Corte 1 Taller de Investigación N1 Seguimiento1

Corte 1: Taller de investigación N°1- Seguimiento1
 Investigar que una es una población, muestras y tipos de muestreo. (Desde

la perspectiva estadística)
 Realizar 1 ejemplos de cada uno de los tipos de muestreo.
 Identificar las diferencias entre estadística descriptiva y la inferencial.
¿QUÉ ES POBLACIÓN?
La población estadística, también conocida como universo, es el conjunto o
la totalidad de elementos que se van a estudiar.
Los elementos de una población lo conforman cada uno de los individuos asociados,
debido a que comparten alguna característica en común.
La población estadística puede ser un conjunto de personas, lugares o cosas reales.
Por ejemplo, los adolescentes de un pueblo o los usos posibles del azúcar en
recetas de cocina.
Al ser muy complicado realizar un estudio con todos los elementos que conforman
una población, sobre todo si es considerada una población infinita, se toma una
muestra representativa de la misma para realizar los estudios.
¿QUÉ ES MUESTRA?
La muestra es una parte representativa de una población donde sus elementos
comparten características comunes o similares.
Se utiliza para estudiar a la población de una forma más factible, debido a que se
puede contabilizar fácilmente. Cuando se va a realizar algún estudio sobre el
comportamiento, propiedades o gustos del total de una población específica, se
suelen extraer muestras.
Estos estudios que se realizan a las muestras sirven para crear normas o directrices
que permitirán tomar acciones o simplemente conocer más a la población
estudiada.
El muestreo es una herramienta de investigación que, al ser utilizada
adecuadamente, permite obtener conclusiones específicas y evitar resultados
sesgados.
Las principales ventajas de usar las muestras es la reducción de costos, pues
disminuye los elementos a estudiar y se puede realizar en menor tiempo.
Los factores más importantes a la hora de hacer un muestreo son
la representatividad, para que los elementos posean cualidades comunes según sea
el propósito, y la aleatoriedad al momento de seleccionar los elementos para
evitar una muestra viciada.
TIPOS DE MUESTREO Y EJEMPLOS
Existen diferentes tipos de técnicas para conformar una muestra.
MUESTREO ALEATORIO
Es una técnica que ofrece la misma posibilidad a los elementos de ser

seleccionados, por ser tomados al azar. Los tipos de muestreo aleatorio son:
 Muestreo aleatorio simple: los elementos se eligen de una lista al azar. Funciona
más eficazmente cuando el universo es reducido y homogéneo. Ejemplo:
Una consultora que realiza auditorías sobre diversas organizaciones decide realizar
una investigación en una empresa que posee 500 empleados.
Para realizar dicho estudio, necesita realizar una muestra estadística de 50
personas (10%), el método que selecciona el investigador para realizarla es el de
muestreo aleatorio simple, por lo tanto, los paso a seguir por el investigador son
los siguientes:
 Enlistar con número a los 500 empleados de la organización.
 Elije 50 números al azar.
 Los 50 números que correspondan a un empleado serán los individuos que
conformen la muestra.
De esta forma queda conformada la muestra para poder realizar la investigación,
de tal manera que todos los empleados de la organización tuvieron las mismas
posibilidades de ser seleccionados para conformar dicha muestra.
 Muestreo sistemático: el primer elemento se elige al azar y luego se escogen a

intervalos constantes los elementos restantes. Ejemplo:
En el caso de que se tenga una población de unos 1000 individuos y se necesita
obtener una muestra de 100 de ellos. Para ello se debe dividir en primer lugar el
total de la población en 100 fragmentos aleatorios de 10 individuos. Luego se debe
seleccionar un número al azar entre el número 1 y 10.
Supongamos que dicho número al azar sea el número 6, eso quiere decir a que
partir de este individuo de la población se definirá la muestra. A partir del
individuo número 6 se irá completando a partir de intervalos de 10, es decir: 6,
16, 26, 36, 46 hasta el 996.
De esta manera queda conformada la muestra de 100 individuos a través del
método del muestreo sistemático.
 Muestreo estratificado: se realiza dividiendo a la población en partes o estratos
que respondan a características establecidas y luego se eligen aleatoriamente los
individuos que se van a estudiar. Ejemplo:
Se desea realizar una investigación sobre la cantidad de personas que consumen
bebidas alcohólicas en la República Argentina. El investigador a cargo supone que
utilizar el muestreo estratificado y dividir la población en diferentes grupos según
la edad es una buena manera de realizar la muestra para dicha investigación.
Por lo que decide dividir la población de 45 millones de personas en los diferentes
grupos (estratos):
 Personas menores a 18 años: 20 millones
 Personas mayores a 18 y menores a 35 años: 15 millones
 Personas mayores a 35 años: 10 millones
A partir de esta subdivisión de la población, decide realizar la muestra obteniendo
de manera proporcional 10000 personas:
Estrato Individuos Porcentaje Muestra
1 20 mm 44,4% 4450
2 15 mm 33,3% 3330
3 10 mm 22,2% 2220
De esta manera queda conformada la muestra estadística de 10000 personas con
la que puede realizar la investigación surgida a partir de 3 diferentes estratos de
la muestra estratificada.
 Muestreo por conglomerado: la población se divide en grupos heterogéneos y

éstos a su vez se subdividen en grupos homogéneos con características comunes
para ser estudiados de acuerdo a lo requerido por el investigador. Ejemplo:
Un investigador decide explorar el rendimiento de los estudiantes de posgrado que

se especializa en matemáticas en Colombia.
El investigador puede crear muestras de estudiantes pertenecientes a diferentes
universidades para formar agrupaciones y puede bifurcar aún más a estas
universidades según el estado en el que se encuentren. Se tratará de un muestreo
de dos niveles en el que se pueden utilizar por supuesto otras técnicas de
agrupamiento como el muestreo aleatorio simple.
MUESTREO NO ALEATORIO O POR SELECCIÓN INTENCIONADA
Se elige con base en el manejo de información de los elementos a estudiar, por lo

que la representatividad de la muestra puede ser subjetiva. En este caso, se corre
el riesgo de que los resultados sean sesgados. Tipos de muestreo no aleatorio:
 Muestreo por cuotas: También denominado en ocasiones "accidental". Se
asienta generalmente sobre la base de un buen conocimiento de los estratos
de la población y/o de los individuos más "representativos" o "adecuados"
para los fines de la investigación. Mantiene, por tanto, semejanzas con el
muestreo aleatorio estratificado, pero no tiene el carácter de aleatoriedad
de aquél.
En este tipo de muestreo se fijan unas "cuotas" que consisten en un número

de individuos que reúnen unas determinadas condiciones, por ejemplo: 20
individuos de 25 a 40 años, de sexo femenino y residentes en Gijón. Una vez
determinada la cuota se eligen los primeros que se encuentren que cumplan
esas características. Este método se utiliza mucho en las encuestas de
opinión. Ejemplo:
Se decide realizar una investigación sobre aquellas personas con algún problema
de salud en una empresa. Esta posee 1000 empleados (población), por lo que el
investigador decide separarlos en estratos según su rango de edad, conformándose
los estratos de la siguiente manera:
Estrato Edad Cantidad Porcentaje
1 18 – 29 600 60%
2 30 – 59 300 30%
3 60 – 100 100 10%
Con los estratos ya segmentados, el investigador decide realizar una muestra
estadística de 100 personas para realizar su investigación, por lo que dicha muestra
deberá estar conformada de forma proporcional al total de la población.
Ante esto, el investigador decide agarrar 60 empleados entre 18 y 29 años (60%),
30 empleados de 30 a 59 años (30%) y 10 empleados de 60 a 100 años (10%). Dicho
criterio de selección de estos fue por su propia conveniencia, eligió a aquellos
empleados que más confianza y relación tenía el investigador.
De esta manera, queda conformada el muestreo por cuotas de 100 personas de
forma proporcional a la población. A partir de esta muestra, el investigador
realizará su investigación sobre los problemas de salud sobre los empleados de
dicha empresa.
 Muestreo de bola de nieve o en cadena: En este tipo de muestreo los

investigadores establecen contacto con sujetos determinados; a
continuación, estos consiguen a nuevos participantes para la muestra hasta
completarla. El muestreo de bola de nieve se usa generalmente cuando se
trabaja con poblaciones de difícil acceso, como en el caso de adictos a
sustancias o de miembros de culturas minoritarias. Ejemplo:
Un investigador quiere hacer un estudio sobre el comportamiento de los individuos
de una secta secreta. Empieza estudiando a tres integrantes de misma que conoce
y ellos le van presentando a otros sujetos para incluirlos en su estudio.
 Muestreo por conveniencia: El muestreo por conveniencia es un tipo

de muestreo no probabilístico que se aplica cuando la muestra estadística a
formar es seleccionada en el entorno próximo al investigador sin que medien
requisitos específicos. La idea es facilitar el trabajo de quien va a
desarrollar el estudio.
Como no se espera que la muestra sea representativa de la población, no se
aplica ningún proceso de selección para formarla. Por eso se privilegia la
disponibilidad de las personas y la facilidad para acceder a ellas. Incluso
suelen aceptarse a voluntarios que deseen colaborar con el estudio.
Ejemplo:
Un directivo decide conocer cuáles son las opiniones acerca de un profesor en un
aula, por lo que decide llamar a 5 alumnos al azar para realizarles una encuesta
sobre este, conformando su muestra estadística de una manera rápida y de fácil
alcance.
DIFERENCIAS ENTRE ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y LA INFERENCIAL

Lo que diferencia a la estadística descriptiva de la inferencial, en primer lugar, la
naturaleza de los datos.
Mientras que la estadística descriptiva sirve tanto para una población como para
una muestra (un subconjunto de esa población cuyos elementos son elegidos al
azar), la estadística inferencial trabaja con muestras a partir de las cuales intenta
extraer conclusiones sobre la población.
Esta práctica se conoce como inferir, y es importante recalcar la diferencia en la
naturaleza de los datos, ya que es un error muy común el de extraer conclusiones
de un conjunto cuyas conclusiones… son los mismos datos en sí.
Para explicar dicho error, conviene asimismo explicar la principal diferencia
teórica entre estadística descriptiva e inferencial. La descriptiva, al ser
únicamente una descripción de los datos, no asume que éstos tengan alguna
propiedad más allá de las que se pueden describir con los estadísticos ya
mencionados. En cambio, la inferencial asume que los datos se rigen bajo un
fenómeno aleatorio subyacente que es el que hace que tomen un valor u otro. Es
por esto por lo que los datos pasarían a denominarse variables aleatorias. Al existir
incertidumbre, se puede igualmente describir la población de la que sale esa
muestra, pero debemos entonces asumir un cierto error derivado de la naturaleza
probabilística de los datos.
BIBLIOGRAFÍA:
https://enciclopediaeconomica.com/
https://ebevidencia.com/archivos/3568

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 Investigar que una es una población, muestras y tipos de muestreo. (Desde

Existen diferentes tipos de técnicas para conformar una muestra.

Es una técnica que ofrece la misma posibilidad a los elementos de ser

 Muestreo sistemático: el primer elemento se elige al azar y luego se escogen a

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Un investigador decide explorar el rendimiento de los estudiantes de posgrado que

MUESTREO NO ALEATORIO O POR SELECCIÓN INTENCIONADA

Se elige con base en el manejo de información de los elementos a estudiar, por lo

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