el muestreo

Estudiante de la escuela de Administración del X ciclo de la Universidad Católica Los Ángeles de Chimbote, Subauste Arroyo Rosa, Como parte de la Asignatura de Tesis IV Cañete- Perú, 2013. Página 1

LA IMPORTANCIA DEL MUESTRO EN

LA INVESTIGACIÓN CIENTIFICA

AUTORA: SUBAUSTE ARROYO, ROSA

ASESOR: AURIS VILLEGAS, DAVID – Máster de la Universidad de la Habana de Cuba

RESUMEN

Comenzando por la importancia que implica para cualquier profesional e investigador

conocer varios conceptos importantes de la estadística para poder desarrollar

exitosamente una investigación de cualquier tipo, en el presente trabajo se propone dar

tratamiento a ciertos elementos de la estadística matemática de la forma más elemental

posible para que pueda ser asimilada y comprendida por cualquier profesional que desee

realizar un trabajo de investigación.

Palabras clave: muestreo, estadístico, estadística, investigación.

ABSTRACT

Beginning with the importance that implies for any professional and researcher know

several important statistical concepts to be able to develop successfully any kind of

investigation, the present work aims to provide treatment to certain elements of

mathematical statistics in the most elemental way possible so it will be able to be

assimilated and understood by any professional who wants to make a research.

Keywords: sampling, statistics, statistical research.


INTRODUCCIÓN

En estadística se conoce como muestreo a la técnica para la selección de una

muestra a partir de una población. Al elegir una muestra se espera conseguir que

sus propiedades sean similares a la población, es decir una réplica. Este proceso

permite ahorrar recursos, y a la vez obtener resultados parecidos a los que se

alcanzarían si se realizase un estudio de toda la población.

Existen dos métodos para seleccionar muestras de poblaciones: el muestreo no

aleatorio o de juicio y el muestreo aleatorio (que incorpora el azar como recurso en

el proceso de selección). Cuando este último cumple con la condición de que todos

los elementos de la población tienen alguna oportunidad de ser escogidos en la

muestra, si la probabilidad correspondiente a cada sujeto de la población es

conocida de antemano, recibe el nombre de muestreo probabilístico. Una muestra

seleccionada por muestreo de juicio puede basarse en la experiencia de alguien con

la población. Algunas veces una muestra de juicio se usa como guía o muestra

tentativa para decidir cómo tomar una muestra aleatoria más adelante.


MARCO TEORICO

MUESTREO Y POBLACIÓN

Población. No es más que aquel conjunto de individuos o elementos que le podemos

observar, medir una característica o atributo. (Cochran,1985:54)

Ejemplos de población:

El conjunto formado por todos los estudiantes universitarios.

El conjunto de todos los estudiantes de una Universidad.

El conjunto de personas fumadoras de una región.

Son características medibles u observables de cada elemento por ejemplo, su

estatura, su peso, edad, sexo, etc.

Supongamos que nos interesa conocer el peso promedio de la población formada por los

estudiantes de una universidad. Si la universidad tiene 5376 alumnos, bastaría pesar cada

estudiante, sumar los 5376 pesajes y dividirlo por 5376. Pero este proceso puede

presentar dificultades dentro de las que podemos mencionar:

Localizar y pesar con precisión cada estudiante:

Escribir todos los datos sin equivocaciones en una lista:

Efectuar los cálculos.

Las dificultades son mayores si en número de elementos de la población es infinito, si los

elementos se destruyen, si sufren daños al ser medidos o están muy dispersos, si el costo

para realizar el trabajo es muy costoso. Una solución a este problema consiste en medir

solo una parte de la población que llamaremos muestra y tomar el peso medio en la

muestra como una aproximación del verdadero valor del peso medio de la población.

(Sánchez, 1978: 117)


El tamaño de la población es la cantidad de elementos de esta y el tamaño de la muestra

es la cantidad de elementos de la muestra. Las poblaciones pueden ser finitas e infinitas.

Los datos obtenidos de una población pueden contener toda la información que se desee

de ella. De lo que se trata es de extraerle esa información a la muestra, es decir a los datos

muéstrales sacarle toda la información de la población. La muestra debe obtener toda la

información deseada para tener la posibilidad de extraerla, esto sólo se puede lograr con

una buena selección de la muestra y un trabajo muy cuidadosos y de alta calidad en la

recogida de los datos. (Sánchez, 1978: 118)

Es bueno señalar que en un momento una población puede ser muestra en una

investigación y una muestra puede ser población, esto está dado por el objetivo del

investigación, por ejemplo en el caso de determinar la estatura media de los estudiantes

universitarios en Cuba una muestra podía ser escoger algunas universidades del país y

realizar el trabajo, si por el contrario se quiere saber la estatura promedio de los

estudiantes de una universidad en específico en Cuba, entonces el conjunto formado por

todos los estudiantes de esta universidad sería la población y la muestra estaría dada por

los grupos, carreras o años seleccionado para realzar el experimento. (Sánchez, 1978:

121)

Parámetro: Son las medidas o datos que se obtienen sobre la distribución de

probabilidades de la población, tales como la media, la varianza, la proporción, etc.

Estadístico: Los datos o medidas que se obtienen sobre una muestra y por lo tanto

una estimación de los parámetros.

Error Muestral, de estimación o estándar

Es la diferencia entre un estadístico y su parámetro correspondiente. Es una medida

de la variabilidad de las estimaciones de muestras repetidas en torno al valor de la

población, nos da una noción clara de hasta dónde y con qué probabilidad una

estimación basada en una muestra se aleja del valor que se hubiera obtenido por


medio de un censo completo. Siempre se comete un error, pero la naturaleza de la

investigación nos indicará hasta qué medida podemos cometerlo (los resultados se

someten a error muestral e intervalos de confianza que varían muestra a muestra).

Varía según se calcule al principio o al final. Un estadístico será más preciso en

cuanto y tanto su error es más pequeño. Podríamos decir que es la desviación de la

distribución muestral de un estadístico y su fiabilidad. (Taro, 1989:222)

Nivel de Confianza

Probabilidad de que la estimación efectuada se ajuste a la realidad. Cualquier

información que queremos recoger está distribuida según una ley de probabilidad

(Gauss o Student), así llamamos nivel de confianza a la probabilidad de que el

intervalo construido en torno a un estadístico capte el verdadero valor del

parámetro. (Taro, 1989:222)

Varianza Poblacional

Cuando una población es más homogénea la varianza es menor y el número de

entrevistas necesarias para construir un modelo reducido del universo, o de la

población, será más pequeño. Generalmente es un valor desconocido y hay que

estimarlo a partir de datos de estudios previos. (Taro, 1989:222)

Inferencia estadística.

Trata el problema de la extracción de la información sobre la población contenida en

las muestras.

Para que los resultados obtenidos de los datos muéstrales se puedan extender a la

población, la muestra debe ser representativa de la población en lo que se refiere a la

característica en estudio, o sea, la distribución de la característica en la muestra debe ser

aproximadamente igual a la distribución de la característica en la población. (Neter,

1992:342)


La representatividad en estadística se logra con el tipo de muestreo adecuado que

siempre incluye la aleatoriedad en la selección de los elementos de la población que

formaran la muestra. No obstante, tales métodos solo nos garantizan una

representatividad muy probable pero no completamente segura. (Sánchez, 1978: 132)

Después de estos preliminares imprescindibles es posible pasa a tratar algunas de las

formas que desde el punto de vista científico se puede extraer una muestra.

Al realizar un muestreo en una población podemos hablar de muestreos probabilísticos y

no probabilísticos, en nuestro caso nos referiremos a los muestreos probabilísticos y

dentro del mismo estudiaremos el muestreo aleatorio simple (MAS), como método básico

en la estadística, el muestreo estratificado y el muestreo por racimos. (Cochran,1985:168)

Muestreo aleatorio simple

Es aquel en que cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser

seleccionado para integrar la muestra.

Una muestra simple aleatoria es aquella en que sus elementos son seleccionados

mediante el muestreo aleatorio simple.

2. Métodos de selección de muestras.

Una muestra debe ser representativa si va a ser usada para estimar las características

de la población. Los métodos para seleccionar una muestra representativa son

numerosos, dependiendo del tiempo, dinero y habilidad disponibles para tomar una

muestra y la naturaleza de los elementos individuales de la población. Por lo tanto, se

requiere un gran volumen para incluir todos los tipos de métodos de muestreo.

(Downie, 1973:89)


Los métodos de selección de muestras pueden ser clasificados de acuerdo a:

El número de muestras tomadas de una población dada para un estudio.

La manera usada en seleccionar los elementos incluidos en la muestra. Los

métodos de muestreo basados en los dos tipos de clasificaciones son expuestos en

seguida.

Métodos de muestreo clasificados de acuerdo con el número de muestras tomadas

de una población.

Bajo esta clasificación, hay tres tipos comunes de métodos de muestreo. Estos son,

muestreo simple, doble y múltiple.

Muestreo simple

Este tipo de muestreo toma solamente una muestra de una población dada para el

propósito de inferencia estadística. Puesto que solamente una muestra es tomada,

el tamaño de muestra debe ser los suficientemente grandes para extraer una

conclusión. Una muestra grande muchas veces cuesta demasiado dinero y tiempo.

(Neter, 1992:442)

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 una resultado definitivo, la segunda muestra

puede no necesitarse. (Downie, 1973:145)

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 requerirá la segunda muestra. Al probar la calidad de

un lote consistente de 3,000 unidades manufacturadas, cuando el número de

defectos encontrados en la primera muestra de 80 unidades es de 5 o menos, el

lote es considerado bueno y es aceptado; si el número de defectos es 9 o más, el

lote es considerado pobre y es rechazado; si el número está entre 5 y 9, no puede

llegarse a una decisión y una segunda muestra de 80 unidades es extraída del lote.

Si el número de defectos en las dos muestras combinadas (incluyendo 80 + 80 =

160 unidades) es 12 o menos, el lote es aceptado si el número combinado es 13 o

más, el lote es rechazado. (Downie, 1973:147)

Muestreo múltiple

Downie (1973:152) menciona: 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.

Métodos de muestreo clasificados de acuerdo con las maneras usadas en

seleccionar los elementos de una muestra. Los elementos de una muestra pueden

ser seleccionados de dos maneras diferentes:

a) Basados en el juicio de una persona.

b) Selección aleatoria (al azar)

Muestreo de juicio

Una muestra es llamada muestra de juicio cuando sus elementos son

seleccionados mediante juicio personal. La persona que selecciona los elementos

de la muestra, usualmente es un experto en la medida dada. Una muestra de juicio

es llamada una muestra probabilística, puesto que este método está basado en los

puntos de vista subjetivos de una persona y la teoría de la probabilidad no puede

ser empleada para medir el error de muestreo, Las principales ventajas de una


muestra de juicio son la facilidad de obtenerla y que el costo usualmente es bajo.

(Lewis, 1988:284)

Muestreo Aleatorio

Una muestra se dice que es extraída al azar cuando la manera de selección es tal,

que cada elemento de la población tiene igual oportunidad de ser seleccionado.

Una muestra aleatoria es también llamada una muestra probabilística son

generalmente preferidas por los estadísticos porque la selección de las muestras es

objetiva y el error muestral puede ser medido en términos de probabilidad bajo la

curva normal. Los tipos comunes de muestreo aleatorio son el muestreo aleatorio

simple, muestreo sistemático, muestreo estratificado y muestreo de

conglomerados. (Neter, 1992:445)

A. Muestreo aleatorio simple

Una muestra aleatoria simple es seleccionada de tal manera que cada muestra

posible del mismo tamaño tiene igual probabilidad de ser seleccionada de la

población. Para obtener una muestra aleatoria simple, cada elemento en la

población tenga la misma probabilidad de ser seleccionado, el plan de muestreo

puede no conducir a una muestra aleatoria simple. Por conveniencia, este método

pude ser reemplazado por una tabla de números aleatorios. Cuando una población

es infinita, es obvio que la tarea de numerar cada elemento de la población es

infinita, es obvio que la tarea de numerar cada elemento de la población es

imposible. Por lo tanto, ciertas modificaciones del muestreo aleatorio simple son

necesarias. Los tipos más comunes de muestreo aleatorio modificado son

sistemáticos, estratificados y de conglomerados. (Neter, 1992:445)

B. Muestreo sistemático.

Una muestra sistemática es obtenida cuando los elementos son seleccionados en

una manera ordenada. La manera de la selección depende del número de


elementos incluidos en la población y el tamaño de la muestra. El número de

elementos en la población es, primero, dividido por el número deseado en la

muestra. El cociente indicará si cada décimo, cada onceavo, o cada centésimo

elemento en la población van a ser seleccionado. (Lewis, 1988:314)

El primer elemento de la muestra es seleccionado al azar. Por lo tanto, una

muestra sistemática puede dar la misma precisión de estimación acerca de la

población, que una muestra aleatoria simple cuando los elementos en la población

están ordenados al azar.

C. Muestreo Estratificado

Para obtener una muestra aleatoria estratificada, primero se divide la población en

grupos, llamados estratos, que son más homogéneos que la población como un

todo. Los elementos de la muestra son entonces seleccionados al azar o por un

método sistemático de cada estrato. Las estimaciones de la población, basadas en

la muestra estratificada, usualmente tienen mayor precisión (o menor error

muestral) que si la población entera muestreada mediante muestreo aleatorio

simple. El número de elementos seleccionado de cada estrato puede ser

proporcional o desproporcional al tamaño del estrato en relación con la población.

(Cochran,1985:286)

D. Muestreo de conglomerados.

Para obtener una muestra de conglomerados, primero dividir la población en

grupos que son convenientes para el muestreo. En seguida, seleccionar una

porción de los grupos al azar o por un método sistemático. Finalmente, tomar

todos los elementos o parte de ellos al azar o por un método sistemático de los

grupos seleccionados para obtener una muestra. Bajo este método, aunque no

todos los grupos son muestreados, cada grupo tiene una igual probabilidad de ser

seleccionado. Por lo tanto la muestra es aleatoria. (Calero, 1978: 514)


DISCUSIÓN

La estadística a pesar de ser una ciencia formal puede presentar errores a la hora de

establecer muestreos, pues aunque en muchos casos no haya forma de hacer un estudio

completo de la población, la muestra puede resultar no muy exacta y alterar los

resultados de la investigación, por eso muchos investigadores realizan más de una

muestra más la implementación de un margen de error estadístico muestral para

compensar las posibles diferencias.

Cabe mencionar también que para que el muestreo sea válido y se pueda realizar un

estudio adecuado (que consienta no solo hacer estimaciones de la población sino estimar

también los márgenes de error correspondientes a dichas estimaciones), debe cumplir

ciertos requisitos. Nunca podremos estar enteramente seguros de que el resultado sea

una muestra representativa, pero sí podemos actuar de manera que esta condición se

alcance con una probabilidad alta.

Además la distribución muestral es muy común en las investigaciones con poblaciones

grandes, es decir, se crean un conjunto de muestras para hacer más exacta la inferencia

estadística y no incurrir en errores.

No obstante, una población puede múltiples sectores, grupos o divisiones diferentes unas

de otras, por la cual, incluso con una distribución muestral, es muy probable que existan

errores. Por lo cual lo más apropiado si se va a realizar una muestra estadística es no

lanzarse a sacar implicaciones de tipo causal tan pronto se tiene noticia de sus resultados.


CONCLUSIONES

El muestreo Estadístico resulta provechoso para implementarlo en la elaboración de un

estudio, debido a que mediante este se pueden obtener probabilidades bajas o altas a

través de determinados beneficios que estas técnicas ofrecen. En los diferentes tipos de

muestreo existen no probabilística en los cuales se deben establecer diferencia en el

momento de realizar nuestras investigaciones por tanto que en el no probabilística no

toda la población forma parte de la muestra y en el probabilística todos los individuos

tienen probabilidad positiva de formar parte de la muestra.

El muestreo es sencillamente el procedimiento que se emplea a extraer una pequilla parte

de una población dentro de un universo a esta se le llama espacio muestral dentro de un

universo.

El muestreo estadístico es un procedimiento por el que se ingresan los valores verdaderos

de una población a través de la experiencia obtenida con una muestra

El muestreo como herramienta de la investigación científica arroja resultados que se

pueden utilizar para concluir un determinado estudio X de población, al igual las técnicas

selectivas que se requieren para dicho estudio de acuerdo a lo que se va a evaluar.

El muestreo permite una reducción considerable de los costos materiales del estudio, una

mayor rapidez en la obtención de la información y el logro de resultados con máxima

calidad.


FUENTES CONSULTADAS

1. COCHRAN, William (1985), Técnicas de Muestreo. Compañía Editorial Continental,

S.A. México.

2. DOWNIE, M. (1973), Métodos Estadísticos Aplicados. Harper & Row Publishers.INC.

México.

3. LEWIS, Alvin (1988), Bioestadística. Compañía Editorial Continental, S.A. México.

S/F.

4. NETER y Otros (1992), Fundamentos de Estadística para Negocios y Economía.

Compañía Editorial Continental, S.A. México. S/F.

5. CALERO, Vinelo (1978), Técnicas de Muestreo / Arístides Calero Vinelo.- La Habana:

Editorial. Pueblo y Educación - 514p.

6. Sánchez Álvarez, Rafael (1989), Estadística Elemental 7 Rafael Sánchez Älvares y

José A. Torres Delgado. La Habana: Ed. Pueblo y Educación, 1989.- 326p.

7. Taro, Yamane. Elementary Sampling Theory / Yamane Taro (1989), La Habana:

Editorial Pueblo y Educación.- 405p.

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