Este documento describe los conceptos básicos de muestreo, incluyendo la definición de términos como población, muestra, marco y unidades de muestreo. Explica los dos tipos principales de muestreo, probabilístico y no probabilístico, y proporciona ejemplos de métodos de muestreo probabilístico como el muestreo aleatorio simple, sistemático y estratificado. También discute brevemente los errores en la información muestral.

1. MUESTREO
 Muestreo: Procedimiento para seleccionar una
muestra de la población que se desea estudiar.
 Muestra: Subconjunto de la población seleccionado
de un marco o de varios marcos.
Marco: Listado completo de unidades de muestreo.
 Unidades de muestreo: Elementos, o grupos de
elementos, que cubren la población completa.
 Elementos: Entidades en las cuales se toman las
mediciones.

2. Tipos de Muestreo
1) Muestreo no probabilístico. No se tiene en
cuenta la probabilidad en la selección de las
muestras. Por ejemplo: muestreo accidental.
Se utiliza en estudios estadísticos explorato-rios.
2) Muestreo probabilístico. Se tiene en cuenta
la probabilidad en la selección de las unida-des
muestrales. Por ejemplo, muestreo alea-torio
simple. Este procedimiento constituye la
base de los procesos inferenciales.

3. Algunos procedimientos probabilísticos
para seleccionar muestras
 Muestreo aleatorio simple
 Muestreo sistemático
Proporcional
 Muestreo estratificado
No proporcional
En una etapa
 Muestreo por conglomerados
En dos etapas

4. Muestreo aleatorio simple
Ejemplo: Población: 1000 ingresantes a la carrera de Psicología de la
UNT en 2013 . Seleccionar una muestra de 8 estudiantes.
…………………….
6 5 91 27 69 0004
02 31 92 96 2617
07 04 00 27 4122
75 99 75 86 7207
33 79 85 78 3476
4653 35 07 5339
04 02 56 62 3344
74 05 36 40 0932
38 45 57 62 1526
47 47 07 39 9374
72 60 68 98 1053
93 82 0045 4045
…………………
Probabilidad de selección de cada ingresante: p= 1/N

5. Muestreo aleatorio estratificado
Ejemplo
Variable a estratificar: Lugar de residencia.
Estratos: Tucumán; Otro lugar
Se seleccionan al azar dos submuestras.
*Muestreo aleatorio proporcional
Requiere que el muestreo aleatorio de cada estrato
refleje las proporciones de la población.
*Muestreo aleatorio no proporcional
No requiere que el muestreo aleatorio de cada estra-to
refleje las proporciones de la población.
*Muestra: submuestra 1 + submuestra 2.

6. Calidad de la información muestral
* Errores debidos al azar: Una muestra al azar
es el resultado de la relación casual de las
unidades de muestreo, por lo que no hay dos
muestras que sean exactamente iguales.
* Errores ajenos al azar: Equivocaciones no
casuales, por ejemplo: definición descuidada de
la población, fatiga, incorrecta selección de la
muestra.

7. Calidad de la información muestral
* Errores debidos al azar: Una muestra al azar
es el resultado de la relación casual de las
unidades de muestreo, por lo que no hay dos
muestras que sean exactamente iguales.
* Errores ajenos al azar: Equivocaciones no
casuales, por ejemplo: definición descuidada de
la población, fatiga, incorrecta selección de la
muestra.