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Nicolas Vasquez segura
Fredy Enrique Alfonso Castañeda

Estudiantes de Ingeniería de sistemas de la ciudad de Bogota D.C

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Es importante destacar que el muestreo probabilístico aleatorio simple se basa en la aleatoriedad en la selección de la muestra.

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

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

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

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

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- No garantiza representatividad en poblaciones pequeñas: En poblaciones pequeñas, la selección aleatoria simple puede no garantizar una muestra verdaderamente representativa
-Posibilidad de sesgo de no respuesta: Si algunos elementos seleccionados aleatoriamente en la muestra no participan en el estudio, puede haber un sesgo de no respuesta que afecte la representatividad de la muestra.
-No se tiene en cuenta la estratificación natural: El muestreo aleatorio simple no aprovecha la estratificación natural que puede existir en la población.

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el muestreo probabilístico simple es un enfoque confiable y ampliamente aceptado para seleccionar muestras en investigaciones científicas y estudios.

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-Sencillez: El proceso de selección aleatoria simple es fácil de entender y de implementar.
-Independencia de selección: Cada elemento seleccionado en la muestra es independiente de los demás
-Representatividad: Cuando se realiza correctamente, el muestreo aleatorio simple proporciona una muestra que es representativa de la población objetivo.

# data[].attributes.body
Se requiere un marco muestral o lista de los sujetos en el universo.

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

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

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

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El marco muestral se divide en estratos.

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

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

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Se requiere una lista de conglomerados.

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

Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan mediante sorteo de los conglomerados.

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

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

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Para este ejemplo de "sociedad", vamos a revisar el metadato Educación.

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A pesar de las desventajas, el muestreo aleatorio sistemático sigue siendo un método efectivo y ampliamente utilizado cuando se necesita seleccionar una muestra

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-Posibilidad de patrones no detectados: Aunque se elige un intervalo de muestreo, es posible que existan patrones en la población que no se detecten
-Dificultad para ajustarse a cambios en la población: Si la población cambia durante el proceso de muestreo.
-Sesgo potencial de patrones ocultos: Si existe un patrón o estructura en la población que coincide con el intervalo de muestreo.
-Dificultad en poblaciones con cambios estacionales: En poblaciones con patrones estacionales o ciclos predecibles

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El muestreo aleatorio sistemático es una técnica eficiente y efectiva que equilibra la representatividad con la simplicidad de implementación.

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-Representatividad: Si se implementa correctamente, el muestreo aleatorio sistemático puede proporcionar una muestra representativa de la población.
-Facilita la planificación y el diseño de la muestra: La estructura sistemática del muestreo hace que sea más fácil planificar y diseñar la muestra.
-Facilita la planificación y el diseño de la muestra: La estructura sistemática del muestreo hace que sea más fácil planificar y diseñar la muestra.
-Eficiencia en el tiempo y los recursos: El muestreo aleatorio sistemático es más eficiente que el muestreo aleatorio simple cuando se trata de seleccionar muestras de poblaciones grandes.

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A pesar de estas desventajas, el muestreo aleatorio estratificado sigue siendo una técnica valiosa en muchas investigaciones

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-Mayor costo en términos de tiempo y recursos: Debido a la necesidad de planificación y análisis por estratos.
-Menos eficiente cuando los estratos no están claramente definidos: Si los estratos no están bien definidos o si existe una superposición sustancial entre los estratos.
-Mayor complejidad en la planificación: El muestreo estratificado requiere una planificación más detallada en comparación con el muestreo aleatorio simple.
-Dificultades con estratos pequeños: En casos donde algunos estratos son muy pequeños o tienen una población limitada.

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el muestreo aleatorio estratificado es una técnica poderosa que mejora la representatividad y la precisión de las estimaciones de la población

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-Facilita la comparación entre grupos: Si el objetivo de la investigación es comparar subgrupos de la población, el muestreo estratificado facilita esta tarea.
-Control de sesgos: Al utilizar estratos, es posible controlar o reducir ciertos sesgos potenciales.
-Mejora la representatividad: Una de las principales ventajas del muestreo estratificado es que permite una representación más precisa de subgrupos importantes dentro de la población.

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El muestreo aleatorio por conglomerados es una técnica útil en muchas situaciones, especialmente cuando se trata de poblaciones dispersas o cuando se dispone de recursos limitados.
-Ineficiente para poblaciones homogéneas: Cuando la población es relativamente homogénea o cuando no hay una variabilidad sustancial dentro de los conglomerados
-Menor precisión: En comparación con el muestreo aleatorio simple, el muestreo por conglomerados suele resultar en estimaciones menos precisas.
-Mayor riesgo de pérdida de información: Dado que los datos se recopilan a nivel de conglomerados y no de elementos individuales
-Menor capacidad para análisis detallados: El muestreo por conglomerados puede dificultar la realización de análisis detallados a nivel de elemento individual debido a la agrupación de datos en conglomerados.
-Menor precisión: En comparación con el muestreo aleatorio simple, el muestreo por conglomerados suele resultar en estimaciones menos precisas.

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El muestreo aleatorio por conglomerados es una técnica eficiente y práctica que se utiliza en situaciones en las que la recopilación de datos a nivel de elemento individual sería costosa, complicada o impracticable.
-Reducción de costos: Debido a que se seleccionan y se recopilan datos de un número menor de conglomerados en lugar de elementos individuales,
-Facilita la logística: El muestreo por conglomerados puede ser especialmente útil cuando la logística de recopilación de datos es complicada.
-Eficiencia en la recopilación de datos: Una de las principales ventajas del muestreo por conglomerados es su eficiencia en la recopilación de datos.
-Mayor privacidad y confidencialidad: En algunas situaciones, como encuestas en empresas o escuelas.

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En este ejemplo,   se quería ver en la Sociedad el costo de la educación superior privada  para el año 2010-2013.
- En colombia se usa el IPC como índice o criterio para los reajustes de los valores en las matriculas
- Se realiza un Marco muestral  estratificado: se toma la  información al ICFES por ser la entidad reguladora de las diferentes instituciones.
- El diseño es probabilístico estratificado de elementos.
- Elementos estratificados:

Instituciones: constituidos en estratos; estrato 1 = universidades, estrato 2 = instituciones universitarias, estrato 3 = instituciones tecnológicas y estrato 4 = instituciones técnicas.

Establecimientos : de acuerdo con el gasto básico más importante que cotiza la fuente, se construyen 20 estratos.

-En cada estrato se realizo una subestratificación, determinada por dos estratos: uno de inclusión forzosa y otro de inclusión probabilística.
- El tamaño de la muestra se realizo por el precio de los artículos y gastos basicos.
- En los proveedores se tomo una muestra de 115 proveedores.
- En las instituciones se tomo una muestra de 75 instituciones universitarias (entre inclusión forzosa y probabilística)

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Índice de Costos de la Educación Superior Privada - ICESP - 2010 - 2011 - 2012

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Índice de Costos de la Educación Superior Privada - ICESP - 2010 - 2011 - 2012

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Indice de Costos de la Educación Superior Privada - ICESP - 2010 - 2011 - 2012

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El Índice de Costos de la Educación Superior Privada (ICESP) se crea en 1997 por medio del convenio Interadministrativo No.

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En este estudio se quería indagar la situación del uso de drogas que permita contar con insumos y evidencia actualizada sobre la problemática, con el fin de orientar la toma de decisiones.

- la encuesta tenia varias desagregaciones geográficas posibles y son las siguientes:

· Ciudades: Medellín, Bogotá y Manizales.
· Ciudades más áreas metropolitanas: Medellín, Cali.
· Islas: Total San Andrés y Providencia.
· Departamentos: Antioquia, Atlántico, Bolívar, Boyacá, Caldas, Cauca, Cesar, Chocó, Córdoba, Cundinamarca, Guajira, Huila, Magdalena, Meta, Nariño, Norte de Santander, Quindío, Valle del Cauca, Risaralda, Santander, Sucre, Tolima.
- Se obtuvo una muestra de 49,600 hogares; de los cuales se selecciona una persona de 12 a 64 años por hogar. Se espera una muestra mínima efectiva de 35,000 hogares.

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SE REALIZO UNA MUESTRA PROBABILÍSTICA MULTIETÁPICA DE CONGLOMERADOS

Probabilística : Cada unidad de muestreo tiene una probabilidad de selección conocida y superior a cero. Esta información permite determinar a priori la precisión deseada en las estimaciones y posteriormente, calcular la precisión de los resultados obtenidos a partir de la información recolectada.

Multietápica : Para lograr la selección de las unidades de observación se seleccionan secuencialmente las unidades de muestreo (UPM, USM, UTM y UCM) en cuatro etapas. En la primera etapa se selecciona municipios, en la segunda manzanas, en la tercera segmentos y en la cuarta personas.

De conglomerados:10 viviendas (contiguas) en promedio donde se encuestan todas las viviendas y hogares que lo conforman.

El tamaño de la muestra se ajustó para entregar resultados a total nacional con tasas o razones de prevalencias de 10% con un coeficiente de variación o error estándar relativo (ES rel) de 2%. Adicionalmente se tomó en cuenta una tasa de pérdida esperada de 30% para la muestra final.

Como resultado se tiene una muestra de 49,600 hogares, de los cuales se selecciona una persona de 12 a 64 años por hogar. Se espera una muestra mínima efectiva de 35,000 hogares. El cuadro 1 muestra la distribución de segmentos según departamento.

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Encuesta Nacional de Consumo de Sustancias Psicoactivas en Población General - ENCSPA- 2019

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Encuesta Nacional de Consumo de Sustancias Psicoactivas en Población General - ENCSPA- 2019

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Entidad autora / Investigadores primarios Nombre agencia Departamento Administrativo Nacional de Estadística -DANE-

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Colombia - Encuesta Nacional de Consumo de Sustancias Psicoactivas en Población General - ENCSPA- 2019

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En el año 2019 el DANE realizó la Encuesta Nacional de Consumo de Sustancias Psicoactivas, en el marco del Convenio de asociación No. 251 de 2019 suscrito entre el Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE y el Fondo Rotatorio del DANE-FONDANE y el Ministerio de Justicia y del Derec…

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Ortega, C. (2023). ¿Cómo hacer un muestreo por conglomerados? QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/como-hacer-un-muestreo-por-conglomerados/

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

Catálogo Central de Datos. (s. f.). https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/central/about
Muguira, A. (2023). Tipos de muestreo: cuáles son y en qué consisten. QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/tipos-de-muestreo-para-investigaciones-sociales/