Muestreo Estadístico
Seleccionar una muestra y evaluar su representatividad
¿Cómo puedes comparar diseños de muestreo y sus probabilidades de inclusión?
Muestreo Estadístico
Población de N = 60 individuos (puntos) de la que se extrae una muestra aleatoria de n = 12 (resaltados), es decir, el 20 % de la población.
Población y Muestra
La muestra es un subconjunto de la población. Buscamos que permita estimar características del conjunto; su representatividad debe evaluarse, no se presume.
Muestreo Aleatorio
El muestreo probabilístico usa probabilidades de selección conocidas. En el aleatorio simple sin reemplazo de tamaño , todos tienen probabilidad de inclusión . El diseño reduce sesgos de selección, pero hay que revisar cobertura y no respuesta.
Muestreo No Aleatorio
La selección depende del criterio del investigador. Incluye muestreo por conveniencia, por cuotas o intencional. Puede introducir sesgos.
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Qué aprenderás
Comparar diseños de muestreo y sus probabilidades de inclusión.
Antes de empezar
Comprueba si puedes avanzar
Distingue 1/N para una extracción de n/N para una muestra aleatoria simple sin reemplazo.
Diagramas de Árbol: Diagramas de Árbol
Lecturas de apoyo
Fuentes y revisión
Revisión editorial: Codex — revisión editorial asistida · 2026-10-08.
- Introductory Statistics 2e
OpenStax — Rice University · 2.ª edición. 1.2 Data, Sampling, and Variation in Data and Sampling.
Datos, selección de muestras, variación y sesgo.
Consulta: 2026-10-08 · Fuente disciplinar.
- Estándares Básicos de Competencias en Matemáticas
Ministerio de Educación Nacional de Colombia · Primera edición, mayo de 2006. EBC Matemáticas · ciclo 6–7 · p. 85 · Pensamiento aleatorio y sistemas de datos.
Correspondencia con el ciclo: Muestreo Estadístico. La localización de ciclo no certifica el tema completo ni fija una secuencia anual.
Consulta: 2026-10-08 · Fuente curricular.
Validación académica pendiente.