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Duban Felipe Guarin Rivera

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El muestreo aleatorio sistemático es un método que se utiliza para seleccionar una muestra de una población de manera ordenada y sistemática

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Gris Azul y Negro Digitalismo Juego de Pequeño Debate Grupal Presentación Divertida

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N en la formula corresponde a lo siguiente

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Gris Azul y Negro Digitalismo Juego de Pequeño Debate Grupal Presentación Divertida (1)

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n en la formula corresponde a lo siguiente

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Gris Azul y Negro Digitalismo Juego de Pequeño Debate Grupal Presentación Divertida (2)

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Definir la población: Identifica claramente cuál es la población de interés de la que deseas obtener la muestra.

Determinar el tamaño de la muestra: Decide cuántos elementos deseas incluir en tu muestra. Esto dependerá de varios factores, como el tamaño de la población, el nivel de confianza y el margen de error que desees alcanzar.

Calcular el intervalo de muestreo (k): Este intervalo se determina dividiendo el tamaño de la población (N) entre el tamaño de la muestra (n). La fórmula es:

k= N/n

El valor de k te dirá cada cuántos elementos debes seleccionar.

Seleccionar un punto de inicio aleatorio: Escoge un número aleatorio entre 1 y K Este será el primer elemento de tu muestra.

Seleccionar los elementos de la muestra: A partir del punto de inicio, selecciona cada k-ésimo elemento de la población. Si el primer elemento seleccionado es el número P

Recopilar los datos: Una vez que hayas seleccionado tu muestra, procede a recopilar la información o datos necesarios de los elementos seleccionados.

Analizar los datos: Después de recoger los datos, puedes proceder a realizar el análisis correspondiente según tus objetivos de investigación.

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Gris Azul y Negro Digitalismo Juego de Pequeño Debate Grupal Presentación Divertida (5)

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En este video podemos encontrar una explicación completa sobre como realizar este tipo de muestreo

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Tipo de muestreos. Muestreo aleatorio sistemático

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El Muestreo Aleatorio Simple es un método de selección de muestras en el que cada individuo del universo tiene la misma probabilidad de ser elegido. Este enfoque asegura que la muestra sea representativa del total, lo que permite hacer inferencias válidas sobre la población.

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

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

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

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

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Simplicidad y facilidad de implementación: El Muestreo Aleatorio Simple es fácil de entender y aplicar, ya que no requiere una estructura compleja ni un diseño elaborado. Esto lo hace ideal para investigaciones donde el tiempo y los recursos son limitados.

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Requiere un marco muestral completo: A diferencia de otros métodos, como el muestreo por conglomerados, que pueden trabajar con un marco muestral menos exhaustivo, el Muestreo Aleatorio Simple necesita una lista completa de todos los miembros de la población. Esto puede ser un desafío si la población es grande o difícil de acceder.

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En este video podemos encontrar una explicación completa sobre como realizar este tipo de muestreo

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Casal, J., & Mateu, E. (2003). Tipos de muestreo. Rev. Epidem. Med. Prev, 1(1), 3-7.

Urbano, J. A., Fernández, D. B., Luis, M. I. I. G. G. N. M. I., & Santamaría, E. G. (2016, November). Modelación de escenarios mediante programación lineal y muestreo aleatorio simple. In Congreso Interdisciplinario de Ingenierías (p. 73).

Villagrán Pinteño, M., Jiménez Pino, A., Soria Iglesias, F. J., & Ocete Rubio, M. E. (2002). Muestreo aleatorio simple y muestreo sistemático de las poblaciones de Curculio elephas (Gyllenhal)(Col: curculionidae) y Cydia fagiglandana (Zeller)(Lep: tortricidae) en encinas. Boletín de sanidad vegetal. Plagas, 28 (1), 59-66.

Otzen, T., & Manterola, C. (2017). Técnicas de Muestreo sobre una Población a Estudio. International journal of morphology, 35(1), 227-232.

Villagrán Pinteño, M., Jiménez Pino, A., Soria Iglesias, F. J., & Ocete Rubio, M. E. (2002). Muestreo aleatorio simple y muestreo sistemático de las poblaciones de Curculio elephas (Gyllenhal)(Col: curculionidae) y Cydia fagiglandana (Zeller)(Lep: tortricidae) en encinas. Boletín de sanidad vegetal. Plagas, 28 (1), 59-66.

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El muestreo aleatorio estratificado es una técnica de muestreo en la que la población se divide en estratos o subgrupos homogéneos en función de ciertas características (como edad, género, nivel socioeconómico, etc.), y luego se seleccionan muestras aleatorias de cada uno de esos estratos. Este método se utiliza cuando se quiere garantizar que todos los subgrupos estén representados adecuadamente en la muestra.

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Simplicidad: Fácil de implementar y entender, con un proceso claro de selección.

Representatividad: Puede proporcionar muestras representativas si la población está ordenada aleatoriamente.

Eficiencia: Requiere menos tiempo y recursos, especialmente en poblaciones grandes.

Menor riesgo de sesgo: La selección de un punto de partida aleatorio ayuda a evitar sesgos en la muestra.

Distribución uniforme: Facilita una distribución equitativa de las muestras a lo largo de la población.

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Patrones en la población: Si la población tiene un patrón o ciclo, puede resultar en una muestra sesgada, ya que algunos elementos pueden ser seleccionados con más frecuencia que otros.

Requiere una lista ordenada: Necesita una lista completa y ordenada de la población, lo que puede no estar disponible en todos los casos.

Menor aleatoriedad: Aunque se elige un punto de partida aleatorio, el método sistemático puede introducir un sesgo si el intervalo coincide con un patrón en los datos.

Dificultad con poblaciones dinámicas: En poblaciones que cambian con frecuencia, como en estudios longitudinales, mantener una lista actualizada puede ser complicado.

Limitación en la variabilidad: Puede no capturar adecuadamente la variabilidad si la población tiene subgrupos que no están bien representados en el intervalo de selección.

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Salvadó, I. E. (2016). Tipos de muestreo. Investigación científica [presentación de diapositivas]. Recuperado de: http://www. bvs. hn/Honduras/Embarazo/Tipos. de. Muestreo.

Hernández-Ávila, C. E., & Escobar, N. A. C. (2019). Introducción a los tipos de muestreo. Alerta, Revista científica del Instituto Nacional de Salud, 2(1), 75-79.

Otzen, T., & Manterola, C. (2017). Técnicas de Muestreo sobre una Población a Estudio. International journal of morphology, 35(1), 227-232.

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1. Sociedad: En la Encuesta de Carga Financiera y Educación Financiera de los Hogares - IEFIC-2010 - 2016, se utilizó Muestreo probabilístico, estratificado, bietápico, de conglomerados.

El cuestionario de la IEFIC maneja tres grandes bloques: Vivienda, datos financieros de los hogares e historial financiero de las personas, El tamaño de la muestra es

Aproximadamente 9.000 hogares al año.

Entre las variables principales que podamos destacar se encuentran: si tienen vivienda, crédito hipotecario, si compraron con ayuda de algún subsidio, con qué tipo de institución tomo el crédito hipotecario, si conocía las condiciones del crédito hipotecario, Máquina lavadora de ropa, Nevera o refrigerador, Estufa eléctrica o de gas, Horno eléctrico o de gas, Horno microondas, Televisor, DVD, Equipo de sonido.

Enlace documento consultado: https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/470/study-description#metadata-sampling

2. Economía: En la Encuesta de Micronegocios - 2022, Se utilizo Muestreo probabilístico, estratificado, de conglomerados y multietápico.

El alcance de la Encuesta de Micronegocios son los propietarios(as) de micronegocios (trabajadores(as) por cuenta propia o empleadores(as)) con 9 o menos personas ocupadas dedicados a la agricultura, ganadería, silvicultura y pesca; explotación de minas y canteras; industrias manufactureras; construcción; comercio al por mayor y al por menor; reparación de vehículos automotores y motocicletas; transporte y almacenamiento; alojamiento y servicios de comida; actividades inmobiliarias y demás servicios.

Actualmente, la Encuesta de Micronegocios se recolecta en 24 ciudades y sus áreas metropolitanas, y en las cabeceras municipales, centros poblados y rural disperso de 455 municipios del país. Sin embargo, la encuesta no se aplica en los municipios de los departamentos de Arauca, Casanare, Vichada, Guainía, Guaviare, Vaupés, Putumayo y Amazonas.

Enlace documento consultado: https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/796#metadata-scope

3. Territorio: En la Encuesta Nacional Agropecuaria - ENA - 2015,

El diseño muestral de la ENA es probabilístico, estratificado, de conglomerados,cuyo objetivo es estimar el área, la producción y el rendimiento, para una canasta con los principales cultivos del país, así como el inventario de ganado vacuno y otras especies pecuarias. Enlace documento consultado:

https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/673#metadata-identification

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Entidad autora / Investigadores primarios Nombre agencia Dirección de Metodología y Producción Estadística - DIMPE

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Colombia - Encuesta de Carga Financiera y Educación Financiera de los Hogares - IEFIC-2010 - 2016

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El DANE cumpliendo con su misión institucional de definir y producir la información estadística estratégica para los niveles nacional, sectorial y territorial y con el propósito de apoyar la planeación y la toma de decisiones por parte de las entidades, presenta los datos recolectados para la Encuesta de Carga Financiera y Educación de Hogares (IEFIC), que tiene como objetivo proporcionar información consolidada de manera anual sobre las variables principales monetarias y financieras relacionadas con la carga financiera de los hogares y la educación financiera de los integrantes de dichos hogares mayores de edad que disponen de servicios financieros. La información generada por esta operación estadística satisface una parte de las necesidades de información que tiene el país sobre esta temática y brinda a las autoridades nacionales información que facilita la toma de decisiones para la generación de política pública sobre educación financiera y sobre la regulación sectorial. La Encuesta de Información Financiera y educación de hogares (IEFIC) surge a partir de la pregunta 15 de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) donde con esta pregunta filtro se selecciona la muestra, a partir de los servicios financieros que tienen o utilizan en el hogar y va dirigida para personas mayores de 18 años. En consecuencia, la Dirección de Metodología y Producción Estadística (DIMPE), en concordancia con la misión institucional y las normas del Sistema de Gestión de Calidad, proporciona, con el presente documento, una descripción detallada de los procesos que se aplican en la IEFIC. El análisis de endeudamiento de los hogares ha adquirido mayor relevancia en años recientes a raíz de la mayor exposición de los establecimientos de crédito a este sector, la cual se encuentra en niveles históricamente altos; en diciembre de 2013 el 34,1% de la cartera de estas entidades fue destinado a los hogares. Como respuesta a la necesidad de contar con mejor información, desde 2010 el Banco de la República ha venido implementado la Encuesta de educación y carga financiera (Iefic), que contiene información detallada acerca de los pagos financieros que realizan los hogares, así como de su comportamiento por modalidad de crédito. Esta encuesta surge por la necesidad de tener unos datos confiables y seguros, para identificar variables financieras, de consumo y que hacen las personas normalmente para cubrir los déficit financieros, a quien recurren y si conocen las condiciones de negociación al momento de tomar un crédito, cuánto pagan a capital, interés, valor de la cuota y valor total de la deuda, se busca realizar un diagnóstico de los hogares que cuentan en la actualidad con crédito de vivienda, distinguiendo entre quienes lo han utilizado para financiar su vivienda principal, y quienes han adquirido vivienda secundaria y si los créditos que hace los utiliza para compras diferentes a las que se tenían royectadas, también las personas y entidades con las cuales realizaron estos créditos.

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Pasos del Muestreo Aleatorio Estratificado:

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Pasos del Muestreo Aleatorio Estratificado:

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1.Definir la población objetivo

Identifica claramente la población total de la que se desea extraer la muestra. La población debe estar bien delimitada, y todos los individuos de la misma deben tener características medibles y observables.

2. Determinar los criterios para estratificar

Divide la población en estratos o subgrupos homogéneos en función de una o más variables que sean relevantes para el estudio (por ejemplo, edad, género, nivel educativo, etc.). Los estratos deben ser mutuamente excluyentes, es decir, cada individuo debe pertenecer a un solo estrato.

3. Determinar el tamaño de la muestra total

Decide cuántos individuos vas a incluir en la muestra total. El tamaño de la muestra se puede determinar en función de la precisión que deseas para las estimaciones, el presupuesto, o el nivel de confianza y el margen de error aceptable.

4. Asignar el tamaño de la muestra a cada estrato

Distribuye el tamaño de la muestra total entre los diferentes estratos. Existen dos formas principales de hacerlo:

Muestreo proporcional: El tamaño de la muestra en cada estrato es proporcional al tamaño del estrato en la población.

Muestreo no proporcional: El tamaño de la muestra en cada estrato no necesariamente depende del tamaño del estrato, sino de la importancia o relevancia de cada uno.

5. Realizar la selección aleatoria dentro de cada estrato

Dentro de cada estrato, selecciona aleatoriamente a los individuos que formarán parte de la muestra. La selección aleatoria asegura que todos los individuos dentro de un estrato tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.

6. Combinar los estratos para formar la muestra final

Una vez seleccionadas las muestras de cada estrato, combínalas para formar la muestra total. Esta muestra final será representativa de toda la población, ya que incluye individuos de cada estrato de manera adecuada.

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Mayor precisión: Mejora la precisión al dividir la población en subgrupos homogéneos y seleccionar muestras de cada uno.

Representación de subgrupos: Asegura que todos los subgrupos importantes estén bien representados.

Reducción del sesgo: Minimiza el sesgo al garantizar que cada estrato participe en la muestra final.

Análisis detallado: Permite un análisis más profundo de cada subgrupo.

Eficiencia: Ofrece precisión con tamaños de muestra más pequeños.

Comparación clara: Facilita la comparación entre subgrupos representados equitativamente.

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Complejidad en la implementación: Dividir la población en estratos y luego seleccionar una muestra aleatoria de cada uno puede ser más complicado que aplicar un muestreo aleatorio simple. Se requiere un conocimiento profundo de la población para definir los estratos adecuadamente.

Costos y tiempo: Este tipo de muestreo puede ser más costoso y consumir más tiempo, ya que es necesario identificar los estratos correctos y llevar a cabo el proceso de muestreo en cada uno de ellos por separado.

Información previa necesaria: Para implementar el muestreo estratificado de manera efectiva, es necesario contar con información detallada sobre la población antes del muestreo. Si no se dispone de esta información, el proceso puede volverse ineficiente o poco representativo.

Posible sesgo en la selección de estratos: Si los estratos no se definen correctamente o de manera adecuada, los resultados pueden estar sesgados y no reflejar la verdadera diversidad de la población.

Manejo de estratos pequeños: En algunos casos, algunos estratos pueden ser muy pequeños, lo que podría dificultar la obtención de una muestra significativa dentro de esos grupos.

Dificultad en la interpretación: La estratificación puede complicar el análisis de los resultados, ya que los datos de cada estrato deben analizarse individualmente antes de combinarse para obtener una visión general de la población.

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Mayor precisión y representatividad: Este método mejora la precisión al dividir la población en subgrupos homogéneos, asegurando que cada uno esté representado adecuadamente en la muestra. Esto minimiza el sesgo y permite que todos los subgrupos relevantes participen en los resultados.

Requiere una planificación cuidadosa: Para ser efectivo, es esencial definir correctamente los estratos con base en variables clave, lo que implica un profundo conocimiento previo de la población objetivo.

Costos y tiempo: La implementación de este método es más compleja y puede requerir más tiempo y recursos que otros métodos de muestreo, ya que cada estrato debe ser tratado por separado.

Riesgo de sesgo si los estratos no se definen bien: Un mal diseño en la división de los estratos puede introducir sesgos en los resultados y no representar adecuadamente la diversidad de la población.

Dificultad en el manejo de estratos pequeños: Si algunos estratos son muy pequeños, puede resultar complicado obtener muestras significativas dentro de esos grupos, lo que afecta la validez de los resultados.

Complejidad en el análisis de resultados: La estratificación complica el análisis, ya que los datos deben ser interpretados tanto por estratos como en su conjunto, lo que requiere una mayor atención al detalle.

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Casal, J., & Mateu, E. (2003). Tipos de muestreo. Rev. Epidem. Med. Prev, 1(1), 3-7.

Hernández-Ávila, C. E., & Escobar, N. A. C. (2019). Introducción a los tipos de muestreo. Alerta, Revista científica del Instituto Nacional de Salud, 2(1), 75-79.

Otzen, T., & Manterola, C. (2017). Técnicas de Muestreo sobre una Población a Estudio. International journal of morphology, 35(1), 227-232.

Singh, H. P., Yadav, A., & Pal, S. K. (2021). UN ENFOQUE EXPONENCIAL PARA LA ESTIMACIÓN MEDIA DE POBLACIÓN QUE UTILIZA DOS AUXILIARES

VARIABLES EN MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO. Investigación Operacional, 42(4).

Balza, R., & Yurí, M. Propuesta de un modelo de muestreo estratificado doble apoyando en el contraste de los modelos de diseño de experimentos clásicos y de muestreo aleatorio simple y estratificado aleatorio (Doctoral dissertation).

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El Muestreo Aleatorio por Conglomerados es un método probabilístico en el que se divide a la población en grupos o conglomerados conformados por elementos heterogéneos de la población, pero que tienen algo en común.

Este método se utiliza especialmente cuando no se pueden estudiar todos los elementos de la población ya que esta es muy amplia y se encuentra dispersa en un área geográfica muy extensa, por lo que los costos de la investigación serían relativamente elevados y el ejercicio probabilístico bastante impráctico.

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Estudiante 3

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Definición de la Población :

Se determina la población objetivo y se definen los conglomerados que la conforman, por ejemplo regiones geográficas mas pequeñas, escuelas, comunidades, etc.

Selección Aleatoria de Conglomerados:

Se eligen algunos de los conglomerados al azar para ser incluidos en la muestra.

Esta selección puede ser de una sola etapa (muestreo por conglomerados monoetápico) o de varias etapas (muestreo por conglomerados en dos etapas y en fases múltiples).

Recolección de Datos:

Se recopilan datos de todos los elementos dentro de los conglomerados seleccionados mediante herramientas de recolección de datos como encuestas o entrevistas.

Análisis de Datos:

Se realiza el análisis de los datos obtenidos mediante técnicas estadísticas que ajusten al caso, una vez los datos son analizados y interpretados se sacan las conclusiones sobre la población estudiada.

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Costos y tiempo reducido para grandes poblaciones:

Al seleccionar grupos en lugar de individuos cuando la población objetivo es muy extensa, se reduce considerablemente el tiempo y costo asociado con la recolección de datos.

Fácil implementación:

Cuando no se dispone de un marco muestral lo suficientemente detallado, el muestreo aleatorio por conglomerados es más sencillo de llevar a cabo en comparación con otros métodos.

Ideal en grandes poblaciones:

Facilita en gran medida la obtención de una muestra representativa cuando las unidades están distribuidas en múltiples grupos heterogéneos y numerosos.

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Mayor margen de error:

Este método tiende a tener una mayor variabilidad y posibilidad de error comparado con el muestreo simple aleatorio.

Dependencia entre elementos:

Los elementos dentro de un conglomerado pueden estar muy correlacionados entre sí, lo que puede afectar la independencia de las observaciones y la precisión de las estimaciones.

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Muestreo Aleatorio por Conglomerados | Estadística Inferencial

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Quantilope. (s. f.). Cluster sampling: Types, advantages & disadvantages. Quantilope. https://www.quantilope.com/resources/cluster-sampling-types-advantages

Universo Formulas. (s. f.). Muestreo por conglomerados. Universo Formulas. https://www.universoformulas.com/estadistica/inferencia/muestreo-conglomerados/

SurveyMonkey. (s. f.). ¿Qué es el muestreo por conglomerados?. SurveyMonkey.

https://es.surveymonkey.com/mp/que-es-el-muestreo-por-conglomerados/

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El método de muestreo por conglomerados se utiliza cuando la población está agrupada en conglomerados naturales.

Si se supone que los conglomerados son muestra significativa de la variable que se está estudiando, se puede seleccionar algunos conglomerados al azar (todos los conglomerados deben tener las mismas probabilidades de ser seleccionados) y utilizarlos en representación de la población.

Una vez seleccionados los conglomerados, el estudio se simplifica puesto que hay menos individuos en el análisis. El investigador debe elegir si estudiar a todos los sujetos de los conglomerados seleccionados o seleccionar una muestra mediante el método de muestreo aleatorio simple o muestreo sistemático.

Ejemplo: conglomerado geográfico

En la práctica, el conglomerado más utilizado es el geográfico. Si queremos hacer un estudio en un país, podemos dividir el país en conglomerados como las comunidades, provincias, ciudades, etc.

Supongamos que el Ministerio de Sanidad quiere hacer en su país para ver si un tratamiento ayuda a prevenir el cáncer de colon. Si en los datos históricos se observa que la incidencia y comportamiento del cáncer es parecido en todas las comunidades, podríamos dividir el país en comunidades y seleccionar algunas. Mediante el muestreo por conglomerados se reducen notablemente los individuos a estudiar, lo que implica reducir los costes económicos.

Cuando utilizarlo

Se utiliza el muestreo por conglomerados cuando los grupos son muy hetereogéneos y no existen muchas diferencias entre conglomerados. Se utiliza el muestreo estratificado cuando los grupos o estratos son muy homogéneos internamente y diferentes entre ellos.

El inconveniente de este método es que se puede suponer una heterogeneidad que no existe.
Supongamos que se realiza una encuesta de opinión en diferentes comunidades por las reformas en educación realizadas por el gobierno en el último mes. Se podría deducir que no existirá diferencias significativas en la opinión de las diferentes regiones, pero resulta que en las comunidades más ricas pueden tener una opinión muy diferente a las pobres.

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El método de muestreo por conglomerados se utiliza cuando la población está agrupada en conglomerados naturales. Si se supone que los conglomerados son muestra significativa de la variable que se está estudiando, se puede seleccionar algunos conglomerados al azar (todos los conglomerados deben tener las mismas probabilidades de ser seleccionados) y utilizarlos en representación de la población.

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Carlos Alberto Diaz Maestre

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Carlos Santacruz

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Luis David Niño Jimenez