POBLACION Y MUESTRA

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UNIVERSIDAD NACIONAL DE EDUCACIÓN
“ENRIQUE GUZMÁN Y VALLE”
POBLACION, MUESTRA y
TECNICAS DE MUESTREO 
CURSO
SEMINARIO DE INVESTIGACION II
Población (N)
◼ conjunto de sujetos u objetos que tengan alguna característica
común observable o también a las características medibles”
(Dixon W y Massey F.).
◼ ¿Quiénes son los sujetos u objetos que van a ser medidos?,
la respuesta dependerá de la precisión con que se planteo el
problema y el señalamiento de los objetivos de la
investigación. En seguida habrá que delimitar la población
definiéndola en torno a sus características de contenido, lugar
y en el tiempo.
◼ Solamente cuando se haya respondido con precisión en
función del problema y objetivos de la investigación, será
viable delimitar a la población.
POBLACION Y MUESTRA
POBLACION Y MUESTRA
Población. Es el conjunto de todas las unidades
elementales que tienen una o varias características 
en común. Dependiendo del número de elementos 
que lo conforman, una población puede ser finita o 
infinita.
Ejemplos:
• El conjunto de familias del distrito de San Borja.
• El conjunto de truchas de criadero de Ingenio.
• El conjunto de estudiantes de la Universidad César 
Vallejo.
¿CÓMO SE DELIMITA UNA 
POBLACIÓN?
Una vez que se ha definido cuál será la unidad de 
análisis, se procede a delimitar la población que va a
ser estudiada y sobre la cual se pretende generalizar 
los resultados. Así , una población es el conjunto de 
todos los casos que concuerdan con una serie de 
especificaciones (Seltiz et al.,1980).
Límites de población
Todos los niños del 
área metropolitana de 
la ciudad de Lima, que 
cursen 4º, 5º y 6º de 
primaria en escuelas 
privadas y públicas del 
turno matutino.
Muestra (n)
Se define como cualquier subconjunto de
una población. La muestra permite mejorar la
calidad de la observación y disminuir el valor
del “factor tiempo - costo”. El investigador
estará en condiciones de fijar por anticipado
los márgenes de error permitido y calcular
por lo tanto la precisión de sus
estimaciones.
POBLACON Y MUESTRA
POBLACION Y MUESTRA
La muestra es el subgrupo de la población 
que se selecciona a través de alguna técnica 
de muestreo y que debe ser representativa de 
aquélla. 
Para que una muestra sea representativa debe 
cumplir con las siguientes condiciones: debe 
haber sido obtenida al azar y su tamaño debe 
ser óptima.
POBLACON Y MUESTRA
El concepto muestra se da según el enfoque de 
estudio: desde el enfoque cuantitativa, el 
primer paso para seleccionar la muestra es 
establecer ¿ quiénes son las unidades de 
análisis?, de lugar ¿Dónde están ubicadas? Y 
del tiempo ¿en qué momento?, la muestra es 
seleccionada a través de alguna técnica de 
muestreo y que debe ser representativa de la 
población, las conclusiones de la 
investigación a partir de la muestra podrán 
generalizarse a la población.
POBLACION Y MUESTRA
Para el enfoque cualitativo, la muestra es una 
unidad de análisis o un grupo de personas, 
contextos, eventos o sucesos sobre la cual 
se recolectan datos sin que necesariamente 
sea representativa de la población que se 
estudia. Las investigaciones cualitativas 
tienen un enfoque ideográfico (ponen en 
énfasis en lo particular e individual), por lo 
que les interesa mucho más trabajar con 
muestras que aporten datos relevantes y de 
calidad para generar conocimiento desde 
una perspectiva inductiva.
Conjunto de todos 
los elementos, unidades, 
objetos, fenómenos o 
situaciones involucradas 
en la investigación o 
estudio a realizarse
MUESTRA
POBLACION
Conjunto de elementos
que se toma de una población, 
con fines de análisis y estudio con 
la probabilidad de que sean 
validas para toda la población
POBLACIÓN Y MUESTRA
◼ ¿En una investigación siempre 
tenemos una muestra?
No siempre, pero en la mayoría de las 
situaciones sí realizamos el estudio en 
una muestra. Sólo cuando queremos 
realizar un censo debemos incluir en el 
estudio a todos los sujetos o casos 
(personas, animales, plantas , objetos) del 
universo o la población. Las muestras se 
utilizan por economía de tiempo y 
recursos.
¿SOBRE QUÉ O QUIÉNES SE 
RECOLECTARÁN DATOS?
Aquí el interés se centra en “qué o 
quiénes”, es decir ,en los sujetos, objetos, 
sucesos o comunidades de estudio (las 
unidades de análisis), lo cual depende del 
planteamiento de la investigación. Así, si 
el objetivo es describir el uso que hacen 
los niños de la televisión: sería interrogar 
a los niños y entrevistar a los padres de 
los niños y si el objetivo describir la 
relación niño televisión: serían los niños 
que respondieran sobre sus conductas y 
percepciones relacionados a la TV.
SOBRE QUÉ O QUIÉNES SE 
RECOLECTARÁN DATOS?
Por lo tanto, para seleccionar una 
muestra, lo primero que hay que 
hacer es definir la unidad de análisis
(personas, organizaciones, 
comunidades, situaciones, etc.). El 
sobre qué o quiénes se van a 
recolectar datos depende del 
planteamiento del problema y de los 
alcances del estudio.
¿QUIÉNES VAN SER MEDIDOS?
❖ Pregunta de investigación:
¿Discriminan a las mujeres en los 
anuncios de la televisión ?
❖ Unidad de análisis:
Mujeres y hombres que aparecen en los 
anuncios de televisión, para comparar si 
ambos son presentados con la misma 
frecuencia e igualdad de papeles 
desempeñados y atributos.
¿QUIÉNES VAN A SER MEDIDOS?
❖Pregunta de investigación:
¿Están los trabajadores administrativos de 
la EPG. UNE satisfechos con su trabajo?
❖Unidad de análisis:
Muestra de los trabajadores 
administrativos que trabajan en la EPG. 
UNE. Cada uno de los cuales contestará a 
las preguntas de un cuestionario sobre 
satisfacción laboral.
¿QUIÉNES VAN A SER MEDIDOS?
❖Pregunta de investigación:
¿Hay problemas de comunicación entre padres e 
hijos?
❖Unidad de análisis:
Grupo de padres e hijos, a ambas partes 
se les aplicará el cuestionario.
¿QUIÉNES VAN A SER MEDIDOS?
❖Pregunta de investigación:
¿Qué sentimientos suelen acompañar a las 
personas que han perdido recientemente a su 
cónyuge en un accidente automovilístico?
❖Unidad de análisis:
Hombres y mujeres que hayan perdido a su pareja
en un accidente automovilístico en un período de
seis meses o menor.
¿QUIÉNES VAN SER MEDIDOS?
❖Pregunta de investigación:
¿Cómo es la comunicación que tienen con sus 
médicos los pacientes que tienen cáncer 
pulmonar en fase terminal?
❖Unidad de análisis:
Pacientes con cáncer pulmonar en su estado 
terminal y sus médicos.
¿QUIÉNES VAN A SER MEDIDOS?
❖Pregunta de investigación:
¿Qué relación existe entre el clima 
organizacional y el desempeño docente en 
las aulas de clases?
❖Unidad de análisis:
Los docentes, y los alumnos.
¿QUIÉNES VAN A SER MEDIDOS?
❖Pregunta de investigación:
¿En qué grado se aplica el modelo constructivista en 
las escuelas del distrito SJL?
❖Unidad de análisis:
Modelos curriculares de las escuelas del distrito SJL 
( análisis de la documentación disponible),
directores y maestros de las escuelas (entrevistas),
y eventos de enseñanza – aprendizaje( observación 
de clases y tareas en cada escuela).
◼ Consiste en seleccionar entre las
posibles muestras de tamaño “n” de la
población “N”, una muestra que sea útil
al investigador.
◼ Para seleccionar una muestra, debe
definirse la “unidad de análisis”, es
decir, el “quienes van a ser medidos”
Muestreo
Características de la muestra
◼ REPRESENTATIVIDAD.- En investigación 
una “muestra representativa” significa que la 
muestra tiene aproximadamente las 
características de la población, relevantes 
para la investigación de que se trate.
◼ CONFIABILIDAD.- debe ser confiable los 
datos, para ello se realizan las pruebas 
estadísticas.
Clasificación de los métodos de 
muestreo
◼Muestreo probabilístico
◼Muestreo no probabilístico
Para una muestra probabilística 
necesitamos principalmente dos cosas:
◼Determinar el tamaño de la 
muestra
◼Seleccionar loselementos 
muestrales
Muestreo Probabilístico
◼En este muestreo todo elemento o
unidad de análisis tienen la misma
probabilidad de ser elegidos.
◼Permiten estimar parámetros y
contrastar hipótesis, con un margen
mínimo de error.
Marco muestral
◼ Se requiere de un marco muestral
apropiado o listado de los elementos de la
población a partir de la cual se
seleccionaran los elementos muestrales.
◼ Debe ser una lista completa, su exactitud
y cobertura tiene relación con el problema
a investigar, a la población que va a
medirse ya que esto influye en la
selección de la muestra.
Tipos de muestreo probabilístico
▪ Muestreo Aleatorio Simple
▪ Muestreo Aleatorio Estratificado
▪ Muestreo por Conglomerado o por 
racimo
Muestreo aleatorio simple
◼ Donde cada elemento de la población
tiene la misma oportunidad de estar
incluido en la muestra.
◼ Pasos para elegir la muestra:
◼ Delimitar la unidad de análisis
◼ Listado de la población
◼ Determinar el tamaño de la muestra (n)
◼ Seleccionar los elementos de la población
◼ Identificar los elementos a investigar.
1)1(
2
+−
=
kN
N
n
Elección de la muestra
◼ Se puede utilizar la tabla de números 
aleatorios.
◼ Para conocer el tamaño de la muestra se 
puede emplear la fórmula de Arkin y 
Colton:
N= Tamaño de la población
n= tamaño de la muestra
K2= error muestral
Elección de la muestra
Analizar en qué medida los anuncios radiofónicos 
transmitidos utilizan en su contenido un lenguaje 
procaz, durante la campaña electoral.
Hallar la muestra:
Población: anuncios transmitidos por las estaciones 
radiofónicas.20,000. segundo establecer error 
muestral y el nivel de confianza de (1 o 5% en caso 
de error, expresado en proporción como 0.01 o 0.05, 
95 y 99% nivel de confianza) vale decir tener una 
muestra representativa de la población con 95 o 99% 
de probabilidades a nuestro favor, en contra, con 5 o 
1%
Elección de la muestra
Problema de investigación: analizar la motivación 
que tienen los empleados de la cadena de 
restaurantes las canastas.
N= 400 empleados (cocineros, ayudantes, meseros 
etc.). Tamaño de la muestra: con un error de 
0.05(5%) y un nivel de confianza de 95%
Cálculo de la muestra
Tamaño de población finita
k= constante que depende del nivel de confianza
e= error muestral
p= proporción de que el evento ocurra en un 50% o 0.5
q= proporción de que el evento n ocurra en un 50% o 0.5
n= tamaño de la muestra
Los valores k más utilizados y sus niveles de confianza son:
k 1,15 1,28 1,44 1,65 1,96 2 2,58
Nivel de confianza 75% 80% 85% 90% 95%
95,5
%
99%
Muestreo Aleatorio Estratificado
Cuando una población posee subgrupos o
estratos que pueden representar
diferencias en las características que son
sometidos a estudio.
Subgrupo en el que la población se divide
en segmentos y se selecciona una
muestra para cada segmento. Cuando el
interés del investigador es comparar
resultados entre grupos. Ejemplo, efectuar
comparaciones por género (H, M),
diversas religiones, nivel de estudios.
Tipos de muestreo estratificado
◼Proporcional: se trata de dividir la
muestra en partes proporcionales a
la población de cada estrato
◼Se usa para estimaciones de
parámetros a partir de muestras
representativas y para poner a
prueba hipótesis de generalización y
evaluarlas.
◼ Etapas del muestreo estratificado 
proporcional:
◼ Delimitación de la población a investigar “N”
◼ Determinación del tamaño de la muestra “n”
◼ Determinación de los estratos o categorías
◼ Afijación proporcional de los elementos del 
estrato
◼ Selección de los elementos por cada estrato 
(procedimiento aleatorio simple o sistemático).
◼ Identificación de los elementos muestreados.
Tipos de muestreo estratificado
◼No proporcional: se distribuye la muestra
en partes iguales entre los diferentes estratos.
◼ Procedimiento:
◼ Delimitación de la población a determinar “N”
◼ Determinación del tamaño muestral “n”
◼ Determinación de los estratos o categorías
◼ Afijación de los elementos por estrato
◼ Selección de los elementos para cada estrato,
por aleatorio simple o sistemático.
◼ Identificación de los elementos muestreados.
Tipos de muestreo estratificado
Ejemplo de muestreo estratificado
▪ Si deseamos evaluar las opiniones
con respecto a un tema político, lo
mas conveniente será dividir a la
población de acuerdo a algunas
variables que se consideran puedan
influir en los resultados .
▪ Así podemos tener en cuenta para
estas divisiones: la edad, la
ocupación, la zona residencial, etc.
Muestreo por conglomerado o racimo
◼ Una población está compuesta por un conjunto
de grupos y tiene más de una unidad de análisis.
Por tanto hay que diferenciar entre unidad de
análisis y unidad de muestreo (quienes serán
medidos)
◼ En este tipo de muestreo hay una selección en
dos etapas, ambas con procedimientos
probabilísticas.
◼ En la 1ra selección: los racimos escuelas,
organizaciones, salones de clase.
◼ En la 2da y dentro de los racimos, a los
sujetos que van a ser medidos, es decir a la
unidad de análisis.
Ejemplo de conglomerado o racimos
UNIDAD DE 
ANALISIS
Adolescentes
Obreros
Amas de casa
Niños
Personajes de 
televisión
POSIBLES RACIMOS
Academias
Industrias
Mercados
Colegios
Programas de 
televisión
Ejemplo de muestreo por conglomerado o 
racimo
◼ Si el distrito Electoral fuera Lima dividiríamos esta
ciudad en zonas geográficas, utilizando mapas,
de tal manera que cada zona incluya todos los
estratos sociales. Cada zona a su vez debe estar
subdividida en parcelas o manzanas,
generalmente llamadas racimos,
◼ Se selecciona aleatoriamente cierto numero de
racimos . Aquí la unidad muestral esta constituida
por una casa perteneciente a cada una de las
manzanas y la información sobre la intención de
voto se obtendrá de cada sufragante elegido de la
unidad muestral establecida (una casa)
◼ Etapas para realizar el muestreo por
conglomerado o racimos:
◼ Delimitar la población y las unidades de
análisis.
◼ Determinar los racimos o conglomerados y
hacer su listado.
◼ Determinar el tamaño de la muestra
◼ Seleccionar aleatoriamente los racimos
(igual al tamaño de la muestra)
◼ Identificar los elementos y aplicar los
instrumentos
Muestreo por conglomerado o racimo
Muestra no probabilística
◼ La elección de sujetos u objetos de estudio
depende del criterio del investigador.
◼ La elección de los elementos no depende de
la probabilidad, sino de causas relacionadas
con las características del investigador o del
que hace la muestra.
◼ Llamadas muestras dirigidas, suponen un
procedimiento de selección informal y un
poco arbitrario. Se utilizan en investigaciones
cuantitativa y cualitativas.
Tipos de muestra no probabilística
◼Muestra de Sujetos 
Voluntarios.
◼Muestra de Expertos
◼Muestra de los Sujetos -Tipo
◼Muestra por cuotas
Muestra de sujetos voluntarios
◼Este tipo de muestra se usa en estudios
de laboratorio donde se procura que los
sujetos sean homogéneos en variables
tales como: edad, sexo, inteligencia, de
manera que los resultados o efectos no
obedezcan a diferencias individuales,
sino a condiciones a las que fueron
sometidos.
Muestra de expertos
◼ En un estudio sobre el perfil de la mujer
periodista en Perú se recurrió a una
muestra n=227 mujeres periodistas; pues
se considera que eran los sujetos idóneos
para hablar de contratación, sueldos y
desempeño de las mujeres periodistas
Muestra de los sujetos tipo
◼ Este tipo de muestra se utiliza en estudios
exploratorios y en investigaciones de tipo
cualitativo donde el objetivo es la riqueza,
profundidad y calidad de la información, no
la cantidad, ni la estandarización
◼ 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.
Muestra por cuotas
Se utiliza mucho en estudios de opinióny de 
mercadotecnia
◼ En este tipo de muestreo se fijan unas
"cuotas" que consisten en un número de
individuos que reúnen unas determinadas
condiciones.
◼ Ej: 200 individuos de 25 a 40 años, de sexo
femenino y residentes en Breña.
◼ 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.
Muestra por cuotas
◼Este tipo de muestreo se caracteriza
por un esfuerzo deliberado de
obtener muestras "representativas"
mediante la inclusión en la muestra
de grupos supuestamente típicos.
◼Es muy frecuente su utilización en
sondeos preelectorales de zonas que
en anteriores votaciones han
marcado tendencias de voto.
Muestreo intencional
◼Se localiza a algunos individuos, los
cuales conducen a otros, y estos a otros, y
así hasta conseguir una muestra
suficiente.
◼Este tipo, se emplea muy frecuentemente
cuando se hacen estudios con poblaciones
"marginales", delincuentes, sectas,
determinados tipos de enfermos, etc.
Bola de nieve
◼Se trata de un proceso en que el
investigador selecciona directa e
intencionadamente los individuos de la
población.
◼El caso más frecuente es el utilizar
como muestra los individuos a los que
se tiene fácil acceso (los profesores de
universidad emplean con mucha
frecuencia a sus propios alumnos).
Causal o incidental
◼A criterio del investigador los
elementos son elegidos sobre lo que
él cree que pueden aportar al
estudio.
◼Ej: muestreo por juicios; cajeros de
un banco o un supermercado; etc.
Muestreo discrecional
UN CUADRO ESTADÍSTICO FORMAL
◼Un cuadro estadístico está integrado 
por 3 elementos básicos:
◼Título. 
◼Cabezal o encabezamiento de 
columna. 
◼Nota al pie. 
◼ El muestreo es la técnica que permite seleccionar
adecuadamente la muestra de un universo
definido.
◼ Es importante que la muestra sea representativa
del universo.
◼ Hay 2 tipos de muestreo, el muestreo
probabilístico y el muestreo no probabilístico.
◼ En el muestreo probabilístico todo elemento o
unidad de análisis tienen la misma probabilidad de
ser elegidos y permiten estimar parámetros y
contrastar hipótesis, con un margen mínimo de
error.
CONCLUSIÓN
CONCLUSIÓN
◼ El muestreo Estadístico resulta beneficioso para
implementarlo en la realización de un estudio, debido
a que mediante este se pueden obtener
probabilidades bajas o altas a través de
determinados beneficios que estas técnicas ofrecen.
◼ En los diferentes tipos de muestreo existen no
probabilística en los cuales se deben establecer
diferencia en el momento de realizar nuestras
investigaciones por tanto que en el no probabilística
no toda la población forma parte de la muestra y en
el probabilística todos los individuos tienen
probabilidad positiva de formar parte de la muestra.
CONCLUSIÓN
◼ El muestreo es sencillamente el
procedimiento que se emplea a extraer una
pequeña parte de una población dentro de un
universo a esta se le llama espacio muestral
dentro de un universo.
◼ Es importante resaltar que el primer
procedimiento al realizar una auditoria, es
iniciar las investigaciones de manera tal que
estas arrojen conclusiones provenientes de
determinados estudios como puede ser el
estadístico a través de una muestra
probabilística.
◼ La muestra no sólo implica TODO lo
teórico explicado, sino también la
elaboración, aplicación y demostración de
la contrastación de la hipótesis y sus
variables.
◼ Implica el buen uso de los instrumentos.
◼ La evaluación y análisis de los resultados.
◼ Interpretación y lectura de cuadros.
CONCLUSIÓN
◼Error muestral 
◼ Es una medida de la variabilidad de las 
estimaciones de muestras repetidas en 
torno al valor de la población, nos da 
una noción clara de hasta dónde y con 
qué probabilidad una estimación basada 
en una muestra se aleja del valor que se 
hubiera obtenido por medio de un censo 
completo. 
Conceptos básicos
Conceptos básicos
◼Error muestral
Siempre se comete un error, pero la naturaleza de
la investigación nos indicará hasta qué medida
podemos cometerlo (los resultados se someten a
error muestral e intervalos de confianza que varían
muestra a muestra). Un estadístico será más
preciso en cuanto y tanto su error es más pequeño.
Podríamos decir que es la desviación de la
distribución muestral(1) de un estadístico y su
fiabilidad.
◼ Nivel de confianza
Probabilidad de que la estimación
efectuada se ajuste a la realidad.
Cualquier información que queremos
recoger está distribuida según una ley de
probabilidad (Gauss o Student), así
llamamos nivel de confianza a la
probabilidad de que el intervalo
construido en torno a un estadístico
capte el verdadero valor del parámetro.
Conceptos básicos
◼Varianza poblacional
Cuando una población es más
homogénea la varianza es menor y el
número de entrevistas necesarias para
construir un modelo reducido del
universo, o de la población, será más
pequeño. Generalmente es un valor
desconocido y hay que estimarlo a
partir de datos de estudios previos.
Conceptos básicos
◼ Inferencia estadística
Realiza un estudio sobre una o varias
muestras extraídas de una población y
las conclusiones a las que se arriba son
aplicables a todos los elementos de
dicha población (pero no quiere decir a
todos), tienen que cumplir con las
características determinadas y para ello
se utiliza la teoría de probabilidades.
Conceptos básicos
Conceptos básicos
◼ Inferencia estadística
Esto significa que en el trabajo estadístico de
un estudio, las pruebas se diseñan de un
modo que se puedan determinar con que
grado de probabilidad se encontraran las
características determinadas en las muestras
entre los elementos que componen la
población.
Permite trasladar los datos de la muestra al
conjunto de la población mientras que la no
probabilística no puede.
◼Población objeto: conjunto de
elementos, individuos, objetos de los que
se quiere obtener una información.
◼Unidades de muestreo: número de
elementos de la población, que se van a
estudiar. Todo miembro de la población
pertenecerá a una y sólo a una unidad de
muestreo.
Términos utilizados
◼Unidad de análisis: elemento o individuo
del que hay que obtener la información.
◼Marco muestral: lista de unidades o
elementos de muestreo (representan a
todas las unidades de la población).
◼Muestra: conjunto de unidades o
elementos de análisis sacados del marco
muestral.
Términos utilizados
Distribuciones muestrales
◼El muestreo es una herramienta que se 
utiliza en la investigación científica. 
◼Su función básica es determinar que
parte de una realidad en estudio
(población) debe examinarse, con la
finalidad de hacer inferencias sobre
dicha población.