# data[].attributes.body
Estudiante Ing.Sistemas

# data[].attributes.body
el método de lotería sería la selección de una muestra aleatoria de entre un grupo de 100 miembros. Se ponen todos los nombres en un recipiente y se van sacando uno por uno hasta tener el tamaño suficiente de nuestra muestra.

# data[].attributes.body
El muestreo aleatorio Simple es la técnica básica de muestreo donde seleccionamos un grupo de sujetos (la muestra) para el estudio de un grupo mas grande (la poblacion)

# data[].attributes.body
el sistema de sorteo, los números que representan cada elemento de la población objetivo son colocados en tarjetas (es decir, papel u otros objetos).

Las tarjetas se colocan entonces en un recipiente y se mezclan. A continuación, a ciegas se seleccionan las fichas desde el recipiente hasta que se haya obtenido el tamaño de muestra deseado. Las desventajas de este método de selección es que consume mucho tiempo, y se limita a poblaciones pequeñas.

# data[].attributes.body
El uso de números aleatorios, un método alternativo implica también la numeración de miembros de la población de 1 a N. Luego, el tamaño de muestra de n tiene que ser determinada por selección de los números al azar

# data[].attributes.body
Muestreo reemplazo: En este, después de que un elemento ha sido seleccionado de entre el marco de la muestra, se devuelve y es elegible para ser seleccionado de nuevo.

Muestreo sin reemplazo: En este, después de que un elemento se selecciona del marco de la muestra, se retira de la población y no regresa a la base del muestreo. Este tipo de muestreo suele ser más eficiente pues no permite que el mismo elemento de la población entre a la muestra más de una vez.

# data[].attributes.body
Ventaja: Es fácil de entender y aplicar, y garantiza que todos los elementos tengan la misma oportunidad de ser seleccionados

Desventaja: Puede ser difícil de implementar si la población es muy grande o no se cuenta con una lista completa de todos los miembros de la población.

# data[].attributes.body
El muestreo sistemático es un tipo de muestreo probabilístico donde se hace una selección aleatoria del primer elemento para la muestra, y luego se seleccionan los elementos posteriores utilizando intervalos fijos o sistemáticos hasta alcanzar el tamaño de la muestra deseado.

# data[].attributes.headline
Pasos para la selección de un muestreo sistemático

# data[].attributes.subject
Pasos para la selección de un muestreo sistemático

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

2. Determinar el tamaño deseado de la muestra (n).

3. Identificar el marco muestreo existente o desarrollar un marco de muestreo de la población objetivo.

4. Evaluar el marco muestral por falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple cobertura, agrupación, periodicidad, y hacer los ajustes cuando sea necesario. Idealmente, la lista estará en un orden aleatorio con respecto al estudio variable o, mejor aún, ordenados en función de la variable de interés o su correlación, creando así estratificación implícita.

# data[].attributes.body
gonzalo marconi. (2019, 23 agosto). Muestreo Probabilístico  , tipos y ejemplos . [Vídeo]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=MptL2R3o11Y

# data[].attributes.body
Muguira, A. (2024, 28 junio). Tipos de muestreo: Cuáles son y en qué consisten. QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/tipos-de-muestreo-para-investigaciones-sociales/

# data[].attributes.body
5. Determinar el número de elementos en el marco de la muestra (N).

6. Calcular el intervalo de muestreo (i) dividiendo el número de elementos en el marco de muestreo (N) por el tamaño de la muestra específica (n). Uno debería ignorar el resto y redondear o terminar en el número entero más próximo. El redondeo hacia abajo y truncando puede hacer que el tamaño de la muestra sea más grande de lo deseado. Si es así, se puede eliminar de forma aleatoria las selecciones adicionales. Si no se conoce el tamaño exacto, o es poco práctico determinar, se puede fijar una fracción de muestreo.

7. Seleccionar al azar un número, r, de «1»  mediante i.

8. Selecciona para la muestra, r, r + i, r + 2i, r ,+3i, y así sucesivamente, hasta agotar el marco.

# data[].attributes.body
el muestreo sistemático no crea una muestra verdaderamente aleatoria. Sólo la selección del primer elemento de muestreo sistemático es una selección de probabilidad. Una vez que el primer elemento es seleccionado, algunos de los elementos tendrán una probabilidad cero de selección.

# data[].attributes.body
Ventaja: Es sencillo y rápido de implementar, especialmente en poblaciones grandes.

Desventaja: Si la lista de la población tiene algún tipo de patrón, el muestreo sistemático podría no ser representativo.

# data[].attributes.body
El muestreo estratificado es un procedimiento de muestreo en el que el objetivo de la población se separa en segmentos exclusivos, homogéneos (estratos), y luego una muestra aleatoria simple se selecciona de cada segmento (estrato). Las muestras seleccionadas de los diversos estratos se combinan en una una sola muestra

# data[].attributes.body
Profe Evan. (2020, 21 mayo). Tipos de muestreo [Vídeo]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=dubWAjxtmLY

# data[].attributes.body
El muestreo se hace una sola vez. Un ejemplo sería, digamos que estamos interesados en el estudio de personas sin hogar que viven en refugios.

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

# data[].attributes.body
1. Define la población objetivo.

2. Identifica la variable o variables de estratificación y determinar el numero de estratos a usarse. Las variables de estratificación deben estar relacionados con el propósito de estudio

3. Identifica un marco de muestreo existente o desarrolla uno que incluya información sobre la o las variables de estratificación para cada elemento de la población objetivo

4. Divide el marco de muestreo en estratos, categorías de la estratificación de la o las variables, creando un marco de muestreo para cada estrato

# data[].attributes.body
6. Asigna un número único a cada elemento.

7. Determina el tamaño de la muestra para cada estrato. La distribución numérica de los elementos incluidos en la muestra a través de los diversos estratos determina el tipo de muestreo a implementar

8. Selecciona al azar el número específico de elementos de cada estrato. Al menos un elemento se debe seleccionar de cada estrato para la representación de la muestra; y por lo menos dos elementos deben ser elegidos de cada estrato para el cálculo del margen de error de las estimaciones calculadas a partir de los datos recogidos.

# data[].attributes.body
Ventaja: Aumenta la representatividad de la muestra al asegurar que todos los subgrupos importantes de la población estén representados.

Desventaja: Requiere conocer la composición de la población con antelación y puede ser más complicado de organizar.

# data[].attributes.body
Khalifa, M. (2022, 17 octubre). ¿Qué son los métodos de muestreo y cómo se elige el mejor? - Estudiantes por la Mejor Evidencia - ExME. Estudiantes Por la Mejor Evidencia - ExME. https://exme.cochrane.org/blog/2021/06/01/que-son-los-metodos-de-muestreo-y-como-se-elige-el-mejor/#:~:text=Ejemplos%20de%20diferentes%20m%C3%A9todos%20de%20muestreo,-Podemos%20elegir%20un&text=Los%20ejemplos%20de%20muestreo%20aleatorio,de%20nieve%20y%20de%20cuotas.

# data[].attributes.body
El muestreo por conglomerados, es un procedimiento de muestreo probabilístico en que los elementos de la población son seleccionados al azar en forma natural por agrupaciones, Los elementos del muestreo se seleccionan de la población de manera individual, uno a la vez

# data[].attributes.body
Estudiante Ing. Sistemas

# data[].attributes.headline
Muestreo por conglomerados en dos etapas.

# data[].attributes.subject
Muestreo por conglomerados en dos etapas.

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

# data[].attributes.headline
Muestreo por conglomerados de etapas múltiples

# data[].attributes.subject
Muestreo por conglomerados de etapas múltiples

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

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

# data[].attributes.body
Ventaja: Es eficiente en términos de costos y logística, especialmente cuando la población está dispersa geográficamente.

Desventaja: Los conglomerados seleccionados pueden no ser representativos de toda la población, lo que puede aumentar el error de muestreo.

# data[].attributes.attachment_link.title
¿Qué es el MUESTREO y TIPOS DE MUESTREO? | Metodología Básica y no tan básica #habiaspensado

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
/es/estadistica-basica/que-es-el-muestreo/content/

Tipos de muestreo

Los tipos de muestreo se dividen en dos categorías: probabilísticos y n o probabilísticos. ¡Veamos de qué se trata cada uno!

¿Qué es el muestreo probabilístico?

El muestreo probabilístico analiza y estudia una población utilizando la selección aleatoria, simplemente porque en un grupo de individuos todos tienen la misma oportunidad de ser elegidos. A su vez, esta categoría se divide en:

Muestreo aleatorio simple: este tipo de muestreo elige al azar cada individuo que hará parte de la muestra y todos tienen las mismas oportunidades de ser seleccionados.

Por ejemplo: si hay 400 universidades, eligen 20 aleatoriamente que cumplan ciertas características, tales como edificios con árboles, banderas, entrada de vidrio y grandes ventanas.

define un Muestreo sistemático: este muestreo selecciona de forma aleatoria al primer individuo de la población que hará parte del estudio y luego, intervalo para completar la muestra.

Por ejemplo: e n un grupo de 1000 personas desean obtener una muestra de 100 personas. El primer seleccionado es el número 2 (en azul). A partir de este y, mediante un intervalo de 4 personas decidido por el investigador, se seleccionarán los siguientes individuos. De esta manera, serán los números 6, 10, 14,18, 22, etc., hasta completar la muestra de 100 individuos.

Este muestreo asegura una selección equitativa de la población, lo que resulta muy útil y rápido, además permite que la población esté correctamente representada.

Muestreo por conglomerados: se utiliza cuando no se pueden estudiar todos los individuos de una población porque es muy grande o se encuentra dispersa en un área geográfica muy extensa, lo que aumenta el costo de la investigación.

Es útil cuando la población se encuentra agrupada previamente y de estos grupos se extraen los individuos para conformar la muestra.

Por ejemplo: imagina que necesitas realizar una investigación sobre la población de tu país. Como es un poco difícil llegar a cada habitante, aprovechas la división que ya existe por ciudades o por estados. Entonces, eliges 100 personas o 50 por cada zona de manera aleatoria para conformar la muestra.

Muestreo estratificado: el muestreo estratificado divide la población en subgrupos o estratos que comparten ciertas características. Luego, utilizando el método del muestreo aleatorio simple, se eligen individuos de cada estrato para conformar la muestra.

Por ejemplo: una empresa necesita averiguar cuántas personas consumen jugo de naranja en Puerto Rico. La persona encargada de realizar el estudio decide utilizar el muestreo estratificado.

Entonces, divide la población en diferentes estratos, en este caso, por edades. De cada estrato toma un porcentaje de personas y con ellas conforma una muestra de 100.000 personas para el estudio del jugo de naranja.

¿Qué es el muestreo no probabilístico?

El muestreo no probabilístico es una técnica que selecciona las personas que harán parte de la muestra de una manera subjetiva, esto quiere decir, según la decisión del investigador, evitando hacerlo al azar.

A diferencia en el muestreo probabilístico, donde cada individuo de la población tiene las mismas oportunidades de ser seleccionado, en el muestreo no probabilístico no todas las personas pueden participar.

El muestreo no probabilístico es menos estricto y depende en su mayoría de la experiencia de los investigadores. Se divide en:

Muestreo de bola de nieve: e sta técnica ayuda a los investigadores a encontrar muestras cuando son difíciles de localizar. Es útil si el tamaño de la muestra es pequeño y no está disponible fácilmente.

Por ejemplo: si eres un investigador y estás buscando personas con cierta enfermedad, lo que haces es contactar a uno o dos individuos que presenten dicha condición médica y que ellos mismos sean quienes te recomienden a otros individuos con una historia médica parecida.

Muestreo por cuotas: este método permite dividir la población en grupos o estratos que comparten características como el sexo, la edad, los estudios, etc., y de ellos se selecciona una muestra proporcional y representativa.

Por ejemplo: en una empresa grande quieren saber cuáles son los hobbies preferidos por sus empleados. Como son tantas personas, deciden dividirlas en dos estratos, por género: hombres y mujeres.

Las mujeres representan el 40 % de los empleados y los hombres el 60 %, por lo tanto, el investigador decide que en la muestra se incluirán 400 mujeres y 600 hombres para tener un total de 1000 individuos en el estudio. Así, asegura que la participación de cada género es proporcional a la población que representan. A esos porcentajes elegidos se les llama cuotas.

Muestreo intencional o por conveniencia: con este método las muestras se seleccionan basándose únicamente en el conocimiento y la credibilidad del investigador. En otras palabras, los investigadores eligen solo aquellas personas que ellos creen que son los adecuados para participar en un estudio de investigación, ya sea porque son fáciles de reclutar o porque los consideran buenos representantes de la población.

Si tienes alguna duda o pregunta sobre los tipos de muestreo escríbenos en nuestras redes sociales @GCFAprendelibre y sigue conectado al curso de Estadística Básica. ¡Ya casi terminas!

/es/estadistica-basica/que-es-la-probabilidad/content/

# data[].attributes.attachment_link.description
Conoce los tipos de muestreo que puedes utilizar para aplicar la muestra en tus investigación y obtener los resultados basaos en la opinión de las personas.

# data[].attributes.body
1. Sociedad: Encuesta de Calidad de Vida (ECV)

Tipo de muestreo: Muestreo por conglomerados

Marco muestral: La ECV utiliza el marco muestral de las proyecciones de la población, que se basa en el censo más reciente.

Estratos: La población se divide en estratos de acuerdo a características como la región y el tamaño del municipio.

Conglomerados: Se seleccionan áreas específicas (conglomerados) en los municipios para realizar la encuesta.

Enlace a la encuesta: Encuesta de Calidad de Vida (ECV)

DANE. (n.d.). Encuesta de Calidad de Vida (ECV). Recuperado de Catálogo Central de Datos (dane.gov.co)

2. Territorio: Encuesta de Indicadores de Calidad de Vida (EICV)

Tipo de muestreo: Muestreo por conglomerados

Marco muestral: Utiliza un marco muestral que incluye información de censos previos y actualizaciones.

Estratos: Estratificación por regiones y características socioeconómicas.

Conglomerados: Los conglomerados están formados por grupos de viviendas seleccionadas dentro de cada estrato.

Enlace a la encuesta: Encuesta de Indicadores de Calidad de Vida (EICV)

DANE. (n.d.). Encuesta de Indicadores de Calidad de Vida (EICV). Recuperado de https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/103

3. muestreo

MULTIETÁPICO

Es multietápico porque la selección de las unidades de muestreo se lleva a cabo en varias etapas de trabajo, lo que facilita la escogencia de otras etapas sucesivas y la generación de diferentes programas sistematizados que seleccionan las unidades primarias, secundarias y terciarias de observación de una manera aleatoria y automática.

Colombia - Encuesta de Calidad de Vida - ECV 2003 (dane.gov.co)

# data[].attributes.attachment_link.description
El catálogo de datos le permite navegar, buscar y descargar los metadatos de la operación estadística y sus datos.

# data[].attributes.body
Este tipo de muestreo es sistemático ya que es un proceso probalistico donde se selecciona una de cada diez viviendas este proceso trata de obtener una muestra mas representativa de la población en los distintos sectores como el rural y el urbano.

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Entidad autora / Investigadores primarios Nombre agencia Dirección de Censos y Demografía - DCD

# data[].attributes.attachment_link.description
Los resultados de una investigación están relacionados de manera tan estrecha con la metodología empleada para realizarla, que no es posible apreciarlos a cabalidad si ésta no se conoce. Este escrito tiene por objeto, iustamente, dar a conocer los diferentes aspectos de la metodología empleada para realizar el Censo 85, con el fin de que los usuarios cuenten con los elementos de iuicio necesarios para analizar sus resultados. Se presentan los siguientes aspectos: * Las variables investigadas y sus definiciones operacionales (glosario), * Los instrumentos fundamentales del trabajo de campo (cartografía y formularios), * Los procedimientos empleados para recoger la información (censo y muestras), * Las pruebas realizadas antes de tomar las decisiones definitivas, * La organización adoptada para realizar el trabajo censal, * Los procedimientos seguidos y los recursos técnicos empleados para procesar los datos censales, Una evaluación de la información recogida.