1. DEFINICIÓN DE MUESTRA ESTADÍSTICA
1.1. Una muestra estadística es un subconjunto de datos perteneciente a una población de datos
2. TIPOS DE MUESTRA
2.1. PROBABILÍSTICA
2.1.1. Todos los elementos de la población o universo tienen la posibilidad de ser parte de la muestra.
2.1.1.1. MUESTREO ALEATORIO SIMPLE
2.1.1.1.1. Método de selección más básico, en el que cada sujeto posee un número de identificación y, mediante un sorteo aleatorio, algunos son seleccionados para la muestra.
2.1.1.2. MUESTREO SISTEMÁTICO
2.1.1.2.1. Con este método se enumera la población a trabajar y los investigadores se encargan de listar a cada individuo en grupos de 10, de forma aleatoria.
2.1.1.3. MUESTREO ESTRATIFICADO
2.1.1.3.1. consiste en dividir a la población en estratos o grupos que compartan características similares. Luego se seleccionan proporcionalmente algunos individuos de cada grupo.
2.1.1.4. MUESTREO POR CONGLOMERADOS
2.1.1.4.1. Se da cuando la población ya se encuentra dividida de forma natural en grupos, por lo que se seleccionan individuos aleatoriamente de cada conglomerado para conformar la muestra.
2.2. NO PROBABÍLISTICA
2.2.1. Procesos que no brindan, a todos los individuos de la población, la misma posibilidad de ser elegidos para la muestra.
2.2.1.1. MUESTREO POR CUOTAS
2.2.1.1.1. Los investigadores forman la muestra partiendo de determinadas características, con el fin de lograr la misma distribución de características en la muestra que en la población
2.2.1.2. MUESTREO POR CONVENIENCIA
2.2.1.2.1. El investigador suele elegir a los individuos de su muestra solo por su proximidad. Generalmente, el investigador no reconoce esta muestra como una representación de toda una población, sino que la realiza para conocer opiniones, datos e información de manera rápida.
2.2.1.3. MUESTREO POR BOLA DE NIEVE
2.2.1.3.1. Se utiliza cuando el investigador requiere que un sujeto de su muestra ayude a identificar a otro con las mismas características y, a su vez, estos a otros, para formar la muestra deseada.
2.2.1.4. MUESTRA DISCRECIONAL
2.2.1.4.1. También conocida como muestreo por juicio o criterio, se da cuando el investigador selecciona los individuos de su muestra en base a determinado conocimiento de la población
3. CARACTERÍSTICAS
3.1. TAMAÑO SUFICIENTEMENTE GRANDE
3.1.1. Cuando trabajamos con muestras estamos,trabajando con una cantidad de datos inferior a la población. Ahora bien, para que una muestra estadística sea representativa deberá ser lo suficientemente grande como para considerarse representativa
3.2. ALEATORIDAD
3.2.1. La selección de los datos de una muestra estadística debe ser aleatoria. Es decir, debe ser totalmente al azar. Si en lugar de realizarlo al azar, realizamos un proceso de selección de datos planificado, estamos introduciendo un sesgo a la obtención de datos.