Inferencia Estadística

Muestreo

Cómo seleccionar una muestra representativa de una población.

El muestreo es una parte fundamental de la inferencia estadística. Esta sección está diseñada para ayudarte a comprender qué es, por qué se utiliza, qué métodos existen y qué criterios importan al elegir uno.

▭ Conceptos claros ⚙ Ejemplos aplicados ▥ Comparaciones entre métodos ◇ Orientación para elegir
Población
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Muestra
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Conceptos fundamentales

Base para todo el bloque de muestreo

Antes de elegir un método, conviene distinguir algunos conceptos que aparecen constantemente en diseño muestral.

Población objetivo: quiénes o qué unidades queremos estudiar. Unidad de análisis: elemento individual sobre el que observamos información. Marco muestral: mecanismo práctico que permite localizar unidades elegibles. Sesgo de selección: aparece cuando el proceso favorece sistemáticamente ciertos casos.
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Tipos de muestreo

La clasificación principal distingue entre métodos probabilísticos y no probabilísticos. La diferencia no es solo terminológica: cambia lo que podemos justificar estadísticamente a partir de la muestra.

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¿Qué método elegir?

No existe un método universalmente superior. La elección depende de la población, el objetivo del estudio, el marco muestral disponible, los recursos y el tipo de inferencia que necesitas realizar.

1 ¿Existe un marco muestral?

Determina qué métodos pueden aplicarse de manera práctica.

2 ¿Necesitas representar subgrupos?

Puede hacer conveniente considerar una estrategia estratificada.

3 ¿La población está muy dispersa?

La logística puede favorecer conglomerados o diseños multietápicos.

4 ¿La población es difícil de localizar?

En ciertos contextos puede requerirse un método no probabilístico.

Abrir guía para elegir un método →
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Comparación rápida

Método Idea central Ventaja principal Precaución importante
Aleatorio simple Azar directo Simplicidad conceptual Necesita un marco adecuado
Sistemático Cada k-ésima unidad Implementación sencilla Revisar periodicidad
Estratificado Muestrear dentro de subgrupos Representación y precisión Requiere definir estratos útiles
Conglomerados Seleccionar grupos naturales Reduce costos logísticos Puede perder precisión
Conveniencia Casos accesibles Rapidez y bajo costo Generalización limitada
Ver comparación completa →
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Relación con el tamaño de muestra

El método y el tamaño de muestra son decisiones relacionadas, pero distintas.

Elegir un método de selección no determina automáticamente cuántas observaciones necesitas. El tamaño dependerá además del parámetro de interés, precisión deseada, variabilidad, nivel de confianza, potencia y diseño utilizado.

Explorar tamaño de muestra →
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Práctica y siguientes pasos

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Comprueba lo aprendido

Identifica qué método tendría sentido en distintos escenarios.

Práctica guiada →
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Compara métodos

Analiza cuándo dos alternativas parecidas producen decisiones distintas.

Abrir comparador →