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Trabajo realiazdo por:
Germán Mollá Carcaño
Eduardo López del Pino
Miguel Angel Esteban Muñoz
Fernando López Triguero
Daniel López Herrera
Definición de muestreo:
Es el estudio de las poblaciones mediante muestras. Este estudio nos permite establecer las propiedades que nos interesan de la población a partir de los datos que obtenemos de dichas muestras.A esto se le conoce como inferencia estadística.

Conveniencia del muestreo:
a) Ventajas:
-Procesos más económicos
-Procesos más rápidos
-Procesos destructivos
b) Desventajas o riesgos. Para minimizar riesgos hay que tener en cuenta:
-El tipo de muestreo
-El tamaño de la muestra
-Grado de fiabilidad de las conclusiones
-Cuando una muestra no es representativa de la población, diremosque es una muestra sesgada.


Tipos de muestreo:
Existen dos métodos para seleccionar muestras de poblaciones: el muestreo no aleatorio o de juicio, el cual puede basarse en la experiencia de alguien con la población; y el muestreo aleatorio, el cual es probabilístico si toda la población tiene alguna probabilidad de ser escogidos en la muestra y dicha probabilidad es conocida de antemano.1. Muestreo probabilístico
Seleccionaremos muestras al azar, en las que cada individuo de la población tiene una determinada probabilidad conocida de pertenecer a la muestra, porque:

-Sabemos manejar la probabilidad
-Tenemos herramientas probabilísticas para el error de estimación
-Permite expresar el mismo grado de diversidad de la población

Sin reposición de los elementos: Cadaelemento extraído se descarta para la subsiguiente extracción.
Con reposición de los elementos: Las observaciones se realizan con reemplazamiento de los individuos, de forma que la población es idéntica en todas las extracciones.
Con reposición múltiple: En poblaciones muy grandes, la probabilidad de repetir una extracción es tan pequeña que el muestreo puede considerarse sin reposición. Cada elementoextraído se descarta para la subsiguiente extracción.
Muestra aleatoria simple.
La muestra se extrae a suertes, por ejemplo cogiendo papeletas numeradas de un sombrero. Si tenemos un fichero de ordenador sobre la población, la computadora hará la selección al azar. Cuando la población es muy grande y ya consiste en grupos naturales, los miembros de los cuales se enumeran en un archivo, puedeser práctico hacer el muestreo en etapas, seleccionando primero algunos grupos y entonces seleccionando la muestra final sólo desde los miembros de estos grupos seleccionados.
Muestra aleatoria ponderada.
Cuando la población incluye un grupo muy pequeño pero esencial, hay el riesgo de que ningún miembro de ese grupo quede dentro de una muestra aleatoria. Tales grupos claves de usuarios deproductos son, entre otros, gente corto de vista, duro de oído o con la capacidad reducida del movimiento.
Para asegurar por lo menos algunos de una minoría clave en la muestra, podemos incrementar deliberadamente la razón de la muestra sobre este grupo de especial importancia .Esto generará un desequilibrio en las mediciones que se obtengan a partir de la muestra ponderada, pero será fácil restaurarel equilibro original. Esto se hace así cuando se combinan los resultados; por ejemplo, al calcular la media de todas las mediciones daremos a las mediciones de cada grupo su peso apropiado correspondiente a los porcentajes genuinos en la población.



Muestreo estratificado
Consiste en la división previa de la población de estudio en grupos o clases que se suponen homogéneos con respecto aalguna característica de las que se van a estudiar. A cada uno de estos estratos se le asignaría una cuota que determinaría el número de miembros del mismo que compondrán la muestra. Según la cantidad de elementos de la muestra que se han de elegir de cada uno de los estratos, existen dos técnicas de muestreo estratificado:
Asignación proporcional: el tamaño de la muestra dentro de cada estrato...