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El muestreo aleatorio estratificado es una técnica de muestreo que se utiliza cuando en la población se pueden distinguir subgrupos o subpoblaciones claramente identificables. Mediante este método de muestreo, la selección de los elementos que van a formar parte de la muestra se realiza por separado dentro de cada estrato, sin dejar ningún estrato sin muestrear. En la práctica esta técnica presenta dos ventajas importantes:

Puede facilitar la implementación física del muestreo (organización de la campaña de toma de datos, lugares a visitar, etc.)

Permite aplicar el esfuerzo de muestreo de forma “inteligente”, tomando muestras de mayor tamaño en aquellos estratos que así lo requieran, y menos en donde no haga falta. Por poner un ejemplo extremo, si todos los sujetos de un estrato son clónicos, posiblemente bastaría con medir a uno de ellos para tener toda la información necesaria. Si los sujetos de un estrato son extremadamente heterogéneos, habrá que tomar una muestra grande para poder captar bien el efecto de esa variabilidad.

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Permite aplicar el esfuerzo de muestreo de forma "inteligente", tomando muestras de mayor tamaño en aquellos estratos que así lo requieran, y menos en donde no haga falta. Por poner un ejemplo extremo, si todos los sujetos de un estrato son clónicos, posiblemente bastaría con medir a uno de ellos para tener toda la información necesaria.

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que es un Muestreo Aleatorio sistematico

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que es un Muestreo Aleatorio sistematico

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Un muestreo sistemático es aquel en el que se elige un elemento al azar y, para escoger el resto de la muestra, se utilizan intervalos regulares basados en un valor numérico.

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Con el muestreo aleatorio, por tanto, lo que hacemos es ir contando los elementos de la población para, con ello, escoger aquellos que queremos estudiar. A diferencia de otros, como el estratificado, no hacemos grupos homogéneos; sino que utilizamos un valor predeterminado para contar.

Los elementos elegidos tendrán un alto grado de heterogeneidad.

¿Por qué realizar un muestreo sistemático?

Este tipo de muestreo es muy útil en determinadas circunstancias.

Así pues, veamos, para ello, sus ventajas e inconvenientes:

En primer lugar, el método de selección es sencillo, no requiere de ninguna preparación. El mismo sistema, utilizado en otros muestreos aleatorios, nos permite elegir el primer caso. A partir de aquí solo hay que contar, como veremos en el ejemplo.

Por otro lado, elimina la posibilidad de autocorrelación, que puede darse en otros tipos de muestreo. Esta es un problema para el investigador, ya que dos variables correlacionadas pueden estar midiendo la misma cosa.

Entre sus inconvenientes, podemos destacar que, a diferencia del simple, la probabilidad de elegir un individuo no es la misma en todos los casos. Además, puede aumentar la variabilidad de la muestra elegida.

Pasos para realizar un muestreo sistemático

Los pasos para realizarlo son similares en cualquier muestreo aleatorio. Sobre todo, hay que tener en cuenta qué queremos y con qué vamos a contar.

Seleccionar la población: Primero, hay que elegir la población. Este es el paso esencial cuando investigamos un tema. Tenemos que saber a quién, o a qué, va a ir dirigido nuestro análisis.

Tamaño de la muestra: Una vez hemos realizado el primer paso, toca decidir el tamaño de la muestra. Existen diferentes fórmulas para calcularlo, todo ello teniendo en cuenta si la población es finita o no.

Intervalos: Una vez tenemos la muestra, dividimos la población entre ella y redondeamos el número que salga, si este tiene decimales. A este número se le llama intervalo de muestreo.

Entonces, hecho todo lo anterior, empezamos a contar. El primer caso lo elegimos al azar y, a partir de este, vamos sumando el número anterior. Es un proceso sencillo, como veremos en el ejemplo.

Ejemplo de un muestreo sistemático

Imaginemos un estudio en el que queremos medir el nivel de mercurio en el salmón de un determinado lugar. Los valores son ficticios para este ejemplo. Hemos decidido hacer un muestreo sistemático. El primer paso será dividir la población entre el valor mínimo de la muestra que queremos, que en este caso suponemos que es cinco.

Así pues, este sería el intervalo de muestreo:

El muestreo sistemático presenta un proceso sencillo. En primer lugar, elegimos uno de los datos, para ello, utilizando la opción de números aleatorios de una hoja de cálculo.

Una vez los tenemos, los ordenamos de mayor a menor, o al revés. Debemos saber que, en realidad, solo se recolocan, y elegimos el primero.

En último lugar, vamos contando de cinco en cinco y, de esa forma, obtenemos lo que será la muestra.

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✅ Muestreo sistemático | Qué es, significado, concepto y definición. Un resumen completo. Un muestreo sistemático es aquel en el que se elige un elemento al azar y,...

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El muestreo aleatorio simple es un tipo de muestreo probabilístico en el cual todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados

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¿Qué es el muestreo aleatorio simple?

El muestreo aleatorio simple es un tipo de muestreo probabilístico en el cual todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.

Este sistema funciona a través de un método de "sorteo" entre un universo de individuos, en el que se le asigna a cada integrante un número para ser escogido.

Por ejemplo, si se necesita seleccionar una muestra de 50 personas entre un universo de 1000, se le asignará a esas 1000 personas un número y, a modo de sorteo, se seleccionarán 50 números al azar que conformarán la muestra requerida.

Dicho procedimiento garantiza que todos los elementos muestrales tengan la misma probabilidad de ser seleccionados para formar parte de la muestra.

Ventajas y desventajas del muestreo aleatorio simple

El muestreo aleatorio simple presenta tanto ventajas como desventajas.

Ventajas

Las ventajas del muestreo aleatorio simple son las siguientes:

Es sencillo para armar las muestras.

Toma de forma equitativa la selección de las muestras a partir de una población.

En general, todos los individuos de la población tienen iguales oportunidades de ser seleccionados.

La población es representativa, siendo el único margen de error la suerte, llamada error de muestreo.

Es el mejor método a la hora de explicar los resultados, ya que su selección es aleatoria e imparcial.

Por la representatividad obtenida se pueden realizar generalizaciones con respecto a la población, a partir de los resultados de las muestras.

Desventajas

Las desventajas del muestreo aleatorio simple son las siguientes:

Se requiere de una lista completa de todos los miembros de la población.

Esta lista debe estar debidamente elaborada, completa y actualizada.

En las poblaciones grandes es difícil disponer de los datos necesarios para este tipo de muestreo, por lo que se recomienda utilizar otra técnica.

Ejemplos del muestreo aleatorio simple

Veamos el siguiente ejemplo: una consultora que realiza auditorías sobre diversas organizaciones decide realizar una investigación en una empresa donde trabajan 500 empleados.

Para llevar a cabo dicho estudio, la consultora debe trabajar sobre una muestra estadística de 50 personas (10%), por lo que escoge utilizar el método de muestreo aleatorio simple, para el cual sigue los siguientes pasos:

1. Enlistar con número a los 500 empleados de la organización.

2. Elegir 50 números al azar.

3. Finalmente, aquellos 50 números que correspondan a un empleado serán los individuos que conformen la muestra.

De esta manera quedará conformada la muestra para realizar la investigación, habiéndole otorgado, a todos los empleados de la organización, las mismas posibilidades de ser seleccionados.

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Muestreo aleatorio simple - ¿Qué es?, ventajas, desventajas y ejemplos

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Todo acerca de lo qué es el muestreo aleatorio simple, su definición, ventajas y desventajas que presenta este método y ejemplo donde se aplica este.

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padlet: https://padlet.com/

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EJEMPLO 1 :  Encuesta de Consumo Cultural - ECC - 2012                                                                                                                       

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EJEMPLO 1 :  Encuesta de Consumo Cultural - ECC - 2012                                                                                                                       

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

El tipo de muestreo es: probabilístico, estratificado, multietápico, de conglomerados

1. Marco muestral: El marco muestral es una lista completa y exhaustiva de la población objetivo para la encuesta. En el caso de la ECC, el marco muestral puede incluir una lista de hogares o individuos que se utilizan para seleccionar una muestra representativa. Puede basarse en registros censales, directorios telefónicos, registros administrativos u otros recursos disponibles.

2. Estratos: Los estratos son subdivisiones de la población objetivo que se basan en características relevantes y homogéneas. En la ECC, los estratos pueden clasificarse según variables sociodemográficas, como edad, género, nivel educativo, ubicación geográfica o cualquier otra variable que sea relevante para los objetivos de la encuesta. El objetivo de la estratificación es garantizar que haya una representación adecuada de los diferentes grupos dentro de la población objetivo.

3. Conglomerados: Los conglomerados son grupos o unidades más grandes dentro de la población objetivo. En el contexto de la ECC, los conglomerados pueden ser áreas geográficas, como distritos, municipios o regiones. El muestreo por conglomerados implica seleccionar aleatoriamente algunos de estos conglomerados y luego recopilar datos de todos los individuos o hogares dentro de esos conglomerados seleccionados

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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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Estrategias de muestreo probabilísticas

El muestreo probabilístico está basado en consideraciones estadísticas y es útil cuando solo es posible muestrear un pequeño porcentaje del conjunto global, este tipo de muestreo implica un proceso de selección en el que cada elemento de la población tiene una probabilidad igual e independiente de ser seleccionado.

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Contar con las estrategias de muestreo indicadas es clave para el momento de realizar una investigación de mercados, en este artículo te presentaremos en qué consisten, que clasificación existe y cuál es su importancia dentro del proceso de investigación.

¿Qué son las estrategias de muestreo?

Una estrategia de muestreo es un plan que se establece para asegurarse de que la muestra de investigación que se utiliza en un estudio represente a la población de manera efectiva, esta debe ofrecer la confianza y la resolución necesaria para poder hacer las deducciones oportunas. En algunos tipos de estrategias de muestreo, es posible calcular mediante procedimientos estadísticos el margen de error de los datos obtenidos a partir de dichas muestras.

Tipos de estrategias de muestreo:

Las estrategias de muestreo pueden clasificarse como no probabilísticas o probabilísticas:

ESTRATEGIAS DE MUESTREO

Estrategias de muestreo no probabilísticas

El muestreo no probabilístico se utiliza cuando el lugar de muestreo de interés ya es conocido o en casos en que no hay necesidad de muestrear en otros lugares. Aquí, los elementos que componen la muestra se seleccionan mediante métodos no aleatorios. Este tipo de muestreo tiene menos probabilidades de producir muestras representativas.

Los tres métodos principales de esta estrategia son:

Es una técnica utilizada para crear muestras de acuerdo con la facilidad de acceso, la disponibilidad de las personas de formar parte de la muestra, en un intervalo de tiempo dado.

Es un método en el que los investigadores pueden formar una muestra que involucre a individuos que representan a una población y que se eligen de acuerdo con sus rasgos o cualidades.

Es una técnica de muestreo en la cual la persona a cargo de realizar la investigación se basa en su propio juicio para elegir a los integrantes que formarán parte del estudio.

Estrategias de muestreo probabilísticas

El muestreo probabilístico está basado en consideraciones estadísticas y es útil cuando solo es posible muestrear un pequeño porcentaje del conjunto global, este tipo de muestreo implica un proceso de selección en el que cada elemento de la población tiene una probabilidad igual e independiente de ser seleccionado.

Los cuatro métodos de esta estrategia son:

Muestreo aleatorio simple: Se utiliza cuando los miembros de la población son similares entre sí en variables importantes, es la colección arbitraria de muestras que tienen la misma probabilidad de ser incluidas.

Muestreo estratificado: Este muestreo se utiliza cuando la población es heterogénea y contiene varios grupos diferentes, algunos de los cuales están relacionados con el tema del estudio.

Muestreo sistemático: Este tipo de muestreo se realiza dentro de áreas más pequeñas subdivididas del área original, generalmente cuando los miembros de la población son similares entre sí en variables relevantes.

Muestreo de cuadrícula sistemática: Se utiliza cuando la población está formada por unidades y no por individuos.

Importancia de contar con una estrategia de muestreo

Los investigadores actúan en condiciones en las que el error es posible, por lo que es importante contar con una estrategia de muestreo que proporcione un plan de qué y dónde medir, cuántas unidades de muestreo recoger, el marco temporal en el que deben recogerse las unidades de muestreo y la frecuencia del mismo, puede ser conveniente consultar a estadísticos e investigadores experimentados durante el proceso de diseño del muestreo, pues hay que tener en cuenta una serie de factores importantes, como los aspectos estadísticos y el análisis.

En ciertos casos, es más conveniente contratar un proveedor para realizar la investigación ya sea cualitativa o cuantitativa que ofrezca y garantice resultados seguros a través de las mejores estrategias.

Algunas recomendaciones para realizar una buena estrategia de muestreo son:

Una muestra debe ser lo suficientemente grande para responder a la investigación, pero no tan grande como para que el proceso de muestreo resulte desgastante y costoso.

Es importante estimar el tamaño de la muestra en general, que represente con precisión a la población y la variable a investigar.

Cuanto mayor es la muestra, menor es el error de muestreo y mejor es el trabajo que se puede hacer.

Si las encuestas se realizan por correo electrónico, se debe aumentar el tamaño de la muestra entre un 40 % o un 50 % para tener en cuenta la pérdida de correo y la falta de respuestas de los sujetos.

No malgaste el dinero en generar muestras más grandes de lo que sea necesario.

Ahora que conoces sobre las estrategias de muestreo, como desarrollarlas y sus increíbles beneficios para tus procesos de investigación, Déjanos ayudarte en QUALYLIFE somos expertos en investigación y pondremos en práctica las mejores herramientas para realizar tus encuestas y entregar el análisis más detallado posible para tus necesidades Contáctanos: www.qualylife.com.co

Escrito por: Jennifer Suárez

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Contar con las estrategias de muestreo indicadas es clave para el momento de realizar una investigación de mercados, en este artículo te presentaremos en qué consisten, que clasificación existe y cuál es su importancia dentro del proceso de investigación.

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No se requiere de una lista de todos los sujetos del universo.

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Muestreo estratificado: Este muestreo se utiliza cuando la población es heterogénea y contiene varios grupos diferentes, algunos de los cuales están relacionados con el tema del estudio.

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MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO · Nivel Bachillerato

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Los diferentes tipos de muestreo, como el muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados, ofrecen enfoques distintos para obtener muestras representativas de una población. Cada método tiene sus ventajas y desventajas, y la elección del método adecuado dependerá de las características de la población y los objetivos de la investigación.

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

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Sólo es necesaria una aproximación del tamaño del universo en estudio.

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Se seleccionan m conglomerados y se observan todas las unidades secundarias en cada conglomerado seleccionado.

Un ejemplo de este diseño muestral es cuando en una ciudad se desea estimar la superficie media de las viviendas, y para ello se consideran las calles como conglomerados y como unidades secundarias todas las viviendas de cada calle.

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Ejemplo de muestreo aleatorio estratificado

La gerencia de un conjunto residencial requiere hacer un estudio de viabilidad de un proyecto en un edificio, conformado por cuatro pisos, con el fin de buscar la aprobación de los habitantes. De acuerdo a los registros de la administración, el edificio cuenta con 90 residentes. Por lo tanto, la empresa opta por usar un muestreo estratificado, considerando cada una de las manzanas que conforman la zona. Se calcula un tamaño muestral de 10 personas.

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Los diversos elementos que conforman a una población pueden presentar ciertas similitudes y diferencias que, al no considerarlas, pueden afectar el resultado de la investigación en curso. En este tipo de casos, se suele realizar una división de los individuos a partir de sus características, proceso que hace parte del muestreo estratificado.

El muestreo estratificado es uno de los muestreos probabilísticos implementados en las investigaciones de estadística inferencial. En este artículo, te explicaremos de qué se trata, cómo lo puedes aplicar y qué debes tener en cuenta al hacerlo.

¿Qué es el muestreo estratificado?

El muestreo estratificado es un método implementado en estadística en el que la población se divide en estratos homogéneos, es decir, grupos de elementos que cuentan con una característica en común. De esta manera, cada clasificación obtiene una representación significativa dentro de la muestra de la investigación.

Cada estrato ocupa un porcentaje de la población total y, por lo tanto, se busca que el número de elementos de cada grupo cuente con la cantidad de representantes necesarios para que la muestra sea equitativa.

¿Cuándo se utiliza el muestreo estratificado?

Este tipo de muestreo probabilístico se utiliza en poblaciones cuyos elementos son heterogéneos, es decir, que no cuentan con un patrón o característica general que los identifique. En estos casos, es necesario que el investigador divida a la población en grupos que reúnan las partes similares entre sí, buscando representar, equitativamente, a todos en la muestra.

En este mismo contexto, el muestreo estratificado se utiliza para estudiar el comportamiento de los subgrupos dentro de la población y sus relaciones.

Características del muestreo estratificado

La población se divide en estratos, cuyos elementos cuentan con una característica en común.

Es uno de los muestreos estadísticos más utilizados, debido a la facilidad que brinda al investigador de conocer la población.

El cálculo del tamaño de muestras se puede hacer de manera proporcional o no.

Estima el tamaño de la muestra de una población a partir de los costos de una investigación.

Tipos de muestreo estratificado

Según el tamaño de la muestra obtenido para cada estrato, el muestreo estratificado se clasifican en los siguientes tipos:

Muestreo estratificado proporcional

También denominado muestreo por afijación proporcional, se refiere a que el tamaño de la muestra para cada estrato es proporcional al porcentaje que ocupa dicho grupo en la población. La fórmula para este tipo de muestreo es:
n_estrato = n (número de elementos del estrato / tamaño de la población)
donde n es el tamaño de la muestra.

Muestreo estratificado no proporcional

Conocido, de igual manera, como muestreo por afijación igual, los tamaños muestrales de cada estrato son iguales, sin considerar la proporción de los mismos con respecto a la población. En este caso, la operación a realizar es:

n_estrato = n / número de estratos.

Muestreo estratificado óptimo

En este caso, se consideran los costos de la investigación al calcular el tamaño de la muestra, buscando reducir el margen de error con respecto a un costo. La fórmula para este caso es:
n = (Costo total de la investigación - Costo fijo) / Costo unitario por estrato.

Muestreo Estratificado por conglomerados

La población se divide en conglomerados, los cuales se encuentran conformados de manera natural y previamente a la investigación. Por lo tanto, los grupos pueden presentar cierta heterogeneidad al no considerarse las características evidentes, sino su clasificación existente en la realidad.

En este caso, la muestra no considera la totalidad de los grupos definidos en la investigación, sino que se realiza una selección aleatoria de los conglomerados y, posteriormente, otra selección dentro de los mismos.

Dependiendo del número de selecciones a realizar, el muestreo estratificado por conglomerados se divide en:

Muestreo por conglomerados de una sola etapa: solo se realiza una selección, en la que se escogen los conglomerados de manera aleatoria, de manera que todos los elementos que pertenecen a los mismos son representados en la muestra.

Bietápico: se seleccionan los conglomerados y, posteriormente, se aplica otro tipo de muestreo probabilístico para seleccionar algunos de los elementos de cada uno de ellos.

Polietápico: en este caso, se realizan más de dos selecciones, pues los conglomerados contienen subgrupos, los cuales también se dividen en otros, de manera que se aplica un muestreo para cada uno de ellos.

De acuerdo a algunas definiciones, el muestreo por conglomerados es un tipo de muestreo probabilístico similar al muestreo estratificado, pero no pertenece a este último. Sin embargo, cuentan con ciertas similitudes, a partir de las cuales se puede hacer una sola clasificación entre los dos métodos.

Ventajas y desventajas del muestreo estratificado

Ventajas

Todos los estratos o grupos de elementos cuentan con una representación significativa en la muestra, lo que brinda resultados más precisos con respecto a la población.

Permite clasificar los diversos datos de una población, reduciendo la complejidad de la misma a sus partes.

Abarca cualquier clase de elemento que conforma una población, y considera las características particulares de cada grupo.

Reduce el margen de error de la investigación.

Permite conocer la naturaleza de una población.

Desventajas

Puede resultar costoso debido al trabajo que supone la clasificación de la población en los estratos.

En poblaciones donde se presente un gran porcentaje de heterogeneidad, la clasificación puede resultar dificultosa. En este caso, la cantidad de estratos supone un grado de complejidad del estudio.

Se debe considerar tanto la proporción como las características de los estratos de manera previa.

¿Cómo se realiza el muestreo estratificado?

A continuación describiremos los pasos para realizar el muestreo estratificado:

Definición de la población

La primera etapa de cualquier investigación es identificar el contexto, campo o población de la cual se desea realizar un estudio.

Selección de variables y estratos

La selección del marco muestral debe considerar que los elementos que hacen parte del mismo cuenten con características capaces de representar con la mayor exactitud y relevancia el aspecto objetivo de la investigación. De igual manera, al dividir la población en estratos estos deben incluir datos que cuenten con una característica en común bien definida.

Cálculo del tamaño de la muestra

El tamaño de la muestra se debe calcular considerando ciertos aspectos propios de los elementos de la población y el objetivo de la investigación. Para este tipo de cálculo se aplican las fórmulas del muestreo aleatorio simple. Se debe verificar que la cantidad de datos que conformarán a la muestra sean suficientes para lograr una mayor representatividad.

Selección de la muestra

Este proceso se lleva a cabo, como en todos los muestreos de tipo probabilístico, a partir de un sorteo de números aleatorios, los cuales son asignados a cada elemento de cada uno de los estratos, los cuales son seleccionados para conformar la muestra. El criterio de selección depende del investigador, y se puede realizar mediante el ordenamiento de mayor a menor o viceversa de los datos o mediante otro tipo de conteo.

Recolección de datos

Una vez preparados los recursos y los cálculos pertinentes, los investigadores pueden recolectar los datos que hacen parte del estudio, teniendo en cuenta que deben cumplir con el tamaño de la muestra de cada estrato.

Análisis e interpretación de resultados

La fase final de la investigación se refiere a un proceso de definición de conclusiones a partir de los resultados obtenidos. Esto se puede lograr mediante las diversas fórmulas y herramientas de la estadística descriptiva e inferencial, ramas que permiten representar, gráficamente, el comportamiento de la población y la toma de decisiones.

Cómo hacer un muestreo estratificado en Excel

Microsoft Excel es una excelente herramienta para este tipo de investigaciones, pues permite realizar los cálculos y organizar los datos de manera eficiente. A continuación, te explicaremos cómo hacer un muestreo estratificado fácilmente:

Antes de iniciar cualquier tipo de cálculo, es recomendable utilizar una tabla para organizar los datos que hacen parte del estudio. Esto facilita el uso defunciones matemáticas y permite comprender el contexto en el que se encuentra la información.

Para calcular los porcentajes a los que corresponde cada estrato con respecto a la población, se divide el número de individuos que hacen parte del estrato entre la totalidad de personas. Esta fórmula se puede escribir en labarra de fórmulas de Excel.

Para aplicar la operación en las demás celdas, se debe utilizar elvalor absolutode la celda en la que se encuentra, en este caso, el tamaño de la población, de manera que este dato sea constante. Para ello, se debe escribir un signo $ antes de las etiquetas de columna y fila, como se observa en la imagen.

De esta manera, al arrastrar la función aplicada en la primera celda hacia las demás, la operación se realizará correctamente.

La cantidad de elementos o individuos por estrato que harán parte de la muestra se puede calcular utilizando, nuevamente, el valor absoluto de la celda a la que se hace referencia, en este caso, tanto del tamaño de la muestra como de la población, y una simple operación de multiplicación y división.

Dado que para el presente tutorial se está calculando una muestra conformada por individuos, esta no puede ser decimal. Para evitar esto, podemos utilizar la función matemática REDONDEAR, cuya sintaxis es:

=REDONDEAR(número; núm_decimales). En este caso, el segundo argumento debe ser igual a 0.

La suma de los resultados anteriores debe ser igual al tamaño de la muestra, cosa que se puede comprobar seleccionando el rango de celdas y, en la barra de estado de la parte inferior, se mostrará el total de la operación.

Ejemplo de muestreo aleatorio estratificado

La gerencia de un conjunto residencial requiere hacer un estudio de viabilidad de un proyecto en un edificio, conformado por cuatro pisos, con el fin de buscar la aprobación de los habitantes. De acuerdo a los registros de la administración, el edificio cuenta con 90 residentes. Por lo tanto, la empresa opta por usar un muestreo estratificado, considerando cada una de las manzanas que conforman la zona. Se calcula un tamaño muestral de 10 personas.

Al calcular el tamaño muestral, proporcionalmente, para cada estrato, utilizando la fórmula n * (tamaño del estrato / tamaño de la población), se obtiene que:

Una vez hecho esto, la empresa realiza un sorteo a partir de números aleatorios, los cuales son asignados a cada una de las personas que habitan en cada uno de los pisos. El orden de selección se realiza de menor a mayor, de manera que los individuos que cuentan con los números aleatorios menores fueron seleccionados para la muestra.

En el caso del piso 1, se seleccionaron las siguientes personas:

Consideraciones al realizar muestreo estratificado

Tanto el muestreo estratificado como el muestreo sistemático parten de la base del muestreo aleatorio simple, añadiendo otros cálculos y técnicas. Por lo tanto, al implementar cualquier tipo de muestreo probabilístico, se deben utilizar las mismas fórmulas para calcular el tamaño de la muestra y seleccionar los elementos de la misma.

Los estratos deben encontrarse en un mismo rango o nivel de clasificación. Por ejemplo, en una investigación donde exista un estrato para perros y otro para gatos, no puede existir otro para gatos de color naranja o perros pequeños, pues es un clasificación subyacente de los dos principales grupos.

Dependiendo de la clase de variables que conforman la población y el tamaño de esta última, se debe utilizar una u otra fórmula para calcular el tamaño de la muestra. Cabe mencionar que las variables pueden ser cualitativas o cuantitativas, mientras que las poblaciones pueden ser finitas o infinitas.

Conclusiones y recomendaciones

Desde las civilizaciones más antiguas, la estadística ha supuesto una de las ramas más importantes para la gestión de grandes poblaciones. Es por esta razón que esta ciencia se ha posicionado como una herramienta eficaz, tanto en el pasado como en el presente, para la administración del Estado, de donde proviene su nombre, y las empresas. Su importancia radica, por lo tanto, en la seguridad que brinda al tomar decisiones significativas.

Los diversos tipos de muestreo son, en este contexto, un gran apoyo para la estimación del comportamiento y estado de un gran conjunto de datos. Saber implementarlos correctamente facilita las investigaciones y reduce los costos de las mismas. Por ello, el aprendizaje respecto a la aplicación de estas técnicas junto a la estadística en general supone un enorme progreso.

En Excel Para Todos sabemos que el constante aprendizaje es la base para todo avance y, por esta razón, te invitamos a visitar nuestro blog, donde podrás encontrar artículos y tutoriales similares a este, así como nuestros cursos de Excel, mediante los cuales conseguirás saber utilizar este programa para que obtengas mejores resultados y optimices tus tareas.

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Muestreo Estratificado: Conceptos y Aplicación

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Los diversos elementos que conforman a una población pueden presentar ciertas similitudes y diferencias que, al no considerarlas, pueden afectar el resultado de la investigación en curso. En este tipo de casos, se suele realizar una división de los individuos a partir de sus características, proceso que hace parte del muestreo estratificado.

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

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https://www.youtube.com/watch?v=WXfsmUXP550&ab_channel=fbombab

en este video nos esplica como podemos hacer un muestreo aleatorio simple con remplaso y sin remplaso

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🔍👉 ¿QUÉ ES MUESTREO ALEATORIO SIMPLE? / CÓMO HACER UN MUESTREO ALEATORIO SIMPLE 👍

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Las ventajas del muestreo aleatorio simple son las siguientes:

Es sencillo para armar las muestras.

Toma de forma equitativa la selección de las muestras a partir de una población.

En general, todos los individuos de la población tienen iguales oportunidades de ser seleccionados.

La población es representativa, siendo el único margen de error la suerte, llamada error de muestreo.

Es el mejor método a la hora de explicar los resultados, ya que su selección es aleatoria e imparcial.

Por la representatividad obtenida se pueden realizar generalizaciones con respecto a la población, a partir de los resultados de las muestras.

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Las desventajas del muestreo aleatorio simple son las siguientes:

Se requiere de una lista completa de todos los miembros de la población.

Esta lista debe estar debidamente elaborada, completa y actualizada.

En las poblaciones grandes es difícil disponer de los datos necesarios para este tipo de muestreo, por lo que se recomienda utilizar otra técnica.

Un tamaño de muestra que es demasiado grande puede llegar a ser problemático, ya que cada miembro de la población tiene las mismas posibilidades de selección. Una población más grande significa un marco de muestra más grande y muchas veces puede llegar a ser difícil manejar a una población.

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https://www.youtube.com/watch?v=jBV4F84tFz4&ab_channel=KhanAcademyEspa%C3%B1ol

EN EL VIDEO PODEMOS APRECIAR  UN EJEMPLO SOBRE EL MUESTREO ALEATORIO SISTEMATICO

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Miguel Angel Conteras Lujan
Erick Arturo Ortiz Cadena

Yhon Alexander Paez Delgado

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las ventajas son:

1. No es siempre necesario realizar un listado de toda la población.

2. Permite obtener buenas propiedades de representatividad.

3. Es un sistema muy rápido y simple, ya que evita la necesidad de generar números aleatorios de individuos en la muestra.

4. Garantiza una selección perfectamente equitativa de la población, lo que resulta muy útil en la distinción de grupos.

5. Evita la necesidad de usar diferentes estratos, aunque existe variedad de individuos en cada fragmento.

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·       https://www.gestiopolis.com/tipos-de-muestreo-estadistica/

·       https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-no-probabilistico/

·       https://enciclopediaeconomica.com/muestreo-sistematico/

·       https://traders.studio/muestreo-sistematico-ventajas-y-desventajas/

·       https://enciclopediaeconomica.com/muestreo-aleatorio-simple/

·       Estadística básica: Tipos de muestreo. (s/f). Gcfglobal.org. Recuperado el 26 de noviembre de 2022, de https://edu.gcfglobal.org/es/estadistica-basica/tipos-demuestreo/1/

·       Muguira, A. (2017, agosto 21). Tipos de muestreo: Cuáles son y en qué consisten. QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/tipos-de-muestreo-parainvestigaciones-sociales/

·       Ochoa, C. (2015, abril 8). Muestreo probabilístico: muestreo aleatorio simple. Netquest.com. https://www.netquest.com/blog/es/blog/es/muestreo-probabilisticomuestreo-aleatorio-simple

·       Software DELSOL. (2019, agosto 12). ▷ Tipos de muestreo. Sdelsol.com. https://www.sdelsol.com/blog/tendencias/tipos-de-muestreo/

·       Tipos de muestreo. (s/f). Material Didáctico - Superprof. Recuperado el 26 de noviembre de 2022, de https://www.superprof.es/apuntes/escolar/matematicas/estadistica/inferencia/tiposde-muestreo.html

·       (S/f). Gestiopolis.com. Recuperado el 26 de noviembre de 2022, de https://www.gestiopolis.com/tipos-de-muestreo-estadistica/

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

·       Método de muestreo estratificado. (s/f). Explorable.com. Recuperado el 26 de noviembre de 2022, de https://explorable.com/es/muestreo-estratificado

. Editorial Grudemi (2019). Muestreo aleatorio simple. Recuperado de Enciclopedia Económica https://enciclopediaeconomica.com/muestreo-aleatorio-simple/

. Recuperado de Enrique Rus Arias, 04 de febrero, 2021 Muestreo sistemático https://economipedia.com/definiciones/muestreo-sistematico.html

. Pagina Del DANE
https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/central/about

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TEMA I: INTRODUCCIÓN A LA TEORÍA DE MUESTRAS. TEMA II: MUESTREO ALEATORIO SIMPLE. TEMA III: MUESTREO ESTRATIFICADO. TEMA IV: ESTIMACIÓN DE LA VARIANZA . Técnicas de estimación de la varianza. Introducción. Estimación de funciones de parámetros mediante una aproximación lineal: Aplicación a la estimación de razones y subpoblaciones.

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1. Si la contante de muestreo está asociada con el fenómeno de interés, se puede hallar estimaciones sesgadas.

2. Se supone que el tamaño de la población es determinable

3. Mayor riesgo de manipulación de datos

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En conclusión, tenemos que el muestreo es una técnica que se desprende de la estadística, el cual es muy útil en varios ámbitos de actividades que desarrolla el ser humano.

Gracias al muestreo podemos conocer a ciertas poblaciones sin importar su tamaño ya que esta técnica solo toma una muestra y en base a ello se obtienen conclusiones dando como un beneficio directo bajo costo y resultados en menor costo

El muestreo es muy útil para las empresas, el gobierno, las industrias, etc. Ya que gracias a esta técnica pueden conocer a las poblaciones de personas y así utilizar la información obtenida para sus distintos fines.

El muestreo parece ser un método muy fácil de utilizar y comprender, pero esto no es verdad, ya que como hemos mencionado en este ensayo, existen ciertos conceptos que exigen cierto nivel de conocimiento ya que sin ellos no se podría realizar y apreciar un estudio de esta magnitud.

En la actualidad y conforme va pasando el tiempo hay más herramientas para hacer la técnica de la muestreo más fácil y precisa por eso los que nos dedicamos a realizar esta técnica debemos actualizarnos día a día.

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Puede resultar costoso debido al trabajo que supone la clasificación de la población en los estratos.

En poblaciones donde se presente un gran porcentaje de heterogeneidad, la clasificación puede resultar dificultosa. En este caso, la cantidad de estratos supone un grado de complejidad del estudio.

Se debe considerar tanto la proporción como las características de los estratos de manera previa.

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Se seleccionan  m conglomerados y dentro de los conglomerados seleccionados se seleccionan ni unidades secundarias.

Un ejemplo de este diseño muestral es cuando en una ciudad se desea estimar la superficie media de las viviendas, se realiza una selección de m calles (conglomerados) y 1 en cada calle seleccionada se realiza una selección de  n viviendas.

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Todos los estratos o grupos de elementos cuentan con una representación significativa en la muestra, lo que brinda resultados más precisos con respecto a la población.

Permite clasificar los diversos datos de una población, reduciendo la complejidad de la misma a sus partes.

Abarca cualquier clase de elemento que conforma una población, y considera las características particulares de cada grupo.

Reduce el margen de error de la investigación.

Permite conocer la naturaleza de una población.

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En conclucion los diferentes tipos de muestreo  ofrecen enfoques distintos para seleccionar muestras representativas de una población.

cada tipo de muestreo tiene sus ventajas y desventajas que se adapta a diferentes situaciones y objetivos de investigación. La elección del método de muestreo apropiado depende de las características de la población, los recursos disponibles y los objetivos del estudio.

Al seleccionar una estrategia de muestreo adecuada, se garantiza una muestra representativa que permite obtener resultados confiables y generalizables a la población de interés.

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Ejemplo 2  :  Encuesta Continua de Hogares - ECH - 2002                                                             

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Ejemplo 2  :  Encuesta Continua de Hogares - ECH - 2002                                                             

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https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/75#metadata-sampling

El tipo de muestreo es: probabilísticas, estratificadas, de conglomerados

1. Marco muestral: El marco muestral es una lista completa y exhaustiva de los hogares que constituyen la población objetivo de la encuesta. Para la ECH en 2002, el marco muestral podría haberse obtenido a partir de fuentes como registros censales, registros administrativos, directorios de viviendas o una combinación de ellos. Es importante contar con un marco muestral actualizado y representativo de la población de hogares del país.

2. Estratos: Los estratos son subdivisiones de la población objetivo que se basan en características relevantes. En el caso de la ECH, los estratos podrían definirse en función de variables como la ubicación geográfica (zonas urbanas y rurales), el nivel socioeconómico, el tamaño del hogar, la composición familiar o cualquier otra variable relevante para los objetivos de la encuesta. El objetivo de la estratificación es garantizar una representación adecuada de los diferentes grupos de hogares en la muestra.

3. Conglomerados: Los conglomerados son agrupaciones de unidades de muestreo dentro de la población objetivo. En el caso de la ECH, los conglomerados podrían ser áreas geográficas específicas, como distritos, municipios o secciones censales. La selección de conglomerados se realiza de manera aleatoria, y luego se recopila información de todos los hogares dentro de los conglomerados seleccionados.

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Encuesta Continua de Hogares - ECH - 2002

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En el marco de la política del Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE, de la búsqueda de la calidad de la información estadística, se continua en la organización de la documentación de las investigaciones realizadas, con el fin de contar con la información precisa de los aspectos metodológicos y particularmente en su diseño muestral.

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EJEMPLO 3: Índice de Costos del Transporte de Carga de Carretera- ICTC - 2016 - 2022

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EJEMPLO 3: Índice de Costos del Transporte de Carga de Carretera- ICTC - 2016 - 2022

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https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/777#metadata-sampling

El tipo de muestreo es : no probabilístico

1. Marco muestral: El marco muestral para el ICTC podría incluir una lista de empresas de transporte de carga, operadores logísticos u otras unidades relevantes en la industria del transporte de carga por carretera. Este marco muestral se basa en registros empresariales, directorios sectoriales u otras fuentes de información disponibles.

2. Estratos: Los estratos en el ICTC se definen en función de características relevantes para el estudio. Estos pueden incluir variables como el tamaño de la empresa de transporte, la ubicación geográfica, el tipo de carga transportada, las características del vehículo o cualquier otra variable que se considere importante para comprender los costos del transporte de carga por carretera. La estratificación ayuda a garantizar una representación adecuada de los diferentes segmentos dentro de la industria.

3. Conglomerados: Los conglomerados se utilizan en el muestreo por conglomerados, donde se agrupan las unidades de muestreo en grupos más grandes. En el caso del ICTC, los conglomerados pueden ser regiones geográficas, provincias, estados o cualquier otra división territorial. Se seleccionan aleatoriamente algunos conglomerados y se recopilan datos de todas las unidades de muestreo dentro de esos conglomerados seleccionados.

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Índice de Costos del Transporte de Carga de Carretera- ICTC - 2016 - 2022

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El Índice de Costos del Transporte de Carga por Carretera (ICTC) es una operación estadística realizada por el DANE en el marco del CONPES 3489 de 2007, que mide las variaciones porcentuales promedio de los precios para un conjunto representativo de los bienes y servicios que garantizan la movilización de un vehículo prestador del servicio de transporte de carga por carretera.

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El muestreo por conglomerados es una técnica utilizada cuando en la población estadística hay agrupamientos "naturales" relativamente homogéneos.

Su utilización se justifica por razones económicas (coste, tiempo y recursos). La población total se divide en estos grupos.

El muestreo por conglomerados se diferencia del muestreo aleatorio simple en que las unidades muestrales son conglomerados de individuos. El muestreo por conglomerados se diferencia del muestreo estratificado en que los grupos (estratos) deben ser homogéneos dentro de ellos y heterogéneos entre ellos.

CONGLOMERADOS:
La población U 1, , k, , N = { " " }  se divide en M subconjuntos {U , ,U, ,U 1 iM " " }  llamados conglomerados:   M i ij i 1 U ,U i j ∪ ∩ φ

El muestreo por conglomerados tiene dos etapas:

Muestreo por conglomerados en una etapa (monoetápico)

Muestreo por conglomerados en dos etapas (bietápico)