Tipos de muestreos

TIPOS DE MUESTREO
Prof. Joan Fernando Chipia Lobo
@JoanFChipiaL

TIPOS DE
MUESTREO
NO
PROBABILÍSTICOS
PROBABILÍSTICOS

TIPOS DE MUESTREO
No probabilístico
A juicio
Por
conveniencia
Voluntariado
Probabilístico
Aleatorio Simple
Sistemático
Estratificado
Por
conglomerados

¿CÓMO ELEGIR EL MUESTREO
APROPIADO?
Se recomiendan muestreos no probabilísticos,
por limitaciones de recursos, tiempo, dinero y
trabajo, se debe estudiar un número de individuos
menor que el deseable y entonces la opinión del
experto se hace conveniente.
Los muestreos probabilísticos, en la literatura
se menciona que deberían utilizarse siempre que
sean posibles de realizar, sin embargo veamos
algunas excepciones:

EJEMPLOS DE SELECCIÓN DE
MUESTREO
Ejemplo. En ocasiones no se puede obtener una lista
completa de la población que se va a estudiar, siendo
por lo tanto imposible aplicar el azar. En dicho caso, la
selección de los individuos que se estudian envuelve
un proceso de opinión.
Ejemplo. Si se desea ensayar una nueva droga y sólo
se tienen 5 o 6 dosis, en lugar de escoger los
individuos al azar pueden seleccionarse casos
graves, ya que si se mejoran estos casos, será válido
para pacientes con menor o sin gravedad.

Ejemplo. En ocasiones el principal interés está en
localizar individuos con determinadas características
en una población muy numerosa, digamos los
enfermos tuberculosos de una colectividad. En tal
caso, es preferible concentrarnos en el estudio de
aquellos grupos en los cuales la experiencia señala
que hay más probabilidad de encontrar los individuos
buscados.
EJEMPLOS DE SELECCIÓN DE
MUESTREO (cont.)

MUESTREO NO PROBABILÍSTICO (I)
Es un procedimiento por medio del cual las
unidades muestrales no se seleccionan al
azar, sino que son elegidas por el responsable
de realizar el muestreo.
La selección de la muestra se basa en el
criterio del investigador.
El costo de dichos muestreos es menor
comparado con un muestreo probabilístico.

Este tipo de muestreo estriba en la posibilidad de
que un individuo sea incluido en la muestra
desconocida, siendo imposible medir la exactitud
de los resultados obtenidos
MUESTREO NO PROBABILÍSTICO (II)
Porque no se puede medir el error o nivel de
confianza, porque no se pueden incluir
ecuaciones de probabilidad.

DESVENTAJAS DEL MUESTREO
NO PROBABILÍSTICO
• Incapacidad de juzgar la precisión de la muestra.
• Mecanismo poco objetivo de apreciación.
• No ofrece representatividad.
• No se puede medir la exactitud de los resultados.

TIPOS DE MUESTREOS NO
PROBABÍLISTICO
A JUICIO, INTENCIONAL U OPINÁTICO: los
elementos son seleccionados a juicio o en
opinión del investigador.
POR CONVENIENCIA: se eligen los elementos
que se encuentran a mayor alcance del
investigador.
VOLUNTARIADO: el informante voluntariamente
suministra información sin ser seleccionado.

MUESTREO PROBABILÍSTICO (I)
Es aquel procedimiento en el cual cada individuo
de la población, tiene probabilidad perfectamente
conocida.
No es necesario que los individuos cumplan con el
principio de equiprobabilidad, basta con que tenga
cualquier posibilidad diferente de cero de formar
parte de la muestra y que esa probabilidad sea
conocida.

MUESTREO PROBABILÍSTICO (II)
Todas las posibles muestras de tamaño n tienen
la misma probabilidad de ser elegidas.
Estos métodos de muestreo probabilísticos nos
aseguran la representatividad de la muestra
extraída y son, por tanto, los más
recomendables.

CONDICIONES DE UN MUESTREO
PROBABILÍSTICO (I)
- La probabilidad de elegir cada individuo sea
perfectamente conocida, de lo contrario, NO se
podrán calcular los errores al momento de la
selección.
- Es fundamental que los individuos se elijan al azar,
se puede usar, por ejemplo: la tabla de números
aleatorios, el método de la lotería u otro método.

MUESTREO ALEATORIO
SIMPLE (I)
Procedimiento donde todos y cada uno de
los elementos de la población tienen la
misma probabilidad de ser seleccionados
en la muestra y esta probabilidad es
conocida.

Este tipo de muestreo es más recomendable,
pero resulta mucho más difícil de llevarse a
cabo y por lo tanto, es más costoso.
Para seleccionar una muestra de este tipo se
requiere tener en forma de lista todos los
elementos que integran la población
investigada y utilizar algún instrumento, yal
como las tablas de números aleatorios.
MUESTREO ALEATORIO
SIMPLE (II)

VEAMOS EL PROCEDIMIENTO DE UN
MUESTREO ALEATORIO SIMPLE

EJEMPLO 1
Suponga que estamos investigando sobre el
porcentaje de estudiantes que fuman según el
sexo de una población de 20 estudiantes de la
Universidad de Los Andes

-Elija una muestra aleatoria simple de tamaño n=4
de esta población.
-Use la tabla de números aleatorios adjunta.
-Empiece en la fila 1 columna 1 y continúe
seleccionando hacia la derecha.
-Indique los pasos para elegir la muestra.

Primero. Asignamos un número a cada
estudiante del 1 al 20:

Segundo. Buscamos en la tabla de números
aleatorios 4 números, de dos dígitos, entre el 1 y
el 20, sin repetir:
Los números seleccionados son: 10, 1, 11 y 20. Por
lo tanto, la muestra está compuesta por Victoria,
Juan y Marcelo que fuman y María que no fuma.

El 75% de los estudiantes de la Universidad de Los
Andes fuman.
Andes son hombres fumadores.
Andes son mujeres fumadoras.
¿Qué falló en el muestreo para que se dieran
resultados no extrapolables a la población?
Tercero. Conclusiones
Fundamentalmente falló el tamaño de la población y
muestra, pues ante poblaciones pequeñas se puede
hacer un censo.

¿CÓMO CALCULAR EL TAMAÑO DE
LA MUESTRA?
Se requiere el valor de la Varianza, Nivel de confianza y
Precisión de la estimación.
La Varianza (𝝈 𝟐
): correspondiente al grado de variabilidad que
presentan las unidades de la población. Mientras más grande
sea la varianza, mayor será el tamaño de la muestra. El valor
de la Varianza se debe conocer, de lo contrario se debe
estimar a través de una investigación preliminar. En el caso de
la Varianza de una proporción, se toma P=0,5, con lo cual se
obtiene el máximo valor posible de n.

Nivel de confianza: tiene relación directa con el tamaño de
la muestra, por lo tanto se dirá que a mayor nivel de
confianza más grande debe ser el tamaño de la muestra.
Los valores de la Distribución Normal Estandarizada (Z) se
obtienen mediante el uso de tablas. El nivel es fijado por el
investigador de acuerdo con su experiencia.
Precisión de la estimación: Corresponde al margen de
error que el investigador fija de acuerdo con el
conocimiento que tenga acerca del parámetro que piensa
estimar. Se le conoce como error de muestreo (E).

Supongamos que se quiere obtener una muestra para la
población de estudiantes del Ejemplo 1, con los siguientes
datos, con un Nivel de Confianza del 95% que en la tabla de Z
es 1,96 y se estima que P=0,1, por lo tanto Q=0,9 y se asume
un E=0,02
𝑛 =
𝑍2 𝑁𝑃𝑄
𝑁𝐸2 + 𝑍2 𝑃𝑄
𝑛 =
1,962
× 20 × 0,1 × 0,9
20 × 0,02 2 + 1,962 × (0,1) × (0,9)
= 19,54 ≈ 20
Por ello se recomienda hacer un censo ante poblaciones
pequeñas.
EJEMPLO 2

EJEMPLO 3
Tamaño de poblaciones infinitas
Un médico desea investigar sobre los accidentes de
motos, para ello quiere tomar una muestra con un nivel de
confianza del 99% y que no exceda un error del 2% ¿Qué
tamaño de muestra tendrá que tomar si estima que la
proporción del error es del 8%?
Solución:
Nivel de Confianza del 99% que en la tabla de Z es 2,58
P=0,08, por lo tanto Q=0,92
E=0,02
𝒏 =
𝒁 𝟐
𝑷𝑸
𝑬 𝟐
=
2,582
× (0,08) × (0,92)
0,022
= 1224,78 ≈ 1225

EJEMPLO 4
Error muestral
De un conjunto de gorros descartables se tomaron una
muestra de 200, se encontró que 9 de ellos eran
defectuosos. Con una confianza del 95%, calcular el error
de la muestra.
Solución:
𝑃 =
9
200
= 0,045
𝐸 = 𝑍
𝑃𝑄
𝑛
= 1,96
(0,045) × (0,955)
200
= 0,0287
Expresado en porcentaje el error muestral es del 2,87%

EJEMPLO 5
Tamaño de poblaciones finitas
El INTTT desea tomar una muestra para estimar la proporción
de conductores con experiencia de 1 año o menos, que puedan
clasificarse como conductores descuidados ¿De qué tamaño es
la muestra si se considera 10 mil conductores a investigar,
utilizando un nivel de confianza del 95% y un error muestral del
2%? Se espera observar que aproximadamente ¼ de los
conductores sean descuidados.
Solución:
𝒏 =
𝒁 𝟐 𝑵𝑷𝑸
𝑵𝑬 𝟐 + 𝒁 𝟐 𝑷𝑸
𝑛 =
1,962 × 10000 × 0,25 × 0,75
10000 × 0,02 2 + 1,962 × (0,25) × (0,75)
= 1526

La selección de unidades se halla a través
intervalos regulares en un orden sistemático.
La lista de elementos debe estar realizada al azar.
El punto de partida debe ser al azar.
CUIDADO: Si en la lista existen periodicidades, se
obtendría una muestra sesgada.
MUESTREO SISTEMÁTICO

EJEMPLO 6
En la Facultad de Medicina de la Universidad de
Los Andes, se desea elegir una muestra
sistemática de 30 estudiantes a partir de una
población de 120 estudiantes que poseen
enfermedades respiratorias.

SOLUCIÓN
Paso 1. Se enumeran los estudiantes.
Paso 2. Se calcula la constante (k) entre cada intervalo, es
decir:
𝑘 =
𝑁
𝑛
=
120
30
= 4
Paso 3. Se sortea un número del 1 al 4, a partir del número
obtenido al azar se le suma la constante hasta conseguir la
cantidad de la muestra.
Supongamos que sea 2, entonces la muestra queda
conformada por los siguientes números:
2, 6,10,14,18,22,26,30,34,38,42,46,50,54,
58,62,66,70,74,78,82,86,90,94,
98,102,106,110,114,118

En este procedimiento la población se divide en
estratos y luego en cada uno de los estratos se
escogen al azar los individuos que compondrán la
muestra, haciendo una asignación homogénea,
es decir, proporcional por cada estrato de acuerdo
a la composición de la población.
DIFICULTAD: exige un conocimiento muy
detallado de la población.
MUESTREO ESTRATIFICADO

VENTAJAS DEL MUESTREO
ESTRATIFICADO
1. Se obtiene información separada de cada uno
de los estratos.
2. Se evita el riesgo de que determinada muestra
quede inadecuadamente representada.

EJEMPLO 6
Es conveniente el muestreo estratificado, en el
caso de los días de hospitalización de los Servicios
de Ginecología y Obstetricia, Pediatría, Cirugía y
Medicina general, son diferentes unos de otros.
En este caso se hace una muestra separada de
cada uno de los 4 servicios y luego se combinan
los resultados.

EJEMPLO 7
Suponga que estamos investigando sobre el
porcentaje de estudiantes que fuman de una
población de 20 estudiantes de la Universidad de
Los Andes

Seleccione una muestra estratificada según el
sexo, de tamaño n=5 de la población del problema
anterior.
Utilice la tabla de números aleatorios en cada
estrato, comenzando en la fila 1, columna 1 y
continúe seleccionando hacia la derecha.
Indique los pasos para elegir la muestra
PASOS A SEGUIR

Primero: para elegir una muestra estratificada, se
dividen los estratos y se le asignan un número de
identificación.

Segundo: se determina la proporción por sexo, es decir
N = 20 estudiantes
Estrato de hombres: 12
Estrato de mujeres: 8
Proporción de hombres = 12/20 = 0,6
Proporción de mujeres = 8/20 = 0,4
Tercero: halle el tamaño de la muestra, en este caso
está dado n=5
Cuarto: determine la proporción de la muestra por
estrato es:
Muestra de hombres = 0,6 x 5 = 3
Muestra de mujeres = 0,4 x 5 = 2

Quinto: usando la tabla de números aleatorios, se
elige una muestra aleatoria simple de tamaño n=3
para los hombres, buscando números del 1 al 12.
Se parte de la fila 1, columna 1.
Los números seleccionados son 10, 1 y 11. Por
lo tanto, la muestra del estrato de hombres
queda constituida por: Juan, Fabián y Enrique.

Sexto: empleando la tabla de números aleatorios, se
elige una muestra aleatoria simple de tamaño n=2 para
las mujeres, buscando números del 1 al 8.
Se parte de la fila 1, columna 1.
Los números seleccionados son 1 y 4. Por lo
tanto, la muestra del estrato de mujeres queda
constituida por: Alicia y Fernanda.

En lugar de escogerse a los individuos que van a
estudiarse, se selecciona un grupo o
conglomerado de individuos.
No es necesario conocer a todos los individuos a
estudiar, basta con enumerar a los grupos o
conglomerados a investigar.
MUESTREO POR
CONGLOMERADOS

- Dividir la población en conglomerados.
- Seleccionar el número de conglomerados según
la necesidad del investigador.
- Tomar una muestra aleatoria simple de uno de
los elementos de cada conglomerado.
PROCEDIMIENTO

Se desea efectuar una encuesta sobre las
políticas de sanidad del municipio Libertador
(Mérida-Venezuela).
Se podría dividir el municipio en distritos, por
ejemplo en 10 distritos, de esos se toma al azar el
4, 5, 7 y 10.
EJEMPLO 8

MUESTREOS COMBINADOS
Es la forma de muestreo que resulta de combinar
en varias etapas, dos o más de los métodos antes
descritos.
Ejemplo: Para un estudio sobre Enfermedades de
Transmisión Sexual en un municipio, se selecciona
al azar 20 de los consultorios Médicos del área
urbana y 20 del área rural. Posteriormente, se toman
los registros, de día por medio, durante 2 semanas.

ACTIVIDADES EN CLASES
1. Realice un muestreo aleatorio simple para un
conjunto de pacientes que asisten al servicio de
pediatría, si se quiere asumir un nivel de confianza del
95%, un error del 3% y P=0,3
2. Realice un muestreo sistemático considerando que
en los archivos de un hospital que posee 20000
historias clínicas y se considera un Nivel de Confianza
del 99%, con un error muestral del 5% y P=0,2.
¿Cuál es la constante (k) que se tomaría, si la muestra
que se desea obtener es de 300 historias clínicas?

2. Formule un problema de salud y luego
determine la muestra a través de un muestreo
estratificado.
3. Construya un experimento médico donde se
pueda utilizar un muestreo por conglomerados
y después explique el procedimiento para hallar
la muestra.

ACTIVIDAD EN CLASES
• Plantee 3 problemas médicos donde explique
cuál y por qué usaría un Muestreo no
Probabilístico.
• Plantee 1 problema médico con una población de
200 datos, luego realice un muestreo aleatorio
simple, seleccione el nivel de confianza y error
muestral, con un P=0,25. Halle el tamaño de la
muestra y explique las conclusiones en términos
porcentuales.

"La medicina no solo es
ciencia sino también arte"
(Paracelso).
FINALMENTE, LOS INVITO A LA PÁGINA WEB DE
BIOESTADÍSTICA:
URL http://www.webdelprofesor.ula.ve/ciencias/joanfchipia/

REFERENCIAS
Camel, F. (1991). Estadística Médica y Planificación de
la Salud. Mérida: Consejo de Publicaciones de la
Universidad de Los Andes.
Martínez, C. (2008). Estadística y Muestreo (12a. Ed.).
Bogotá: ECOE Ediciones.

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