02 Sep
1. Conceptos Básicos del Muestreo
Población: Conjunto de todos los elementos que comparten una característica de interés.
📌 Ejemplo: Todos los alumnos de un colegio.Censo: Estudio de toda la población, sin dejar a nadie afuera. Es **exacto**, pero **costoso** y **lento**.
📌 Ejemplo: Medir la estatura de todos los estudiantes de Bolivia.Muestra: Subconjunto **representativo** de la población, usado para inferir resultados generales.
📌 Ejemplo: Elegir 100 alumnos para estimar el promedio de estatura del colegio.
2. Importancia del Muestreo
Permite obtener información **más rápida y económica** que un censo.
Reduce **tiempo, costos y dificultades** (a veces es imposible estudiar toda la población).
📌 Ejemplo: Una empresa de celulares encuesta solo a 500 clientes en vez de los 50,000.
3. Tipos de Muestreo por Naturaleza de la Selección
Con reemplazo: El elemento puede repetirse.
📌 Ejemplo: Sacar una bola de una urna y devolverla antes del siguiente sorteo.Sin reemplazo: El elemento no se repite.
📌 Ejemplo: Sacar cartas de una baraja sin devolverlas.Transversal: Estudio en un momento específico.
📌 Ejemplo: Encuesta sobre hábitos de consumo en agosto 2025.Longitudinal: Estudio en varios momentos.
📌 Ejemplo: Encuesta anual sobre consumo de café entre 2020 y 2025.
4. Proceso de Muestreo
Definir la población meta: Conjunto de interés.
📌 Ejemplo: Universitarios de Tarija.Marco de muestreo: Lista o registro de donde se eligen las unidades.
📌 Ejemplo: Lista de matriculados.Técnica de muestreo: Método para elegir la muestra.
📌 Ejemplo: Aleatorio simple.Tamaño de la muestra: Cuántos elementos se estudiarán (depende de confianza y error).
📌 Ejemplo: 120 estudiantes con 95% de confianza y 5% de error.Ejecución: Aplicar el muestreo definido.
5. Técnicas de Muestreo
🔹 Muestreo No Probabilístico
En estas técnicas, no todos los elementos de la población tienen una probabilidad conocida de ser elegidos, lo que puede limitar la generalización de los resultados.
Muestreo por Conveniencia
Es una técnica de muestreo no probabilístico que busca obtener una muestra de elementos que son **convenientes** o fácilmente accesibles. La selección de las unidades de muestreo se deja principalmente al criterio del entrevistador.
📌 Ejemplo: Encuestar a compañeros de clase.
Muestreo por Juicio
Es una forma de muestreo por conveniencia en la que los elementos de la población se seleccionan de forma **deliberada** basándose en el **juicio del investigador**.
📌 Ejemplo: Elegir expertos en economía para una encuesta.
Muestreo por Cuotas
Es una técnica de muestreo no probabilístico, que es un muestreo por juicio restringido de dos etapas. La primera etapa consiste en desarrollar **categorías de control** o **cuotas** de elementos de la población. En la segunda etapa, los elementos de la muestra se seleccionan basándose en la conveniencia o el juicio.
📌 Ejemplo: Fijar proporciones (50% hombres y 50% mujeres) en la muestra.
Muestreo de Bola de Nieve
Es una técnica de muestreo no probabilístico en la cual se selecciona al azar un grupo inicial de encuestados. Los encuestados posteriores se seleccionan basándose en las **referencias** o la información proporcionada por los encuestados iniciales. Este proceso puede realizarse en **olas** para obtener referencias de las referencias.
📌 Ejemplo: Migrantes que presentan a otros migrantes.
🔹 Muestreo Probabilístico
En estas técnicas, cada elemento de la población tiene una **probabilidad conocida y no nula** de ser seleccionado, lo que permite inferir resultados a la población con un nivel de confianza estadístico.
Muestreo Aleatorio Simple
Es una técnica de muestreo probabilístico donde cada elemento de la población tiene una **probabilidad de selección equitativa y conocida**. Cada elemento se selecciona de manera **independiente** a los otros elementos, y la muestra se extrae mediante un **procedimiento aleatorio** del marco de muestreo.
📌 Ejemplo: Sorteo con números de lista.
Muestreo Estratificado
Es una técnica de muestreo probabilístico que usa un proceso de dos pasos para dividir la población en **subpoblaciones** o **estratos**. Los elementos se seleccionan de cada estrato mediante un procedimiento aleatorio.
📌 Ejemplo: Dividir por carrera y tomar alumnos proporcionalmente.
Proporcional
En el muestreo estratificado proporcional, el tamaño de la muestra que se toma de cada estrato es **proporcional al tamaño relativo** de ese estrato en la población total.
No Proporcional
En el muestreo estratificado no proporcional, el tamaño de la muestra de cada estrato es proporcional al tamaño relativo de ese estrato, y a la **desviación estándar** de la distribución de la característica de interés entre todos los elementos del estrato.
Muestreo Sistemático
Es una técnica de muestreo probabilístico en la que la muestra se elige seleccionando un **punto de inicio aleatorio**, para luego elegir cada **n-ésimo elemento** en sucesión del marco de muestreo.
📌 Ejemplo: Seleccionar cada 10° nombre de un registro.
Muestreo por Conglomerados
Primero, se divide la **población meta** en subpoblaciones **mutuamente excluyentes** y **colectivamente exhaustivas** llamadas **conglomerados**. Luego, se selecciona una muestra aleatoria de conglomerados basándose en una técnica de muestreo probabilístico, como el muestreo aleatorio simple. Para cada conglomerado seleccionado, se incluyen todos los elementos en la muestra o se toma una muestra de elementos de forma probabilística.
📌 Ejemplo: Elegir 3 colegios al azar y encuestar a todos sus alumnos.
Otras Técnicas de Muestreo Probabilístico
Muestreo por Secuencia
Es una técnica de muestreo probabilístico en la que los elementos de la población se muestrean en **secuencia**, donde en cada etapa se realizan la recolección y el análisis de datos, y se decide si deben muestrearse elementos adicionales de la población.
Muestreo Doble
Es una técnica de muestreo en la que **ciertos elementos** de la población se muestrean **dos veces**.
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