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1. Se requiere una lista de conglomerados.

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

3. Al interior de cada conglomerado se podrán seleccionar todos los sujetos que formen parte de él, o podrá seleccionarse una muestra aleatoria al interior del mismo.

4. A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés

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Con este post dedicado al muestreo por conglomerados cerramos el primer gran bloque de posts dedicados al muestreo probabilístico. A partir de la próxima publicación abordaremos técnicas de muestreo no probabilístico, las más habituales cuando hablamos de investigación online.

El muestreo por conglomerados es una técnica que aprovecha la existencia de grupos o conglomerados en la población que representan correctamente el total de la población en relación a la característica que queremos medir. Dicho de otro modo, estos grupos contienen toda la variabilidad de la población. Si esto sucede, podemos seleccionar únicamente algunos de estos conglomerados para conocer la información de interés del total de la población.

Podemos ver esta técnica desde otro punto de vista. Mientras que en todas las técnicas vistas hasta ahora las unidades de muestreo coinciden con las unidades a estudiar (individuos), en el muestreo por conglomerados las unidades de muestreo son grupos de unidades a estudiar (grupos de individuos), algo que puede resultar muy beneficioso en términos de coste. A cambio, es habitual obtener una menor precisión al usar esta técnica, causada por falta de heterogeneidad dentro de los conglomerados.

El proceso de muestreo

El primer paso para aplicar esta técnica es definir los conglomerados. Se trata de identificar una característica que permita dividir la población en grupos disjuntos (sin solapamiento) y de forma exhaustiva (todos los individuos deben estar en un grupo), de tal manera que los grupos no difieran entre sí en relación a aquello que queremos medir. Una vez hemos definido estos conglomerados, seleccionaremos al azar algunos de ellos para estudiarlos.

Un criterio habitual para definir conglomerados es el geográfico. Por ejemplo, si queremos estudiar qué proporción de la población argentina fuma, podemos dividir el total de la población en provincias y seleccionar algunas de ellas para ser estudiadas. Si no tenemos razones de peso para pensar que el porcentaje de fumadores va a cambiar de una provincia a otra, esta solución nos permitirá concentrar el esfuerzo de muestreo en un único entorno geográfico. Si el estudio se va a hacer mediante entrevistas personales, esto representa un importante ahorro de costes de desplazamientos.

Una vez definimos los conglomerados, el siguiente paso es seleccionar los conglomerados a estudiar, ya sea mediante un muestreo aleatorio simple o sistemático.

Por último, una vez seleccionados los conglomerados a estudiar, podemos investigar a todos los sujetos que forman parte de los mismos, o bien aplicar un nuevo proceso de muestreo dentro del conglomerado, por ejemplo obteniendo una muestra mediante muestreo aleatorio simple o sistemático. Si optamos por esta posibilidad, estaremos hablando de un muestreo en dos etapas o bietápico: la primera etapa será la selección del conglomerado; la segunda, la de individuos dentro del conglomerado. Si por el contrario estudiamos todos los individuos del conglomerado, hablaremos de muestreo por conglomerados unietápico.

Muestreo estratificado y muestreo por conglomerados

La idea del muestreo por conglomerados recuerda a la del muestreo estratificado. En ambos casos dividimos la población en grupos. Sin embargo, los principios detrás de ambas técnicas son en cierto modo opuestos.

El muestreo estratificado es especialmente adecuado cuando los grupos (estratos) son muy homogéneos internamente y muy diferentes entre sí. En ese caso, conviene asegurar que tenemos representantes en nuestra muestra que provienen de todos los estratos. Por el contrario, el muestreo por conglomerados es muy adecuado cuando los grupos en que dividimos la población son muy similares entre sí, por lo que no hay gran diferencia entre estudiar individuos de un grupo o de otro.

Es por ello que pese a que ambas técnicas dividen la población en estratos o conglomerados, el proceso de selección de individuos es radicalmente diferente.

Ventajas y desventajas del muestreo por conglomerados

✔ 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. Hemos visto por ejemplo que usar conglomerados geográficos puede representar un importante ahorro en desplazamientos de personas.

Curiosamente, es habitual hacer estudios a través de Internet en los que se sigue pensando en términos de estudiar sólo unas zonas geográficas, cuando en realidad a través de Internet no obtenemos ningún beneficio operativo; al contrario, incurrimos en mayor riesgo de tener menor precisión por diferencias entre las regiones estudiadas y el resto de la población. Esta práctica es una herencia injustificada de técnicas que eran buenas en entrevistas personales, pero que no lo son al usar otras metodologías.

✘ Como principal inconveniente, al usar muestreo por conglomerados corremos un riesgo importante: que los conglomerados no sean realmente homogéneos entre ellos. En el ejemplo anterior sobre fumadores en Argentina, podría suceder que en una de las provincias exista más propensión a fumar, por ser una región más urbana, por razones culturales, etc.

Eficiencia del muestreo por conglomerados

¿Cómo podemos comparar esta técnica con otras vistas con anterioridad? Lo bien o mal que va a funcionar esta técnica va a depender, de forma similar a como ocurría en el muestreo estratificado, de la relación entre la varianza dentro y fuera de los conglomerados.

Esta relación se suele expresar con un coeficiente de correlación intraconglomerados (δ), que se define como el coeficiente de correlación lineal entre todos los pares de valores de la variable objeto de estudio, medidos sobre las unidades de los conglomerados y extendido a todos los conglomerados. En definitiva, este coeficiente es una medida de la homogeneidad en el interior de los conglomerados.

Cuanto menor sea el coeficiente de homogeneidad intraconglomerados δ, mayor eficiencia arrojará el muestreo por conglomerados. Recordemos que lo ideal es que los conglomerados sean tan heterogéneos como el total de la muestra, con el fin de que la selección de un conglomerado concreto nos de la misma información que la selección de individuos al azar del total de la población.

Si comparamos el muestreo aleatorio simple con el muestreo por conglomerados, es posible demostrar que si δ=0 ambos métodos son equivalentes. Esta condición implica que los conglomerados son exactamente tan heterogéneos como el total de la población. El peor caso sería δ=+1 , mientras que el más favorable sería el de δ=-1/(M-1), donde M es el tamaño del conglomerado. Sin embargo, normalmente δ va a ser siempre mayor que 0, ya que lo normal es que las unidades de un conglomerado tengan cierto parecido entre sí.

Otra forma de ver el impacto de este problema es calcular el tamaño de muestra necesario al emplear muestreo por conglomerados para lograr la misma precisión de un muestreo aleatorio simple. Esta expresión es la siguiente:
nc = na (1 + (M-1) δ)
donde nc es el tamaño de muestra en muestreo por conglomerados y na es el tamaño de muestra que necesitaríamos en muestreo aleatorio simple. Por lo tanto, el factor (1+(M-1) δ) es la variación del tamaño de muestra que necesitamos debido al uso de conglomerados. Normalmente será un incremento. Este factor se conoce como efecto de diseño.

Esperamos que este post haya sido de ayuda para entender mejor esta técnica de muestreo probabilístico. A continuación, podrás encontrar los enlaces al resto de artículos que conforman la serie:
ÍNDICE: Serie Muestreo

1. El muestreo: qué es y por qué funciona

2. Muestreo probabilístico o no probabilístico

3. Muestreo probabilístico: muestreo aleatorio simple

4. Muestreo probabilístico: muestreo estratificado

5. Muestreo probabilístico: muestreo sistemático

6. Muestreo probabilístico: muestreo por conglomerados

7. Muestreo no probabilístico: muestreo por conveniencia

8. Muestreo no probabilístico: muestreo por cuotas

9. Muestreo no probabilístico: muestreo por bola de nieve

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Guía del muestreo por conglomerados: funciones, ventajas y desventajas.

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Muestreo Estratificado:

1. Se requiere una aproximación del tamaño del universo en estudio.

2. El marco muestral se divide en estratos.

3. Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan de manera proporcional en cada estrato.

4. A partir de la muestra estratificada se calculan los estadísticos de interés.

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Muestreo estratificado: un tipo de muestreo de probabilidad

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Conoce las características del muestreo estratificado y aprende a usarlo fácilmente en tu próxima investigación.

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1. Se requiere un marco muestral o lista de los sujetos en el universo.

2. Los sujetos que conformarán la muestra son seleccionados sistemáticamente, dejando pasar un cierto número antes de estudiar el siguiente.

3. A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.

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Ventaja: Es fácil de entender y aplicar.
Desventaja: Puede ser costoso si el universo es grande y disperso geográficamente.

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

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

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Introducción al muestreo - ppt video online descargar

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Introducción Hay ocasiones que pretendemos conocer una serie de características de un cierto colectivo y normalmente éste posee un elevado número de elementos lo que dificulta su estudio exhaustivo. Para solucionarlo se extrae una parte de los elementos mediante la información suministrada por dicha selección llevaremos a cabo el análisis de las características de la población completa.

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

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

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Muestreo aleatorio simple: ¿Qué es y cómo realizarlo?

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Conoce qué es un muestreo aleatorio simple y como puedes ahorrar tiempo y recursos en tu próxima investigación al hacer uso de este muestreo.

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

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

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En este post se explica qué es el marco muestral, o marco de muestro, en estadística. Así pues, encontrarás las propiedades de un marco muestral y un ejemplo de cómo determinar el marco de muestreo de una investigación estadística.

¿Qué es el marco muestral?

En estadística, el marco muestral (o marco de muestreo) es una lista de todos los elementos de una población que pueden ser escogidos en un muestreo. Es decir, el marco muestral es un listado con todos los elementos del universo del cual se hará un estudio estadístico.

Por ejemplo, si se quiere llevar a cabo una investigación estadística sobre los ciudadanos de una ciudad, el marco muestral de este estudio es el padrón de dicha ciudad, ya que es una lista que contiene todas las personas que viven en esa ciudad.

Por lo tanto, el marco muestral sirve para obtener la muestra de una investigación estadística. Si el marco de muestreo está bien hecho, es muy fácil seleccionar los elementos a estudiar de manera aleatoria. De modo que el marco muestral resulta muy útil para llevar a cabo el muestreo.

Sin embargo, rara vez los marcos muestrales son perfectos, pues normalmente están desactualizados, tienen unidades duplicadas o no representan con exactitud la población de estudio. Por lo que se debe revisar el marco de muestreo para evitar errores y asegurarse de que la muestra sea representativa.

Características de un marco muestral

Una vez hemos visto la definición de marco muestral (o marco de muestreo), vamos a ver cuáles son las características que debe tener un marco muestral para que cumpla con su función.

El marco de muestreo incluye todos los elementos de la población que se pretende analizar.

El marco muestral no tiene duplicados, es decir, cada elemento de la población aparece una sola vez.

El listado del marco muestral incluye toda la información relevante de cada unidad de muestreo.

El marco de muestreo no contiene elementos externos a la población de estudio.

Toda la información presente en el marco de muestreo está actualizada.

Los elementos del marco muestral están ordenados siguiendo un criterio.

Ejemplo de marco muestral

Para acabar de entender el significado de marco muestral, en este apartado veremos un ejemplo de cómo se determina el marco muestral de un análisis estadístico.

Imaginemos que queremos llevar a cabo un estudio estadístico sobre las unidades defectuosas producidas por una fábrica, para así poder averiguar la cantidad de unidades defectuosas, cuáles son los defectos que más ocurren, las pérdidas económicas que suponen las unidades con fallos, etc.

Para poder realizar el estudio, necesitamos un listado de todas las unidades producidas con defectos, además, esta lista debería incluir toda la información relevante para la investigación, como por ejemplo, el código de identificación del producto defectuoso, dónde se ha producido el defecto, su método de producción, el operario que estaba al cargo, el coste económico que supone el defecto, etc.

Así pues, debemos recolectar toda la información que podamos en una tabla (por ejemplo en Excel) de manera que cada fila sea una unidad defectuosa y cada columna una característica diferente de la unidad defectuosa. Y esta tabla con toda la información es el marco muestral del estudio estadístico.

No obstante, el marco de muestreo seguramente tiene muchas unidades y, por tanto, no podremos analizar cada una de las unidades defectuosas, sino que tendremos que examinar solamente una muestra. Para ello, se debe seleccionar el método de muestreo adecuado, puedes ver cuál es el tipo de muestreo adecuado para cada situación haciendo clic en el siguiente enlace:

Marco muestral y unidad muestral

Una unidad muestral (o unidad de muestreo) es cada uno de los elementos del marco muestral. Es decir, una unidad muestral es un elemento que forma parte del universo del cual se pretende hacer un estudio estadístco.

Así pues, la diferencia entre el marco muestral y una unidad muestral es que el marco muestral es el conjunto de elementos que pueden ser analizados en una investigación, en cambio, una unidad muestral representa un único elemento del universo estadístico a estudiar.

Por lo tanto, si el marco muestral está bien hecho, este incluye todas las unidades muestrales que pueden ser estudiadas para una investigación estadística.

Por ejemplo, si quisiéramos analizar los habitantes de un municipio, el padrón sería el marco muestral porque es un listado con todos los individuos del municipio y, por otro lado, cada uno de los habitantes del municipio sería una unidad muestral.

Marco muestral y espacio muestral

Para terminar, veremos cuál es la diferencia entre el marco muestral y el espacio muestral, pues son dos conceptos estadísticos totalmente distintos que se confunden habitualmente.

El espacio muestral, también llamado espacio de muestreo, es el conjunto de sucesos elementales de un experimento aleatorio. O dicho con otras palabras, el espacio muestral son todos los posibles resultados de un experimento aleatorio.

Por lo tanto, el marco muestral y el espacio muestral son dos conceptos diferentes. El marco muestral son todos los elementos que se pueden estudiar de una investigación estadística, mientras que el espacio muestral son todos los posibles resultados de un experimento probabilístico.

Para saber más acerca de qué es un espacio muestral, haz clic en el siguiente enlace:

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Aquí encontrarás qué es el marco muestral (o marco de muestreo) en estadística, sus características y ejemplos de marcos muestrales.

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Soy Luis Perez, estudiante de Ingenieria Industrial (Virtual)

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Encuesta agropecuaria.

El sacrificio es el proceso mediante el cual se da muerte a un animal de manera adecuada evitándole sufrimiento, con el objetivo de utilizar su carne y partes para el consumo y uso humanos principalmente. Este proceso es una parte fundamental de la cadena cárnica, la cual se compone de las fases de producción (cría, levante y engorde), transporte, beneficio en plantas de sacrificio y comercialización.

El DANE consciente de la importancia de suministrar información básica sobre las tendencias del sector ganadero y de producción de carne para la planificación de la actividad pecuaria del país, realiza la ESAG, cuyos orígenes se remontan a la década de los años cincuenta, razón por la cual se constituyó en una de las series de información estadística tradicionales del país.

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Encuesta de Sacrificio de Ganado - ESAG - 2014 - 2015

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El sacrificio es el proceso mediante el cual se da muerte a un animal de manera adecuada evitándole sufrimiento, con el objetivo de utilizar su carne y partes para el consumo y uso humanos principalmente.

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Encuesta por muestreo probabilístico y estratificado de elementos.

a Encuesta Mensual Manufacturera con Enfoque Territorial (EMMET) es una investigación de carácter estadístico por medio de la cual el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) obtiene la información de evolución de las principales variables económicas del sector fabril colombiano en el corto plazo.

La EMMET mide la evolución mensual del sector manufacturero del país, a través de las variables de producción, ventas, empleo, sueldos y horas trabajadas; con ellas el DANE genera índices, variaciones y contribuciones; es también una herramienta importante para la elaboración de las estimaciones del Producto Interno Bruto (PIB) del sector industrial que realiza la Dirección Técnica de Síntesis y Cuentas Nacionales.

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Encuesta Mensual Manufacturera con Enfoque Territorial - EMMET - 2018 - 2022

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La Encuesta Mensual Manufacturera con Enfoque Territorial (EMMET) es una investigación de carácter estadístico por medio de la cual el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) obtiene la información de evolución de las principales variables económicas del sector fabril colombiano en el corto plazo.

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Otras encuestas a hogares

La Encuesta de Pulso de la Migración es una submuestra de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) marco 2005; ésta última tiene varias unidades de muestreo dependiendo de la etapa del diseño muestral, las unidades primarias se relacionan con la primera etapa, las unidades secundarias con la segunda etapa y las unidades terciarias con la tercera etapa.
muestreo aleatorio estratificado.

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Encuesta Pulso de la Migración - EPM - 2021-2022

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El Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) en desarrollo de su objetivo misional de producir estadísticas oficiales, que cumplan con los estándares internacionales y que sirvan de base para la toma de decisiones, se propone elaborar la operación estadística Pulso de la Migración.

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ANTECEDENTES DE LA OPERACIÓN ESTADISTICA

Al final de la década de los 90 se comenzaron a realizar en el país censos sectoriales para la población habitante de la calle con las características y contenidos temáticos que han requerido algunas instituciones gubernamentales que desarrollan planes de inclusión y atención para esta población.

De estos ejercicios de conteo y caracterización, se tomarán algunas experiencias y conceptos para el presente documento, teniendo en cuenta los censos realizados en las tres principales ciudades del país: Bogotá, Medellín y Cali, de los cuales se puede resumir lo siguiente:

En la ciudad de Bogotá se han realizado siete censos sectoriales para los habitantes de la calle, a saber:

I Censo piloto “Indigentes en Bogotá”, 1997. Este censo fue realizado por el Instituto Distrital para la Protección de la Niñez y la Juventud - IDIPRON en convenio con la Universidad Nacional de Colombia.

Tres Censos sectoriales; el primero de ellos en 1999, otro en 2001 y otro en 2004 , realizados por
IDIPRON en convenio con el DANE

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Censo de Habitantes de Calle - CHC- 2019

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El Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) es la entidad responsable de la planeación, levantamiento, procesamiento, análisis y difusión de las estadísticas oficiales de Colombia. De acuerdo con el Decreto 262 de 2004, tiene como objetivo garantizar la producción, la disponibilidad y la calidad de la información estadística estratégica.

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ejemplo muestreo aleatorio simple

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SPSS   Muestras complejas   Muestreo aleatorio simple

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Consideremos un escenario en el que una organización busca evaluar el rendimiento de los teléfonos inteligentes de todo un país. ¿Sabes cómo hacer un muestreo por conglomerados que sea de utilidad para tu investigación?

Para hacer esto se puede dividir a la población de todo el país en ciudades (clusters) y además, también se puede seleccionar a las ciudades con mayor población y filtrar a las que usan dispositivos móviles. Este muestreo de etapas múltiples se conoce mejor como muestreo por conglomerados .

Este tipo de muestreo analiza a una población particular que se compone de múltiples elementos, como por ejemplo, ciudad, familia, escuela, industria, etc. Este tipo de muestreo por conglomerados se utiliza cuando los grupos son similares pero son diversos internamente. Básicamente estos grupos se seleccionan dividiendo la población principal en varias secciones.

En lugar de seleccionar a toda la población, el muestreo por conglomerados permite a los investigadores recopilar datos mediante la bifurcación de estos en grupos pequeños y más efectivos

Cómo hacer un muestreo por conglomerados de manera efectiva

El proceso habitual de un muestreo por conglomerados es el siguiente:

Decidir un público objetivo y también el tamaño de la muestra .

Crear un marco de muestreo utilizando un marco existente o creando uno nuevo para el público objetivo.

Evaluar los marcos en función de la cobertura y la agrupación y hacer cualquier ajuste correspondiente. Estos grupos suelen ser variados considerando la población que puede ser exclusiva e integral. Los miembros de una muestra se seleccionan de manera individual.

Determinar la cantidad de grupos e incluir una cantidad de miembros promedio en ellos. Asegúrate de que cada uno de estos grupos realmente sea distinto el uno del otro.

Elígelos al azar.

La estructura geográfica o por área es la más utilizada en muestreo por conglomerados.

El muestreo por conglomerados se deriva en subtipos de una etapa y de dos etapas, en función del número de pasos que siguen los investigadores para formar conglomerados.

Sigue conociendo cómo hacer un muestreo por conglomerados, aquí algunas

otras características del muestreo por conglomerados que te pueden ser de utilidad.

Tipos de muestreo por conglomerados

Al saber cómo hacer un muestreo por conglomerados o muestreo por racimos te darás cuenta que hay dos formas de clasificarlo. La primera forma se basa en el número de etapas seguidas para obtener el muestreo y la segunda en la representación de todos los grupos conglomerados.

La primera clasificación es la más utilizada. En la mayoría de los casos, el muestreo por conglomerados ocurre en múltiples etapas. Se considera que una etapa son los pasos para llegar a una muestra deseada. El muestreo por conglomerados de este tipo básicamente se divide en dichas etapas; una sola etapa, dos etapas y etapas múltiples.

Muestreo por conglomerados de una etapa: tal y como su nombre lo indica, el muestreo de este tipo se realiza solo una vez. Por ejemplo, una ONG quiere crear una muestra de niñas en 5 ciudades vecinas para obtener información sobre su educación (la falta de).

Utilizando el muestreo por conglomerados de una sola etapa, la ONG puede seleccionar ciudades (grupos) al azar para formar una muestra y poder extender su ayuda a las niñas que necesitan educación en esas ciudades.

Muestreo por conglomerados de dos etapas: un muestreo creado en dos etapas siempre es mejor que una muestra creada en una sola etapa porque se pueden seleccionar y filtrar más elementos que pueden conducir a mejores resultados.

El muestreo por conglomerados de dos etapas, en lugar de seleccionar todos los elementos de un grupo, solo selecciona unos pocos miembros de cada grupo e implementar un muestreo sistemático o un muestreo aleatorio simple .

Muestreo por conglomerados de múltiples etapas: para que una investigación efectiva se lleva a cabo con múltiples grupos, se necesita formar conglomerados. Y para realizar una investigación de múltiples grupos de manera exitosa la mejor forma de hacerlo es a través de un muestreo por conglomerados de múltiples etapas.

Ventajas del muestreo por conglomerados

Ahora que ya sabes cómo hacer un muestreo por conglomerados es importante conocer sus beneficios.

El muestreo de grupos divididos geográficamente requieren menos trabajo, tiempo y costo El muestreo por conglomerados es un método económico que permite observar "grupos" en lugar de hacerlo de manera aleatoria en una región en particular.

Acceso conveniente: se pueden elegir muestras grandes con esta técnica de muestreo y eso por supuesto, aumenta el acceso a los diversos grupos o conglomerados.

Mejor precisión en los datos: Dado que puede haber muestras grandes en cada grupo, se puede compensar la pérdida de precisión en la información por individuo.

Facilidad de implementación: dado que el muestreo de este tipo facilita la información de diversas áreas y grupos, se puede implementar fácilmente en situaciones prácticas en comparación con otros métodos de muestreo como el muestreo aleatorio simple, el muestreo sistemático y el muestreo estratificado .

En comparación con el muestreo aleatorio simple, el muestreo por conglomerados puede ser efectivo para decidir las características de un grupo y también se puede implementar sin tener un marco de muestreo para todos los elementos o para toda la población.

Ejemplo de un muestreo por conglomerados

Un investigador decide explorar el rendimiento de los estudiantes de posgrado que se especializa en matemáticas en Colombia.

El investigador puede crear muestras de estudiantes pertenecientes a diferentes universidades para formar agrupaciones y puede bifurcar aún más a estas universidades según el estado en el que se encuentren. Se tratara de un muestreo de dos niveles en el que se pueden utilizar por supuesto otras técnicas de agrupamiento como el muestreo aleatorio simple.

Muestreo por conglomerados

Muestreo estratificado

Los elementos de una población se seleccionan al azar para formar partes de grupos.

Toda la población se divide en segmentos iguales.

Se selecciona aleatoriamente a miembros de las agrupaciones como parte del muestreo.

Los componentes individuales de los segmentos se consideran de manera aleatoria como parte de las unidades del muestreo.

La homogeneidad se mantiene entre los grupos.

La homogeneidad se mantiene dentro de los segmentos.

La heterogeneidad se mantiene en los grupos.

La heterogeneidad se mantiene dentro de los segmentos.

Los grupos se dividen naturalmente

Los segmentos se dividen según la decisión del investigador.

El objetivo principal es minimizar el costo involucrado.

El objetivo principal es realizar un muestreo preciso de la población.

Te recomiendo que leas: Tipos de muestreo para investigaciones sociales .

¿Para qué usar un muestreo por conglomerados?

Esta técnica de muestreo se utiliza en un área o conglomerados geográficos para un estudio de mercado. Un área geográfica extensa puede ser costosa de estudiar en comparación con el costo de las encuestas que se envían a grupos que se dividen en función del área.

El número de la muestra debe aumentarse para obtener resultados precisos, pero el ahorro de costos implica que aun así esto se puede lograr a través de un muestreo por conglomerados.

Esperamos que este artículo te haya ayudado a saber cómo hacer un muestreo por conglomerados. Si ya tienes tu muestra y quieres llevar a cabo tu investigación, recuerda que en QuestionPro contamos con las herramientas digitales que te pueden facilitar el proceso ¡Suerte!

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¿Cómo hacer un muestreo por conglomerados? ¡Aquí la respuesta!

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Aprende cómo hacer un muestreo por conglomerados y decide hoy si es el tipo de muestreo que necesitas realizar.

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¿Sabes cómo hacer un muestreo estratificado? ¡En este artículo te presentaremos cómo lograrlo de la forma más sencilla!

Consideremos una situación en la que un equipo de investigación busca opiniones sobre religión entre varios grupos de edad.

En lugar de recopilar comentarios de 127.5 millones de ciudadanos en México, el equipo puede seleccionar muestras aleatorias de alrededor de 10,000 personas para realizar la investigación.

Estos 10,000 ciudadanos se pueden dividir en estratos según su edad, es decir, en grupos de 18 a 29 años, de 30 a 39 años, de 40 a 49 años, 50 a 59 años y 60 o más. Cada estrato tendrá miembros distintos y, por supuesto, de igual manera el número de miembros será diferente.

Ahora te lo explicaremos paso por paso.

¿Qué es un muestreo estratificado?

El muestreo estratificado es un tipo de muestreo probabilístico mediante el cual se puede ramificar toda una población en múltiples grupos homogéneos no superpuestos (estratos) y elegir aleatoriamente a miembros finales de los diversos estratos para realizar la investigación.

Los miembros de cada uno de estos grupos deben ser distintos para que todos los miembros de todos los grupos tengan la misma oportunidad de ser seleccionados.

La edad, las divisiones socioeconómicas, la religión, los logros educativos y otras clasificaciones de este tipo son los que se incluyen en el muestreo estratificado.

Los investigadores y estadísticos utilizan el muestreo estratificado para analizar las relaciones entre dos o más estratos. Como este muestreo implica capas múltiples o estratos, es crucial calcular los estratos antes de calcular el valor de la muestra.

Además, el muestreo estratificado beneficia a los investigadores con la reducción de costos y con una mejor eficiencia.

Tipos de muestreo estratificado

Ahora te presentaremos los diversos tipos de muestreo estratificado que existen:

Muestreo estratificado proporcional:

En este enfoque, cada tamaño de muestra de estrato es directamente proporcional al tamaño de la población total. Eso significa que cada muestra de estratos tiene la misma fracción de muestreo.

Fórmula de muestreo aleatorio estratificado proporcional: nh = ( Nh / N ) * n

nh= Tamaño de la muestra del estrato h

Nh= Tamaño de la población en relación con el estrato h

N= Tamaño de toda la población

N= Tamaño de la muestra completa

Si tienes 4 estratos con 500, 1000, 1500, 2000, etc., y la organización de investigación selecciona ½ como fracción de muestreo. Un investigador debe seleccionar, 250, 500, 750, 1000 miembros del estado respectivo.

Independientemente del tamaño de la muestra de la población, la fracción de muestreo seguirá siendo uniforme en todos los estratos.

Muestreo estratificado desproporcional:

La fracción de muestreo es el principal factor de diferenciación entre el muestreo estratificado proporcional y el desproporcional. En un muestreo desproporcional, cada estrato tiene una fracción de muestreo diferente.

El éxito de este método de muestreo depende de la precisión del investigador en la asignación de fracciones. Si las fracciones asignadas no son precisas, los resultados pueden estar sesgados debido a los estratos sobrerrepresentados o subrepresentados.

¿Cómo hacer un muestreo estratificado fácilmente?

A continuación te presentaremos 6 pasos para que aprendas cómo hacer un muestreo estratificado de forma fácil y efectiva:

1.- Define a tu público objetivo

Al igual que otros métodos de muestreo probabilístico, debe comenzar por definir claramente la población de la que se tomará la muestra.

2. Elige las características para la estratificación

También debe elegir la característica que utilizarás para dividir tus grupos. Esta elección es muy importante, ya que dado que cada miembro de la población sólo puede colocarse en un subgrupo, la clasificación de cada sujeto en cada subgrupo debe ser clara y evidente.

3. Realiza la estratificación por múltiples características

Puedes elegir estratificar por múltiples características diferentes a la vez, siempre y cuando puedas emparejar claramente cada sujeto con un subgrupo exactamente. En este caso, para obtener el número total de subgrupos, se multiplica el número de estratos de cada característica.

Por ejemplo, si se estratifica por raza e identidad de género, utilizando cuatro grupos para la primera y tres para la segunda, se tendrían 4 x 3 = 12 grupos en total.

4. Separa la población en estratos

A continuación, recopila una lista de todos los miembros de la población y asigna a cada uno de ellos un estrato.

Debes asegurarte de que cada estrato es mutuamente excluyente (es decir, que no haya solapamiento entre ellos), pero que juntos contengan a toda la población.

5. Decide el tamaño de la muestra para cada estrato

En primer lugar, debes decidir si quieres que tu muestra sea proporcional o desproporcionada.

A continuación, puedes decidir el tamaño total de la muestra. Debe ser lo suficientemente grande como para garantizar que pueda sacar conclusiones estadísticas sobre cada subgrupo.

Si conoces el y el nivel de confianza deseados, así como el tamaño estimado y la margen de error desviación estándar de la población con la que trabajas, puedes utilizar una calculadora de tamaño de muestra para estimar las cifras necesarias.

6. Realiza el muestreo aleatorio de cada estrato

Por último, debes utilizar otro método de muestreo probabilístico, como el muestreo aleatorio simple o el sistemático para tomar una muestra dentro de cada estrato.

Si se hace correctamente, la aleatoriedad inherente a estos métodos te permitirá obtener una muestra representativa de ese subgrupo concreto.

Ejemplo de muestreo estratificado

Ahora que ya sabes cómo hacer un muestreo estratificado, a continuación te mostraré un ejemplo clásico:

Digamos que a 100 (Nh) estudiantes de una escuela de 1000 (N) estudiantes se les hacen preguntas sobre su materia favorita. Es un hecho que estudiantes de primer grado tendrán diferentes preferencias que los estudiantes de quinto grado.

Para que la encuesta arroje resultados precisos, la manera ideal es dividir cada grado en varios estratos.

Aquí hay una tabla del número de estudiantes en cada grado:

Calcula la muestra de cada grado utilizando la fórmula de muestreo estratificado:

Muestra estratificada (n1) = 100/1000 * 150 = 15

Muestra estratificada (n2) = 100/1000 * 250 = 25

Muestra estratificada (n3) = 100/1000 * 300 = 30

Muestra estratificada (n4) = 100/1000 * 200 = 20

Muestra estratificada (n5) = 100/1000 * 100 = 10

Ventajas del muestreo aleatorio estratificado

Algunas ventajas de utilizar el muestreo aleatorio estratificado son:

1. Garantizar la diversidad de la muestra

Un muestreo estratificado incluye sujetos de cada subgrupo, lo que garantiza que refleja la diversidad de su población. Aunque no ocurre en todos los casos, es posible que esto no ocurra cuando se utilizan otros métodos, como el muestreo aleatorio simple .

2. Garantizar una varianza similar

Si quieres que los datos recogidos de cada subgrupo tengan un nivel de varianza similar, necesitas un tamaño de muestra similar para cada subgrupo.

Con otros métodos de muestreo, podrías acabar con un tamaño de muestra bajo para ciertos subgrupos porque son menos comunes en la población general.

3. Reduce la varianza global de la población

Aunque su población global puede ser bastante heterogénea, puede ser más homogénea dentro de ciertos subgrupos.

Por ejemplo, si estás estudiando cómo afecta un nuevo programa de escolarización a las puntuaciones de los niños en los exámenes, tanto sus puntuaciones originales como cualquier cambio en las puntuaciones estarán probablemente muy correlacionadas con los ingresos familiares. Es probable que las puntuaciones se agrupen por categoría de ingresos familiares.

En este caso, el muestreo estratificado permite obtener medidas más precisas de las variables que deseas estudiar, con una menor varianza dentro de cada subgrupo y, por tanto, para la población en su conjunto.

4. Permite una variedad de métodos de recolección de datos

A veces puede ser necesario utilizar diferentes métodos de recolección de datos de diferentes subgrupos.

Por ejemplo, para reducir el coste y la dificultad de tu estudio, puedes querer tomar muestras de sujetos urbanos yendo de puerta en puerta, pero de sujetos rurales utilizando el correo electrónico.

5. Mejor precisión en los resultados

El muestreo estratificado ofrece una alta precisión en los resultados, en comparación con otros métodos probabilísticos como el muestreo por conglomerados , el muestreo aleatorio simple y el muestreo sistemático .

Sin embargo, esto dependerá de la distinción de varios estratos, es decir, los resultados tendrán un nivel de precisión elevado si todos los estratos son sumamente diferentes.

6. Facilidad de implementación

Es un método fácil de aprender e implementar para los equipos de investigación debido a la exactitud de la naturaleza de esta técnica de muestreo.

7. Es conveniente para muestras pequeñas

Gracias a la precisión estadística de este método, los tamaños de muestra pequeños también pueden ofrecer a los investigadores resultados muy útiles.

Sin embargo, esta técnica de muestreo puede cubrir a la población total ya que los investigadores tienen la oportunidad de dividir de manera correcta los estratos.

¿Cuándo utilizar el muestreo estratificado?

Para utilizar el muestreo estratificado, es necesario poder dividir la población en subgrupos mutuamente excluyentes y exhaustivos. Esto significa que cada miembro de la población puede clasificarse de forma clara en un subgrupo.

El muestreo estratificado es la mejor opción entre los métodos de muestreo probabilístico cuando se considera que los subgrupos tendrán valores medios diferentes para la(s) variable(s) que se están estudiando.

Por lo tanto, puedes considerar el uso de la técnica de muestreo estratificado si...

Hay un amplio espacio para dividir a toda la población en estratos homogéneos.

La población objetivo es heterogénea y algunos subgrupos son extremadamente diferentes a los otros.

El análisis comparativo de los estratos es lo que estás buscando.

¿Ya sabes cómo hacer un muestreo estratificado y cuáles son los elementos más importantes que debes tener en cuenta? Esperamos que te haya quedado más claro con este artículo.

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Aprende paso a paso cómo hacer un muestreo estratificado y los tipos que existen. Conoce sus ventajas y métodos en que puede ser utilizado.

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¿Sabes cómo realizar un muestreo sistemático para tu próxima investigación? ¡Muy fácil! ¿Recuerdas cuando en la escuela, al seleccionar al capitán de los equipos deportivos, la mayoría de nuestros entrenadores nos pedían que nos llamáramos con números del 1 al 5 (1-n) y los estudiantes con un número aleatorio decidido por el entrenador eran los que eran nombrados como capitanes de los equipos?

Hacer esto en realidad hacía que la selección no fuera estresante, tanto para el entrenador como para nosotros. El muestreo sistemático es una implementación de la mismísima técnica de la probabilidad. Con este método de muestreo siempre hay una oportunidad igual para que cada miembro de una población sea seleccionado.

Por ejemplo, si una ONG busca formar un muestreo sistemático de 500 voluntarios de una población de 5000, puede seleccionar a cada décima persona de la población (esto es básicamente de lo que se trata el muestreo sistemático).

Otras técnicas probabilísticas de muestreo, como el muestreo por conglomerados y el muestreo aleatorio estratificado pueden llegar a ser poco organizados y laboriosos, y es por eso que muchas veces los investigadores prefieren realizar un muestreo sistemático o aleatorio simple para obtener mejores resultados de muestreo.

El muestreo sistemático consume menos tiempo que el resto, ya que requiere la selección del tamaño de la muestra y la identificación del punto de partida, y además, este debe continuar en intervalos regulares (para formar la muestra).

¿Sabes cómo realizar un muestreo sistemático? ¡Sigue estos pasos!

Es necesario desarrollar una audiencia estructural definida para que el investigador comience a trabajar en el aspecto del muestreo.

El investigador a cargo debe determinar el tamaño de la muestra ideal, es decir, cuántas personas de la población completa se van a elegir.

La clave para obtener resultados precisos razonables y prácticos es tener una audiencia grande.

Una vez que se decida el número de tamaño de la muestra, se debe asignar un número a cada miembro de la muestra.

Decide cuál será el intervalo de esta muestra. Este es básicamente la distancia estándar entre los elementos.

El ejemplo mencionado anteriormente sugiere que el intervalo de muestra debe ser 10, que es el resultado de la división de 5000 (N= tamaño de la población) y 500 (N = tamaño de la muestra) (i) = N/n = 5000/500 = 10

El investigador debe seleccionar miembros que cumplan con este criterio. En este caso sería una persona de cada 10.

Se debe elegir un número de manera aleatoria como miembro inicial (r) de la muestra, y este intervalo se agregara al número aleatorio para seguir agregando miembros r, r+i, r+2i etc. que serán elementos de la muestra.

Una vez que sabes cómo realizar un muestreo sistemático, te darás cuenta de que es una excelente opción para tu próxima investigación.

Ventajas del muestreo sistemático

Es extremadamente simple y conveniente para los investigadores crear, conducir y analizar las muestras.

Como no es necesario enumerar a cada miembro de la muestra, el muestreo sistemático es mejor para representar a una población de manera más rápida y sencilla.

Las muestras creadas se basan en la selección de miembros libre de favoritismos.

En los otros métodos de muestreo hay posibilidades de que los conglomerados creados sean altamente sesgados, y esto comúnmente no sucede en el muestreo sistemático, ya que los miembros se encuentran a una distancia fija el uno del otro.

El factor de riesgo involucrado en este método de muestreo es extremadamente mínimo.

En caso de que hayan diversos miembros de una población, el muestreo sistemático puede ser beneficioso debido a la distribución uniforme de los miembros que son seleccionados para formar una muestra.

Te comparto algunas consideraciones para tener el mejor muestreo .

¿Cuando utilizar el muestreo sistemático?

Si ya sabes cómo realizar un muestreo sistemático, te será más fácil saber cuando utilizarlo. Por ejemplo, si deseas formar una muestra de 500 personas de una población de 5000, este es un ejemplo claro de cuándo utilizar el muestreo sistemático. Por supuesto, en este caso tendrías que numerar a cada una de las personas de la población.

Una vez que hayas terminado de numerar a las personas, el investigador podría seleccionar un número al azar, por ejemplo, el 5. El 5to individuo será el primero en ser parte de la muestra sistemática, después de eso, el décimo miembro se agregará la muestra y así sucesivamente hasta llegar al 4995.

Estas son otras cuatro situaciones en las cuales puedes utilizar el muestreo sistemático:

Restricciones presupuestarias: en comparación con otros métodos de muestreo como el muestreo aleatorio simple, esta técnica de muestreo es la más adecuada para situaciones en las que existen restricciones de presupuesto.

Implementación sin complicaciones: como el muestreo sistemático depende de los intervalos de muestreo definidos para decidir la muestra, es sencillo para los investigadores administrar muestras de tamaños mas grandes. Esto se debe a que el tiempo invertido en la creación de muestras es mínimo y el costo invertido también está restringido debido a la naturaleza periódica del muestreo sistemático.

Ausencia de patrón de datos: hay ciertos datos que no tienen un arreglo en su lugar. Esta información puede analizarse de manera imparcial utilizando el muestreo sistemático.

Bajo riesgo de manipulación de datos en la investigación: El muestreo sistemático es altamente productivo cuando se realiza una investigación sobre un tema amplio, especialmente cuando existe un riesgo insignificante de manipulación de datos.

Te recomiendo que también leas: 5 pasos crear una muestra de investigación efectiva .

Ahora que ya sabes cómo realizar un muestreo sistemático, ¡éxito en tu proyecto de investigación! No olvides que en QuestionPro contamos con las herramientas online que te pueden ayudar en la recolección de los datos que necesitas.

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¿Sabes cómo realizar un muestreo sistemático?

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Aprende cómo realizar un muestreo sistemático que ayude a seleccionar a los miembros de tu muestra para tu proyecto de investigación.

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Un muestreo aleatorio simple es un procedimiento de muestreo probabilístico que da a cada elemento de la población objetivo la misma probabilidad de ser seleccionado.

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Un muestreo aleatorio simple es un procedimiento de muestreo probabilístico que da a cada elemento de la población objetivo la misma probabilidad de ser seleccionado. https://t.co/iRTZfNTsqG

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Uno de los requisitos indispensables para aplicar técnicas estadísticas como cartas de control y muestreos de aceptación en obras civiles es la realización de un muestreo aleatorio simple. Infortunadamente, es frecuente no saber qué es eso, ni cómo se aplica. Ahora lo explico 🧶 https://t.co/p7ggTyOHWr

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Un muestreo aleatorio simple es un procedimiento de muestreo probabilístico que da a cada elemento de la población objetivo la misma probabilidad de ser seleccionado. pic.twitter.com/iRTZfNTsqG
— Freddy Sánchez-Leal (@saintloyal) September 18, 2019

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Un muestreo aleatorio simple es un procedimiento de muestreo probabilístico que da a cada elemento de la población objetivo la misma probabilidad de ser seleccionado. https://t.co/iRTZfNTsqG

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Uno de los requisitos indispensables para aplicar técnicas estadísticas como cartas de control y muestreos de aceptación en obras civiles es la realización de un muestreo aleatorio simple. Infortunadamente, es frecuente no saber qué es eso, ni cómo se aplica. Ahora lo explico 🧶 https://t.co/p7ggTyOHWr

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Un muestreo aleatorio simple es un procedimiento de muestreo probabilístico que da a cada elemento de la población objetivo la misma probabilidad de ser seleccionado. https://t.co/iRTZfNTsqG

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Un muestreo aleatorio simple es un procedimiento de muestreo probabilístico que da a cada elemento de la población objetivo la misma probabilidad de ser seleccionado.

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Uno de los requisitos indispensables para aplicar técnicas estadísticas como cartas de control y muestreos de aceptación en obras civiles es la realización de un muestreo aleatorio simple. Infortunadamente, es frecuente no saber qué es eso, ni cómo se aplica. Ahora lo explico 🧶 https://t.co/p7ggTyOHWr

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1. División de la población en conglomerados: La población se divide en grupos más grandes, como por ejemplo, por regiones geográficas o escuelas.

2. Selección aleatoria de algunos conglomerados: Se eligen algunos conglomerados al azar.

3. Inclusión de todos los elementos dentro de los conglomerados seleccionados: Todos los elementos dentro de los conglomerados seleccionados se incluyen en la muestra.

Ventaja:

Eficiencia en tiempo y costos: Es más económico y rápido, especialmente en poblaciones dispersas geográficamente.

Desventaja:

Mayor variabilidad intraconglomerado: Puede haber más variabilidad dentro de un conglomerado que entre conglomerados, lo que puede afectar la representatividad de la muestra general.

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Etapas:

1. División de la población en estratos: La población se divide en subgrupos homogéneos llamados estratos, basados en características similares.

2. Determinación del tamaño de la muestra para cada estrato: Se decide el tamaño proporcional de la muestra para cada estrato.

3. Selección aleatoria de muestras de cada estrato: Se aplica el muestreo aleatorio simple dentro de cada estrato para elegir elementos de manera aleatoria y representativa.

Ventaja:

Representatividad de subgrupos: Permite una mejor representación de grupos específicos dentro de la población, lo que facilita el análisis detallado.

Desventaja:

Requiere información precisa de los estratos: Si la clasificación de la población no es clara, la identificación de los estratos puede ser subjetiva y llevar a una muestra no representativa.

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1. Definición de la población: Identificación de la población total que se va a muestrear.

2. Determinación del tamaño de la muestra: Establecimiento del tamaño de la muestra deseada.

3. Cálculo del intervalo de muestreo: División del tamaño de la población entre el tamaño de la muestra para obtener el intervalo de selección.

4. Selección aleatoria del primer elemento: Se elige un número aleatorio entre 1 y el intervalo de muestreo.

5. Selección sistemática de elementos: Se elige el primer elemento aleatorio y luego se seleccionan los siguientes elementos a intervalos fijos.

Ventaja:

Eficiencia: Es más práctico y rápido que el muestreo aleatorio simple, especialmente cuando la población es grande y dispersa.

Desventaja:

Posible sesgo: Si hay un patrón en la población que coincide con el intervalo de muestreo, puede introducir un sesgo sistemático en la muestra.

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1. Definición de la población: Identificación precisa y delimitación de todos los elementos que componen la población de interés.

2. Asignación de números a cada unidad: A cada elemento se le asigna un número único para facilitar la selección aleatoria.

3. Selección aleatoria de muestras: Se eligen muestras individuales de la población sin ningún patrón predefinido, asegurando que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser seleccionado.

Ventaja:

Representatividad pura: Cada elemento tiene la misma probabilidad de ser elegido, lo que garantiza una representación imparcial de la población.

Desventaja:

No considera la estructura de la población: Puede ser ineficiente si la población es grande y dispersa, ya que se necesita una lista completa de la población para seleccionar una muestra.

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Soy Sara Gómez, estudiante de Ingeniería de sistemas (Virtual)

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Soy Sara Gómez, estudiante de Ingeniería de sistemas (Virtual)

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Hola soy Mary Liñán Diaz Estudiante de Ing. Industrial modalidad virtual 

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Hola soy Mary Liñán Diaz Estudiante de Ing. Industrial modalidad virtual 