3.1. Teoria y calculo del muestreofinal(1).pptx

TEORÍA DEL MUESTREO
ING. KARLA CANTUÑA FLORES, MTR

INTRODUCCIÓN
• Población: Colección de elementos acerca de los cuales se desea hacer
inferencia.
• Unidades de muestreo: Son elementos o colecciones de elementos de la
población con posibilidades de entregar información.
• Marco Muestral: Es una lista de unidades muestrales.
• Muestra: Es una colección de elementos seleccionados de un marco muestral.
• Diseño Muestral: Método de selección de la muestra.

DEFINICIÓN DE MUESTREO
• El muestreo es el proceso de seleccionar un conjunto de
individuos de una población con el fin de estudiarlos y
poder caracterizar el total de la población.
• Por ejemplo, se requiere saber qué porcentaje de los
habitantes de una ciudad consumen alcohol en su vida
cotidiana. Por lo que para conocer este dato es estudiar
a toda la población pero esto sería muy difícil de hacer
puesto que el número de habitantes en una ciudad es
muy elevado, por esta razón se elige a una muestra (por
ejemplo 800 personas) de la población con el fin de
poder conocer dicho porcentaje buscado. La forma en
que se seleccionó a la población se le denomina
muestreo.
1,2

MUESTREO: CAMPOS APLICADOS
• 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: Muestras de los productos de una línea de ensamble sirve para controlar la calidad.
• Medicina: 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.

TIPOS DE MUESTREO
Probabilísticos
Aleatorio simple
Estratificado
Sistemático
Por Conglomerado
No probabilísticos
Por cuotas
Por conveniencia
Bola de nieve
Casual
Discrecional

MUESTREO PROBABILÍSTICO
• El muestreo probabilístico (o muestreo aleatorio)
es la técnica de elección de la muestra en la
que los individuos son elegidos aleatoriamente y
todos tienen probabilidad positiva de formar
parte de ella.
• Por consiguiente es un tipo de muestreo que es
más recomendable para las investigaciones,
debido a que es más eficiente, preciso y nos
aseguran la representatividad de la muestra
extraída, además el investigador debe
garantizar que cada individuo de la población
posea las mismas oportunidades.
• Se debe tener disponible un listado completo de
todos los elementos de la población, a esto se le
llama Marco de Muestreo.
2

3
• Consiste en extraer todos los individuos al azar de una lista (marco de la encuesta). En la práctica,
a menos que se trate de poblaciones pequeñas o de estructura muy simple, es difícil de llevar a
cabo de forma eficaz.
• Por ejemplo, se pretende determinar la prevalencia de Maedi en una explotación de 250 ovejas:
para ello se deben examinar 61 animales (se supone una prevalencia del 30% y se desea una
precisión del 10% para un nivel de confianza del 95%): se obtienen 61 números entre el 1 y el 250
de una tabla de números aleatorios y se escogen los animales correspondientes (en función del
número de total o según el orden por el que se hacen pasar por una manga).
MUESTREO ALEATORIO SIMPLE

2
Características
Todos los individuos tienen la
misma probabilidad de ser
seleccionados.
Las observaciones se
realizan con
reemplazamiento, de forma
que la población es igual en
todas las extracciones. En el
caso de que se renuncie,
por azar, a volver a
seleccionar en la muestra al
mismo individuo, estaremos
en el caso de método
aleatorio sin
reemplazamiento.
Cuando se elije una muestra
de n individuos de una
población de N sujetos.
Cada elemento tiene
probabilidad n/N de ser
elegido en la muestra.

1
Ventajas y desventajas
-Gran facilidad para armar la muestra
de estudio
-Se seleccionan a los elementos de la
población de una manera equitativa
puesto que todos elementos tienen la
misma probabilidad de selección
-Cada selección de elemento es
independiente de otras selecciones.
-Los procedimientos estadísticos
requeridos para analizar los datos y
calcular los errores son más fáciles que
los requeridos en otros procedimientos
de muestreo probabilístico.
-Calculo rápido de medias y varianzas.
-La necesidad de siempre contar con
una lista de todos los elementos de la
población, en caso de que este
método se aplique a una población
que es muy grande sería muy tardado
en realizar dicha lista, al igual que
mantenerla actualizada en todo
momento.
-No se aplica a una población grande.

Ejemplos
Pasos:
• Determinar el tamaño de la muestra.
• Numerar los individuos de 1 a n.
• Tirar unidades al azar (probabilidad igual).
Ejemplo:
La cobertura de la vacuna anti- sarampión entre 1200 niños de una escuela X:
• Muestra = 60
• Hacer una lista de todos los niños.
• Numerarlos de 1 a 1200.
• Selección aleatoria de 60 números.

2
Ejemplos: Sacar bolas de un bombo
• Los individuos de la población se numeran del
1 al N. Extraemos n bolas del bombo y la
muestra serán los individuos seleccionados.
• La muestra obtenida es una tal que todos los
elementos tienen la misma probabilidad de ser
seleccionados.

2
¿Cuándo utilizarlo?
• El método de muestreo aleatorio simple debe utilizarse cuando los individuos de la población son
homogéneos respecto a las características a estudiar (es decir, a priori no sabemos si los
resultados van a ser muy diferentes por causa de otras variables).
• Es poco recomendado cuando la población es muy grande y heterogénea (los individuos
presentan características dispares).
• Los individuos pueden ser seleccionados por cualquier proceso probabilístico que otorgue a todos
los elementos la misma probabilidad de ser elegidos.
• Números aleatorios: Uno de los métodos más comunes de seleccionar una muestra aleatoria es
mediante números aleatorios.
• Como en el método anterior, numeramos todos los individuos del 1 al N.
• Generar un número aleatorio entre 0 y 1, multiplicarlo por N y redondearlo siempre al alza.
• El número aleatorio generado indica el elemento que se seleccionará.
• Repetimos este proceso hasta que tengamos la muestra aleatoria de n individuos. Durante este
proceso, cuando algún elemento se repite, se desestima y se vuelve a generar otro número
aleatorio.

Tipos de muestreo aleatorio simple
 Muestreo con reemplazo: Permite una mayor variabilidad en las muestras y
puede ser útil cuando se desea calcular estimaciones de error o varianza.
Cada unidad tiene la misma probabilidad de ser seleccionada en cada
etapa, incluso si ya ha sido seleccionada antes. Sin embargo, si la población
es grande y la muestra es pequeña en relación, es posible que no se observe
mucha diferencia entre el muestreo con o sin reemplazo.
 Muestreo sin reemplazo: Se utiliza cuando no se desea seleccionar la misma
unidad más de una vez en la muestra. Esto puede ser importante si se busca
una muestra representativa y se quiere evitar la duplicación de datos.
Además, el muestreo sin reemplazo puede resultar en una mayor eficiencia
en términos de precisión, ya que no se desperdicia la información
proporcionada por las unidades previamente seleccionadas.

Fórmula de muestreo aleatorio simple
Tipo de Variable Tipo de población
Variable cualitativa: son
aquellas variables no numéricas
de una población. Es decir, se
trata de características,
comportamientos u opiniones,
las cuales no se pueden
contabilizar en una cifra.
•Población finita: es aquella
población cuyos elementos son
contables, pues se trata de
cantidades concretas y
estimables.
Variable cuantitativa: se trata
de las variables numéricas de
una población, las cuales son
medibles.
•Población infinita: se refiere a
la población cuya cantidad de
elementos es infinita, y por lo
tanto, no se puede abarcar en su
totalidad en una investigación.

Fórmulas
https://excelparatodos.com/muestreo-aleatorio-simple/

2
• Los individuos de toda la población se dividen en grupos o estratos. Cada
elemento pertenece a un único estrato. La variable elegida para formar los
estratos no debe permitir que un individuo o elemento de la población
pertenezca a más de uno de ellos.
• En el muestreo aleatorio estratificado los elementos de la población se dividen en
subgrupos o en estratos, en el cual cada elemento solo puede pertenecer a un
solo estrato. Es decir cada elemento será agrupado en estrados respeto a una
característica, por ejemplo, el sexo, la edad, la profesión, el estado civil, etc.
MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO

• La muestra se elige escogiendo en cada estrato un número representativo de individuos. El
tamaño de la muestra se fijará mediante uno de los tipos de muestreo disponible. La elección de
los elementos en cada estrato se realiza mediante algún método de muestreo aleatorio simple o
muestreo sistemático.
• Por ejemplo, si existen k estratos de tamaños N1, N2,…, Nk, de forma que:
• En cada estrato se toman n1, n2,…, nk elementos para la muestra, de manera que se toman en
total n individuos, es decir:
2

• Elección simple (o uniforme) o afijación uniforme: se toman de la muestra el mismo número
de sujetos para cada uno de los k estratos. De cada estrato se seleccionarían n/k individuos.
• Este criterio no es recomendable cuando los estratos tienen un número de individuos
significativamente diferente.
• Por ejemplo, en una muestra de 900 individuos dividida en tres estratos, cada uno de ellos
tendría 900/3 = 300 elementos.
Número de sujetos por estrato
o afijación de la muestra
El número de individuos que se eligen de cada estrato se
puede decidir mediante diversos criterios:
2

• Elección proporcional al tamaño del estrato o afijación proporcional: el tamaño de la muestra en
cada grupo es proporcional a los elementos de dicho grupo. En cada estrato se tomarán
elementos, calculados mediante la fórmula:
2

• Elección proporcional al tamaño del estrato: Por
ejemplo, se está haciendo un estudio sobre la toma de
pastillas para dormir en una ciudad de 50.000
habitantes. La variable edad se considera adecuada
para obtener resultados en esta investigación. Se
incluyen solamente los mayores de 40 años en el
estudio. Se distribuyen en tres grupos o estratos,
resultando una agrupación, según el censo:
Por el procedimiento de muestreo elegido obtenemos
una muestra de 750 sujetos. Para asignar el número de
componentes a los tres estratos de edad, aplicaremos la
fórmula anterior:
2

• Elección proporcional al tamaño del estrato: Donde n / N es una constante llamada razón de
muestreo, que en este caso es de 0,015. Resulta una distribución muestral por estratos tal que
así:
2

• Elección proporcional a la variabilidad del estrato: si se conoce la variabilidad de la característica
o variable que estamos tomando en cuenta en cada estrato, se toman los sujetos
proporcionalmente a la variabilidad en cada grupo. En los grupos donde la varianza sea mayor,
se toman, por tanto, más sujetos.
2

Ejemplo
http://matematicas.unex.es/~inmatorres/teaching/muestreo/assets/cap_4.pdf
Pág. 12

1
Ventajas y desventajas del muestreo aleatorio
estratificado
-Es recomendable utilizar esta técnica
de muestreo cuando se tiene
conocimiento a priori de la población.
-Se obtiene estimaciones más precisas.
-El objetivo de este tipo de muestreo
es asegurarse de que cada estrato de
interés se encuentre representado
apropiadamente en cada muestra.
-Si los estratos suelen ser homogéneos
internamente y heterogéneos entre sí,
al momento de utilizar esta técnica de
muestreo reducirá el error muestral.
Es necesario contar con un marco que
tenga información auxiliar Suele ser
difícil de formar cada uno de los
estratos.

• Se utiliza el método de muestreo estratificado cuando los elementos se dividen en
estratos según la variable o variables que se está estudiando.
• Por ejemplo, en una encuesta para las elecciones en EEUU y se sabe que el
candidato demócrata tiene mayor influencia en las mujeres que el candidato
republicano. La muestra de la encuesta debería estratificarse en hombres y
mujeres, puesto que sabemos que la variable género influye en la votación.
• Se utiliza el muestreo estratificado cuando los grupos o estratos son muy
homogéneos internamente y diferentes entre ellos. Si los grupos, internamente son
muy heterogéneos y no existen muchas diferencias entre ellos, es recomendable
utilizar el muestreo por conglomerados.
• El muestreo estratificado tiene una precisión mayor que el muestreo aleatorio
simple.
• El muestreo estratificado es más costoso y requiere más tiempo, tanto para el
conocimiento de los estratos como para la definición de las variables.
2

Ejercicio muestreo estratificado

• El método de muestreo sistemático se utiliza en muestras ordenadas del 1 al N. Consiste en lo
siguiente:
o Si tenemos una población de N individuos ordenados del 1 al N y se quiere seleccionar una
muestra de tamaño n.
o Sea k el entero más próximo a N/n.
o Escogemos al azar un número i entre 1 y k (utilizando los números aleatorios-sacar una bola
de un bombo).
o La muestra será el elemento i y los elementos i+k, i+2k, etc.. Es decir, el elemento k y los
elementos a intervalos fijos k hasta conseguir los n sujetos:
MUESTREO ALEATORIO SISTEMÁTICO
2

1
Ventajas y desventajas
-Se recomienda cuando la población
en muy numerosa
-Amplifica la muestra a toda la
población
-No presenta problemas de cálculo
algebraico
-Este tipo de muestreo requiere menos
tiempo al igual que es de bajo costo
-Presenta casos en los que se dan
periodicidades en la población ya que
al elegir a los miembros de la muestra
con una periodicidad constante
podemos introducir una
homogeneidad que no se da en la
población.
-No existe una independencia de los
elementos en distintas zonas, puesto
que los elementos seleccionados en
cada zona dependen de la
seleccionada en la primera zona.
-Únicamente existe una selección
aleatoria que es para el primer
elemento de la muestra.

Ejemplos
Suponemos que queremos saber la opinión sobre un profesor de una clase de 60 personas. Dichas
personas están ordenadas por orden alfabético en la lista de alumnos de clase. Para realizar la
encuesta, seleccionamos a 12 personas. Por lo tanto, N=60 y n=12. El intervalo fijo entre sujetos es:
MUESTREO ALEATORIO SISTEMÁTICO
Donde K es el intervalo sistemático.
Ahora elegimos al azar un número entre 1 y k=5. Suponemos que nos sale i=2. La muestra resultado mediante
el muestreo sistemático será:
2

Ejercicio
 Supongamos que queremos realizar una encuesta sobre la satisfacción de los clientes en un
centro comercial que tiene 500 tiendas. Queremos seleccionar una muestra aleatoria sistemática
de 50 tiendas para llevar a cabo la encuesta.
 Paso 1: Determinar el tamaño de la muestra: En este caso, queremos seleccionar 50 tiendas
como muestra.
 Paso 2: Calcular el intervalo sistemático: Para obtener el intervalo sistemático, dividimos el
tamaño de la población total (500 tiendas) entre el tamaño de la muestra deseado (50 tiendas):
 Intervalo sistemático = Población total / Tamaño de la muestra
 Intervalo sistemático = 500 / 50 Intervalo sistemático = 10
 Paso 3: Seleccionar el primer elemento de la muestra: Seleccionamos aleatoriamente un número
entre 1 y 10 como punto de partida. Supongamos que elegimos el número 4.
 Paso 4: Seleccionar los elementos restantes de la muestra: A partir del número seleccionado en
el paso anterior (4), agregamos el intervalo sistemático (10) para seleccionar los elementos
restantes de la muestra. Es decir, seleccionamos las tiendas número 4, 14, 24, 34, 44, ..., 494.
 Paso 5: Realizar la encuesta en las tiendas seleccionadas: Una vez que hemos identificado las 50
tiendas mediante el muestreo aleatorio sistemático, procedemos a realizar la encuesta en cada
una de ellas, recopilando la información necesaria sobre la satisfacción de los clientes.

• El método de muestreo por conglomerados se utiliza
cuando la población está agrupada en
conglomerados naturales.
• Si los conglomerados son muestra significativa de la
variable que se está estudiando, se puede
seleccionar algunos conglomerados al azar (todos los
conglomerados deben tener las mismas
probabilidades de ser seleccionados) y utilizarlos en
representación de la población.
• Una vez seleccionados los conglomerados, el estudio
se simplifica puesto que hay menos individuos en el
análisis. El investigador debe elegir si estudiar a todos
los sujetos de los conglomerados seleccionados o
seleccionar una muestra mediante el método de
muestreo aleatorio simple o muestreo sistemático.
MUESTREO POR CONGLOMERADOS
2

• Si queremos hacer un estudio en un país,
podemos dividir el país en conglomerados como
las comunidades, provincias, ciudades, etc.
• Por ejemplo, si el Ministerio de Sanidad quiere
hacer en su país para ver si un tratamiento
ayuda a prevenir el cáncer de colon. Si en los
datos históricos se observa que la incidencia y
comportamiento del cáncer es parecido en
todas las comunidades, podríamos dividir el país
en comunidades y seleccionar algunas.
Mediante el muestreo por conglomerados se
reducen notablemente los individuos a estudiar,
lo que implica reducir los costes económicos.
MUESTREO POR CONGLOMERADOS
• Se utiliza el muestreo por conglomerados
cuando los grupos son muy hetereogéneos y no
existen muchas diferencias entre
conglomerados. Se utiliza el muestreo
estratificado cuando los grupos o estratos son
muy homogéneos internamente y diferentes
entre ellos.
• El inconveniente de este método es que se
puede suponer una heterogeneidad que no
existe.
• Por ejemplo, si se realiza una encuesta de
opinión en diferentes comunidades por las
reformas en educación realizadas por el
gobierno en el último mes. Se podría deducir
que no existirá diferencias significativas en la
opinión de las diferentes regiones, pero resulta
que en las comunidades más ricas pueden tener
una opinión muy diferente a las pobres.
Ejemplo: conglomerado
geográfico
2

Ejemplo
 Supongamos que queremos realizar una encuesta en una ciudad que tiene 10
barrios, y nuestro objetivo es obtener información sobre la satisfacción de los
residentes con los servicios municipales. En lugar de encuestar a todos los
residentes de la ciudad, vamos a utilizar el muestreo por conglomerados.
 Paso 1: Identificar los conglomerados: En este caso, los conglomerados son los
barrios de la ciudad. Tenemos 10 barrios en total.
 Paso 2: Seleccionar los conglomerados: Vamos a seleccionar aleatoriamente 3
barrios de la ciudad como conglomerados de muestra. Supongamos que
seleccionamos los barrios 3, 6 y 9.
 Paso 3: Determinar el tamaño de muestra dentro de cada conglomerado: Ahora,
necesitamos decidir cuántos residentes encuestaremos dentro de cada uno de los
barrios seleccionados como conglomerados. Digamos que decidimos encuestar a
50 residentes en cada barrio seleccionado.

Ejemplo
Paso 4: Realizar la encuesta dentro de cada conglomerado:
Una vez que tenemos los barrios seleccionados y el tamaño
de muestra en cada uno, procedemos a realizar la encuesta
en los 3 barrios seleccionados. Seleccionamos aleatoriamente
50 residentes dentro de cada barrio y les realizamos las
preguntas sobre la satisfacción con los servicios municipales.
Paso 5: Analizar los resultados: Finalmente, recopilamos los
datos obtenidos en cada barrio y realizamos el análisis
estadístico para obtener conclusiones sobre la satisfacción de
los residentes con los servicios municipales en la ciudad en
general.

MUESTREO NO PROBABILÍSTICO
1
El muestreo no probabilístico (o
muestreo no aleatorio) es la
técnica de muestreo donde los
elementos son elegidos a juicio
del investigador. No se conoce la
probabilidad con la que se
puede seleccionar a cada
individuo.
El muestreo no probabilístico se
utiliza cuando es imposible o muy
difícil obtener la muestra por
métodos de muestreo
probabilístico.

MUESTREO POR CUOTAS
2
Es una técnica de muestreo no
probabilístico en donde la
muestra seleccionada tiene la
misma proporción de individuos
que toda la población.
Se denominan estratos, subgrupos
o cuotas de la población a las
fracciones o segmentos de la
muestra con características
relevantes.

Si tenemos una población de N individuos y queremos elegir una muestra de n sujetos, se toma los
individuos para la muestra mediante el siguiente proceso:
1. La población se divide en k estratos o grupos, tales como la edad, sexo, nivel educativo, etc.
Supongamos que los estratos tienen N1, N2,…, Nk elementos, tales que:
2. El investigador elige las cuotas (número de sujetos) n1, n2,…, nk que se van a tomar de cada
grupo, siendo su suma el total de elementos n de la muestra:
• Las cuotas se pueden decidir a criterio lógico del investigador o mediante criterios adaptados a la
muestra.
MUESTREO POR CUOTAS
2

MUESTREO POR CUOTAS: EJEMPLO
Enunciado: Supongamos que queremos realizar una encuesta sobre el nivel de satisfacción de los
usuarios de una plataforma de streaming de películas y series en una ciudad pequeña. Queremos
asegurarnos de que la muestra sea representativa en cuanto a género y edad, y deseamos
entrevistar a 100 personas en total.
Proceso:
1) Definir las cuotas: Vamos a establecer cuotas para el género y la edad. Por ejemplo, queremos
entrevistar a un 50% de hombres y un 50% de mujeres. También queremos dividir las edades en
cuatro grupos: 18-25 años, 26-35 años, 36-50 años y más de 50 años, con un 25% de la muestra
en cada grupo.
2) Tamaño de cuotas.
Cuota hombres 50% de 100 = 50 personas
Cuota mujeres 50% de 100 = 50 personas
Cuota grupo de edad 25% de 100 = 25 personas

MUESTREO POR CUOTAS: EJEMPLO
2) Selección de participantes:
• Para seleccionar a los participantes, podemos acudir a lugares públicos de la ciudad,
como parques o centros comerciales.
• Comenzamos reclutando a las personas que cumplen con las cuotas establecidas.
Por ejemplo, si ya hemos alcanzado las 50 personas de género masculino, solo
reclutaremos mujeres hasta completar las 50 personas de género femenino. Luego,
nos aseguramos de que en cada grupo de edad, tengamos 25 personas
entrevistadas.

MUESTREO POR CONVENIENCIA
2
Es un método que consiste en
seleccionar a los individuos que
convienen al investigador para
la muestra.
Esta conveniencia se produce
porque al investigador le
resulta más sencillo examinar a
estos sujetos, ya sea por
proximidad geográfica, por ser
sus amigos, etc.

MUESTREO POR CONVENIENCIA:
EJEMPLO
Enunciado: Supongamos que deseamos investigar los hábitos de ejercicio físico en una
universidad. En lugar de llevar a cabo un muestreo aleatorio o estratificado para
seleccionar a los estudiantes para la encuesta, optamos por un muestreo por
conveniencia debido a limitaciones de tiempo y recursos.
Paso 1: Seleccionar el lugar de muestreo. En lugar de seleccionar aleatoriamente a los
estudiantes de la universidad, elegimos el gimnasio del campus como lugar de muestreo
por conveniencia.
Paso 2: Reclutamiento de participantes. En el gimnasio, abordamos a los estudiantes que
se encuentran ejercitándose y les pedimos su colaboración en la encuesta sobre
hábitos de ejercicio.
Es posible que también entrevistemos a algunos estudiantes que estén cerca del
gimnasio, como en la cafetería o biblioteca, si son convenientes para nosotros.

MUESTREO DE BOLA DE NIEVE O POR
REFERIDOS
2
El muestreo se realiza
sobre poblaciones en
las que no se conoce a
sus individuos o es muy
difícil acceder a ellos.
Se denomina bola de
nieve porque cada
sujeto estudiado
propone a otros,
produciendo un efecto
acumulativo parecido
al de la bola de nieve.
El muestreo de bola de nieve consiste en dos pasos:
• Identificar sujetos potenciales en la población: A menudo, sólo uno o dos sujetos pueden ser
encontrados inicialmente.
• Pedir a esos sujetos que recluten a otras personas: Los participantes deben ser conscientes de que no
tienen que proporcionar ningún otro nombre.

MUESTREO DE BOLA DE NIEVE: TIPOS
Lineal: Se refiere solo a otra
persona.
Exponencial no discriminatorio:
Ofrece múltiples referencias y
cada referencia proporciona
un poco más, hasta que se
alcanza el tamaño de muestra
requerido.
Exponencial discriminatorio: Se
refiere a varias personas, pero
sólo se elige una como
integrante de la muestra.

MUESTREO DE BOLA DE NIEVE:
EJEMPLO
Enunciado: Supongamos que estamos interesados en investigar la opinión de los usuarios de una
aplicación de redes sociales sobre una nueva función implementada en la plataforma. Sin
embargo, no tenemos acceso directo a una lista de usuarios y no sabemos cómo contactarlos.
Decidimos utilizar el muestreo de bola de nieve para obtener una muestra de usuarios para
nuestra encuesta.
Proceso:
1) Paso 1: Seleccionar a los participantes iniciales. Para comenzar, identificamos a algunos
usuarios de la aplicación que conocemos personalmente o que tenemos acceso para
contactar. Estos serán nuestros participantes iniciales.
2) Paso 2. Pedir referencias. Al final de la entrevista, solicitamos a los participantes iniciales que nos
proporcionen los nombres o contactos de otros usuarios de la aplicación que conozcan y que
puedan estar interesados en participar en la encuesta.
3) Paso 3. Contactar a nuevos participantes. Utilizando las referencias proporcionadas,
contactamos a los nuevos usuarios que cumplan con nuestros criterios de muestra y los
invitamos a participar en la encuesta.

MUESTREO DE BOLA DE NIEVE:
EJEMPLOS
2
1. Personas con enfermedades raras: Un investigador decide realizar una investigación
cuya muestra la conforman individuos con una rara enfermedad. De esta manera, al
encontrar un individuo con dichas características, el investigador le pide ayuda para
encontrar otras personas con estas condiciones para conformar la muestra.
2. Personas sin hogar: Se debería encontrar personas sin hogar para que recluten a otros
que tampoco lo tienen o bien contar con un individuo que pueda conocer alguno.
3. Ex convictos: En el caso de contar con un ex convicto o alguien que conozca a
alguno, sería más fácil poder utilizar la bola de nieve para captar más dentro de lo
posible.

MUESTREO CASUAL O
ACCIDENTAL
2
Este tipo de muestreo se realiza
cuando se eligen a los individuos
se de manera casual, sin ningún
juicio previo.
Las personas que realizan el
estudio eligen un lugar o un medio,
y desde ahí realizan el estudio a los
individuos de la población que
accidentalmente se encuentren a
su disposición.

MUESTREO CASUAL: EJEMPLOS
2
Supongamos que queremos realizar una encuesta sobre las preferencias de música en una
escuela secundaria y no tenemos una lista de todos los estudiantes. Utilizaremos el muestreo
casual para seleccionar nuestra muestra
Paso 1: Preparar la lista de elementos. Antes de empezar, creamos una lista de todos los estudiantes
matriculados en la escuela secundaria. Si la escuela es pequeña, podemos conocer a todos los
estudiantes personalmente. Si la escuela es grande, podríamos obtener una lista de nombres de las
clases o algún registro.
Paso 2: Seleccionar la muestra. Para llevar a cabo el muestreo casual, utilizamos un método simple
de selección al azar. Por ejemplo, podríamos numerar a todos los estudiantes de la lista y luego
utilizar un generador de números aleatorios para seleccionar un número al azar.
Supongamos que seleccionamos el número 25 al azar.
Paso 3: Entrevistar a los participantes. Una vez que tenemos el número aleatorio (25), vamos a la lista
y seleccionamos al estudiante número 25 en la lista. Esa persona será nuestro primer participante en
la muestra. Luego, podemos repetir el proceso seleccionando otro número al azar para obtener el
segundo participante de la muestra.

MUESTREO DISCRECIONAL O POR
JUICIO
2
Es un tipo de muestreo en el que el
investigador selecciona una muestra
basándose en su conocimiento
sobre el tema y juicio del
investigador.
El investigador selecciona a los
individuos a través de su criterio
profesional. Puede basarse en la
experiencia de otros estudios
anteriores o en su conocimiento
sobre la población.

MUESTREO EJEMPLOS
2
Supongamos que deseamos investigar el nivel de satisfacción de los empleados en una
empresa. No tenemos los recursos para encuestar a todos los empleados, así que
decidimos realizar un muestreo discrecional para seleccionar una muestra de empleados
para nuestra encuesta.
Paso 1: Conocer la población objetivo. Antes de empezar, identificamos la población
objetivo que queremos estudiar: todos los empleados de la empresa.
Paso 2: Seleccionar la muestra. Utilizando nuestro juicio y conocimiento de la empresa,
seleccionamos un grupo de empleados que consideramos que representará
adecuadamente la diversidad de la población y diferentes áreas o departamentos de la
empresa. Por ejemplo, podríamos elegir empleados de diferentes niveles jerárquicos,
diferentes departamentos y diferentes antigüedades en la empresa.

BIBLIOGRAFÍA
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https://www.gestiopolis.com/wp-content/uploads/2017/02/muestreo-probabilistico-no-probabilistico
-guadalupe.pdf
2. B. Requena Serra, “Muestreo,” 2014.
https://www.universoformulas.com/estadistica/inferencia/muestreo/.
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encuesta)/TiposMuestreo1.pdf

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