# data[].attributes.body
Hoy presentamos a un grupo de futuros ingenieros de sistemas apasionados por la tecnología y la innovación:

Wenseslao Posada Coronel

Carlos Mina Posu
Yulieth Cervantes

Ender Montecino
Karen Moreno Zorro

Destacan por su habilidad en programación, bases de datos y ciberseguridad. Su misión es transformar ideas en soluciones tecnológicas, optimizando procesos y liderando la transformación digital.

# data[].attributes.body
Muestreo probabilístico, estratificado, de conglomerados y multietápico con tres etapas.

Tiene 3 etapas

1. unidad primaria de muestreo (UPM) donde se eligen áreas geográficas usando selección controlada dentro de cada etrado

2. Unidad de secundaria de muestreo (USM)

cabeceras municipales y centros poblados, la USM es la amenaza.

Zonas rurales disperas, La USM es la sección cartográfica.

Muestreo proporcional al tamaño o sistemático.

3. Unidad terciaria de muestreo (UTM)

Se elige el segmento de vivienda mediante muestreo aleatorio simple de conglomerados

Tamaño de la muestra: 3666 segmentos distribuidos en 13 ciudades y áreas rurales.

# data[].attributes.attachment_link.title
Encuesta de Convivencia y Seguridad Ciudadana - ECSC - 2018

# data[].attributes.attachment_link.description
Desde el Plan Nacional de Desarrollo 2010-2014 Prosperidad para todos , se reconoció la importancia de contar con una Política Nacional de Seguridad y Convivencia Ciudadana, la cual se elaboró en 2011 por parte de la Alta Consejería Presidencial para la Convivencia y Seguridad Ciudadana y la Dirección de Justicia, Seguridad y Gobierno del Departamento Nacional de Planificación (DNP).

# data[].attributes.body
https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/583

https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/642

# data[].attributes.body
El tipo de muestreo utilizado es Aleatorio Estratificado

Tiene 2 etapas

1. Estratificación del universo que se divide la población en 21 estratos homogéneos.

2. Selección de la muestra dentro de cada estrato donde se selecciona las empresas de cada estrato

# data[].attributes.attachment_link.title
Colombia - Encuesta Anual de Servicios - EAS - 2017

# data[].attributes.attachment_link.description
La importancia creciente del sector de servicios en la economía colombiana planteó la necesidad de contar con información estadística sobre el tema para realizar el seguimiento y análisis de su comportamiento. En el marco de su misión institucional, y en su esfuerzo permanente por presentar al país cifras oportunas y confiables, el DANE desarrolla procesos de medición encaminados a cubrir actividades desprovistas de información estadística. En este sentido, en 1995 se dio inicio a la Encuesta Anual de Servicios (EAS) para las actividades de servicios de hoteles, restaurantes y agencias de viajes. De acuerdo con el diseño de la investigación cada cierto tiempo se fueron agregando otros servicios dependiendo de los requerimientos de información. De esta manera en 1997 se incluyó la actividad de publicidad; en 1998, los servicios de obtención y suministro de personal y seguridad privada; en el año 2000, las actividades de informática y correo; por último, en 2003, los servicios de telecomunicaciones. A partir del año 2000, como parte del Plan de Mejoramiento de las estadísticas de servicios, y como resultado del diagnóstico y trabajo interinstitucional, la EAS se ajustó, con la unificación de los instrumentos de recolección en un formulario único y con la ampliación de la cobertura temática a otras actividades de servicios. Con el propósito de mejorar aún más el análisis de la información, en 2010 se rediseñó el formulario de recolección, que se organizó en una estructura modular, con mayor detalle para el módulo de ingresos y gastos para un grupo específico de actividades económicas, y para el módulo de personal ocupado de la actividad de educación superior, que permite especificar el personal contratado por hora cátedra, los monitores y asistentes docentes de investigación que también trabajan bajo esta modalidad. Los resultados permiten suministrar a los diferentes usuarios información estadística para el análisis de la producción y el empleo del sector como insumo para la planeación y políticas sectoriales y como instrumento de negociación en los acuerdos internacionales. Este documento describe la metodología de la encuesta en cada una de las etapas y procesos que se llevan a cabo para su desarrollo, tales como la planificación, que involucra aspectos como la programación, el diseño estadístico y el diseño de los instrumentos de recolección y del sistema de procesamiento de datos. Así mismo, explica el proceso de ejecución y análisis estadístico, evaluación de la encuesta, documentación elaborada y difusión de los resultados obtenidos. También se incluye una metodología de panel donde se identifican las empresas que permiten la comparación de cada una de las variables en dos años consecutivos.

# data[].attributes.body
Hola, mi nombre es Yulieth Cervantes, tengo 23 años, soy de la ciudad de Valledupar, soy homologada del SENA y me encuentro realizando 6to semestre en la carrera de Ingeniería en Sistemas.

# data[].attributes.body
Muestreo Aleatorio Simple

primera fase selección de municipios, conglomerados y hogares en un diseño en tres etapas.

·         primera etapa de muestreo - selección de municipios

·         segunda etapa de muestreo - selección de conglomerados

·         tercera etapa de muestreo - selección de hogares

segunda fase - selección de personas de 18 años y más

# data[].attributes.attachment_link.description
El Estado colombiano se ha comprometido con el fortalecimiento y profundización de la democracia en el país, para emplearlas como estrategias orientadas al logro de la paz y la construcción de una sociedad de ciudadanos libres y responsables. En la búsqueda de este propósito es necesario contar con información que apunte al seguimiento y evaluación del cumplimiento de estas metas.

# data[].attributes.body
muestreo Estratificado

primera etapa de muestreo - selección de municipios

segunda etapa de muestreo - selección de conglomerados

tercera etapa de muestreo - selección de hogares

# data[].attributes.attachment_link.description
Las prácticas culturales asociadas al consumo de bienes y servicios ofertados por el sector cultural, así como al uso del tiempo libre se plantean como nuevas dimensiones en la estructuración de la vida, tanto de los individuos como de los distintos grupos sociales.

# data[].attributes.body
https://youtu.be/dU-Ue0HQFE0

Díaz Rodríguez, M. (2019). Estadística inferencial aplicada: ( ed.). Universidad del Norte. https://elibro-net.proxy.bidig.areandina.edu.co/es/lc/areandina/titulos/122378

Díaz Rodríguez, M. (2022). Estadística inferencial aplicada: (2 ed.). Universidad del Norte. https://elibro-net.proxy.bidig.areandina.edu.co/es/lc/areandina/titulos/221614

Gamero Burón, C. (2017). Estadística I: elementos de estadística descriptiva y de teoría de la probabilidad: ( ed.). Servicio de Publicaciones y Divulgación Científica de la Universidad de Málaga. https://elibro-net.proxy.bidig.areandina.edu.co/es/lc/areandina/titulos/60724

Puente Viedma, C. D. L. (2018). Estadística descriptiva e inferencial: ( ed.). Ediciones IDT. https://elibro-net.proxy.bidig.areandina.edu.co/es/lc/areandina/titulos/59931

https://v1.padlet.pics/1/image.webp?t=c_limit%2Cdpr_2%2Ch_695%2Cw_982&url=https%3A%2F%2Fpadlet-artifacts.storage.googleapis.com%2Fa92e25eb1951761b426eb26459733f33b54e1097%2F11a1f8c911708c70f5d233f3ad530404-h-7cb3bf78de75f5a29ce9573c170dd717.png

# data[].attributes.headline
Desventajas del muestreo por conglomerados frente al muestreo aleatorio simple

# data[].attributes.subject
Desventajas del muestreo por conglomerados frente al muestreo aleatorio simple

# data[].attributes.body
Inferencia menos precisa:

Como el muestreo se realiza a nivel de conglomerados y no de individuos, la precisión de las estimaciones suele ser menor que en el muestreo aleatorio simple.

Requiere información sobre los conglomerados:

Para aplicar el muestreo por conglomerados, es necesario contar con una lista completa de los conglomerados. Si no se tiene acceso a esta información, es complicado implementar el diseño de muestreo

# data[].attributes.headline
Ventajas del muestreo por conglomerados frente al muestreo aleatorio simple

# data[].attributes.subject
Ventajas del muestreo por conglomerados frente al muestreo aleatorio simple

# data[].attributes.body
Reducción de costos y tiempo:

Muestreo por conglomerados: Cuando la población está distribuida en grupos naturales (como barrios, escuelas, hospitales, etc.), el muestreo por conglomerados permite seleccionar un número reducido de conglomerados (grupos) en lugar de individuos dispersos por toda la población.

Muestreo aleatorio simple: En el, se seleccionan individuos aleatorios de toda la población. Si la población está dispersa geográficamente, esto puede generar costos elevados debido al transporte y la logística de visitar a los individuos seleccionados.

Facilidad de implementación en poblaciones dispersas:

Muestreo por conglomerados: En situaciones donde los elementos de la población están dispersos geográficamente o son difíciles de identificar individualmente, el muestreo por conglomerados es más práctico.

Muestreo aleatorio simple: Para el, es necesario tener una lista completa de la población y seleccionar aleatoriamente individuos.

# data[].attributes.wish_content.attachment_props.alternative_text
Ventajas del muestreo por conglomerados frente al muestreo aleatorio simple

# data[].attributes.headline
Etapa 6 (Estimación de la población total)

# data[].attributes.subject
Etapa 6 (Estimación de la población total)

# data[].attributes.body
Una vez que se han recogido los datos y analizado la muestra, se puede hacer una estimación de la población total. En el muestreo por conglomerados, este paso debe tener en cuenta el diseño de muestreo, ajustando los estimadores para corregir el sesgo y el error de muestreo debido a la estructura de conglomerados.

# data[].attributes.body
Una vez recolectados los datos, se realiza el análisis. Dado que el muestreo por conglomerados puede introducir variabilidad tanto dentro como entre los conglomerados, es importante ajustar el análisis para tener en cuenta esta estructura. Generalmente, se utiliza el análisis de varianza (ANOVA) o técnicas similares para estimar las diferencias entre los conglomerados y las características de la población general.

# data[].attributes.body
En esta etapa, se recogen los datos de las unidades seleccionadas. Si se optó por seleccionar todos los elementos dentro de los conglomerados elegidos, los datos se recopilan de todos los individuos de esos conglomerados. Si se hizo un muestreo dentro de los conglomerados, se recopilan los datos de los individuos seleccionados.

# data[].attributes.headline
Etapa 3 (Selección de los elementos dentro de los conglomerados seleccionados)

# data[].attributes.subject
Etapa 3 (Selección de los elementos dentro de los conglomerados seleccionados)

# data[].attributes.body
En este paso se lleva a cabo una segunda etapa de muestreo. En algunos casos, se seleccionan todos los elementos dentro de cada conglomerado elegido (muestreo por conglomerados de dos etapas sin reemplazo). En otros casos, se realiza un muestreo aleatorio dentro de los conglomerados seleccionados (muestreo por conglomerados de dos etapas con reemplazo).

# data[].attributes.headline
Etapa 2 (Selección de los conglomerados)

# data[].attributes.subject
Etapa 2 (Selección de los conglomerados)

# data[].attributes.body
En esta fase, se seleccionan aleatoriamente los conglomerados que formarán parte de la muestra. Esto se hace utilizando una técnica de muestreo aleatorio simple o sistemático. Dependiendo del tipo de muestreo, puedes seleccionar un número fijo de conglomerados o usar un proceso de muestreo estratificado si los conglomerados son muy distintos entre sí.

# data[].attributes.headline
Etapa 1 (Definición de la población y los conglomerados)

# data[].attributes.subject
Etapa 1 (Definición de la población y los conglomerados)

# data[].attributes.body
En esta etapa, primero se debe identificar la población objetivo y luego definir cómo se agrupan en conglomerados. Los cuales pueden ser grupos naturales como, Barrios, escuelas, hospitales entre otros.

# data[].attributes.wish_content.attachment_props.alternative_text
Etapa 1 (Definición de la población y los conglomerados)

# data[].attributes.body
es un tipo de muestreo probabilístico que se utiliza cuando la población está agrupada en unidades naturales, conocidas como conglomerados. Es especialmente útil cuando es difícil o costoso obtener una lista completa de todos los individuos de la población.

Sus etapas son:

# data[].attributes.body
Cochran, W. G. (1977). Sampling Techniques (3rd ed.). New York: Wiley.

Levy, P. S., & Lemeshow, S. (2013). Sampling of Populations: Methods and Applications (4th ed.). Wiley.

Babbie, E. (2021). The Practice of Social Research (15th ed.). Cengage Learning.

Scheaffer, R. L., Mendenhall, W., Ott, R. L., & Gerow, K. G. (2011). Elementary Survey Sampling (7th ed.). Cengage Learning.

Kish, L. (1965). Survey Sampling. New York: Wiley.

Montgomery, D. C., & Runger, G. C. (2014). Applied Statistics and Probability for Engineers (6th ed.). Wiley.

Fowler, F. J. (2013). Survey Research Methods (5th ed.). SAGE Publications.

Thompson, S. K. (2012). Sampling (3rd ed.). Wiley.

Lohr, S. L. (2010). Sampling: Design and Analysis (2nd ed.). Brooks/Cole, Cengage Learning.

Bryman, A. (2015). Social Research Methods (5th ed.). Oxford University Press.

# data[].attributes.body
Aleatorio estratificado: Si la población es muy variada, el muestreo estratificado puede ofrecer estimaciones más precisas al garantizar que se capture la diversidad de los subgrupos.

Aleatorio sistemático: El muestreo sistemático puede ser más fácil de implementar si se dispone de una lista ordenada, ya que no requiere generar números aleatorios múltiples veces.

Por conglomerados: El muestreo aleatorio simple requiere tener una lista completa de la población (marco muestral), lo que no siempre es posible. El muestreo por conglomerados puede aplicarse incluso sin esa lista detallada.

# data[].attributes.body
Aleatorio estratificado: el estratificado suele ser mas costoso y difícil de aplicar, pues se deben crear estratos de la población . Además la necesidad de información previa es menor

Aleatorio sistemático: Al no tener un orden de lista para realizar la selección (K-esimo), no se ve afectada si se presenta alguna similitud en cada patrón.

Aleatorio por conglomerados: Si el conglomerado no es representativo se puede presentar sesgos, en el muestreo simple se seleccionan individuos de toda la población.

# data[].attributes.headline
Etapa V (Selección sistemática aplicando el intervalo k a partir del primer elemento)

# data[].attributes.subject
Etapa V (Selección sistemática aplicando el intervalo k a partir del primer elemento)

# data[].attributes.headline
Etapa IV (Selección aleatoria del primer elemento entre 1 y k)

# data[].attributes.subject
Etapa IV (Selección aleatoria del primer elemento entre 1 y k)

# data[].attributes.headline
Etapa III (Cálculo del intervalo de muestreo (k = N/))

# data[].attributes.subject
Etapa III (Cálculo del intervalo de muestreo (k = N/))

# data[].attributes.headline
Etapa II (Ordenación de los elementos de la población)

# data[].attributes.subject
Etapa II (Ordenación de los elementos de la población)

# data[].attributes.headline
Etapa I (Definición de la población objetivo)

# data[].attributes.subject
Etapa I (Definición de la población objetivo)

# data[].attributes.body
En esta primera etapa se delimita nuestra población de interés ya sean personas organizaciones, objetos, etc. Esto con el fin de que las características que deseemos evaluar sean comunes en los miembros. No podríamos evaluar cuantas patas tiene un perro si hemos hecho una selección de elefantes o humanos. (Similar al estudio aleatoria simple y estratificado)

# data[].attributes.body
Aleatorio simple: En una escenario con presupuesto limitado representa un problema pues, el muestreo estratificado suele ser mas costos.

Aleatorio sistemático: El muestreo sistemático es más fácil de aplicar cuando se dispone de una lista ordenada, mientras que el muestreo estratificado requiere dividir la población y calcular proporciones por estrato antes de seleccionar la muestra.

Por conglomerados: También suele ser mas barato que el estratificado ya que la selección de elementos suele ser mas fácil en poblaciones grandes.

# data[].attributes.body
Aleatorio simple: Mayor representatividad (Se separan la muestra por estratos, o sea todo ese grupo tiene una características en común)

Aleatorio sistemático: Si la muestra presenta patrones periódicos se pueden presentar sesgos debido a sus características de elección (K-esimo)

Aleatorio por conglomerados: El muestreo estratificado separa la muestra por estratos desde el principio, en el muestreo por conglomerados los conglomerados puede que no sean totalmente homogéneos.

# data[].attributes.headline
Etapa V ( Combinación de resultados de todos los estratos) 

# data[].attributes.subject
Etapa V ( Combinación de resultados de todos los estratos) 

# data[].attributes.body
Finalmente, una vez que se han seleccionado las muestras de cada estrato y se han recopilado los datos, se combinan los resultados obtenidos en un solo análisis global. Este proceso asegura que los datos representen adecuadamente a toda la población objetivo.

# data[].attributes.headline
Etapa IV ( Selección aleatoria dentro de cada estrato) 

# data[].attributes.subject
Etapa IV ( Selección aleatoria dentro de cada estrato) 

# data[].attributes.body
ya habiéndose establecido la numeración de cada uno de los elementos, debemos garantizar que tengan la posibilidad de ser elegidos. Se puede utilizar cualquier método o software con el cual se garantice que cualquiera de la totalidad de la muestra puede ser elegido.

# data[].attributes.headline
Etapa III ( Definición del tamaño de la muestra)

# data[].attributes.subject
Etapa III ( Definición del tamaño de la muestra)

# data[].attributes.body
Los grupos según su tamaño aporrataran una cantidad de elementos a ser estudiados, se puede hacer de dos formas muestro proporcional y es, que si el 50% de los deportistas son futbolistas, el 50% de la muestra será futbolistas, por otro lado, esta el muestreo no proporcional, no se seleccionan en base al dato anterior, si no que se obtiene una cantidad fija.

# data[].attributes.headline
Etapa II (División de la población en estrato)

# data[].attributes.subject
Etapa II (División de la población en estrato)

# data[].attributes.body
En esta etapa se separa el grupo en estratos con el objetivo de poder estudiarlos según una o varias características similares, ejemplo, disminución del rendimiento a los 120 minutos de actividad, puede ser evaluada en futbolistas, basquetbolistas y corredores, esto genera que haya una representación de cada uno de los grupos incluido en la muestra.

# data[].attributes.headline
Etapa I (Definición de la población objetivo)

# data[].attributes.subject
Etapa I (Definición de la población objetivo)

# data[].attributes.body
En esta primera etapa se delimita nuestra población de interés ya sean personas organizaciones, objetos, etc. Esto con el fin de que las características que deseemos evaluar sean comunes en los miembros. No podríamos evaluar cuantas patas tiene un perro si hemos hecho una selección de elefantes o humanos. (Similar al estudio aleatoria simple)

# data[].attributes.body
En esta etapa y habiendo asegurado que ninguno estaba excepto de ser seleccionado, se procede a obtener la información de cada uno de los elementos de forma aleatoria. Aquí contactamos y aplicamos los instrumentos necesarios asi como el registro de cada una de las respuestas. Esto con el objetivo de su posterior estudio.

# data[].attributes.body
ya habiéndose establecido la numeración de cada uno de los elementos, debemos garantizar que tengan la posibilidad de ser elegidos. Se puede utilizar cualquier método o software con el cual se garantice que cualquiera de la totalidad de la muestra puede ser elegido.

# data[].attributes.headline
Etapa II (Asignar un numero a cada elemento)

# data[].attributes.subject
Etapa II (Asignar un numero a cada elemento)

# data[].attributes.body
Consiste en otorgar un identificador numérico único a cada elemento listado en el marco muestral. Esta numeración secuencial (generalmente del 1 al N, donde N es el tamaño de la población) permite que cada elemento tenga la misma probabilidad de selección y facilita el proceso de selección aleatorio.

# data[].attributes.headline
Etapa II  (Creación de marco conceptual) 

# data[].attributes.subject
Etapa II  (Creación de marco conceptual) 

# data[].attributes.body
En este punto se garantiza el acceso a cada uno de los elementos que hemos seleccionado, la idea es listarlos y de igual forma asegurar su disponibilidad durante el estudio de los mismo, podemos usar bases de datos, directorio o cualquier otro recurso. Un marco muestral adecuado debe ser completo, preciso y actualizado.

# data[].attributes.headline
Etapa I (Definición de la población objetivo)

# data[].attributes.subject
Etapa I (Definición de la población objetivo)

# data[].attributes.body
En esta primera etapa se delimita nuestra población de interés ya sean personas organizaciones, objetos, etc. Esto con el fin de que las características que deseemos evaluar sean comunes en los miembros. No podríamos evaluar cuantas patas tiene un perro si hemos hecho una selección de elefantes o humanos.

# data[].attributes.body
Carlos Mina Posu

Yulieth Cervantes

Ender Montecino

Karen Moreno