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Angui Marcela Duran Herrera

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Keim Casas Sanabria

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El muestreo aleatorio simple es un tipo de muestreo que consiste en seleccionar un subconjunto aleatorio de individuos de la población objetivo para representar a todo el grupo..

El muestreo aleatorio simple es un procedimiento de muestreo probabilístico que da a cada elemento de la población objetivo y a cada posible muestra de un tamaño determinado, la misma probabilidad de ser seleccionado.

Esta es una técnica utilizada en los estudios de mercado para recopilar datos de una muestra de una población más amplia.

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Etapa 1: Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente, mediante sorteo o tabla de números aleatorios.

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Etapa 1: Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente, mediante sorteo o tabla de números aleatorios.

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El muestreo aleatorio simple implica seleccionar aleatoriamente a los sujetos de la población de estudio sin ningún tipo de restricción o agrupamiento. Cada individuo tiene la misma probabilidad de ser seleccionado, y no se requiere de una lista exhaustiva de todos los sujetos del universo.

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Que es el muestreo aleatorio sistemático

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Que es el muestreo aleatorio sistemático

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Este es un tipo de muestreo que solo es funcional y aplicable cuando los elementos de la población a los que se realizara el muestreo están ordenados, para el primer instante se toma el primer dato de manera aleatoria y ya luego los siguientes datos se toman en un orden con base al primer dato obtenido con base a una regla de selección sistemática.

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https://www.youtube.com/watch?v=jBV4F84tFz4

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Este es el paso mas vital como primer paso se elige la población, tenemos que saber a quien vamos a dirigir el análisis.

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Realizado el primer paso procedemos, debemos decidir el tamaño de la muestra, depende totalmente si la población es finita o no, donde variara la formula para calcularlo.

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Con la muestra realizada, Dividimos la población en ella misma, y en dado de un numero impar redondeamos, a este numero se le llama intervalo de muestra.

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Empezamos a contar, como se indicaba el primer dato se toma aleatorio, y a partir de este se toma el intervalo y luego se hace el análisis de todos los datos para lograr el fin buscado.

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-Muestreo sistemático. (2019, marzo 14). Enciclopedia Económica. https://enciclopediaeconomica.com/muestreo-sistematico/

-Arias, E. R. (2021, febrero 4). Muestreo sistemático. Economipedia. https://economipedia.com/definiciones/muestreo-sistematico.html

-Cardona, F. (2023, febrero 2). Muestreo Sistemático: Importancia y Aplicación. Excel Para Todos. https://excelparatodos.com/muestreo-sistematico/

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En estadística inferencialse suelen utilizar diversos cálculos probabilísticos para realizar estimaciones lo más precisas posible. Esto se hace en investigaciones donde no es posible abarcar todos los datos de una población, por lo que se extrae una muestra de la misma para alcanzar el mayor grado de representatividad de la característica estudiada. Este proceso se realiza a través de varias técnicas, y una de ellas es el muestreo sistemático.

El muestreo estadístico es uno de los tipos de muestreo probabilístico más seguros y sencillos. En este artículo sabrás de qué se trata y cómo implementarlo correctamente.

¿Qué es muestreo sistemático?

Un muestreo sistemático es una técnica, utilizada en estadística, para seleccionar los elementos de una muestra. Se trata de un método estadístico basado en probabilidades, evitando cualquier posible influencia sobre los procedimientos llevados a cabo durante la investigación.

Durante la implementación de este tipo de muestreo, se utilizan números aleatorios los cuales son asignados a diversos elementos de la población, proceso conocido como sorteo, los cuales son seleccionados para formar parte de la muestra.

Se denomina de esta manera, a diferencia de otros tipos de muestreo probabilístico, por utilizar una serie de operaciones y fórmulas mediante las cuales se lleva a cabo el proceso de selección. Estas son:

K = N / n, donde K equivale al coeficiente de elevación y N y n al tamaño de la población y la muestra, respectivamente.

A es el primer número aleatorio generado, y debe encontrarse entre 1 y el tamaño de la muestra.

Los demás números aleatorios se calculan mediante la fórmula A + K, multiplicando a K desde 1 hasta el número que complete el tamaño de la muestra. Es decir, A + K, A + 2K, A + 3K, ..., A + (n - 1) K.

¿En qué situaciones se utiliza el muestreo sistemático?

En general, el muestreo sistemático es un procedimiento que puede ser implementado en cualquier tipo de investigación. Sin embargo, en algunos casos su uso es más recomendable y provechoso que en otros. Principalmente, se refiere a las investigaciones donde los elementos ya cuentan con un ordenamiento predeterminado, de manera que el proceso de selección y conteo se pueda realizar fácilmente.

Un ejemplo de ello es una lista de estudiantes, productos o cualquier tipo de inventario cuyos elementos se encuentren enumerados.

Características del muestreo sistemático

Hace parte del grupo de muestreos probabilísticos, los cuales se basan en la selección aleatoria de los elementos de la muestra.

Utiliza ciertas fórmulas y operaciones específicas, las cuales constituyen el sistema que lo caracteriza.

Presenta un nivel mucho más riguroso con respecto a otros tipos de muestreo probabilísticos.

Abarca todo el rango de la población estudiada.

Muestreo sistemático ventajas y desventajas

Muestreo aleatorio simple vs sistemático

Tanto el muestreo aleatorio simplecomo el muestreo sistemático pertenecen al grupo de los muestreos probabilísticos, y cuentan con características que los convierten en dos métodos bastante similares entre sí. Sin embargo, cabe destacar algunas de sus diferencias para saber cuál utilizar en las investigaciones:

En el muestreo sistemático se prioriza la implementación de un sistema específico. En el caso del muestreo aleatorio simple, se puede llevar a cabo cualquier método de selección, a través de números aleatorios, una vez se ha calculado el tamaño de la muestra.

Debido a su carácter, el muestreo sistemático brinda un mayor nivel de rigurosidad en la selección de los elementos, evitando posibles influencias sobre el estudio. El muestreo aleatorio simple no brinda esta precisión.

Al implementar un muestreo sistemático, se garantiza que la muestra abarque todo el rango de la población. En el muestreo aleatorio simple, la muestra depende, en gran medida, del orden de los elementos.

En algunos casos, al utilizar un muestreo sistemático, la muestra puede poseer cierto grado de variabilidad, debido a la dispersión de los datos seleccionados. Por otro lado, en el muestreo aleatorio simple, este índice es más bajo.

¿Cómo hacer un muestreo aleatorio sistemático?

Definir la población a investigar.

Buscar que los elementos que tienen la posibilidad de conformar la muestra cuenten con un alto nivel de representatividad.

Organizar los elementos en una lista.

Calcular el tamaño de la muestra a partir de las fórmulas utilizadas para estas estimaciones. Se debe tener en cuenta si la población es finita o infinita, y si sus variables son cuantitativas o cualitativas.

Calcular el coeficiente de elevación K.

Calcular el primer número aleatorio.

Una vez calculado el primer número aleatorio, se calculan los demás mediante la fórmula explicada en el primer apartado del artículo.

Realizar el proceso de asignación de números aleatorios a los elementos de la población.

Ejemplo de muestreo sistemático

Para el presente ejemplo, el Departamento de Bienestar Universitario de una Universidad requiere crear un perfil psicosocial de los estudiantes de licenciatura que se encuentren cursando los primeros tres semestres de la carrera. Sin embargo, debido a la diferencia de horarios y disponibilidad de las personas, no es posible realizar una encuesta a toda la población estudiantil, por lo que es necesario realizar un muestreo sistemático.

En la base de estudiantes de la universidad se encuentran registradas 3000 personas, dato que constituye la población del estudio. Para este caso, se utilizará un tamaño muestral de 300 individuos.

Primero, se calculará el coeficiente K.

Ahora, se realizarán las operaciones correspondientes para hallar el número aleatorio inicial y los demás.

Una vez calculados los números aleatorios, se pueden seleccionar las personas que harán parte de la muestra a través de un conteo. Por ejemplo, el número 7 corresponde a Arturo.

Conclusiones y recomendaciones

El muestreo estadístico y sus tipos constituyen uno de los métodos más importantes dentro de cualquier investigación, pues reduce el esfuerzo y costos requeridos, utilizando, únicamente, un grupo de datos de una población. De esta manera, se pueden obtener resultados precisos y seguros, a partir de los cuales se pueden llevar a cabo acciones sin suponer un gran riesgo.

El constante aprendizaje es la garantía del progreso, tanto a nivel profesional como personal. Por esta razón, te invitamos a seguir aprendiendo a través de nuestro blog, en donde podrás encontrar una gran cantidad de artículos que tratan de diversos temas relacionados a la contabilidad, las finanzas y el ámbito empresarial.

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Muestreo Sistemático: Importancia y Aplicación

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Descubre todo sobre el muestreo sistemático: su importancia en la investigación, características, ventajas y cómo aplicarlo correctamente.

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Etapa 4: Se requiere un marco muestral o lista de los sujetos en el universo. 

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Etapa 4: Se requiere un marco muestral o lista de los sujetos en el universo. 

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Para llevar a cabo el muestreo aleatorio simple, es necesario contar con un marco muestral, que es una lista o descripción completa de los sujetos o elementos que conforman la población objetivo. Este marco muestral sirve como base para la selección aleatoria de los individuos que formarán parte de la muestra. Es importante tener un marco muestral preciso y actualizado para garantizar la representatividad de la muestra y la validez de los resultados del estudio.

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Etapa 7: A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.

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Etapa 7: A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.

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Después de seleccionar aleatoriamente la muestra, se procede a realizar el cálculo de los estadísticos de interés utilizando los datos recopilados de los sujetos de la muestra. Estos estadísticos pueden incluir medidas como la media, la desviación estándar, la proporción, entre otros, dependiendo de la naturaleza de la variable de interés y los objetivos del estudio.

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Etapa 9: Los sujetos a estudiar son seleccionados de manera consecutiva hasta que se completa el tamaño de la muestra.

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Etapa 9: Los sujetos a estudiar son seleccionados de manera consecutiva hasta que se completa el tamaño de la muestra.

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En esta etapa, se seleccionan los sujetos de manera secuencial de la lista o marco muestral. Se comienza eligiendo un sujeto aleatoriamente, y a partir de ahí, se seleccionan los siguientes sujetos en orden consecutivo hasta que se alcanza el tamaño de muestra deseado. Esta técnica se conoce como muestreo aleatorio simple sistemático y es una forma eficiente de seleccionar una muestra representativa cuando se tiene acceso a una lista ordenada de los sujetos en el universo.

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El tipo de muestreo fue probabilístico debido a que Cada elemento del universo de estudio tiene una probabilidad de selección conocida y superior a cero. Esta información permite determinar a priori la precisión deseada en las estimaciones y posteriormente, calcular la precisión de los resultados obtenidos a partir de la información recolectada.

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Entidad autora / Investigadores primarios Nombre agencia Dirección de Metodología y Producción Estadística - DIMPE

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Colombia - Encuesta de Micronegocios- 2021

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Los micronegocios constituyen un motor para el crecimiento del ingreso y la generación de empleo en las economías emergentes. Múltiples incentivos gubernamentales están dirigidos a la promoción y desarrollo de este segmento de la economía, a pesar de la relativa escasez de información. Por lo anteri…

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El tipo de muestreo es probabilístico debido a El comportamiento de las variables área sembrada y rendimiento, tienen una tendencia opuesta dependiendo del semestre y la región geográfica; además la medición del rendimiento se puede realizar sólo a las fincas que presentaron área sembrada en el semestre anterior, por lo cual estos dos parámetros se estudian mediante diseños y muestras por separado para cada variable.

https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/457

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Encuesta Nacional de Arroz Mecanizado - ENAM- 2015

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Dentro de las acciones encaminadas para ofrecer información confiable y oportuna sobre la actividad del sector agropecuario, desde el 2005 se ha venido realizando la Encuesta Nacional de Arroz Mecanizado (ENAM), para estimar el área, la producción y el rendimiento del cultivo de arroz mecanizado.

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Bibliografía

dane. (s.f.). Recuperado el 03 de 06 de 2023, de dane: https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/457

questionpro. (s.f.). Recuperado el 03 de 06 de 2023, de questionpro: https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-aleatorio-simple/

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Andrés Girón Vera

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¿Qué es el muestreo aleatorio estratificado?

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¿Qué es el muestreo aleatorio estratificado?

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Este muestreo se caracteriza por una división de la población de estudio en subgrupos o estratos de los cuales se escoge una muestra de cada estrato para la realización del estudio. Muestreo aleatorio estratificado (ulpgc.es)

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🔍👉 MUESTREO ESTRATIFICADO & ¿QUÉ ES MUESTREO ESTRATIFICADO? Sus VENTAJAS y DESVENTAJAS 👍

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Pasos para realizar un muestreo aleatorio estratificado

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Pasos para realizar un muestreo aleatorio estratificado

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1. Definir cual será la población del estudio

2. Elegir la variable de estratificación y en cuantos estratos será dividida la población

3. Clasificar a la población según el estrato de clasificación.

4. Definir el tamaño de la muestra de cada estrato.

5. Seleccionar aleatoriamente los elementos de cada estrato que pertenecerán a la muestra del estudio. Para cada estrato, se deben seleccionar tantos elementos como se ha decidido en el paso anterior.

Fuente

Es necesario aclarar que para mejorar los resultados estadísticos a veces es necesario ajustar el tamaño de las muestras al tamaño de la población de los estratos. Por ejemplo, no es igual de representativa una muestra de 50 en un estrato de 100 individuos a una muestra de 50 en un estrato de 10.000 individuos, es por esto que en el estrato de 10.000 lo mejor es utilizar una muestra de mayor tamaño.

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En este artículo te explicamos qué son los muestreos estratificados y cómo se hacen. Encontrarás la explicación de los subtipos de muestreos estratificados y, finalmente, cuáles son las ventajas y las desventajas del muestreo estratificado.

¿Qué es el muestreo estratificado?

El muestreo estratificado es un método estadístico que sirve para seleccionar los elementos de una muestra dividiendo la población en grupos (llamados estratos). Es decir, en un muestreo estratificado se divide la población en estratos y se selecciona aleatoriamente unos individuos de cada estrato para formar toda la muestra del estudio.

Los estratos son grupos homogéneos, o dicho de otra forma, los individuos de un estrato tienen unas características propias que los diferencian de los otros estratos. Por lo tanto, un individuo solo puede estar en un único estrato.

El muestreo estratificado resulta muy útil utilizarlo cuando la población está formada por grupos muy homogéneos y muy diferentes entre sí.

Lógicamente, la suma del tamaño de de todos los estratos da como resultado el tamaño de la población estadística:

Asimismo, la suma del tamaño de la muestra elegida de cada estrato es igual al tamaño muestral total del estudio estadístico:

Se suele diferenciar entre mayúsculas y minúsculas para referirse a la población o a la muestra respectivamente.

Cómo hacer un muestreo estratificado

Los pasos para hacer un muestreo estratificado son los siguientes:

1. Definir la población objetivo.

2. Elegir la variable de estratificación y cuántos estratos habrán.

3. Identificar a qué estrato pertenece cada elemento de la población.

4. Calcular el tamaño de cada estrato que formará parte de la muestra.

5. Seleccionar aleatoriamente los elementos de cada estrato que pertenecerán a la muestra del estudio. Para cada estrato, se deben seleccionar tantos elementos como se ha decidido en el paso anterior.

Ten en cuenta que el tamaño que representará cada estrato en la muestra no solo depende del tamaño del estrato, sino también del tipo de muestreo estratificado. A continuación, se explica cada tipo de muestreo estratificado y cómo se calcula el tamaño muestral de cada estrato mediante un ejemplo.

Tipos de muestreo estratificado

Ahora que ya conoces la definición de muestreo estratificado, tienes que saber que existen varios tipos de muestreos estratificados, los cuales se clasifican en:

Muestreo estratificado proporcional

Muestreo estratificado uniforme

Muestreo estratificado óptimo

Seguidamente se explica cada tipo de muestreo estratificado en detalle para entender mejor el significado de cada uno.

Muestreo estratificado proporcional

En el muestreo estratificado proporcional, o muestreo con afijación proporcional, el número de elementos de cada estrato que forman parte de la muestra del estudio es proporcional al tamaño de cada estrato.

De manera que si un estrato es más grande que otro, en la muestra final habrá más elementos de ese estrato. Por contra, si un estrato es más pequeño que otro, en la muestra del análisis estadístico habrá menos elementos de dicho estrato.

Este tipo de muestreo estratificado es util cuando los estratos son de diferente tamaño y queremos que la muestra incluya más elementos de los estratos más grandes.

Para calcular el número de elementos de cada estrato que estarán dentro de la muestra se debe dividir el tamaño de cada estrato entre la suma de los tamaños de todos los estratos. El resultado será la proporción del estrato que se debe incluir en la muestra, por lo que después se debe multiplicar por el tamaño de la muestra deseado.

Donde

es el tamaño muestral total deseado,

el número de elementos del estrato

que se incluirá en la muestra,

el tamaño del estrato

, y

el número total de elementos de la población.

Por ejemplo, imagínate que queremos hacer un estudio en una empresa de 150 trabajadores cogiendo una muestra de 50 personas y estratificando los datos según la edad de los trabajadores. Podemos clasificar los datos de la siguiente manera:

De 20 a 29 años: 35 trabajadores

De 30 a 39 años: 57 trabajadores

De 40 a 49 años: 42 trabajadores

De 50 a 59 años: 16 trabajadores

Entonces, si estratificamos los datos de manera proporcional, el muestreo quedará de la siguiente manera:

Muestreo estratificado uniforme

En el muestreo estratificado uniforme, o muestreo por afijación uniforme, el número de elementos de cada estrato que forma parte de la muestra del estudio es igual.

Por lo tanto, cada estrato tiene el mismo peso en este tipo de muestreo. Independientemente de si un estrato tiene más o menos individuos que otro estrato, todos estarán representados en la muestra por el mismo número de individuos.

En este caso, para calcular el tamaño de elementos de cada estrato se tiene que dividir el tamaño muestral deseado entre el número de estratos que hay. Es decir, se debe utilizar la siguiente fórmula:

Donde

es el tamaño muestral total deseado,

el número de elementos del estrato

que se incluirá en la muestra, y

el número de estratos en los que se ha dividido la población.

Siguiendo el ejemplo anterior, como queríamos una muestra de 50 trabajadores y en total había 4 estratos diferentes, el tamaño muestral de cada estrato será:

Como el resultado es un número decimal, algunos estratos tendrán 12 trabajadores y otros estratos 13 hasta llegar a los 50 trabajadores. De manera que el muestreo estratificado uniforme queda de la siguiente manera:

Como puedes ver, el tamaño muestral de cada estrato es independiente de la proporción de cada uno.

Muestreo estratificado óptimo

En el muestreo estratificado óptimo, el número de elementos de cada estrato depende proporcionalmente a la variabilidad de cada estrato.

De modo que los estratos con mayor variabilidad tendrán un tamaño muestral mayor, y al revés, los estratos con menor variabilidad tendrán un tamaño muestral menor.

La fórmula para determinar cuántos elementos de cada estrato formará parte de la muestra del estudio estadístico es la siguiente:

Donde

es el tamaño muestral total deseado,

es el número de elementos del estrato

que se incluirá en la muestra,

es la desviación estándar (o desviación típica) del estrato

, y

es el tamaño del estrato

.

Ventajas y desventajas del muestreo estratificado

El muestreo estratificado tiene las siguientes ventajas y desventajas:

Permite estudiar estadísticamente no solo toda la población, sino también cada estrato en particular.

Es un método de muestreo complicado de llevar a cabo.

El error muestral cometido por el muestreo estratificado siempre es igual o menor que el muestreo aleatorio simple.

Es un muestreo que lleva mucho tiempo para hacerlo y, por tanto, es costoso.

Permite aprovechar el conocimiento del investigador sobre la población.

Se necesita mucha información de la muestra que se analiza para poder estratificarla.

Con el muestreo estratificado nos aseguramos de que al menos un elemento de cada estrato se incluye en la muestra.

Se necesita conocer la proporción de cada estrato para poder hacer el muestreo.

La principal característica del muestreo estratificado es que sirve para analizar estadísticamente cada grupo o estrato en los que se ha dividido la población. Obviamente, también se puede estudiar toda la población con este tipo de muestreo. Además, la estratificación de los datos producirá un beneficio mayor cuanto más distintos sean los estratos entre sí.

Por contra, el hecho de estratificar los datos para poder hacer el muestreo implica un aumento de la complejidad de este, siendo el muestreo estratificado más complicado de realizar en comparación con otros tipos de muestreos. Esta propiedad también implica que es un muestreo caro de llevar a cabo, pues se necesita tiempo para hacer la estratificación correctamente.

Otro inconveniente del muestreo estratificado es que requiere mucha información de la población que se pretende estudiar, hecho que no es necesario en otros tipos de muestreos como por ejemplo el muestreo aleatorio simple. Aunque esta desventaja se puede mitigar si el investigador tiene un gran conocimiento en el campo.

Por último, con el muestreo estratificado se obtiene una muestra más representativa de la población que en otros tipos de muestreos, porque nos aseguramos incluir elementos de cada estrato. En cambio, en otros muestreos puede que la muestra resultante no tenga ningún elemento de algún estrato.

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▷ ¿Qué es el muestreo estratificado? ¿Y cómo se hace?

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En este artículo te explicamos qué son los muestreos estratificados y cómo se hacen. Encontrarás la explicación de los subtipos de muestreos estratificados y, finalmente, cuáles son las ventajas y las desventajas del muestreo estratificado. El muestreo estratificado es un método estadístico que sirve para seleccionar los elementos de una muestra dividiendo la población en grupos (llamados estratos).

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1. Permite estudiar no solo a la población como un todo sino que también permite estudiar de manera individual cada muestra.

2. El error muestral comedio es menor o igual al de un muestreo aleatorio simple.

3. Permite aprovechar el conocimiento que el investigador tiene sobre la población.

4. Genera datos más confiables y con menos sesgo ya que cada estrato tiene una representación propia en la muestra.

Fuente

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1. Demanda más tiempo, esfuerzo y dinero.

2. Requiere de información previa de la población de estudio para su correcta estratificación.

3. Es necesario conocer el tamaño del estrato para poder hacer el muestreo.

Fuente

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Encuesta Mensual de Alojamiento - EMA - 2019 - 2022

# data[].attributes.subject
Encuesta Mensual de Alojamiento - EMA - 2019 - 2022

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Para la realización de esta encuesta se usó un modelo de muestreo estratificado. Las variables de estratificación fueron 2, los ingresos y personal ocupado. Para el muestreo de los estratos se usa el muestreo aleatorio simple y en el caso de que una región tenga más de un estrato se usa el muestreo aleatorio simple con afijación optima. Para identificar los establecimientos prestadores de servicios de alojamiento y turismo se usó el método Hidiroglou el cual consiste en:

Listar las unidades económicas y se ordenarlas según su tamaño

Se toman las siguientes dos unidades económicas más grandes como forzosas y se calcula la varianza de las restantes

Se repite el procedimiento aumentando en cada paso el número de empresas forzosas hasta que la varianza del estrato probabilístico sea constante.

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Encuesta Mensual de Alojamiento - EMA - 2019 - 2022

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Al enmarcar al sector turismo como parte estratégica para el Gobierno Nacional y consolidar la mayor competitividad del país, se destaca al sector como de alto valor y dentro de este el subsector alojamiento como actividad fundamental para el crecimiento del PIB.

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¿ Qué es el muestreo aleatorio por conglomerado? 

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¿ Qué es el muestreo aleatorio por conglomerado? 

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El muestreo aleatorio por conglomerado de una manera clara y sencilla. En el muestreo aleatorio por conglomerado, en lugar de seleccionar directamente a los individuos de la población, se dividen en grupos o conglomerados que comparten características similares. Estos conglomerados podrían ser, por ejemplo, escuelas, empresas o comunidades.

Después, se seleccionan aleatoriamente algunos de esos conglomerados para formar la muestra. Una vez que tenemos los conglomerados seleccionados, entonces se procede a seleccionar aleatoriamente los individuos dentro de cada conglomerado para completar la muestra.

Esta técnica se utiliza cuando la población es muy grande o dispersa geográficamente, o cuando es costoso o difícil acceder a todos los individuos de la población. Al seleccionar los conglomerados de forma aleatoria, se obtiene una muestra representativa de la población, aunque introduciendo cierta variabilidad en los resultados.

Espero que esta explicación le haya resultado clara y comprensible. Si tiene alguna pregunta adicional, estaré encantado de ayudar.

# data[].attributes.body
1. Cochran, W. G. (1977). Sampling Techniques (3rd ed.). Wiley.

2. Kish, L. (1965). Survey Sampling. Wiley.

3. Levy, P. S., & Lemeshow, S. (2008). Sampling of Populations: Methods and Applications (4th ed.). Wiley.

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El muestreo aleatorio por conglomerado presenta varias ventajas que lo hacen una técnica eficiente y práctica en determinados escenarios. Algunas de las ventajas son:

1. Eficiencia en la recolección de datos: El muestreo aleatorio por conglomerado puede ser más eficiente en términos de costos y tiempo en comparación con otros métodos de muestreo. Al seleccionar conglomerados en lugar de individuos, se reduce la necesidad de acceder y recopilar información de cada elemento de la población.

2. Gestión logística: Cuando la población objetivo es dispersa geográficamente o está fragmentada en grupos naturales (como escuelas, empresas o comunidades), el muestreo por conglomerado facilita la logística de recolección de datos. En lugar de desplazarse a múltiples ubicaciones o acceder a todos los individuos, se pueden seleccionar conglomerados representativos y recolectar datos de manera más eficiente.

3. Reducción de costos: Al seleccionar conglomerados en lugar de individuos, se pueden ahorrar recursos en términos de tiempo, esfuerzo y gastos asociados con la recolección de datos. Esto es especialmente relevante cuando la población es grande y diversa.

4. Mayor precisión en la estimación: Cuando los conglomerados seleccionados son representativos de la población, el muestreo aleatorio por conglomerado puede proporcionar estimaciones precisas y confiables de las características de la población. Si los conglomerados son homogéneos internamente y heterogéneos entre sí, la variabilidad de los datos puede ser capturada eficientemente en la muestra.

5. Flexibilidad en el diseño de la muestra: El muestreo aleatorio por conglomerado permite una mayor flexibilidad en el diseño de la muestra. Se pueden utilizar diferentes tamaños de conglomerados, estratificar los conglomerados según características relevantes y aplicar métodos de selección aleatoria tanto para los conglomerados como para los individuos dentro de ellos.

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Aunque el muestreo aleatorio por conglomerado tiene varias ventajas, también presenta algunas desventajas que es importante tener en cuenta:

1. Pérdida de precisión: En comparación con el muestreo aleatorio simple, el muestreo por conglomerado puede conducir a una pérdida de precisión en las estimaciones. Debido a la agrupación de individuos dentro de los conglomerados, puede haber una mayor variabilidad entre los individuos dentro del mismo conglomerado, lo que reduce la precisión de las estimaciones.

2. Mayor complejidad en el análisis de datos: El análisis de los datos recopilados mediante muestreo aleatorio por conglomerado puede ser más complejo. Dado que los datos están organizados en niveles de conglomerados e individuos dentro de los conglomerados, es necesario tener en cuenta la estructura de los datos al realizar análisis estadísticos adecuados.

3. Sesgo de selección de conglomerados: Si los conglomerados seleccionados no representan fielmente la diversidad y características de la población, puede introducirse un sesgo en las estimaciones. Es esencial garantizar una selección adecuada y representativa de los conglomerados para evitar este sesgo.

4. Mayor esfuerzo de planificación: El muestreo por conglomerado puede requerir un mayor esfuerzo de planificación en comparación con otros métodos de muestreo. Es necesario identificar y seleccionar los conglomerados adecuados, considerando su representatividad y homogeneidad interna, lo que implica un análisis detallado de la población objetivo y la disponibilidad de datos sobre los conglomerados.

5. Sensibilidad a la heterogeneidad entre conglomerados: Si los conglomerados seleccionados presentan una alta heterogeneidad interna, puede haber una mayor variabilidad en las estimaciones. Esto puede afectar la precisión y la generalización de los resultados obtenidos de la muestra a la población en general.

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https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/569

Para Para este estudio se realizo un tipo de muestreo probabilístico Aleatorio, ya que las variables por las cuales se realizo el estudio donde se toman todas las empresas de los sectores de servicio y comercio de Colombia, estos correspondían a 15 subsectores, teniendo un valor de 20 empresas de construcción, con ventas de valor especifico, y con base a este dato se genera un patrón sistemático de recolección de datos, esta información nos permite validar con cierta aleatoriedad pero enfocada un un factor sistemático, Esto también es usado al escoger el personal elegido en las direcciones territoriales.

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Encuesta de Desarrollo e Innovación Tecnológica de Servicios - EDIT - S - 2004 - 2005

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El DANE tiene como misión primordial producir y divulgar información estadística de interés general y con carácter estratégico para la toma de decisiones por parte de personas, empresas y organizamos oficiales, a nivel nacional e internacional.

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fbombab. (2019, July 31). MUESTREO ESTRATIFICADO & ¿QUÉ ES MUESTREO ESTRATIFICADO? Sus VENTAJAS y DESVENTAJAS. YouTube. Retrieved June 5, 2023, from https://www.youtube.com/watch?v=k9SZH5Z_Zq0

Probabilidad y Estadística. (n.d.). ″. ″ - Wiktionary. Retrieved June 5, 2023, from https://www.probabilidadyestadistica.net/muestreo-estratificado/

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Juan Pablo Cárdenas