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En la primera etapa, se define la población la cual va ser participe de la muestra.  

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Se evalúa el tamaño el cual va  a tener la muestra para comenzar a trabajar.  

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Etapa 2. Determinar el tamaño de la muestra

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Etapa 2. Determinar el tamaño de la muestra

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-Angel Gómez Bethancourt -Jefersson Arias Sterling - Fabian Cordero Rojas           

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integrantes del equipo de trabajo                                                                                                                                                           

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integrantes del equipo de trabajo                                                                                                                                                           

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Presentación Angel Gomez

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Cada elemento de la población debe tener un identificador único, como un número o una etiqueta. Esto es importante para garantizar que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser seleccionado en la muestra. 

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Etapa 3. Asignar un identificador a cada elemento de la población: .

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Etapa 3. Asignar un identificador a cada elemento de la población: .

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 Utilizando un método adecuado para seleccionar aleatoriamente los datos de loa muestra de la población. Esto podría implicar el uso de tablas de números aleatorios, software de generación de números aleatorios o herramientas de muestreo aleatorio en software estadístico.

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Etapa 4.• Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente, mediante sorteo o tabla de números aleatorios:

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Etapa 4.• Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente, mediante sorteo o tabla de números aleatorios:

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Jefersson Arias

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Una vez que se  hayan seleccionado los elementos de la muestra  recopilamos los datos necesarios de cada uno de ellos. Es importante asegurarse de que los datos se recopilen de manera consistente y precisa para garantizar la validez de las inferencias que se hagan a partir de la muestra.

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Etapa 5. • A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.

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Etapa 5. • A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.

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* Definir la población, *Determinar el tamaño deseado para la muestra, *

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la "definición de la población" se refiere a identificar claramente cuál es el conjunto completo de unidades que queremos estudiar o sobre las cuales queremos realizar inferencias. En este caso específico, se trata de la ciudad en su totalidad. Cuando decimos que "la población de interés es toda la ciudad", estamos estableciendo que estamos interesados en obtener información sobre todos los elementos que conforman esa área geográfica específica. En otras palabras, queremos conocer ciertas características, como la calidad del aire, de cada parte de la ciudad.

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En el muestreo aleatorio por conglomerados, la etapa de "Identificación de conglomerados" implica dividir la población en grupos más grandes y homogéneos llamados conglomerados. Se eligen aleatoriamente algunos de estos conglomerados para formar la muestra. Esto puede hacerse utilizando técnicas como el muestreo aleatorio simple o el muestreo sistemático de conglomerados. Es importante que la probabilidad de selección de cada conglomerado sea conocida y no nula.

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Etapa 2. Identificación de conglomerados

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Etapa 2. Identificación de conglomerados

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Muestreo por conglomerados: Técnicas y buenas prácticas - ATLAS.ti (atlasti.com)

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Una vez se recopila los datos de la muestra, los datos son son analizados utilizando con las técnicas estadísticas apropiadas para responder a las preguntas de investigación o para hacer inferencias sobre la población más amplias.

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Finalmente, realizamos la interpretación de los resultados del análisis, realizando conclusiones sobre la población en base a la muestra seleccionada. Es importante tener en cuenta las limitaciones de la muestra y cualquier sesgo potencial que pueda haber influido en los resultados.

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definimos la población a la cual vamos a realizar el muestreo definiendo los estratos a trabajar. 

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Una vez seleccionados los conglomerados, se procede a seleccionar aleatoriamente elementos dentro de cada uno de ellos para formar la muestra final. Por ejemplo, si los conglomerados son escuelas, los elementos podrían ser estudiantes, clases o cualquier otra unidad de interés.

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Etapa 3. Selección de elementos dentro de los conglomerados seleccionados

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Etapa 3. Selección de elementos dentro de los conglomerados seleccionados

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Ventaja Simplicidad: El muestreo aleatorio simple es el método más simple de todos. No requiere dividir la población en estratos, ni establecer un sistema de selección sistemático, ni identificar conglomerados. Esto lo hace fácil de entender, implementar y comunicar. Es especialmente útil cuando la población no tiene subgrupos claramente definidos o cuando se dispone de recursos limitados para llevar a cabo un muestreo más complejo.

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Dividimos la población en grupos homogéneos llamados estratos. Cada estrato debe ser mutuamente exclusivo y abarcar la totalidad la población.

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Etapa 2. El marco muestral se divide en estratos.

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Etapa 2. El marco muestral se divide en estratos.

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Se decide cuántas observaciones desea tomar de cada estrato. El tamaño de la muestra para cada estrato puede ser proporcional al tamaño del estrato en relación con la población total, o puede asignar tamaños de muestra fijos para cada estrato.

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Etapa 3. Establecer el tamaño de la muestra para cada estrato 

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Etapa 3. Establecer el tamaño de la muestra para cada estrato 

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Utiliza un método aleatorio para seleccionar una muestra de cada estrato. Esto podría implicar seleccionar al azar los elementos de cada estrato usando tablas de números aleatorios, generadores de números aleatorios o software estadístico.

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Etapa 4.  • se seleccionan aleatoriamente una muestra de cada estrato , mediante sorteo o tabla de números aleatorios.

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Etapa 4.  • se seleccionan aleatoriamente una muestra de cada estrato , mediante sorteo o tabla de números aleatorios.

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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.

Si te gustaría conocer más metodologías, técnicas y herramientas para tu próximo proyecto, te invitamos a descargar nuestro Ebook de Investigación de mercados : La guía definitiva, donde encontrarás las mejores recomendaciones para realizar estudios innovadores y eficaces, y no olvides que puedes utilizar nuestra plataforma de encuestas online gratis para recolectar datos en cualquier momento.

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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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Realizando la selección de la muestra de cada estrato, se recopila los datos necesarios de cada elemento de la muestra donde posteriormente conoceremos los datos que vamos a estudiar.

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Luego con el equipo de trabajo se procede a analizar los datos recopilados utilizando las técnicas estadísticas apropiadas llegando finalmente a nuestro ultimo paso.

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Etapa 6. • A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés

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Etapa 6. • A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés

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Finalmente, se realiza la interpretación los resultados y su análisis, generando las debidas conclusiones sobre la población en base a la muestra seleccionada. Asegurándose de tener en cuenta las diferencias entre los estratos.

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Desventaja Eficiencia: Una desventaja del muestreo aleatorio simple es que puede ser menos eficiente que otros métodos más complejos, como el muestreo estratificado o por conglomerados. En poblaciones donde existen diferencias significativas entre grupos o estratos, el muestreo aleatorio simple puede resultar en una pérdida de precisión y eficiencia, ya que no garantiza una representación proporcional de cada subgrupo en la muestra. Esto puede llevar a una mayor variabilidad en las estimaciones y a una menor precisión en las conclusiones.

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Mayor precisión: Una de las principales ventajas del muestreo aleatorio estratificado es que tiende a proporcionar estimaciones más precisas en comparación con el muestreo aleatorio simple. Esto se debe a que el muestreo estratificado permite tomar en cuenta las diferencias y variaciones dentro de la población dividiéndola en grupos homogéneos llamados estratos. Al seleccionar muestras separadas dentro de cada estrato, se puede garantizar una representación proporcional de las características clave de la población en la muestra final. Esto conduce a estimaciones más precisas y confiables para toda la población.

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Complejidad en la implementación: A diferencia del muestreo aleatorio simple, el muestreo aleatorio estratificado requiere un proceso adicional de dividir la población en estratos y luego seleccionar muestras de cada estrato. Este proceso puede ser más complejo y requerir más recursos, tiempo y planificación. Además, si la clasificación de la población en estratos no se realiza adecuadamente o si no se cuenta con información precisa sobre la distribución de la población en los estratos, el muestreo estratificado puede no mejorar la precisión de las estimaciones y puede resultar en una muestra no representativa. Por lo tanto, la complejidad en la implementación es una desventaja potencial del muestreo aleatorio estratificado en comparación con el muestreo aleatorio simple.

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Se recopila la información necesaria de los elementos seleccionados en cada conglomerado. Esto puede implicar encuestas, entrevistas, pruebas, observaciones u otras técnicas de recolección de datos.

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Etapa 4. Obtención de datos de los elementos seleccionados

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Etapa 4. Obtención de datos de los elementos seleccionados

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Finalmente, se analizan los datos recopilados y se realizan inferencias sobre la población en su conjunto basándose en la muestra obtenida. Es importante tener en cuenta el diseño de muestreo utilizado y aplicar técnicas estadísticas apropiadas para garantizar la validez de las conclusiones obtenidas.

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Etapa 5. Análisis de datos y generalización de resultados

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Etapa 5. Análisis de datos y generalización de resultados

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Muestreo Aleatorio por conglomerados (youtube.com)

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Ventajas y Desventajas del muestreo aleatorio por conglomerados con respecto a los otros 3 tipos de muestreo.

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Ventajas y Desventajas del muestreo aleatorio por conglomerados con respecto a los otros 3 tipos de muestreo.

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Aguilar Ibagué, J. E. (2021). Estadística descriptiva, regresión y probabilidad con aplicaciones. Ediciones de la U. http://www.ebooks7-24.com.proxy.bidig.areandina.edu.co/?il=15156

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Cortes, J. (s.f.). Areandina. Obtenido de Areandina: https://areandina.instructure.com/courses/45279

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Navidi, W. (s.f.). Ebook. Obtenido de 5 © 2022: http://www.ebooks7-24.com.proxy.bidig.areandina.edu.co/?il=20755&pg=1

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Muestreo e Intervalos de Confianza (youtube.com)

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Muguira, A. (s.f.). questionpro. Obtenido de questionpro: https://www.questionpro.com/blog/es/tipos-de-muestreo-para-investigaciones-sociales/

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Al realizar la investigación, casi nunca es posible estudiar a toda la población que te interesa. Esta es la razón por la que los investigadores utilizan diversos tipos de muestreo cuando pretenden recopilar datos y responder las preguntas de investigación.

Una muestra es un subconjunto de la población que está siendo estudiada. Representa la mayor población y se utiliza para sacar conclusiones de esa población. Es una técnica de investigación ampliamente utilizada en las ciencias sociales como una manera de recopilar información sin tener que medir a toda la población.

En este artículo te presentaremos cuáles son los diferentes tipos de muestreo que existen, en qué consisten y cuándo es conveniente usar uno u otro.

Clasificación de los tipos de muestreo

Aunque seleccionar algunos de estos métodos podría resultar en datos sesgados o en una capacidad limitada para hacer conclusiones generales basadas en los hallazgos, también existen algunas situaciones en las que seleccionar este tipo de técnica de muestreo es la mejor opción para cierta pregunta de investigación o para una etapa de la investigación.

Existen 4 tipos de muestreo que puedes crear de esta manera.

1. Muestreo por conveniencia

Este método, también conocido como un método basado en los sujetos disponibles, no le permite al investigador tener control sobre la representatividad de la muestra.

Sin embargo, es útil si el investigador quiere estudiar las características de las personas que pasan por la esquina de una calle en un momento determinado, por ejemplo, o si el tiempo y los recursos son limitados de tal forma que la investigación no sería posible de otra manera.

Por esta razón, un muestreo de conveniencia está entre los tipos de muestreo que comúnmente se utilizan en las fases iniciales o fase piloto de la investigación, antes de que se lance un proyecto de investigación más grande.

Aunque este método puede resultar útil, el investigador no podrá utilizar los resultados de una muestra de conveniencia para generalizar una población más amplia.

2. Muestreo deliberado, crítico o por juicio

Por ejemplo, cuando sociólogos quieren estudiar los efectos emocionales y psicológicos a largo plazo de la terminación de un embarazo, se puede crear una muestra que incluya solamente a mujeres que se habían sometido a un aborto.

En este caso, los investigadores pueden utilizar una muestra intencional porque los entrevistados cumplen con una descripción o propósito específico que es necesario para realizar la investigación.

3. Muestreo Bola de Nieve

Una muestra de bola de nieve es aquella en la que el investigador recopila datos sobre los pocos miembros de la población objetivo que puede localizar, y luego les pide que le proporcionen la información necesaria para localizar a otros miembros que conozcan de esa población.

Por ejemplo, si un investigador quiere entrevistar a inmigrantes indocumentados de México, podría entrevistar a algunos indocumentados que conozca o pueda localizar, y luego dependerá de esos sujetos para que lo ayuden a localizar a más individuos indocumentados.

Este proceso continúa hasta que el investigador tenga todas las entrevistas que necesita o hasta que se hayan agotado todos los contactos.

Por ejemplo, si eres un investigador que está realizando una muestra por cuota nacional, podrías necesitar saber qué proporción de la población es masculina y qué proporción es femenina.

Así como también qué proporciones de los miembros de cada género pertenecen a las diferentes categorías de edad, raza o étnicas, educativas, entre otras. Después, el investigador recogería una muestra con las mismas proporciones que la población nacional.

Te invito a leer: ¿Qué es una Muestra Representativa de la Población Nacional?

Tipos de muestreo probabilístico

Muchos consideran que este es metodológicamente el enfoque más riguroso para el muestreo, ya que elimina los sesgos sociales que podrían moldear la muestra de investigación. Sin embargo, en última instancia la técnica de muestreo que elijas debe ser la que te permita responder mejor a tu pregunta de investigación.

Vamos a analizar los 4 tipos de muestreo probabilístico.

1. Muestreo aleatorio simple

Para recopilar una muestra aleatoria simple, a cada unidad de la población objetivo se le asigna un número. Luego se genera un conjunto de números aleatorios y las unidades que tienen esos números son incluidas en la muestra.

Por ejemplo, supongamos que tienes una población de 1,000 personas y quieres seleccionar una muestra aleatoria simple de 50 personas. Primero, cada persona está numerada del 1 al 1,000.

Luego, generas una lista de 50 números aleatorios, generalmente con un programa informático, y los individuos que tienen asignados estos números son los que vas a incluir en la muestra.

Cuando se estudia a las personas, está técnica funciona mejor con una población homogénea, que no sean muy diferentes en edad, raza, escolaridad o clase, ya que con una población heterogénea se corre el riesgo de crear una muestra sesgada si no se toman en cuenta las diferencias demográficas.

2. Muestreo sistemático

Por ejemplo, si la población de estudio contenía 2,000 estudiantes de una secundaria y el investigador quería una muestra de 100 estudiantes, los estudiantes se colocarían en forma de lista y luego cada veinteavo estudiante sería seleccionado para ser incluido en la muestra.

Para garantizar que no haya ningún sesgo humano en este método, el investigador debe seleccionar aleatoriamente al primer individuo. Esto es técnicamente llamado una muestra sistemática con un inicio aleatorio.

3. Muestreo estratificado

Este tipo de muestreo se utiliza cuando el investigador quiere resaltar subgrupos específicos dentro de una población.

Por ejemplo, para obtener una muestra estratificada de estudiantes universitarios, el investigador primero tendría que organizar a la población por grado universitario y luego seleccionar el número adecuado de estudiantes de primer, segundo, tercer y último año.

Esto aseguraría que el investigador tenga cantidades adecuadas de sujetos de cada grado en la muestra final.

4. Muestreo por conglomerados

Por ejemplo, supongamos que la población objetivo de un estudio eran los miembros de iglesias en Guatemala. No existe una lista de los miembros de las iglesias en el país.

Sin embargo, el investigador podría elaborar una lista de iglesias ubicadas en Guatemala, seleccionar una muestra de iglesias y luego conseguir listas de los miembros de esas iglesias.

Todos los que han trabajado en un proyecto de investigación saben que los recursos son limitados: el tiempo, el dinero y las personas nunca son ilimitados. Por eso, la mayoría de los proyectos pretenden recoger datos de una muestra de personas, en lugar de hacerlo de toda la población (el censo es una de las pocas excepciones).

En cualquier caso, el tipo de muestreo que se elija permitirá recopilar datos más ricos que si te contactaras con todos los miembros de una población. Encontrar a los participantes que se adaptan al propósito de un proyecto es crucial, ya que permite a los investigadores recopilar datos de alta calidad.

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Tipos de muestreo: Cuáles son y en qué consisten

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Descubre cuáles son los tipos de muestreo que te ayudarán en tu investigación y ten la muestra ideal para obtener los datos correctos.

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El tipo de muestreo aleatorio aplicado en la encuesta del DANE es un muestreo probabilístico estratificado, donde al interior de cada estrato se seleccionan conglomerados del marco de áreas mediante Muestreo Aleatorio Simple (MAS).

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Microdatos: TERRITORIO-Agropecuario- Encuesta Nacional Agropecuaria - ENA - 2019

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Microdatos: TERRITORIO-Agropecuario- Encuesta Nacional Agropecuaria - ENA - 2019

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Los aspectos establecidos para llevar a cabo el plan de muestreo que se logró identificar son:

Marco Muestral y Estratificación: Se utiliza un marco muestral que contiene todas las unidades del universo de estudio, y se estratifica el universo en función de varios criterios, como el departamento, el piso térmico y el uso predominante del suelo. Esta estratificación ayuda a mejorar la eficiencia del diseño muestral al reducir la varianza del estimador y aumentar la precisión de las estimaciones.

Conglomerados: Dentro de cada estrato, se seleccionan conglomerados utilizando el método de Muestreo Aleatorio Simple (MAS). El algoritmo de selección utilizado se basa en un proceso de coordinado negativo, que genera un número aleatorio para cada elemento del estrato y selecciona los primeros n elementos ordenados de manera ascendente.

Inclusión Forzosa: Se define un marco de lista que contiene las unidades de inclusión forzosa, que son explotaciones agropecuarias con mayor área sembrada en diferentes cultivos. Estas unidades se seleccionan directamente en el marco de lista para garantizar su representación en la muestra.

Tamaño de la Muestra: La muestra consiste en 8,378 conglomerados distribuidos en 1,014 municipios y en los 32 departamentos del país. Además, se entrevistan 1,330 unidades de explotación agropecuaria, con dos mediciones realizadas en cada semestre.

Búsqueda de estadísticas Macro en la página del DANE (youtube.com)

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Micro datos Encuesta de Convivencia y Seguridad Ciudadana - ECSC - 2011 - 2012

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Micro datos Encuesta de Convivencia y Seguridad Ciudadana - ECSC - 2011 - 2012

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Marco muestral

El marco muestral está compuesto por un inventario cartográfico y un archivo de viviendas y hogares, a nivel de manzana, para las áreas urbanas principales. Esta información se deriva del Censo de Población y Vivienda de 2005, con actualizaciones continuas y nuevos recuentos de edificaciones y viviendas provenientes de encuestas adicionales.

Estos recursos nos permiten identificar y ubicar tanto las unidades de muestreo como las de observación, y también sirven como un mecanismo de control para garantizar la cobertura adecuada.

Estratificación

La creación de grupos homogéneos basados en características específicas garantiza una mayor precisión en la muestra al reducir la variabilidad de las estimaciones. Para lograrlo, se emplearon dos criterios de estratificación: primero, se estratificó por ciudad, ya que los resultados deben desglosarse para cada una de las 20 ciudades; y luego, dentro de cada ciudad, se consideró el nivel socioeconómico, utilizando la estratificación socioeconómica de las manzanas.

Factores de expansión

Factor básico de expansión (F) se aplica a los datos de la muestra para asignar a cada elemento de la misma un peso que refleje su representación en la población objetivo. Este factor, en esencia, estima numéricamente las características de la población, siendo el recíproco de la probabilidad final de selección.

TAMAÑO DE LA MUESTRA

Los cálculos se realizaron utilizando las fórmulas correspondientes a un Muestreo Aleatorio Simple de elementos, ajustadas teniendo en cuenta el efecto de los conglomerados en el diseño (denotado como deff). Este ajuste se refiere a la relación, para cada dominio, entre la varianza real de un diseño de conglomerados y la que se obtendría con un diseño aleatorio simple de elementos.

En 2012, el tamaño final de la muestra fue de 48.410 hogares. Los tamaños de muestra se calcularon con una precisión esperada de no más del 6% de error estándar relativo, considerando proporciones del 5% en cada ciudad o conurbado. A continuación, se presenta la distribución final de la muestra por ciudades.

Colombia - Encuesta de Convivencia y Seguridad Ciudadana - ECSC - 2011 - 2012. (2018, September 28). https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/573#metadata-producers_sponsors

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Colombia - Encuesta de Convivencia y Seguridad Ciudadana - ECSC - 2011 - 2012. (2018, September 28). https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/573#metadata-producers_sponsors

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DANE - Encuesta de convivencia y seguridad ciudadana (ECSC)

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Entidad responsable de la planeación, levantamiento, procesamiento, análisis y difusión de las estadísticas oficiales de Colombia.

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Muestreo sistematico: fácil, sencillo y económico.

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El muestreo sistemático es una de las técnicas de muestreo de probabilidad, checa si es la que determinará tu muestra y por resultados.

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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.

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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.

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Selección al azar y la selección para la muestra

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Selección al azar y la selección para la muestra

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

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

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Sus principales beneficios son los siguientes:

Permite obtener buenas propiedades de representatividad.

Es un sistema muy rápido y simple, ya que evita la necesidad de generar números aleatorios de individuos en la muestra.

Garantiza una selección perfectamente equitativa de la población, lo que resulta muy útil en la distinción de grupos.

Evita la necesidad de usar diferentes estratos, aunque existe variedad de individuos en cada fragmento.

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Existe tan solo una desventaja o inconveniente al utilizar esta técnica: el orden en el que se coloca a la población seleccionada puede llegar a tener un tipo de periodicidad oculta, la cual puede coincidir con el intervalo seleccionado, ocasionando una muestra sesgada.

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Muestreo sistemático - ¿Qué es?, ventajas, desventajas y ejemplo

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Todo acerca de lo que es el muestreo sistemático probabilístico, su definición, gráfico, ventajas y desventajas y ejemplo de estas.

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La Encuesta de Micronegocios (Emicron)  tiene el objetivo general de proporcionar información estadística sobre la estructura y evolución de las principales variables económicas de los micronegocios con hasta nueve (9) personas ocupadas y que desarrollan actividades de agricultura, ganadería, silvicultura y pesca, minería, industria manufacturera, comercio, construcción, transporte y demás servicios. Asimismo, provee estadísticas e indicadores que permiten conocer las formas de operación de las unidades económicas de pequeña escala: su actividad económica, emprendimiento, sitio o ubicación, características del personal ocupado, uso de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC), inclusión financiera, costos, gastos y activos, ventas o ingresos y capital social.

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Las siguientes son las operaciones estadísticas a través de las cuales se obtienen indicadores de mercado laboral en Colombia que permiten conocer entre otros aspectos: la tasa de ocupación, la tasa de desocupación, la rama de actividad en que se desempeñan los colombianos y su remuneración, así como, el comportamiento del mercado laboral para jóvenes, mujeres y otros grupos poblacionales específicos.

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Entidad responsable de la planeación, levantamiento, procesamiento, análisis y difusión de las estadísticas oficiales de Colombia.

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El tipo de muestreo que se emplea dentro de esta estadística, es el muestreo simple el cual logra definir la poblacion como las micro empresas y especificar cada una de ellas, determina el tamaño, se le asignan identificadores,etc.

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En 2022, la Encuesta de Micronegocios estimó 5.177.497 micronegocios en 24 departamentos del país y Bogotá D.C. Los departamentos que tuvieron una mayor participación en la cantidad de micronegocios fueron: Antioquia (12,6%); Bogotá D.C. (9,0%); Valle del Cauca (8,8%); Nariño (8,1%);y Atlántico (7,4%). Por su parte, los departamentos con menos participación en la cantidad de micronegocios fueron: San Andrés (0,0%); Chocó (0,7%); Quindío (0,7%); Caquetá (0,9%) y Risaralda (1,4%) (Cuadro A1.10_25D – Anexo 24 departamentos y Bogotá D.C. 2022).

Desde la óptica de la situación en el empleo, los micronegocios de patrones(as) o empleadores(as)representaron el 10,8% del total estimado para los 24 departamentos y Bogotá D.C., mientras que los micronegocios de trabajadores(as) por cuenta propia representaron el 89,2% del total (Cuadro A1.10_25D – Anexo 24 departamentos y Bogotá D.C. 2022).