Velázquez Ramos Jennifer Alejandra 424043908
Tipos de muestreo:
Probabilístico y no probabilístico.
El muestreo es una técnica fundamental en la investigación, ya que permite obtener información confiable de una población sin necesidad de estudiar a todos sus integrantes. Existen diferentes tipos de muestreo que se eligen según los objetivos, recursos y características del estudio. Cada uno presenta procesos, ventajas y limitaciones que influyen en la calidad de los resultados. Conocer estas diferencias facilita la selección del método más adecuado para garantizar datos representativos y decisiones basadas en evidencia.
Por cuotas
Aleatorio simple:
No Probabilístico
Probabilístico
Estratificado
Probabilístico
Errático (o accidental)
No Probabilístico
Por conglomerados
Probabilístico
Por conveniencia
No Probabilístico
Hacer clic en imágenes.
¿Qué son el muestreo probabilístico y el no probabilístico?
Muestreo probabilístico Es el tipo de muestreo en el que todos los elementos de la población tienen una probabilidad conocida y distinta de cero de ser seleccionados (Aragón, 2016; Bernal, 2010). Idea clave: la selección es aleatoria, lo que permite que la muestra sea representativa de la población. Ventaja principal: posibilita el uso de la estadística inferencial para generalizar resultados con un margen de error calculable. Ejemplos: muestreo aleatorio simple, estratificado, por conglomerados, sistemático.
Muestreo no probabilístico Es el tipo de muestreo en el que la elección de los elementos no depende del azar, sino del criterio o conveniencia del investigador (Bernal, 2010; Reding & Calva, 2014). Idea clave: no todos los miembros de la población tienen la misma oportunidad de ser seleccionados. Ventaja principal: es más rápido, económico y útil cuando no se cuenta con un listado completo de la población. Ejemplos: muestreo por cuotas, de conveniencia, intencional, errático o accidental.
Aleatorio simple
Todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados
Proceso
- Definir población y tamaño de muestra
- Numerar elementos
- Seleccionar aleatoriamente (tabla de números, software, etcétera)
Fortalezas
Representatividad alta, elimina sesgos.
Limitaciones
Requiere el listado completo de la población.
Haz clic en la imagen
Estratificado
La población se divide en estratos homogéneos (edad, sexo, región) y se toma muestra de cada grupo.
Procesos
- Identificar estratos.
- Determinar tamaño por estrato.
- Seleccionar aleatoriamente dentro de cada estrato.
Fortalezas
Garantiza representación de subgrupos.
Limitaciones
Más complejo y más costoso.
Por conglomerados
La población se agrupa en conglomerados (escuelas, barrios) y se seleccionan algunos grupos completos.
Proceso
- Dividir los conglomerados.
- Seleccionar conglomerados al azar.
- Tomar muestra dentro de cada conglomerado o incluirlos completos.
Fortalezas
Reduce costos y tiempo.
Limitaciones
Menor precisión si los conglomerados no son heterogéneos.
Por cuotas
Se establecen cuotas de características (edad, sexo, ocupación) y se eligen participantes hasta cubrirlas.
Procesos
- Definir cuotas.
- Seleccionar sujetos que cumplan cada cuota.
Fortalezas
Económico y rápido.
Limitaciones
Posibles sesgo del encuestador.
Errático (o accidental)
Selección sin criterio definido, depende del acceso o disponibilidad.
Proceso
No hay pasos formales; se elige a quienes se encuentran de manera fortuita.
Fortalezas
Muy fácil y rápido.
LImitaciones
Poca representatividad y alto sesgo.
Por conveniencia
Se eligen los casos más accesibles o fáciles de contactar.
Proceso
- Identificar población accesible.
- Seleccionar participantes disponibles.
Fortalezas
Bajo costo y rapidez.
LImitaciones
No permite generalizar resultados.
ConclusiÓN y fuentes bibliográficas.
Comprender los tipos de muestreo y sus particularidades permite a los investigadores planificar estudios más eficientes y precisos. La elección correcta entre métodos probabilísticos y no probabilísticos asegura que los datos obtenidos sean útiles para analizar fenómenos, formular hipótesis y tomar decisiones fundamentadas. En síntesis, el muestreo es una herramienta clave para transformar la información en conocimiento confiable.
Aragón, L. G. (2016). Estadística en el área de las ciencias sociales y administrativas. Alfaomega. Bernal, C. A. (2010). Metodología de la investigación (3.ª ed.). Pearson. Bologna, E. (Ed.). (2011). Estadística para psicología y educación. Brujas. Reding, A., & Calva, L. (2014). Introducción a las técnicas de muestreo y su aplicación en el área de la salud. En J. A. García, J. C. López, F. Jiménez, Y. Ramírez, L. Lino & A. Reding (Coords.), Metodología de la investigación, bioestadística y bioinformática en ciencias médicas y de la salud (2.ª ed., pp. 75–82). McGraw-Hill/Hospital General de México Dr. Eduardo Liceaga. https://librunam.dgb.unam.mx:8443/F/K7E9CK956D9Q1I39QGHR2YVJYJ4EUPVT4KG5CXDPG7EH2A3M5J-03360?func=full-set-set&set_number=006430&set_entry=000001&format=999 Mendelhall, W., Beaver, R. J., & Beaver, B. M. (2015). Introducción a la probabilidad y estadística (13.ª ed.). Cengage Learning.
Contextualiza tu tema
Un título genial
Velázquez Ramos Jennifer Alejandra
424043908
Le agradezco mucho la atención brindada.
Tipos de muestreo:
JENNIFER ALEJANDRA VELAZQUEZ RAMOS
Created on September 24, 2025
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Velázquez Ramos Jennifer Alejandra 424043908
Tipos de muestreo:
Probabilístico y no probabilístico.
El muestreo es una técnica fundamental en la investigación, ya que permite obtener información confiable de una población sin necesidad de estudiar a todos sus integrantes. Existen diferentes tipos de muestreo que se eligen según los objetivos, recursos y características del estudio. Cada uno presenta procesos, ventajas y limitaciones que influyen en la calidad de los resultados. Conocer estas diferencias facilita la selección del método más adecuado para garantizar datos representativos y decisiones basadas en evidencia.
Por cuotas
Aleatorio simple:
No Probabilístico
Probabilístico
Estratificado
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Errático (o accidental)
No Probabilístico
Por conglomerados
Probabilístico
Por conveniencia
No Probabilístico
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¿Qué son el muestreo probabilístico y el no probabilístico?
Muestreo probabilístico Es el tipo de muestreo en el que todos los elementos de la población tienen una probabilidad conocida y distinta de cero de ser seleccionados (Aragón, 2016; Bernal, 2010). Idea clave: la selección es aleatoria, lo que permite que la muestra sea representativa de la población. Ventaja principal: posibilita el uso de la estadística inferencial para generalizar resultados con un margen de error calculable. Ejemplos: muestreo aleatorio simple, estratificado, por conglomerados, sistemático.
Muestreo no probabilístico Es el tipo de muestreo en el que la elección de los elementos no depende del azar, sino del criterio o conveniencia del investigador (Bernal, 2010; Reding & Calva, 2014). Idea clave: no todos los miembros de la población tienen la misma oportunidad de ser seleccionados. Ventaja principal: es más rápido, económico y útil cuando no se cuenta con un listado completo de la población. Ejemplos: muestreo por cuotas, de conveniencia, intencional, errático o accidental.
Aleatorio simple
Todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados
Proceso
Fortalezas
Representatividad alta, elimina sesgos.
Limitaciones
Requiere el listado completo de la población.
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Estratificado
La población se divide en estratos homogéneos (edad, sexo, región) y se toma muestra de cada grupo.
Procesos
Fortalezas
Garantiza representación de subgrupos.
Limitaciones
Más complejo y más costoso.
Por conglomerados
La población se agrupa en conglomerados (escuelas, barrios) y se seleccionan algunos grupos completos.
Proceso
Fortalezas
Reduce costos y tiempo.
Limitaciones
Menor precisión si los conglomerados no son heterogéneos.
Por cuotas
Se establecen cuotas de características (edad, sexo, ocupación) y se eligen participantes hasta cubrirlas.
Procesos
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Económico y rápido.
Limitaciones
Posibles sesgo del encuestador.
Errático (o accidental)
Selección sin criterio definido, depende del acceso o disponibilidad.
Proceso
No hay pasos formales; se elige a quienes se encuentran de manera fortuita.
Fortalezas
Muy fácil y rápido.
LImitaciones
Poca representatividad y alto sesgo.
Por conveniencia
Se eligen los casos más accesibles o fáciles de contactar.
Proceso
Fortalezas
Bajo costo y rapidez.
LImitaciones
No permite generalizar resultados.
ConclusiÓN y fuentes bibliográficas.
Comprender los tipos de muestreo y sus particularidades permite a los investigadores planificar estudios más eficientes y precisos. La elección correcta entre métodos probabilísticos y no probabilísticos asegura que los datos obtenidos sean útiles para analizar fenómenos, formular hipótesis y tomar decisiones fundamentadas. En síntesis, el muestreo es una herramienta clave para transformar la información en conocimiento confiable.
Aragón, L. G. (2016). Estadística en el área de las ciencias sociales y administrativas. Alfaomega. Bernal, C. A. (2010). Metodología de la investigación (3.ª ed.). Pearson. Bologna, E. (Ed.). (2011). Estadística para psicología y educación. Brujas. Reding, A., & Calva, L. (2014). Introducción a las técnicas de muestreo y su aplicación en el área de la salud. En J. A. García, J. C. López, F. Jiménez, Y. Ramírez, L. Lino & A. Reding (Coords.), Metodología de la investigación, bioestadística y bioinformática en ciencias médicas y de la salud (2.ª ed., pp. 75–82). McGraw-Hill/Hospital General de México Dr. Eduardo Liceaga. https://librunam.dgb.unam.mx:8443/F/K7E9CK956D9Q1I39QGHR2YVJYJ4EUPVT4KG5CXDPG7EH2A3M5J-03360?func=full-set-set&set_number=006430&set_entry=000001&format=999 Mendelhall, W., Beaver, R. J., & Beaver, B. M. (2015). Introducción a la probabilidad y estadística (13.ª ed.). Cengage Learning.
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Un título genial
Velázquez Ramos Jennifer Alejandra
424043908
Le agradezco mucho la atención brindada.