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Definir la población y los conglomerados: Identificar los conglomerados o grupos naturales que componen la población (por ejemplo, barrios, escuelas, empresas, etc.). Estos conglomerados deben ser mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivos, es decir, todos los individuos de la población deben pertenecer a un conglomerado y no debe haber solapamiento entre ellos.

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Técnica de muestro en la que se seleccionan muestras de una población de forma aleatoria, de manera que cada elemento de la población tenga la misma probabilidad de ser seleccionado.

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Importancia

Permite obtener información representativa de una población de manera rápida y eficiente.

La técnica es útil para reducir el costo y el tiempo que se necesitaría para realizar un censo completo de la población y obtener la información deseada.

En la investigación de mercado, el muestreo aleatorio simple puede ser utilizado para conocer las opiniones y preferencias de los consumidores acerca de un producto o servicio.

En la Ciencia Social, este tipo de muestreo es utilizado para realizar encuestas sobre las actitudes y comportamientos de la población en general.

En la Ciencia Política este tipo de muestreo es utilizado para conocer las preferencias de los votantes y su intención de voto en una elección.

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Funcionalidad

Es importante porque nos permite obtener un listado o representación detallada de todos los elemento o unidades de la población de lo que se va a extraer una muestra.

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Características

*Debe ser lo más completo, preciso y actualizado posible para garantizar que todos los elementos de la población tengan la oportunidad de ser seleccionados.

*No debe confundirse con la población (N),que es el grupo completo de interés del cual se quiere extraer conclusiones.

*Se utiliza para seleccionar la muestra de manera práctica y organizada.

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Ventaja del Muestreo Aleatorio Simple con respecto al Muestreo Aleatorio Sistemático.

1. Se basa en la teoría estadística y por tanto existen paquetes informáticos para analizar los datos.

2. Cálculo rápido de medias y varianza.

3. Sencillo y de fácil comprensión.

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Desventaja del Muestreo Aleatorio Simple con respecto al Muestreo Aleatorio Sistemático.

1. Requiere que se posea de antemano un listado completo de toda la población.

2. Cuando se trabaja con muestras pequeñas es posible que no represente a la población adecuadamente.

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Paso 4. Contenido de la sección correspondiente a los ejemplos

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Paso 4. Contenido de la sección correspondiente a los ejemplos

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1. Sociedad: En esta temática se selecciono como tema LA CULTURA, su objetivo es caracterizar las practicas culturales asociadas al consumo cultural y al uso del tiempo libre de la población residente en el país como: asistencia a eventos culturales, tasa de lectura de publicaciones (libros, revistas, periódicos) así como el consumo de audiovisuales (video, televisión, radio, música).

Tipo de muestreo: Teniendo en cuenta los objetivos de la encuesta, se optó por un diseño muestral probabilístico, estratificado, multietápico y de conglomerados.

Rotación de la muestra: Dado el carácter bianual de la encuesta y con el fin de controlar la repetición de la encuesta a los mismos hogares, lo cual puede generar rechazos y la reducción en la cobertura y calidad de la encuesta, se definieron los procedimientos que se resumen a continuación:

*En las diferentes cabeceras seleccionadas de la muestra, cada manzana es segmentada en grupos.

*Cada grupo o segmento tiene aproximadamente 10 viviendas.

*En la primera ronda se selecciona una manzana y de esta se toma un segmento aleatoriamente, para la siguiente ronda de la encuesta.

*Se elige un segmento diferente al inicial. Se procede de esta forma en las siguientes rondas hasta agotar la manzana, es decir, hasta que se hayan encuestado todos los segmentos pertenecientes a la manzana.

*Cuando se agota la manzana se toma una manzana vecina para empezar de nuevo el proceso.

Cálculo del tamaño de la muestra: Los cálculos se realizan con las fórmulas correspondientes al tipo de diseño muestral. Se ajustan con base en el efecto de los conglomerados en el diseño (deff).

Conglomerados: Para el caso de esta encuesta los conglomerados están definidos por la unidad terciaria de muestreo y corresponde a un promedio de 10 viviendas (contiguas), donde se encuestan todas las viviendas, hogares y personas que lo conforman.

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Encuesta de Consumo Cultural - ECC - 2020

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El Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE), como coordinador del Sistema Estadístico Nacional (SEN) y en el marco del proyecto de Planificación y Armonización Estadística, trabaja por el fortalecimiento y consolidación del SEN mediante los siguientes procesos: la producción de estadísticas estratégicas; la generación, adaptación, adopción y difusión de estándares; la consolidación y armonización de la información estadística y la articulación de instrumentos, actores, iniciativas y productos.

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file:///C:/Users/rodol/OneDrive/Escritorio/Muestreo.pdf

https://www.eduardvelazquez.com/guia-muestreo-aleatorio-simple/

https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/691#metadata-sampling

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Guía básica de Muestreo Aleatorio Simple | Eduardo Velázquez

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Guía básica de Muestreo Aleatorio Simple

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Seleccionar una muestra de conglomerados: Se seleccionan aleatoriamente uno o más conglomerados de la población total utilizando técnicas de muestreo aleatorio. Dependiendo del diseño del estudio, se puede realizar un muestreo de conglomerados en una o varias etapas.

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Como USAR CORRECTAMENTE la Función ALEATORIO en Excel (5 Ejemplos)🤔

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1. Esto implica identificar y delimitar claramente el grupo total de individuos o elementos que serán objeto de estudio. Este grupo debe ser relevante para los objetivos de la investigación y debe estar bien especificado para asegurar que la muestra seleccionada sea representativa.

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Esto implica decidir cuántos elementos de la población total se incluirán en la muestra. Este número debe ser lo suficientemente grande para que los resultados sean representativos y estadísticamente significativos, pero también manejable en términos de recursos y tiempo.

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Dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra para obtener el intervalo de muestreo (k). Por ejemplo, si la población es de 1000 individuos y la muestra deseada es de 100, el intervalo será 10.

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Seleccionar los elementos de la muestra:

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A partir del punto de inicio, seleccionar cada k-ésimo elemento hasta completar el tamaño de la muestra. Por ejemplo, si el punto de inicio es 3 y el intervalo es 10, los elementos seleccionados serán 3, 13, 23, 33, etc.

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Elegir aleatoriamente un número entre 1 y el intervalo de muestreo. Este será el primer elemento de la muestra.

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Censo de Edificaciones - CEED - 2007 - 2024 - II Trimestre

el Censo de Edificaciones utiliza un enfoque de muestreo estratificado y de conglomerados, con un panel longitudinal para hacer seguimiento continuo a las edificaciones en diferentes áreas urbanas y tamaños de obras.

Marco muestral: El marco muestral está compuesto por edificaciones en proceso de construcción en diferentes áreas urbanas y metropolitanas, con base en los datos de licencias de construcción y el uso de dispositivos móviles de captura (DMC) para la recolección continua de información.

Estratos: Los estratos parecen estar definidos por diferentes categorías de tamaño de obra y áreas geográficas. Por ejemplo, se mencionan restricciones iniciales para los estratos 1 y 2 en obras menores de 100 metros cuadrados, y una ampliación progresiva de la cobertura geográfica y de los tipos de edificaciones. Los estratos también podrían incluir variables socioeconómicas de las áreas cubiertas, dado el enfoque en diferentes tipos de edificaciones.

Conglomerados: El muestreo está basado en conglomerados geográficos, ya que se mencionan áreas metropolitanas y municipios específicos como unidades de observación. Las ciudades, municipios y áreas metropolitanas se seleccionan como los conglomerados primarios.

Panel longitudinal: Se implementó un panel longitudinal a partir de 1997, lo que permite hacer seguimiento de las mismas unidades de observación (edificaciones) a lo largo del tiempo para evaluar la evolución y el avance de las obras.

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Censo de Edificaciones - CEED - 2007 - 2022 - IV Trimestre.

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Desde 1996 el DANE trabajó en el diseño de la metodología del Censo de Edificaciones y a partir de 1997, fue implementado para suministrar herramientas e indicadores que complementarán y optimizarán el análisis de la actividad edificadora, para contribuir al buen desarrollo de los instrumentos de medición complementarios a los existentes, para el cálculo directo de los agregados económicos y para la trimestralización del PIB del sector de la construcción.

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Recopilar datos de los individuos dentro de los conglomerados seleccionados: En el caso de un muestreo de una sola etapa, se recogen datos de todos los individuos dentro de los conglomerados seleccionados. En un muestreo de múltiples etapas, primero se seleccionan conglomerados y luego, dentro de los conglomerados seleccionados, se selecciona una muestra de individuos de manera aleatoria.

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El muestreo por conglomerados nos ayuda cuando es imposible o poco práctico crear un marco de muestreo de una población objetivo debido a que está muy dispersa geográficamente y el costo de la recopilación de datos es relativamente alto.

El muestreo por conglomerados, también conocido como muestreo por racimos, es un procedimiento de muestreo probabilístico en que los elementos de la población son seleccionados al azar en forma natural por agrupaciones (clusters). Los elementos del muestreo se seleccionan de la población de manera individual, uno a la vez.

Las unidades de muestreo o grupos pueden ser espaciados, tal como ocurre naturalmente en las unidades geográficas o físicas (por ejemplo: estados, delegaciones o distritos); en base a una organización como escuelas, grado escolar; o servicio telefónico tales como códigos de área o el cambio de las claves lada de los números de teléfono.

La heterogeneidad del grupo es fundamental para un buen diseño del muestreo por conglomerados. Por otra parte, los elementos dentro de cada grupo debe ser tan heterogéneos como la población objetivo

Pasos para seleccionar un muestreo por conglomerados

Definir la población objetivo.

Identificar un marco de muestreo existente o desarrollar un nuevo marco de muestreo de grupos de la población objetivo.

Evaluar el marco de muestreo para la falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple cobertura, y la agrupación, y hacer los ajustes cuando sea necesario. Idealmente, los grupos serían tan heterogéneos como la población, mutuamente excluyentes, y colectivamente exhaustivos. La duplicación de elementos de la muestra puede aparecer si elementos de la población pertenecen a más de un grupo. La omisión dará lugar a un sesgo de cobertura.

Determinar el número de grupos que se seleccione. Esto se puede hacer dividiendo el tamaño de la muestra por el número promedio estimado de elementos de la población en cada grupo. En la medida en que la homogeneidad y la heterogeneidad de los grupos sean diferentes a la de la población, el número del grupo aumenta e incrementa la precisión. Por otra parte, si las diferencias aumentan, la precisión disminuye.

Seleccionar al azar el número previsto de las agrupaciones.

Subtipos del muestreo por conglomerados

Dos grandes dimensiones se utilizan para clasificar los diferentes tipos de muestreo por conglomerados. Una se basa en el número de etapas en el diseño de la muestra, y el otro en la representación proporcional de los grupos en la muestra total.

Subtipo basado en el número de etapas: A menudo, el muestreo por conglomerados se lleva a cabo en más de una "etapa". Una etapa es un paso dentro del proceso de muestreo en el que se toma una muestra. Considerando el número de etapas en el diseño, hay tres subtipos principales de este muestreo: de una sola etapa, de dos etapas, y el muestreo de etapas múltiples.

Muestreo por conglomerados de una etapa. El muestreo se hace una sola vez. Un ejemplo sería, digamos que estamos interesados en el estudio de personas sin hogar que viven en refugios.

Si hay cinco refugios en una ciudad, un investigador seleccionará al azar a uno de los refugios y luego incluirá en el estudio a todas las personas sin hogar que residen en el refugio seleccionado. Un investigador de mercado podría optar por utilizar un diseño de muestreo por conglomerado de una sola etapa.

Digamos que un investigador está interesado en la prueba de comercialización de un producto. El investigador puede seleccionar al azar códigos postales; enviar muestras del producto junto con un cuestionario de evaluación a cada dirección dentro del grupo seleccionado.

Muestreo por conglomerados en dos etapas. El diseño incluye todos los pasos del diseño de un muestreo por conglomerados, con una excepción del último paso. En lugar de incluir todos los elementos de los grupos seleccionados de la muestra, una muestra aleatoria (ya sea una muestra aleatoria simple, muestra estratificada o muestra sistemática) se toman los elementos de cada grupo seleccionado.

El muestreo por conglomerados de una etapa se refiere a veces como un submuestreo. En general, a menos que el grupos sea homogéneo, un diseño de muestra de conglomerados en dos etapas es mejor que uno de una sola etapa.

Muestreo por conglomerados de etapas múltiples. Las encuestas de grandes áreas geográficas requieren una diseño de la muestra algo más complicado que los descritos hasta este punto. Por lo general, se debe utilizar un diseño de etapas múltiples, que consiste en la repetición de dos pasos básicos: listado y toma de muestras.

Típicamente, en cada etapa, los grupos se hacen progresivamente más pequeños en tamaño; y en la última etapa se utiliza el elemento de muestreo. Los procedimientos de muestreo (aleatorio simple, estratificado, o el sistemático) pueden ser diferentes en cada etapa.

Te invito a conocer sobre el muestreo polietápico o muestreo multietapas.

Fortalezas y debilidades del muestreo por conglomerados en comparación con el muestreo aleatorio simple

Fortalezas
En comparación con el muestreo aleatorio simple:

Debilidades
En comparación con el muestreo aleatorio simple:

Si los grupos están definidos geográficamente, el muestreo por conglomerados requiere
menos tiempo, dinero y mano de obra.

Una muestra por conglomerados puede no ser la más representativa de la población
como es el caso de una muestra aleatoria simple del mismo tamaño de la muestra.

El muestreo por conglomerados permite muestreos posteriores
debido a que los grupos incluidos en la muestra son elementos agregados.

Las variaciones en las muestras tienden a ser mucho más altas que
en las del muestreo aleatorio simple.

Uno puede estimar características de los grupos
como el de la población.

El muestreo por conglomerados hace aún más complejo
el análisis de datos e interpretación de los resultados.

El muestreo por conglomerados no requiere de un marco
de muestreo de todos los elementos de la población objetivo.

El muestreo produce errores de muestreo más
grandes para muestras de tamaño comparable que otras muestras de probabilidad.

Recuerda que pueden consultar nuestros demás artículos referentes al:

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Muestreo por conglomerados. ¿Cuándo utilizarlo?

# data[].attributes.attachment_link.description
Descubre las ventajas de utilizar el muestreo por conglomerados. Checa si este tipo de muestreo probabilístico es ideal para tu proyecto.

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Análisis de los datos: Una vez recopilados los datos, se analizan como en cualquier otro tipo de muestra. Es importante tener en cuenta el diseño de muestreo (conglomerados) para ajustar los análisis, especialmente cuando se trata de inferencias sobre la población.

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Cada vez cobra más importancia el análisis de datos para el funcionamiento de una empresa. Gestionar los datos, analizarlos e interpretarlos permite que las compañías puedan tomar decisiones más eficientes y ofrecer mejores productos y servicios, además de incrementar los ingresos. Para ello, las herramientas de análisis de datos se han convertido en una de las mejores opciones para la toma estratégica de decisiones empresariales.

Gestionar los datos de una empresa solo es posible a través de los métodos y herramientas correctas que ayuden a predecir los comportamientos de los consumidores, entender sus necesidades particulares y generarles valor. Los datos son importantes siempre que estén alineados con el pensamiento y los objetivos empresariales y se conviertan en información oportuna para el negocio.

Recurrir al análisis de datos para la toma de decisiones permite a las empresas descubrir el entorno que las rodea. Actualmente, es importante acudir a este método, ya que, amplía el panorama económico y, además les ayuda a mejorar sus productos y servicios para estar a la altura de la competencia.

¿Cuál es la importancia de las herramientas de análisis de datos?

Es importante para una empresa, poder acceder a información de calidad, ya que trae grandes beneficios durante la toma de decisiones y, permite detectar cuáles son los puntos débiles que necesitan mejorarse y tener mayores oportunidades de ganancia.

Antes, los directores recurrían a la intuición para decidir el rumbo de su empresa. Ahora, con el análisis de datos ahora pueden experimentar con los productos, servicios o conocer los beneficios que puede traer invertir en nuevos negocios y responder a las necesidades, tanto empresariales como del consumidor.

Sin embargo, la mayoría de las empresas aún no cuenta con soluciones robustas que permitan el análisis de los datos, y continúan almacenándolos sin un objetivo claro que les permita aportar valor a los resultados de su negocio. De aquí la importancia de las herramientas para el análisis de datos.

Todas estas herramientas facilitan enormemente el análisis de datos y cualquiera de ellas optimizará la gestión de los datos. Todas funcionan de manera diferente, con diferentes capacidades y ofrecen diferentes características. Solo debemos conocer bien nuestras necesidades para poder elegir la que mejor se adapte a ellas.

¿Cuáles son las mejores herramientas de análisis de datos para una empresa?

1) Excel para el análisis de datos

Por su gran potencial y la amplia variedad de funcionalidades que ofrece, es una de las herramientas de análisis de datos más utilizada. Permite ordenar y manipular los datos, representarlos en forma de gráficos y tablas e incluso añadir código propio a través de macros para hacer un análisis específico de los datos introducidos.

2) Microsoft Power BI

Power BI es la herramienta analítica de Microsoft y una de las más populares, ya que ofrece visualizaciones interactivas de datos, así como una integración sencilla con otras herramientas de la corporación.

3) Python

Python es un lenguaje de programación que está orientado a objetos y, es muy fácil de mantener, leer y escribir. Su aportación al análisis de datos se explica por las numerosas librerías creadas para esta finalidad y, sobre todo, por su fácil integración con algunas aplicaciones de extracción de datos, especialmente sobre bases de datos no relacionales.

4) SQL

Es un lenguaje de programación que se utiliza para la interacción con las bases de datos. Es muy útil para modelar complejas conexiones de datos, y potente para obtener toda la información basada en peticiones de los datos almacenados por la compañía.

5) Programación en R

R es tanto un entorno como un lenguaje de programación que está orientado al análisis estadístico. Es muy popular en los campos de aprendizaje automático (machine learning), minería de datos, investigación biomédica, bioinformática y matemáticas financieras.

6) Tableau

Es un software gratuito que conecta diferentes fuentes de datos, como Microsoft Excel, datos basados en la web, etc. que sirve para crear de forma gráfica dashboards, mapas y visualizaciones que tienen información en tiempo real.

7) QlikView

Se trata de una herramienta cuya característica fundamental es lo eficiente de su procesamiento. Los datos se almacenan en memoria, lo que ayuda a ejecutar el resultado de forma rápida y ajustada a cada necesidad.

8) Apache Spark

Es un framework de programación para procesamiento de datos distribuidos diseñado para ser rápido. Como su propio nombre indica, ha sido desarrollada en el marco del proyecto Apache, lo que garantiza su licencia Open Source.

Existe un conjunto de herramientas más especializadas en procesos estadísticos, que se complementan con las aquí presentadas. Hoy, cualquier herramienta para análisis de datos tiene como característica básica la integración.

El uso y aplicación de estas herramientas, es parte integral de nuestro portafolio de programas ejecutivos. Consulte nuestro portafolio para mayor información.

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herramientas de análisis de datos y su importancia

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Cada vez cobra más importancia el análisis de datos para el funcionamiento de una empresa. Gestionar los datos, analizarlos e interpretarlos permite que las compañías puedan tomar decisiones más eficientes y ofrecer mejores productos y servicios, además de incrementar los ingresos.

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Es necesario contar con un marco muestral que contenga una lista de todos los sujetos en el universo de estudio.

# data[].attributes.attachment_caption
El marco muestral se divide en estratos.

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Se divide el marco muestral en diferentes estratos, es decir, en subgrupos homogéneos según alguna característica relevante.

# data[].attributes.attachment_caption
Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente

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Dentro de cada estrato, se selecciona una muestra aleatoria de los sujetos utilizando métodos aleatorios como un sorteo o una tabla de números aleatorios

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El Muestreo Aleatorio por Conglomerados se utiliza cuando la población está dividida en grupos naturales o conglomerados, y se seleccionan algunos de estos conglomerados al azar para estudiar a todos los individuos dentro de ellos.

El Muestreo Aleatorio por Conglomerados es útil cuando es costoso o difícil acceder a una lista completa de la población, pero sí es posible acceder a grupos o conglomerados.

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Eficiencia en términos de tiempo y costo: El muestreo por conglomerados puede ser más económico y eficiente, especialmente cuando los conglomerados están geográficamente concentrados. Esto reduce los costos de desplazamiento y logística al recolectar datos solo de algunos conglomerados seleccionados, en lugar de intentar recolectar datos de toda la población dispersa.

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Ventajas Eficiencia en términos de tiempo y costo:

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Menor precisión comparada con otros métodos: El Muestreo por Conglomerados suele ser menos preciso que otros métodos de muestreo aleatorio, como el muestreo aleatorio simple o el muestreo estratificado. Esto se debe a que los individuos dentro de un mismo conglomerado tienden a ser más similares entre sí, lo que puede aumentar el error estándar y reducir la representatividad de la muestra si los conglomerados no son homogéneos respecto a la variable de interés.

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https://www. questionpro.com/blog/es/muestreo-por-conglomerados/

https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=2pKwNBdNNcQ

https://www.universoformulas.com/estadistica/inferencia/muestreo-conglomerados/

https://www.ucatalunya.edu.co/blog/las-mejores-herramientas-de-analisis-de-datos-y-su-importancia-para-la-toma-de-decisiones

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Gran Encuesta Integrada de Hogares - GEIH -2017

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Gran Encuesta Integrada de Hogares - GEIH -2017

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Teniendo en cuenta los objetivos y las características del marco, se optó por una muestra probabilística, estratificada, de conglomerados, multietápica

Probabilístico:

Cada elemento del universo tiene una probabilidad conocida y mayor a cero de ser seleccionado. Esto permite determinar de antemano la precisión de las estimaciones y calcular la precisión de los resultados obtenidos.

Multietápico:

La selección de unidades de observación (viviendas, hogares o personas) se realiza en tres etapas:

1. UPM (Unidad Primaria de Muestreo) se selecciona controladamente en cada estrato.

2. USM (Unidad Secundaria de Muestreo) se selecciona por manzanas con un muestreo proporcional al tamaño.

3. UTM (Unidad Terciaria de Muestreo) se selecciona por conglomerados aleatorios simples. Solo es necesaria una actualización cartográfica de las áreas seleccionadas.

Estratificado:

El universo se divide en estratos (geográficos o socioeconómicos) antes de la selección de la muestra. Las UPM (Unidades Primarias de Muestreo) se estratifican por criterios geográficos y socioeconómicos. En áreas urbanas grandes, cada municipio con más de 7,000 habitantes constituye una UPM; los de menor población se agrupan.

Conglomerados:

Los conglomerados están compuestos por un promedio de 10 viviendas contiguas. Se encuesta a todas las viviendas, hogares y personas dentro de cada conglomerado seleccionado.

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Finalmente, se calculan los estadísticos de interés a partir de la muestra seleccionada en cada estrato.

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Ventajas del Muestreo Aleatorio Sistemático

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Ventajas del Muestreo Aleatorio Sistemático

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1. Simplicidad y rapidez: Es fácil de implementar y no requiere generar números aleatorios para cada selección.

2. Representatividad: Si la población está bien ordenada, puede proporcionar una muestra representativa.

3. Equidad en la selección: Garantiza una selección equitativa de la población, útil para distinguir grupos.

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Desventajas del Muestreo Aleatorio Sistemático

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Desventajas del Muestreo Aleatorio Sistemático

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1. Sesgo por periodicidad: Si hay una periodicidad oculta en la población que coincide con el intervalo de muestreo, puede introducir sesgos

2. No adecuado para poblaciones pequeñas: Puede no garantizar la representatividad en poblaciones pequeñas.

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1. Cristian Julian Cortes Mayoral

2. Dubeivy Alexander González Urrea

3. Jeison Fernandez Acevedo

4. Olmer Alberto Cabarca

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Tema: Economía. subtema: Tecnología e innovación

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Tema: Economía. subtema: Tecnología e innovación

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La Encuesta de Desarrollo e Innovación Tecnológica en los Sectores de Servicios y Comercio (EDITS VIII), realizada por el DANE para el período 2020-2021, tiene como objetivo caracterizar la dinámica de innovación en las empresas de estos sectores en Colombia. Esta encuesta investiga aspectos como la adopción de tecnologías, la inversión en actividades de I+D, y el uso de instrumentos públicos de apoyo a la innovación.

En esta edición, se encuestaron 8.812 empresas de los subsectores de servicios y comercio. Los resultados muestran que los centros de investigación y desarrollo presentaron la mayor proporción de empresas innovadoras en sentido estricto (2,4%), mientras que las actividades bancarias registraron la mayor proporción de empresas innovadoras en sentido amplio (75,0%). Por otro lado, el comercio al por menor, excepto el comercio de vehículos, tuvo la mayor proporción de empresas no innovadoras (85,8%).

La encuesta también revela que las empresas más innovadoras tienden a ser aquellas que invierten más en actividades de I+D y que utilizan más los instrumentos públicos de apoyo a la innovación. Además, se observa una correlación positiva entre el tamaño de la empresa y su nivel de innovación, siendo las empresas más grandes las que reportan mayores niveles de innovación.

En cuanto al tipo de muestreo, la EDITS VIII utilizó un muestreo probabilístico estratificado. Este método asegura que diferentes subgrupos dentro de la población (en este caso, diferentes tipos de empresas dentro de los sectores de servicios y comercio) estén representados adecuadamente en la muestra. La estratificación se realizó en función de variables como el tamaño de la empresa y el subsector económico, lo que permite obtener resultados más precisos y representativos de la realidad del país.

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Breve presentación