiliza cuando no se cuenta con un
listado detallado de las unidades del universo.
4e procede a tomar grupos o con2untos de unidades (conglomerados#.
Aor la dificultad de organizar las unidades muestrales, el investigador define los
estratos, tampoco conoce la distribución de la variable.
8 /efinir y seleccionar los conglomerados a estudiar.
+8 Hacer listado de las unidades &ue componen los conglomerados.
"8 4eleccionar la muestra con alguno de los m6todos antes mencionados.
E2B 4i se estudiará las escuelas primarias, sobre un fenómeno, V se seleccionan
las escuelas luego, se determinan los cursos &ue se estudiarán, y finalmente los
alumnos, con m6todo aleatorio.
T o es tan confiable con muestreo aleatorio.
MUESTREO NO &ROBABILISTICO
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• Dambi6n conocido como %muestreo por conveniencia', o es
aleatorio, por ello se deconoce la probabilidad de selección de cada unidad, esto
hace &ue pierda credibilidad.
•
4u característica principal es &ue el investigador utiliza algunos criteriospara seleccionar la muestra.
E6ISTEN DOS TI&OS FUNDAMENTALES:
8 )uestreo @ntencional o /eliberado y+8 )uestreo $ccidental o por 9omodidad.
8 ):E4D<EQ @DE9@Q$- Q /E-@0E<$/QB
• El investigador decide, según los ob2etivos, los elementos &ue integrarán la
muestra, considerando a&uellas unidades supuestamente %típicas' de la población
&ue se desea conocer.
• El investigador conoce la población y sus características &ue pueden ser
utilizadas para seleccionar la muestra.
+8 ):E4D<EQ $99@/ED$- Q AQ< 9Q)Q/@/$/B
• 4e toman las unidades o casos &ue están disponibles en un momento
dado? consultantes en bo7, asistentes a un curso, etc.
• El muestreo por %cuota', es en el &ue el investigador selecciona la muestra
de acuerdo a fenómenos a estudiar, solo les interesa cumplir con la cuota
muestral.
T En general no se recomienda el uso de muestreo no estratificado para
investigaciones cuantitativas, debido a &ue no permite calcular el error del
muestreo.
ADECUACI2N 5 RE&RESENTATIVIDAD DE LA MUESTRA
:no de los problemas fundamentales &ue se le plantea al investigador en relación
con el muestreo consiste en saber si el grupo elegido es verdaderamente
representativo del con2unto? para &ue lo sea, los rasgos de los elementos oindividuos elegidos para la muestra deben ser similares a los de toda la población.
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-a representatividad es la característica más importante de una muestra. El
muestreo ad&uiere todo su sentido en cuanto &ue garantiza &ue las
características &ue se &uieren observar en la población &uedan refle2adas
adecuadamente en la muestra. 3eneralizar a la población a partir de la muestra
sólo está 2ustificado si 6sta representa realmente a la población.
%Areservar la representatividad es el atributo más importante &ue debe reunir el
muestreo, lo &ue nos permitirá generalizar a la población los resultados obtenidos
en la muestra'.
Lo7 seala &ue para lograr la representatividad se re&uiereB
. 9onocer &u6 características (variables# están relacionadas con el problema &ue
se estudia?
+. 9apacidad para medir esas variables, y
". Aoseer datos de la población sobre estas características o variables para
usarlos como variable de comparación.
El mismo autor seala &ue si no se cumple alguna de estas condiciones, para
algunas de las características, se pierde la capacidad de buscar deliberadamente
la representatividad en cuanto a ella.
-a selección aleatoria de la muestra garantiza la ausencia de sesgo en el proceso
de selección de la misma, ayuda a garantizar su representatividad, pero esta
circunstancia no es garantía total para &ue estemos seguros de &ue la muestra al
azar es representativa de la población de la &ue se ha e7traído.
4e espera &ue sea representativa de las características relevantes de la
población, pero pudiera no serlo. -o normal es &ue lo sea, ya &ue lo típico, lo
representativo de la población, es lo &ue aparece con más frecuencia, pero no
hay seguridad total. El muestreo estratificado proporcional asegura, en cambio, la
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representatividad en cuanto a una o dos características (Gim6nez
Lernández, !C"#.
4i se poseen datos sobre la población se pueden comparar con ellos la muestra
invitada yOo la aceptante y, mediante algún contraste de significación adecuado
(por e2emplo chi8cuadrado#, determinar si difieren de ella en las características
&ue interesa en una investigación dada. 4i el contraste indica &ue no hay
diferencias significativas en las variables consideradas, se puede admitir la
representatividad de la muestra para las características en cuestión, pero nada se
puede afirmar sobre la representatividad de la muestra respecto de cual&uier otra
variable
4i, por el contrario, no se ha logrado representatividad en una o varias variables,
el investigador tiene dos opcionesB a# traba2ar con la muestra no representativa y
contar con ese límite? b# seleccionar más elementos de la población, con la
esperanza de &ue una muestra mayor sí sea representativa, aun&ue el estudio
tenga una muestra mayor de buscada inicialmente.
Aara realizar el contraste de representatividad de las muestras respecto de la
población, hemos supuesto &ue se tienen datos sobre ella. 4i no se tuvieran datos
de la población, no se puede realizar el contraste de la muestra invitada yOo
aceptante con respecto a la población.
Entonces se recurre a contrastar la muestra aceptante con la invitada. 4obre la
muestra productora de datos siempre posee valores el investigador, ya &ue su
referente comparativo es la muestra aceptante. :n informe sobre los elementos
&ue se negaron a participar, de los &ue aceptaron participar pero luego no
pudieron y de los &ue aceptando, en un primer momento, se negaron a hacerlo al
conocer más profundamente la investigación? orientará al investigador y al
destinatario de la investigación sobre la posibilidades de sesgo en esta etapa del
muestreo.
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:na prueba de significación adecuada entre estas dos muestras (aceptante y
final# serviría para ver si difieren significativamente en algunas de las variables
básicas o si, por el contrario, la muestra productora de datos sigue siendo
representativa de la muestra aceptante, lo &ue demuestra &ue esaOs
característicaOs no han sido consideradas para no participar.
Aor último, es necesario preguntarse &u6 p6rdida puede tolerarse desde la
selección de la muestra inicial hasta llegar a la &ue proporciona los datos. $l
mismo tiempo, hay &ue tener en cuenta &ue se tiene constancia probada de &ue
las personas &ue no responden tienen opiniones o patrones de conducta distintos
de las &ue responden? y &ue el porcenta2e de la p6rdida tambi6n depende, para su
representatividad, de cómo se distribuyan las respuestas en la diferentes
categorías de la variable. o es igual un 5CU de %sí' y un %1+U de %no' ante
determinada pregunta &ue un *U y un C5U (Gim6nez Lernández, !C"B +5!#. En
cual&uier caso, no e7iste una única respuesta cuantitativa. 4e suele considerar
&ue una p6rdida del +1U debe preocupar, aún cuando no e7istan diferencias
estadísticamente significativas? %cuando sea inferior al 1U Wse debe leer y
escribir con cuidadoX? y cuando la proporción es menor del 5U no se deberían
dar a conocer los datos, ni considerarlos como conclusiones válidas. 4on útiles
como estudios pilotos, pero no se pueden aceptar sin hacer un estudio posterior
más e7haustivo'
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CONCLUSI2NES
8Aara &ue una muestra proporcione datos confiables, 6stos deben ser
representativos de la población, es decir, &ue los errores del muestreo deben ser
relativamente pe&ueos para &ue 6sta no pierda su validez. inguna muestra da
garantía absoluta en relación con la población de donde ha sido e7traída, de ahí,
la importancia de poder determinar el posible margen de error y la frecuencia de
los mismos dentro del con2unto.
8 -a selección de la muestra es uno de los pilares de la investigación.
8 E7isten diferentes venta2as &ue ofrece el uso de una muestra como un ba2o
costo, mayor rapidez en la obtención de datos, así como una mayor e7actitud
8 Aara poder estudiar todos los elementos o su2etos a los cuales se refiere el
problema es necesario &ue la cantidad de su2etos y la forma como son
seleccionados, sean adecuada.
8 Es importante apuntar &ue mediante este traba2o se le muestra a los
investigadores cómo poder seleccionar el tamao de una muestra para &ue sea
representativa con relación a la población a traba2ar.
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