Población, muestreo y tipos de muestreo

Población

Concepto

Conjunto de todos los elementos que estamos estudiando, acerca de los cuales intentamos sacar conclusiones.
Es el conjunto de todos los elementos que forman parte de la investigación.

Ejemplo

Población de la ciudad de Guayaquil.

Tipos de población

Finita: Tiene un número de elementos conocidos. Si el número de los elementos es superior a 100.000 se considera como infinita.

Ejemplo

Conjunto de bibliotecas de la ciudad de Ibarra.

Infinita: Esta población en la que no se conoce el número de elementos o es superior a 100.000

Ejemplo

Granos de arena de la playa o del mar.

La muestra

Concepto

Es una parte de la población que se considera representativa de la misma.

Ejemplo

La muestra estadística de 100 personas que se someten a una encuesta para conocer la satisfacción de un producto.

Muestreo

Concepto

El muestreo es un proceso o conjunto de métodos para obtener una muestra finita de una población finita o infinita, con el fin de estimar valores de parámetros o corroborar hipótesis sobre la forma de una distribución de probabilidades o sobre el valor de un parámetro de una o más poblaciones.

Técnicas de muestreo

1) Subjetivo o de juicio o no probabilístico: Interviene únicamente el criterio del investigador.

2) Aleatorias o probabilísticas: Interviene el azar. No interviene el criterio del investigador.

Tipos de muestreo

Muestreo no aleatorio o de juicio

Muestreo de conveniencia.- Cuando el investigador selecciona la muestra que se le facilita el acceso.

Ejemplo

Un investigador decide realizar un estudio sobre la opinión de un profesor en un aula determinada. Al utilizar el muestreo por conveniencia, conforma su muestra con los primeros 5 alumnos de la lista del aula.

Muestreo subjetivo.- Cuando el investigador selecciona la muestra que considera más representativa.

Ejemplo

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.

Muestreo aleatorio o de probabilidad

Muestreo aleatorio simple.- Consiste en elegir cada elemento de la muestra por azar.

Ejemplo

Si se necesita seleccionar una muestra de 50 personas entre un universo de 1000, se les asignará a esas 1000 personas un número y, a modo de sorteo, se seleccionarán 50 números al azar que conformarán la muestra requerida.

Muestreo sistemático.- Consiste en seleccionar la muestra cada cierto número de elementos. El primer elemento debe ser seleccionado de forma aleatoria. Se utiliza especialmente en poblaciones grandes.

Ejemplo

Supongamos que poseemos una población de 1000 individuos y necesitamos obtener una muestra de 100 de ellos. Para ello, dividiremos en primer lugar el total de la población en 100 fragmentos aleatorios de 10 individuos. Luego, seleccionaremos un número al azar entre el 1 y 10.

Si el número obtenido al azar es el 6, a partir del individuo número 6 de la población se definirá nuestra muestra. Es decir que a partir de él se irán completando intervalos de 10, es decir: 6, 16, 26, 36, 46 hasta el 996.


De esta manera quedará conformada la muestra de 100 individuos a través del muestreo sistemático.

Muestreo estratificado.- Se divide la población en grupos (estratos) de elementos parecidos. Consiste en tomar una muestra aleatoria simple de cada estrato. Se utiliza cuando la varianza entre los elementos de cada estrato es relativamente pequeña.

Ejemplo

Agrupar productos similares en una tienda o mini market.

Muestreo por conglomerados.- Se divide a la población en conglomerados con elementos que no son semejantes. Cada conglomerado es una representación a pequeña escala de la población.

Ejemplo

Una ONG quiere crear una muestra de niñas en 5 ciudades vecinas para obtener información sobre su educación.