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Página del Colegio de Matemáticas del Plantel 8 de la ENP-UNAM Muestreo Autor: Dr. José Manuel Becerra Espinosa

La principal ventaja de esta técnica es de tipo operativa: seleccionar un conglomerado a estudiar suele ser
más fácil y económico que hacer una muestra aleatoria o sistemática. Usar conglomerados geográficos
puede representar un importante ahorro en desplazamientos de personas.

Como principal inconveniente, al usar muestreo por conglomerados se corre un riesgo importante: que los
conglomerados no sean realmente homogéneos entre ellos.

En este tipo de muestreo las unidades muestrales no son elementos individuales de la población, sino
grupos de elementos que se seleccionan aleatoriamente de una colección de conglomerados.

Ejemplo.
Se planea hacer una encuesta entre estudiantes de segundo año de bachillerato en México. Se quieren
entrevistar 5,000 estudiantes para conocer el área de estudio que piensan elegir. Ante la imposibilidad de
acceder (de acuerdo con los costos) a un muestreo estratificado, se selecciona en una muestra de 200
conglomerados de 25 alumnos, identificando el conglomerado con un grupo de segundo año de
bachillerato.

Ejemplo.
En una investigación en la que se trata de conocer el grado de satisfacción laboral los cajeros en tiendas
de autoservicio y se necesita una muestra de 800 cajeros. Ante la dificultad de acceder individualmente a
estos sujetos se decide hacer una muestra por conglomerados. Sabiendo que el número de cajeros por
tienda es aproximadamente de 50, los pasos a seguir serían los siguientes:
1. Disponer un listado de todos los bancos.
2. Asignar un número a cada uno de ellos.

3. Elegir por muestreo aleatorio simple o sistemático las 16 tiendas  800 16 que proporcionarán los


 50 
800 cajeros que se requieren.

A veces, es necesario elegir conglomerados dentro de los conglomerados. Se dice entonces que se trata
de un muestreo en etapas múltiples.

3. MUESTREO NO PROBABILÍSTICO

El muestreo no probabilístico no se basa en el azar, sino en el juicio personal del investigador para
seleccionar a los elementos de la muestra. El investigador puede decidir de manera arbitraria o consciente
qué elementos incluirá en la muestra. Las muestras no probabilísticas pueden dar buenas estimaciones de
las características de la población; sin embargo, no permiten evaluar objetivamente la precisión de los
resultados de la muestra. Como no hay forma de determinar la probabilidad de que cualquier elemento
particular quede seleccionado para incluirse en la muestra, no es posible hacer una extrapolación
estadística de las estimaciones obtenidas a la población.

En este tipo de muestreo, denominado también muestreo de modelos, las muestras no son representativas
por el tipo de selección, son informales o arbitrarias y se basan en supuestos generales sobre la distribución
de las variables en la población. Por ejemplo, se juzga la calidad de un lote de pantallas de televisión
nuevas probando sólo una pieza, o un distribuidor de cierto tipo de artículos acepta un envío después de
probar algunos de ellos, que selecciona en forma casual. En ciencias, los elementos que se estudian se
seleccionan en forma casual, o bien porque reúnen ciertas características, como sería seleccionar la ciudad
más contaminada para estudiarla.

Cuando se aplica el muestreo no probabilístico no es posible conocer el margen de error que se tendrá en
un estudio (por ejemplo, los resultados de una encuesta). Esto incluye encuestas hechas seleccionando a
personas por la calle y entrevistándolas cara a cara, o haciendo llamadas telefónicas al azar o a través de

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