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Encuesta: Encuesta de Consumo Cultural (ECC)

Temática: Sociedad

Población objetivo: Personas mayores de 12 años en áreas urbanas de Colombia.

Marco muestral:

Listado completo de viviendas obtenidas del Censo Nacional de Población y Vivienda de 2018.

Se utiliza una base de datos con información de hogares urbanos.

Tipo de muestreo:

En algunos estratos homogéneos (como ciudades con poblaciones similares), se emplea muestreo aleatorio simple para seleccionar las viviendas.

Procedimiento:

A cada vivienda del marco muestral se le asigna un número único.

Se usa un generador de números aleatorios para seleccionar las viviendas que serán encuestadas.

Ventaja:

El método asegura que todas las viviendas tengan la misma probabilidad de ser seleccionadas, eliminando sesgos.

Si la población total en el marco muestral es de 20,000 viviendas y se necesita una muestra de 1,000 viviendas:

1. Asignar un número único a cada vivienda (del 1 al 20,000).

2. Usar un generador de números aleatorios para seleccionar 1,000 números.

3. Encuestar únicamente las viviendas asociadas a los números seleccionados.

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Michel Estefania Cortés Fandiño

Paula Andrea Romero Moya

Yessica Nataly Yomayuza Lopez

# data[].attributes.body
-DANE. (n.d.). Catalogo Central. Catálogo Central de Datos. https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/central/about

-Casal, J., & Mateu, E. (2003). Tipos de muestreo. Rev. Epidem. Med. Prev, 1(1), 3-7.

-Sánchez, A., Solanilla, L., Clavijo, J., & Zambrano, A. (2010). Afijación óptima de tamaños de muestra en muestreo aleatorio estratificado vía programación matemática. Comunicaciones en Estadística, 3(1), 7-23.

-Morillas, A. (2007). Muestreo en poblaciones finitas. Obtenido de Muestreo en Poblaciones Finitas, 20017.

-DANE. (2011). Muestra trimestral de Servicios - MTS - 2011. Colombia - Muestra Trimestral de Servicios - MTS - 2011. https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/146

-FasterCapital. (s.f.). (2024)Muestreo sistemático: simplificando el simple proceso de muestreo aleatorio. Recuperado de https://fastercapital.com/es/contenido/Muestreo-sistematico--simplificando-el-simple-proceso-de-muestreo-aleatorio.html.

-1nnova. (s. f.). (2024) Muestreo sistemático: Ejemplo resuelto. Recuperado de https://1nnova.com/muestreo-sistematico-ejemplo-resuelto/

-ATLAS.ti. (s. f.). (2024) Muestreo por conglomerados. Recuperado de https://atlasti.com/es/research-hub/muestreo-por-conglomerados

-QuestionPro. (s. f.). (2024) Muestreo por conglomerados. Recuperado de https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-por-conglomerados/

-Tesis y Masters. (s. f.). Conglomerado. Recuperado de https://tesisymasters.es/conglomerado/

-FasterCapital. (s. f.). Ventajas y desventajas del muestreo aleatorio simple. https://fastercapital.com/es/tema/ventajas-y-desventajas-del-muestreo-aleatorio-simple.html

-QuestionPro. (s. f.). Muestreo aleatorio simple: Qué es, tipos y ejemplos https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-aleatorio-simple/

- Netquest. (s. f.). Muestreo probabilístico: Muestreo aleatorio simple. https://www.netquest.com/blog/muestreo-probabilistico-muestreo-aleatorio-simple

-DANE. (s. f.). Consumo cultural. Departamento Administrativo Nacional de Estadística. https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/cultura/consumo-cultural

-Saino UNC. (s. f.). (2020) Muestreo por conglomerados [Video]. YouTube. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=UvzVWunWUN4

-Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE, Dirección de Metodología y Producción Estadística - DIMPE. (2023). Encuesta Nacional de Calidad de Vida - ECV 2023: Colombia, pobreza y condiciones de vida. Recuperado de https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/827

-Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE. (2021). Encuesta Multipropósito Bogotá - Cundinamarca - EM - 2021. Recuperado de https://microdatos.dane.gov.co/catalog/743/study-description

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Delimitar la población de interés

Identificar con precisión la población completa de la que se extraerá la muestra

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Dividir la población en subgrupos homogéneos

Organiza a las personas en categorías o estratos según una característica común que sea relevante para el estudio, como la edad, el género o el nivel educativo.

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Definir el tamaño de la muestra total

Establece cuántos participantes se incluirán en el estudio en función del nivel de confianza deseado y los recursos disponibles.

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Asignar la muestra a cada estrato

Decidir cuántas personas serán seleccionadas de cada subgrupo. Esto puede hacerse de forma proporcional (según el tamaño relativo del estrato) o equitativa (el mismo número por cada estrato).

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Elaboración de una muestra por estratos de manera aleatoria

Elige a los individuos que formarán parte de la muestra en cada estrato utilizando métodos aleatorios como una tabla de números o un generador digital.

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Análisis de los datos de los estratos

Una vez seleccionadas las personas de cada subgrupo, se reúnen para formar la muestra representativa final que será objeto de análisis.

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Mayor exactitud en los resultados: Al incluir cada grupo relevante de la población, se disminuyen los errores.

Cobertura equilibrada: Todos los subgrupos tienen representación en la muestra final.

Facilidad para análisis específicos: Se puede analizar cada estrato de forma separada si es necesario.

Útil para poblaciones heterogéneas: Es ideal cuando existen grandes diferencias entre los subgrupos.

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Demanda información previa: Es indispensable tener datos detallados para clasificar a la población en estratos.

Diseño más complejo: Requiere más planificación y recursos en comparación con otros métodos.

Mayor inversión de tiempo y dinero: Identificar y dividir correctamente los estratos puede ser costoso.

Riesgo de errores en la estratificación: Si los subgrupos no están bien definidos, los resultados pueden ser sesgados.

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Ejemplo de Muestreo Aleatorio Sistematico

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Ejemplo de Muestreo Aleatorio Sistematico

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Uso del Marco Muestral:

Se define un marco muestral organizado y actualizado que incluye todas las viviendas y hogares de las áreas urbanas y rurales seleccionadas.

Selección de Conglomerados (UPM):

Cada conglomerado (grupo de 10 viviendas promedio) se selecciona de manera probabilística con métodos sistemáticos, asegurando cobertura uniforme en las áreas geográficas.

Este proceso utiliza intervalos predefinidos (similar al cálculo de un intervalo k) para garantizar que todas las áreas del marco tengan oportunidades equitativas de ser incluidas.

Procedimiento de Selección:

A partir del conglomerado inicial seleccionado, se aplica un esquema de selección para definir las viviendas dentro del conglomerado en función del tamaño del mismo. Este esquema permite una distribución sistemática dentro del universo.

Sistematicidad en el Muestreo Final:

Aunque los conglomerados son seleccionados aleatoriamente, dentro de cada conglomerado la selección de viviendas puede seguir un patrón sistemático (por ejemplo, seleccionando cada n-ésima vivienda, si el tamaño del conglomerado excede el promedio esperado).

Como conclusión el muestreo sistemático se refleja en los intervalos y en la distribución equitativa de las áreas seleccionadas dentro del marco. Esto garantiza representatividad geográfica y eficiencia logística.

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Colombia - Encuesta Multipropósito Bogotá - Cundinamarca - EM - 2021

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La Encuesta Multipropósito Bogotá-Cundinamarca (EM 2021) surge como una necesidad del Distrito Capital, en particular, de la Secretaría Distrital de Planeación (SDP) para dar continuidad a las aplicaciones anteriores de la encuesta: Encuesta Multipropósito para Bogotá 2011 (EMB 2011), Encuesta Multipropósito 2014 (EM 2014) y Encuesta Multipropósito 2017 (EM 2017). Estas encuestas fueron el resultado de la unificación de los contenidos temáticos de la Encuesta de Capacidad de Pago 2004 realizada por la SDP en convenio con el Centro de Investigaciones para el Desarrollo (CID) de la Universidad Nacional de Colombia, que profundiza en aspectos de cobertura, calidad y gasto de los hogares en servicios públicos domiciliarios, mercado laboral y condiciones de vida a nivel de la ciudad, y las Encuestas de Calidad de Vida 1991, 1993, 2003 y 2007 aplicadas por el DANE. Esta operación estadística recoge de manera robusta y periódica las condiciones de vida de la población, permitiendo visualizar comportamientos y cambios en el tiempo por lo que se constituye en el insumo más relevante de información socioeconómica para el proceso de toma de decisiones de política pública y el diseño de instrumentos de planeación de largo plazo en el Distrito capital y la región. Con la Encuesta Multipropósito Bogotá-Cundinamarca aplicada en 2021, la SDP decide dar continuidad a la línea base de información estadística, incluyendo la zona urbana de 21 municipios y, por primera vez, la zona rural de 7 municipios seleccionados de Cundinamarca. Con este avance, se continúa la consolidación de información estadística de Bogotá y la región para dar grandes pasos hacia la identificación de los factores que inciden en las dinámicas que confluyen en grandes capitales como Bogotá.

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Ejemplo de Muestreo Aleatorio Estratificado

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Ejemplo de Muestreo Aleatorio Estratificado

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MARCO MUESTRAL

Según, el DANE. (2011) "listado de empresas que se identifican con el Nit o registro mercantil y se ubican con la dirección, teléfono y correo electrónico"

DISEÑO DE LA MUESTRA

El muestreo es probabilístico estratificado, con dos estratos: uno de inclusión obligatoria para empresas grandes según ingresos y personal, y otro probabilístico para el resto de empresas.

TAMAÑO DE LA MUESTRA

El tamaño de la muestra se determina mediante el método de Hidiroglou, que identifica empresas de inclusión obligatoria y aquellas seleccionadas probabilísticamente. Este método realiza pasos iterativos para minimizar los tamaños de muestra en cada estrato, asegurando un nivel de precisión predefinido.

El procedimiento incluye:

Ordenar las empresas de mayor a menor según la variable de interés.

Designar empresas grandes como forzosas y calcular la varianza del resto.

Incrementar gradualmente el número de empresas forzosas hasta que la varianza se estabilice.

Este enfoque permite garantizar representatividad y precisión (DANE, 2011).

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

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Colombia - Muestra Trimestral de Servicios - MTS - 2011

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Los servicios son un conjunto de actividades desarrolladas por las unidades económicas encaminadas a generar y poner a disposición de las personas, los hogares o las empresas una amplia gama de servicios cada vez que estos sean demandados y sobre los cuales no recaen derechos de propiedad por parte del usuario. Este es el sector con mayor dinamismo en la economía global y reviste importancia no sólo por sí mismo, sino porque los servicios son insumos esenciales en la producción de la mayoría de las mercancías, ocasionando que sus estadísticas hayan ganado preponderancia a partir del proceso de globalización y en particular en el marco de las negociaciones de acuerdos comerciales sobre el comercio internacional de servicios, así como para implementación de la política nacional de competitividad y productividad, particularmente orientada a los sectores de servicios que vienen siendo identificados como de talla mundial(1). El DANE, dentro de su plan misional ha venido implementando proyectos que permitan la obtención de información de sectores que aún no han sido objeto de investigación, y que por lo mismo se caracterizan por la inexistencia de cifras que faciliten su análisis y contextualización en el ámbito económico del país. Aunque el sector servicios ha sido cubierto por el DANE a través de la encuesta anual, no existe información de tipo coyuntural con cobertura nacional. La Muestra Trimestral de Servicios, que inició en el primer trimestre de 2007, es una investigación que complementa la información de la encuesta anual. De otro lado, no se dispone de indicadores continuos y estandarizados dentro de los parámetros establecidos para la medición estadística, que permitan realizar seguimiento a variables como los ingresos y el empleo total de las actividades de servicios en el país. Por lo tanto, la construcción de indicadores sobre el sector servicios permite a los diferentes estamentos de la economía establecer la dimensión real de estas actividades y promover la adopción de políticas en beneficio del sector. Dado lo anterior y teniendo en cuenta los problemas de insuficiencia, dispersión y la reducida estandarización de las estadísticas de servicios en el país, con este proyecto se pretende subsanar parte del problema mejorando en el corto plazo la cantidad y calidad de las estadísticas de servicios en el país. La investigación se dirige a empresas que desarrollan actividades de servicios y que son residentes en el territorio nacional, pero se limita a las que desarrollan actividades especificas de hoteles y restaurantes, auxiliares de transporte, comunicaciones, inmobiliarias, empresariales y de alquiler, educación superior privada, servicios relacionados con la salud humana y otros servicios de entretenimiento y personales y que cumplen con determinados límites de inclusión según el personal ocupado y los ingresos anuales causados, dando origen a una muestra de inclusión forzosa. Con el fin de facilitar el diligenciamiento de la información se cuenta con un aplicativo al que se accede a través de la página Web del DANE, con la opción de incluir los datos en el formulario electrónico o descargarlo y diligenciarlo en papel. Este documento recoge los principales aspectos temáticos, metodológicos y operativos para el desarrollo de la investigación, describe los pasos previos para la obtención del directorio y la definición de los instrumentos de recolección con la realización y evaluación posterior de la prueba piloto previa a la ejecución del proyecto, así como todo el proceso de análisis y difusión de los resultados. Incluye un glosario de términos, la documentación relacionada con el tema de la investigación y al final como anexo el formulario utilizado para la recolección de los datos. (1) Ver documento CONPES 3527 del 23 de junio de 2008.

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Definir el marco muestral:

Preparar y organizar una lista ordenada que incluya todos los elementos de la población objetivo o que forman parte del estudio.

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Determinar el tamaño de la muestra:

Establecer cuántas personas o elementos serán estudiados, dependiendo del objetivo del análisis.

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Determinar el tamaño de la muestra:  Establecer cuántas personas o elementos serán estudiados, dependiendo del objetivo del análisis.

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Calcular el intervalo de selección:

Se divide el total de sujetos en la lista entre el número de personas o elementos que se necesitan en la muestra. Esto nos indica cada cuántos sujetos vamos a escoger uno.

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lista entre el número de personas o elementos que se necesitan en la muestra. 

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Seleccionar aleatoriamente el primer sujeto dentro del intervalo:

Se selecciona un número al azar dentro del primer grupo que corresponde al intervalo calculado.

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Elegir los sujetos sistemáticamente:

Después de elegir el primer sujeto, se va seleccionando a los demás sumando el intervalo hasta completar la cantidad necesaria.

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sumando el intervalo hasta completar la cantidad necesaria.

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Recolectar datos y calcular los estadísticos de interés:

Recopilar información de los sujetos seleccionados y realizar los análisis necesarios para responder a los objetivos del estudio.

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Facilidad de implementación:

Requiere solo un cálculo inicial para establecer el intervalo de selección, lo que simplifica el proceso.

Uniformidad en la distribución:

Permite cubrir el marco muestral de manera equitativa, seleccionando sujetos a intervalos regulares.

Rapidez en la selección:

Es más rápido que otros métodos como el muestreo estratificado, ya que no requiere subdivisiones adicionales.

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Riesgo de sesgo sistemático:

Si el marco muestral tiene patrones ocultos o cíclicos, la muestra puede no ser representativa.

Dependencia del marco muestral:

Es obligatorio contar con una lista ordenada y completa del universo, lo que puede no ser viable en todos los casos.

Limitado en poblaciones heterogéneas:

No garantiza que todos los subgrupos importantes de la población estén representados en la muestra.

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Tipo de muestreos. Muestreo aleatorio sistemático

# data[].attributes.body
Establecer el marco muestral:

Elaborar o seleccionar una lista exhaustiva y actualizada que contenga todas las unidades de la población objetivo.

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Determinar el tamaño de la muestra

Calcular el número de unidades necesarias para garantizar la representatividad, utilizando fórmulas estadísticas que consideren el margen de error y el nivel de confianza.

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Definir el marco muestral de conglomerados:

Identificar los conglomerados que componen la población objetivo. Es necesario contar con una lista o marco muestral de estos conglomerados

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Seleccionar aleatoriamente los conglomerados:

Utilizar métodos como el sorteo, una tabla de números aleatorios o software estadístico para elegir los conglomerados que formarán parte de la muestra.

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

# data[].attributes.body
Definir la población objetivo:

Identificar claramente el conjunto de individuos o unidades que serán objeto del estudio.

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Seleccionar sujetos dentro de los conglomerados:

Dentro de los conglomerados seleccionados, definir si se incluye a todos los sujetos (censo interno) o se realiza otro muestreo aleatorio para obtener una submuestra de sujetos.

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Asignar números o identificadores únicos

A cada elemento del marco muestral se le asigna un número o código único.

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Seleccionar la muestra aleatoriamente

Utilizar métodos como una tabla de números aleatorios, generadores de números aleatorios o software estadístico para elegir las unidades.

Asegurar que cada unidad tenga la misma probabilidad de ser seleccionada.

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Recolectar datos y calcular los estadísticos de interés:

Una vez seleccionada la muestra, realizar las mediciones necesarias y analizar los datos obtenidos para responder a los objetivos del estudio.

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Recolección de datos

Aplicar los instrumentos de medición a las unidades seleccionadas.

# data[].attributes.body
Análisis de datos

Procesar los datos obtenidos y generalizar los resultados al resto de la población.

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Reducción de costos logísticos:

Al trabajar con grupos definidos geográficamente o organizacionalmente, se reducen los gastos de desplazamiento y tiempo operativo.

Facilidad de implementación:

Es más simple organizar el trabajo en conglomerados que trabajar con sujetos dispersos en toda la población.

Útil en poblaciones amplias:

Es adecuado cuando la población es demasiado grande para enumerar a todos los individuos.

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Imparcialidad y eliminación de sesgos

Como cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado, se reduce el riesgo de introducir sesgos en la muestra.

Comparación: A diferencia del muestreo no probabilístico (como por conveniencia), garantiza mayor representatividad estadística.

Facilidad de comprensión y aplicación

Es un método sencillo de entender y ejecutar, ideal para estudios pequeños o cuando se dispone de un marco muestral completo.}

Comparación: El muestreo estratificado requiere un análisis adicional para dividir la población en subgrupos.

Resultados estadísticamente robustos

Al ser completamente aleatorio, facilita el uso de métodos estadísticos estándar para estimar parámetros poblacionales.

Comparación: El muestreo por conglomerados puede ser menos preciso si los conglomerados son heterogéneos.

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Pérdida de precisión:

La homogeneidad dentro de los conglomerados puede afectar la representatividad de la muestra, aumentando el error muestral.

Dependencia del marco muestral:

Requiere una lista confiable de conglomerados, lo cual puede ser difícil de obtener en ciertas poblaciones.

Mayor complejidad en análisis estadístico:

Los datos agrupados necesitan métodos específicos para ajustar las estimaciones y los intervalos de confianza, lo que puede complicar la interpretación de los resultados.

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Dependencia de un marco muestral completo

Necesita una lista exhaustiva y actualizada de la población, lo que puede ser difícil o costoso de obtener.

Comparación: En el muestreo por conglomerados no es necesario listar toda la población, ya que se trabaja con grupos.}

Poco eficiente en poblaciones grandes

Seleccionar elementos aleatoriamente en poblaciones muy grandes puede ser logísticamente complejo y costoso.

Comparación: El muestreo sistemático puede ser más eficiente, ya que solo requiere calcular un intervalo de selección.

No garantiza representatividad en subgrupos

Puede no representar adecuadamente las características de subgrupos específicos si estos son pequeños.

Comparación: El muestreo estratificado asegura que todos los subgrupos de interés estén representados.

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Muestreo Aleatorio Simple (Probabilidad y Estadística)

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Ejemplo Muestreo Aleatorio por conglomerados

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Ejemplo Muestreo Aleatorio por conglomerados

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Encuesta de Sociedad: Encuesta Nacional de Calidad de Vida (ECV)

Tipo de Muestreo: Muestreo estratificado por conglomerados.

Descripción del Marco Muestral

El marco muestral de la ECV se basa en el Marco Geoestadístico Nacional del DANE. Este marco utiliza unidades primarias de muestreo, denominadas segmentos cartográficos, que son áreas delimitadas geográficamente. Cada segmento contiene un conjunto de viviendas que cumplen con los criterios establecidos para el estudio. Este marco asegura que las muestras representen adecuadamente a la población objetivo en todo el país.

Estratos

La población se estratifica según:

1. Zona geográfica: Áreas urbanas y rurales.

2. Nivel socioeconómico: Según la categorización del estrato de servicios públicos en las áreas urbanas (estratos 1 al 6).

3. Tamaño del municipio: Para las zonas rurales, se agrupan según características de accesibilidad y actividad económica.

Los estratos garantizan que todas las características de interés de la población estén representadas proporcionalmente en la muestra.

Conglomerados

Unidades Primarias de Muestreo (UPM): Los segmentos cartográficos.

Dentro de cada segmento, se selecciona una muestra aleatoria de viviendas, que constituye el conglomerado.

Cada conglomerado es seleccionado aleatoriamente dentro de los estratos, garantizando la diversidad y representatividad en la población.

Justificación del Muestreo

Este tipo de muestreo combina las ventajas del estratificado y del muestreo por conglomerados:

Eficiencia: Reduce costos y tiempo al agrupar las viviendas en conglomerados.

Representatividad: El uso de estratos asegura que las características clave de la población, como la ubicación geográfica y el nivel socioeconómico, se consideren en el diseño.

Cobertura Nacional: Asegura que todas las regiones del país estén incluidas en la encuesta.

En este caso como ejemplo de aplicación

Supongamos que la ECV busca analizar la calidad de vida en Bogotá (zona urbana). En este caso:

1. Estrato urbano: Segmentos divididos por barrios o comunas.

2. Conglomerados seleccionados: 10 segmentos cartográficos seleccionados aleatoriamente.

3. Dentro de cada segmento, se seleccionan 15 viviendas para responder la encuesta.

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Colombia - Encuesta Nacional de Calidad de Vida - ECV 2023

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Las encuestas dirigidas a hogares constituyen una de las principales fuentes de datos socioeconómicos con las que cuentan los países. A partir de la información obtenida de ellas se calculan indicadores para la medición de aspectos económicos y sociales. Además, facilitan el conocimiento y explicación de los determinantes o factores causales del comportamiento de dichos aspectos, lo cual es de suma importancia para el ciclo de las políticas públicas. En 1996 el Banco Mundial, el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) crearon el Programa Regional de Mejoramiento de las Encuestas de Condiciones de Vida en América Latina y el Caribe (MECOVI), con el objetivo de fortalecer la actividad de las encuestas de hogares y la medición de las condiciones de vida en los países latinoamericanos. Durante cerca de una década este programa apoyó en la generación de información de calidad acerca de las condiciones de vida de sus habitantes. En el marco de las encuestas de hogares adelantadas mediante el estudio de la medición de estándares de vida (Living Standards Measurement Study-LSMS), Colombia ha implementado sus propias encuestas de hogares encaminadas a la medición de las condiciones de vida. Estas iniciativas han permitido mejoras a nivel conceptual, operativo y en la captura de la información y han sido fundamentales para promover la investigación sobre las condiciones de vida y la medición de la pobreza, así como para el diseño, formulación y seguimiento a las políticas públicas. Las encuestas de calidad de vida son instrumentos que permiten analizar la situación de bienestar de la población investigada. En Colombia, la Encuesta Nacional de Calidad de Vida (ECV) es una operación estadística que el DANE realiza con el objeto de recoger información sobre diferentes aspectos y dimensiones del bienestar y las condiciones de vida de los hogares, incluyendo temas como: el acceso a bienes y servicios públicos, privados o comunales, salud, educación, atención integral de niños y niñas menores de 5 años, entre otros. La consideración de estos aspectos hace posible realiza análisis a los factores que explican los diferentes niveles de vida existentes en la sociedad. La Encuesta Nacional de Calidad de Vida (ECV) es, además, la fuente de información del cálculo del Índice de Pobreza Multidimensional, IPM. La aplicación más reciente de la Encuesta Nacional de Calidad de Vida (ECV) se realizó en 2023. El formulario de este año incluye los once (11) capítulos permanentes de la Encuesta Nacional de Calidad de Vida (ECV) más el capítulo de Desperdicio de Alimentos. Por sexto año consecutivo esta operación estadística tiene desagregación geográfica departamental y total nacional. Este documento está conformado por los aspectos metodológicos centrales de la Encuesta Nacional de Calidad de Vida (ECV) organizados en tres capítulos. El primero contiene los antecedentes de esta operación estadística. El segundo describe el diseño, en todas sus fases. El tercer capítulo enlista la documentación relacionada con la operación estadística. Por último, están el glosario, la bibliografía y al final un anexo con las aclaraciones relativas al Marco Geoestadístico Nacional.