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Sociedad: Encuesta Nacional de Calidad de Vida - ECV 2023

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Sociedad: Encuesta Nacional de Calidad de Vida - ECV 2023

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En la encuesta descrita en este cuadro podemos encontrar el marco muestral el cual es una muestra probabilística, multietápica, estratificada y de conglomerados.

Su cobertura fue en toda Colombia, se delimita por un perímetro censal, donde se localiza desde los municipios es decir en las alcaldías municipales

La Encuesta Nacional de Calidad de Vida (ECV) tiene cobertura nacional y se han establecido diferentes niveles de desagregación geográfica:

• Total, Nacional: Total, Nacional y desagregado por cabecera y resto.
• Departamental: Total, por departamento y desagregado por cabecera y resto.
• Regiones: Total, por agrupaciones de departamentos. Usualmente se agrupan los departamentos en las siguientes regiones: Antioquia, Bogotá (cabecera), San Andrés (cabecera), Valle del Cauca, Caribe: Atlántico, Bolívar, Cesar, Córdoba, La Guajira, Magdalena y Sucre, Oriental: Boyacá, Cundinamarca, Meta, Norte de Santander, Santander y Bogotá (centros poblados - rural disperso), Central: Caldas, Caquetá, Huila, Quindío, Risaralda y Tolima, Pacífica: Cauca, Chocó y Nariño, Orinoquia-Amazonia: Amazonas, Arauca, Casanare, Guainía, Guaviare, Putumayo, Vaupés y Vichada.

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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.

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Dividir el Marco Muestral en Estratos. Agrupar a los sujetos en subgrupos homogéneos (estratos).

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

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

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

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

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

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Determinar el Tamaño de la Muestra por Estrato. Calcular cuántos individuos se seleccionarán de cada estrato.

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

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Seleccionar Aleatoriamente Dentro de Cada Estrato. Realizar un muestreo aleatorio simple dentro de cada estrato.

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Garantizar la diversidad de la muestra

Garantizar una varianza similar

Reduce la varianza global de la población

Permite una variedad de métodos de recolección de datos

Mejor precisión en los resultados

Facilidad de implementación

Es conveniente para muestras pequeñas

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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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En el que la población se divide en dos o más grupos (estratos) de acuerdo con uno o más atributos comunes.

El muestreo estratificado pretende garantizar que la muestra represente subgrupos o estratos específicos.

En consecuencia, la aplicación del método de muestreo estratificado implica dividir la población en diferentes subgrupos (estratos)

Y seleccionar sujetos de cada estrato de manera proporcional.

¿Qué es el muestreo estratificado: definición estadística?

El muestreo aleatorio estratificado se refiere a un método de muestreo que tiene las siguientes propiedades.

La población consta de N elementos.

La población se divide en K grupos, llamados estratos.

Cada elemento de la población puede asignarse a un estrato, y solo a uno.

El número de observaciones dentro de cada estrato Ni es conocido, y N = N1 + N2 + N3 +... + Nk

El investigador obtiene una muestra probabilística de cada estrato.

En este artículo, asumiremos que tú como investigador extraes una muestra aleatoria simple de cada estrato.

Tipos de muestreo estratificado

El muestreo estratificado se puede dividir en dos grupos: proporcional y no proporcional

La aplicación de la técnica de muestreo estratificado proporcional implica determinar el tamaño de la muestra en cada estrato según la proporción que cada estrato tenga en la población.

En el muestreo estratificado no proporcional, por el contrario, el número de sujetos reclutados de cada estrato no tiene que ser proporcional a la porción que este tiene en la población.

En consecuencia, la aplicación de muestreo estratificado proporcional genera datos primarios más precisos en comparación con el muestreo estratificado no proporcional.

Estratificación proporcional versus no proporcional

Todos los diseños de muestreo estratificado se dividen en una de dos categorías, cada una de las cuales tiene fortalezas y debilidades como se describe a continuación.

Estratificación proporcional.

Con la estratificación proporcional, el tamaño de la muestra de cada estrato es proporcional al tamaño del estrato en la población.

Esto significa que cada estrato tiene la misma fracción de muestreo.

La estratificación proporcional da una precisión igual o mejor que una muestra aleatoria simple del mismo tamaño.

Las ganancias en precisión son mayores cuando los valores dentro de los estratos son homogéneos.

Las ganancias en precisión se acumulan en todas las medidas de la encuesta.

Estratificación no proporcional.

Con una estratificación no proporcional, la fracción de muestreo puede variar de un estrato a otro.

La precisión del diseño puede ser muy buena o muy pobre, dependiendo de cómo se asignen los puntos de muestra a los estratos.

Si las variaciones difieren entre estratos, la estratificación no proporcional puede dar una mejor precisión que la estratificación proporcional,

Cuando los puntos de muestra se asignan correctamente a los estratos.

Con una estratificación no proporcional, el investigador puede maximizar la precisión para una sola medida de encuesta importante.

Sin embargo, las ganancias en precisión pueden no acumularse a otras medidas de la encuesta.

¿Cuándo deberíamos utilizar el muestreo estratificado?

El muestreo estratificado se usa cuando:

La población objetivo de interés de un investigador es significativamente heterogénea;

El investigador quiere destacar subgrupos específicos dentro de su población de interés;

El investigador quiere observar las relaciones entre dos o más subgrupos; y,

Cuando el objetivo de un investigador es crear muestras representativas incluso de los segmentos más pequeños y difíciles de acceder en la población

Al usar el muestreo estratificado, los investigadores tienen una precisión estadística más alta en comparación con sólo un muestreo aleatorio simple.

Esto se debe al hecho de que la variabilidad dentro de los subgrupos es menor en comparación con las variaciones cuando se trata con toda la población en general.

Gracias a la precisión estadística que proporciona el muestreo estratificado, se requiere un tamaño de muestra más pequeño,

Lo que en última instancia puede implicar ahorros importantes para los investigadores.

Pasos para llevar a cabo un muestreo estratificado

El proceso para realizar el muestreo estratificado es el siguiente:

Primero: Divida la población en subgrupos o estratos más pequeños, según los atributos y características compartidos por los miembros.

Segundo: tome una muestra aleatoria de cada estrato en un número que sea proporcional al tamaño del estrato en la población.

Tercero: Agrupe los subconjuntos de estratos para formar una muestra aleatoria.

Cuarto: realiza tu análisis.

Muestreo estratificado ejemplo

Imaginemos que un grupo de especialistas en producción animal está interesado en obtener una muestra estratificada de 400 vacas a partir de un rebaño de 2000 vacas de diferentes razas.

El objetivo del estudio es analizar la producción de leche del rebaño

Al permanecer todos los demás factores constantes: los mismos potreros, igual alimentación, condiciones climáticas, manejo del rebaño, etc.

Los investigadores consideran la raza del animal como único factor que puede afectar la producción de leche de cada animal.

Se consideran 4 estratos en la población: vacas Holstein, pardo suizo, mestizas y criollas

Mira la imagen de arriba

El desglose por raza de las vacas en la población es el siguiente

La advertencia con este estudio es que los investigadores solo tienen recursos suficientes (tiempo y dinero) para manejar una muestra de 400 animales.

Por lo tanto, la muestra debe representar con precisión la población más grande de todas los 2000 vacas en la hacienda.

En este caso, realizar un muestreo estratificado es la mejor opción para implementar en este estudio de investigación específico.

Entonces... ¿cuántas vacas de cada raza deben incluirse en la muestra de 400?

Para determinar esto, los investigadores simplemente tomarían de las 400 vacas Holstein en la población, una muestra aleatoria simple de 80 animales de esa raza

De las 400 vacas Pardo suizo en la población, también por azar simple otros 80 animales

A partir de las 1000 vacas mestizas, seleccionarían aleatoriamente 200 vacas

Y desde las 100 vacas criollas, escogerían 40 animales

Reuniendo las muestras parciales anteriores, se conforma al final la muestra estratificada definitiva

Desglose por razas de las vacas en la muestra

Ventajas del muestreo estratificado

El muestreo estratificado ofrece varias ventajas sobre el muestreo aleatorio simple.

Una muestra estratificada puede proporcionar mayor precisión que una muestra aleatoria simple del mismo tamaño.

Debido a que proporciona una mayor precisión, una muestra estratificada a menudo requiere una muestra más pequeña, lo que ahorra dinero.

Una muestra estratificada puede protegerse contra una muestra "no representativa" (p. Ej., Una muestra exclusivamente de vacas pardo suizo de una población con diferentes razas).

Podemos asegurarnos de obtener suficientes puntos de muestra para respaldar un análisis separado de cualquier subgrupo.

Desventajas

La aplicación del muestreo aleatorio estratificado requiere el conocimiento de la membresía de estratos a priori.

El requisito de poder distinguir fácilmente entre estratos en el marco de la muestra puede crear dificultades en los niveles prácticos.

El proceso de investigación puede llevar más tiempo y resultar más costoso debido a la etapa adicional en el procedimiento de muestreo.

La elección del método de muestreo estratificado agrega cierta complejidad al plan de análisis.

Puedes complementar la información de este artículo en el siguiente enlace:

Y aquí tienes un vídeo resumen de los principales puntos tratados en el artículo:

Consejos finales...

Redondeando las ideas, si los costos y las variaciones son casi iguales en todos los estratos, elije una estratificación proporcional sobre una estratificación no proporcional.

En caso contrario, si apreciables diferencias entre estratos, considera la estratificación no proporcional.

¿Qué tal te ha parecido este artículo sobre el muestreo estratificado?

¿Conocías este método de muestreo?

¿Es aplicable a tu proyecto de investigación actual?

Como es habitual, te invito a que me dejes tus comentarios por aquí abajo 👇, estaré esperando para leerlos

Preguntas frecuentes

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📈 Muestreo estratificado + ejemplo explicado paso a paso

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El muestreo estratificado es un método de muestreo probabilístico, En el que la población se divide en grupos (estratos) que tienen ciertas afinidades

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Complejidad en la Implementación

Requiere Conocimiento Previo de la Población

Costoso y Lento

Dificultad en la Clasificación

No Siempre Apropiado

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Técnicas de Muestreo sobre una Población a Estudio

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Sociedad: Encuesta Pulso de la Migración - EPM - 2021-2022

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Sociedad: Encuesta Pulso de la Migración - EPM - 2021-2022

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En la encuesta descrita en este cuadro podemos encontrar el alcance con distintas variables para identificar la población migratoria.

Su cobertura fue en centros poblados, caseríos, inspecciones de policía, corregimientos municipales, zonas rurales dispersas y áreas dispersas del municipio.

Teniendo en cuenta los objetivos y las características de la encuesta se opta por una muestra en fases. En primer lugar, se establece un muestreo probabilístico (Encuesta GEIH marco 2005), donde se encuestan un grupo de personas y luego sobre este grupo se define una muestra probabilística y estratificada.
La estratificación se define de la siguiente manera: cabeceras de ciudades capitales y su área metropolitana y lo demás en cinco regiones subparticionadas en cabecera y resto,
Un segundo nivel de estratificación se define dentro de cada segmento con la partición de los hogares. Es decir, cada hogar es un estrato y dentro de cada estrato se selecciona las personas de 15 años o más.

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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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Imparcialidad: Todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, reduciendo el sesgo.

Fácil de aplicar: Sencillo de entender y ejecutar.

Generalizable: Los resultados se pueden aplicar a toda la población, si la muestra es adecuada.

Estadísticamente sólido: Técnicas confiables para análisis y estimación de errores.

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Requiere lista completa: Necesitamos acceso a toda la población, lo que puede ser difícil.

Poca representatividad en muestras pequeñas: No siempre se refleja bien la población si el tamaño es reducido.

Ineficiente en poblaciones grandes: Puede ser costoso y lento en poblaciones extensas.

No garantiza inclusión de subgrupos: No asegura la representación de todos los grupos importantes.

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Simplicidad y facilidad de explicación

Eficiencia en tiempo y recursos

Distribución uniforme de la muestra

Ideal para poblaciones bien organizadas

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Posibilidad de sesgo si hay patrones en la población

Menos flexibilidad que el muestreo completamente aleatorio

Riesgo de cálculo incorrecto del intervalo

Limitaciones en poblaciones pequeñas

Dependencia de una lista bien ordenada

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El muestreo por conglomerados consiste en dividir la población en grupos o conglomerados naturales (como regiones, ciudades, escuelas, hospitales, etc.) y seleccionar una muestra aleatoria de estos conglomerados.

Ventajas

1.⁠ ⁠Reduce costos y tiempo de recolección de datos.

2.⁠ ⁠Permite estudiar poblaciones dispersas o difíciles de acceder.

3.⁠ ⁠Mejora la precisión en la estimación de parámetros.

Desventajas

1.⁠ ⁠Puede producir sesgos si los conglomerados no son similares.

2.⁠ ⁠Requiere una gran cantidad de datos para ser representativo.

3.⁠ ⁠Dificulta la generalización a la población total.

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Definir la Población Objetivo: Identificar quiénes son los miembros de la población

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Economía: Encuesta de Desarrollo e Innovación Tecnológica en la industria manufacturera – EDIT I - X - 2019-2020

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Economía: Encuesta de Desarrollo e Innovación Tecnológica en la industria manufacturera – EDIT I - X - 2019-2020

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En esta encuesta se utilizó un muestreo probabilístico estratificado.

El marco muestral está conformado por las empresas registradas en el directorio del DANE.

Las empresas se agrupan en diferentes estratos según su tamaño; sean pequeñas, medianas o grandes y su sector industrial.

No se utilizan conglomerados en esta encuesta, debido a que las empresas se seleccionan directamente de cada estrato para asegurar que la muestra sea representativa de la población total.

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Encuesta de Desarrollo e Innovación Tecnológica en la industria manufacturera - EDIT I - X - 2019-2020

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El DANE tiene como misión primordial producir y divulgar información estadística de interés general y con carácter estratégico para la toma de decisiones de los organismos oficiales a nivel territorial, nacional e internacional, sector privado y sociedad en general.

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Dividir el Marco Muestral en Conglomerados: Agrupar a los sujetos en grupos o conglomerados.

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Seleccionar Conglomerados al Azar: Elegir aleatoriamente algunos conglomerados completos para incluir en la muestra.

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Seleccionar Sujetos Dentro del Conglomerado (opcional): Se puede seleccionar todos los sujetos dentro del conglomerado elegido o realizar un muestreo adicional.

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Territorio: Encuesta Ambiental de Hoteles EAH - 2012 - 2013 - 2014 - 2015Colombia, 2013 - 2016

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Territorio: Encuesta Ambiental de Hoteles EAH - 2012 - 2013 - 2014 - 2015Colombia, 2013 - 2016

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En esta encuesta se utilizó un muestreo probabilístico estratificado.

El marco muestral está compuesto por el directorio de hoteles registrados en el directorio del DANE.

Los hoteles se agrupan en estratos según el tamaño del establecimiento, número de habitaciones y su ubicación geográfica.

En esta encuesta no se utilizaron conglomerados, ya que las unidades de muestreo son directamente los hoteles dentro de cada estrato.

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Palabra clave

Actividades de protección ambiental

Agua consumida

Agua envasada

Agua potable

Aguas residuales

Agua subterránea

Agua superficial

Aguas servidas

Alcantarillado

Almacenamiento (en sistemas de acueducto

Almacenamiento (en sistemas de aseo)

Alojamiento rural

Alquiler de salones para diferentes eventos

Apartahotel

Bien de consumo

Camas disponibles

Capacitación

Carbón mineral

Carbón vegetal

Centros vacacionales

Certificación

Certificación ISO 9001

Certificación ISO 14001

Certificación de calidad y sostenibilidad turística NTS-TS-002

Contenedores

Cuarto de almacenamiento temporal

Cuarto de almacenamiento temporal

Diésel (ACPM

Diésel marino

Disposición final de residuos sólidos

Energía eléctrica

Energía eólica

Energía solar fotovoltaica

Energía solar térmica

Equipos de aire acondicionado

Establecimiento

Establecimiento hotelero o de hospedaje

GLP (Gas Licuado de Petróleo)

Gas natural

Gastos en actividades de manejo ambiental

Gastos causados por aprendices o estudiantes por convenio (universitario, tecnólogo o técnico)

Gastos causados por temporales contratado a través de otras empresas

Gastos causados por temporales contratado a través de otras empresas

Gestión integral de residuos sólidos

Gran Generador

Habitaciones disponibles

Hoteles, alojamiento u hospedaje

IFO (Combustible marino - intermedio fuel oíl)

Implementación de tecnología LED

Incineración

Ingresos por alimentos y bebidas no alcohólicas

Ingresos por alojamiento

Ingresos por bebidas alcohólicas y tabaco

Ingresos por otros servicios menores de los hoteles

Ingresos por servicios de comunicaciones

Mediano Generador

Mono establecimiento

Multi establecimiento

Noches vendidas o pernoctación

Normas técnicas

Otros ingresos netos operacionales

Paneles Solares

Pequeño Generador

Personal aprendiz o estudiante por convenio (universitario, tecnólogo o técnico)

Personal ocupado

Personal permanente

Petróleo crudo

Planta de generación

Planta de tratamiento de aguas residuales

Prestaciones causadas

Pre tratamiento

Programa de ahorro y uso eficiente de agua

Programa de uso racional y eficiente de la energía

Propietarios socios y familiares

Puntos de separación en la fuente

Rediseño para el aprovechamiento de la iluminación natural (arquitectura bioclimática)

Registro de generadores de residuos o desechos peligrosos

Reguladores de luz en habitaciones

Remuneraciones causadas

Residuo sólido o desecho

Residuo ordinario

Residuos donados

Residuos entregados a empresa de servicios públicos

Residuo peligroso

Residuos vendidos o comercializados

Reutilización de residuos

Salario integral

Servicios receptivos

Sueldos y salarios del personal contratado directamente por la empresa

Sensores de movimiento

Separación en la fuente

Sistemas de iluminación ahorradores

Sueldos y salarios del personal contratado directamente por la empresa

Sueldos y salarios del personal permanente

Tasa por utilización de aguas

Tasa retributiva por vertimientos puntuales directos o indirectos

Temporal contratado directamente por la empresa

Temporal suministrado por otras empresas

Temporizadores

Tratamiento de aguas residuales

Tratamiento de residuos peligrosos

Tratamiento primario

Tratamiento secundario

Tratamiento terciario

Unidad de observación

Unidad local

Vertimiento

Vertimiento no puntual

Vertimiento puntual

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En Colombia la producción de información estadística ambiental la realizan principalmente las instituciones que componen el Sistema Nacional Ambiental (SINA) en el marco del Sistema de Información Ambiental de Colombia (SIAC). Desde 1984 se han implementado procesos de gestión de información estadística ambiental que contienen un alto grado de complejidad por las dinámicas propias al comportamiento de los fenómenos ambientales.

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En resumen, la ENA tiene un diseño muestral robusto que permite obtener información precisa y representativa sobre la agricultura y ganadería en el país, considerando variables geográficas, climáticas y de uso del suelo.

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Encuesta Nacional Agropecuaria - ENA - 2013 - I - Semestre.

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Dentro de las acciones encaminadas para ofrecer información confiable y oportuna sobre la actividad del sector agropecuario se encuentra la realización, desde el año 1995, de la Encuesta Nacional Agropecuaria (ENA), cuyo objetivo es estimar el área, la producción y el rendimiento, para una canasta con los principales cultivos del país, así como el inventario de ganado vacuno y otras especies pecuarias.

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Encuesta Nacional Agropecuaria - ENA - 2013 - I - Semestre.

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Dentro de las acciones encaminadas para ofrecer información confiable y oportuna sobre la actividad del sector agropecuario se encuentra la realización, desde el año 1995, de la Encuesta Nacional Agropecuaria (ENA), cuyo objetivo es estimar el área, la producción y el rendimiento, para una canasta con los principales cultivos del país, así como el inventario de ganado vacuno y otras especies pecuarias.