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Resumen

Elaboración de las estadísticas asociadas con el intercambio legal de mercancías de Colombia con otros países y divulgación periódica de las mismas, a diferentes niveles de agregación En tal manera, se busca satisfacer las necesidades y exigencias de las personas, instituciones y organismos nacionales e internacionales, dedicadas a todas aquellas investigaciones relacionadas con el comercio exterior.

Lo anterior implica que la investigación gire alrededor de todo el movimiento legal de mercancías compradas y/o vendidas a otros países y que entran o salen a través de las diferentes aduanas En tal forma, se conocen las características de la información primaria registrada por importadores y exportadores en manifiestos de importación y formularios únicos de exportación, respectivamente.

Tipo de datos

Operación estadística basada en registros administrativos (adm)

Unidad de Análisis

La información primaria contenida en la séptima copia del manifiesto de importación y en la segunda copia del formulario único de exportación, es algo así como la materia prima para la elaboración de las estadísticas de comercio exterior

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Colombia - Estadísticas de Exportaciones - EXPO - 1970 A 1990

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Elaboración de las estadísticas asociadas con el intercambio legal de mercancías de Colombia con otros países y divulgación periódica de las mismas, a diferentes niveles de agregación En tal manera, se busca satisfacer las necesidades y exigencias de las personas, instituciones y organismos nacionales e internacionales, dedicadas a todas aquellas investigaciones relacionadas con el comercio exterior. Lo anterior implica que la investigación gire alrededor de todo el movimiento legal de mercancías compradas y/o vendidas a otros países y que entran o salen a través de las diferentes aduanas En tal forma, se conocen las características de la información primaria registrada por importadores y exportadores en manifiestos de importación y formularios únicos de exportación, respectivamente.

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Ortega, C. (2018, abril 25). ¿Sabes cómo realizar un muestreo sistemático? QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/como-realizar-un-muestreo-sistematico/

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Muguira, A. (2017, diciembre 26). Conoce las características del muestreo por conglomerados. QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/caracteristicas-muestreo-por-conglomerados/

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Muguira, A. (2016, septiembre 19). Muestreo aleatorio simple: ¿Qué es y cómo realizarlo? QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-aleatorio-simple/

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Muestreo sistemático. (2019, marzo 14). Enciclopedia Iberoamericana. https://enciclopediaiberoamericana.com/muestreo-sistematico/

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Muestreo estratificado. (2019, marzo 6). Enciclopedia Iberoamericana. https://enciclopediaiberoamericana.com/muestreo-estratificado/

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Estadistiqueando [@Estadistiqueando]. (s/f). Muestreo por conglomerados (teoría). Youtube. Recuperado el 29 de septiembre de 2024, de https://www.youtube.com/watch?v=zAj3WInWxXU

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Suárez, S. M. [@susymayandiasuarez8093]. (s/f). Muestreo sistemático. Youtube. Recuperado el 29 de septiembre de 2024, de https://www.youtube.com/watch?v=JCQ4899FTXE

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fbombab [@fbombab547]. (s/f). 🔍👉 #1 muestreo estratificado ejemplos / muestreo estratificado / muestreo aleatorio estratificado 👍. Youtube. Recuperado el 29 de septiembre de 2024, de https://www.youtube.com/watch?v=9ldbajzFjUI

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Encuesta de opinión pública sobre una elección presidencial:

Estratos: Se pueden dividir los votantes por edad, género, nivel educativo, región geográfica, etc.

Muestra: Se selecciona aleatoriamente un número determinado de personas de cada estrato para garantizar que todas las características demográficas estén representadas.

Objetivo: Obtener resultados más precisos sobre las preferencias de voto de cada segmento de la población.

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El muestreo aleatorio simple es un tipo de muestreo que consiste en seleccionar un subconjunto aleatorio de individuos de la población objetivo para representar a todo el grupo..

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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.

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

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Permite obtener muestras representativas y habilita el uso de la estadística inferencial en el análisis de los datos.

Tiende a producir muestras representativas

Todas las posibles combinaciones de las unidades de la muestra tienen la misma oportunidad de ser seleccionadas.

Suele ser más sencillo de utilizar que otros procedimientos del muestreo probabilístico, y también, de comunicar a otros.

Los procedimientos estadísticos necesarios para analizar datos y calcular errores, son más simples que los requeridos por otros tipos de muestreos probabilísticos.

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El muestreo sistemático es un tipo de muestreo probabilístico que se basa en enlistar a toda una población, elegir de forma aleatoria al primer individuo para la muestra y luego, a partir de un intervalo definido por el investigador, seleccionar al resto de los individuos que conformarán la muestra.

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Los sujetos a estudiar son seleccionados de manera consecutiva hasta que se completa el tamaño de la muestra.

Los sujetos que conformarán la muestra son seleccionados sistemáticamente, dejando pasar un cierto número antes de estudiar el siguiente.

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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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El muestreo estratificado es un tipo de muestreo probabilístico que consiste en dividir toda la población, sobre la cual se realizará una investigación, en diferentes estratos o subgrupos.

Generalmente, estos estratos se conforman por individuos que comparten características similares.

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Definición de la población: Se delimita claramente la población que se desea estudiar.

Identificación de los estratos: Se identifican las características relevantes para dividir a la población en subgrupos homogéneos (estratos).

Determinación del tamaño de la muestra: Se calcula el tamaño total de la muestra y se asigna una parte a cada estrato, ya sea de forma proporcional o desproporcional.

Selección de la muestra dentro de cada estrato: Se selecciona aleatoriamente una muestra de cada estrato utilizando un método como el muestreo aleatorio simple.

Recolección de datos: Se recolectan los datos de la muestra seleccionada.

Análisis de los datos: Se analizan los datos de cada estrato y se combinan para obtener estimaciones de la población total.

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Muestreo Estratificado Proporcional:

Definición: En este tipo de muestreo, el tamaño de la muestra de cada estrato es proporcional al tamaño del estrato en la población total.

Ejemplo: Si el 30% de la población total pertenece a un determinado estrato, entonces el 30% de la muestra total también se seleccionará de ese estrato.

Ventajas: Garantiza una representación precisa de cada estrato en la muestra.

Desventajas: Puede ser menos eficiente si hay grandes diferencias en las varianzas entre los estratos.

Muestreo Estratificado Desproporcional:

Definición: En este tipo de muestreo, el tamaño de la muestra de cada estrato no es necesariamente proporcional a su tamaño en la población. Se pueden seleccionar muestras más grandes de estratos pequeños para obtener estimaciones más precisas o muestras más pequeñas de estratos grandes para reducir costos.

Ejemplo: Se puede seleccionar una muestra más grande de un estrato minoritario para poder realizar análisis más detallados sobre ese grupo.

Ventajas: Permite asignar más recursos a los estratos de interés y obtener estimaciones más precisas para ciertos subgrupos.

Desventajas: Requiere el uso de factores de ponderación para calcular las estimaciones de la población total.

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Mayor precisión: Como se mencionó, al reducir la variabilidad dentro de cada estrato, se obtienen estimaciones más precisas.

Flexibilidad: Permite adaptar el diseño del muestreo a las características específicas de la población.

Representación de subgrupos: Garantiza que todos los subgrupos estén representados en la muestra.

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Mayor complejidad: Requiere una planificación más cuidadosa y detallada que otros métodos de muestreo.

Información previa: Es necesario contar con información previa sobre la población para definir los estratos.

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Definición: El muestreo estratificado es un tipo de muestreo probabilístico que consiste en dividir toda la población, sobre la cual se realizará una investigación, en diferentes estratos o subgrupos.

Generalmente, estos estratos se conforman por individuos que comparten características similares.

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No se requiere de una lista de todos los sujetos del 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 mediante sorteo de los conglomerados.

Se requiere una lista de conglomerados.

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En cada estrato se selecciona una muestra aleatoria simple de municipios. Dentro de cada municipio seleccionado se eligen conglomerados por muestreo.

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Estadistiqueando [@Estadistiqueando]. (s/f). Muestreo por conglomerados (teoría). Youtube. Recuperado el 29 de septiembre de 2024, de https://www.youtube.com/watch?v=zAj3WInWxXU

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(S/f-b). Recuperado el 29 de septiembre de 2024, de http://file:///D:/Downloads/Metodologia_%20estadistica.pdf

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Nos permite un muestreo dividiendo la población en diferentes conjuntos con sus respectivos subconjuntos seleccionados de forma minuciosa y compartiendo características.

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Se requiere conocer el marco de muestreo de elementos de la población objetivo y puede que no exista uno apropiado para la población en cuestión.

No se aprovecha del conocimiento que el investigador podría tener de la población.

El muestreo aleatorio simple tiende a presentar errores de muestreo más grandes y menor precisión.

Puede ocurrir que los encuestados estén muy dispersos, y los costos de la recolección pueden incrementarse frente a otros posibles diseños.

Si algunos subgrupos de la población presentan intereses particulares, no pueden ser incluidos con un número representativo en la muestra.

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basado en el número de etapas: A menudo, el muestreo por conglomerados se lleva a cabo en más de una «etapa». Una etapa es un paso dentro del proceso de muestreo en el que se toma una muestra. Considerando el número de etapas en el diseño, hay tres subtipos principales de este muestreo: de una sola etapa, de dos etapas, y el muestreo de etapas múltiples.

Muestreo por conglomerados de una etapa: El muestreo se hace una sola vez. Un ejemplo sería, digamos que estamos interesados en el estudio de personas sin hogar que viven en refugios.

Muestreo por conglomerados en dos etapas: El diseño incluye todos los pasos del diseño de un muestreo por conglomerados, con una excepción del último paso. En lugar de incluir todos los elementos de los grupos seleccionados de la muestra, una muestra aleatoria (ya sea una muestra aleatoria simple, muestra estratificada o muestra sistemática) se toman los elementos de cada grupo seleccionado.

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

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Estos son algunos de los beneficios de seleccionar un muestro por conglomerados, también conocido como muestreo por racimos:

Es el diseño probabilístico más rentable y eficiente en términos de tiempo para grandes áreas geográficas.

Este método es fácil de usar desde un punto de vista práctico.

Se pueden utilizar muestras más grandes debido al nivel de accesibilidad de los miembros del grupo de la muestra.

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Se necesita conocer información del grupo.

Normalmente tiene un índice de error de muestreo más alto que otras técnicas.

El muestreo por conglomerados puede no reflejar la diversidad en el marco muestral.