# data[].attributes.body
David Santiago Vanegas León

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
¿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.

Recuerda que también contamos con el servicio QuestionPro Audience , especializado en brindar muestras de investigación online a la medida de tus necesidades.

# data[].attributes.attachment_link.description
Aprende paso a paso cómo hacer un muestreo estratificado y los tipos que existen. Conoce sus ventajas y métodos en que puede ser utilizado.

# data[].attributes.body
https://www.questionpro.com/blog/es/como-realizar-un-muestreo-aleatorio-simple/#:~:text=%C2%BFQu%C3%A9%20es%20el%20muestreo%20aleatorio,en%20cualquier%20etapa%20del%20proceso.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Trabajar con un gran tamaño de muestra no es una tarea fácil, y a veces, puede llegar a ser un desafío encontrar un marco que sea realista y que cumpla con nuestras necesidades. Hoy vamos a conocer cómo realizar un muestreo aleatorio simple para que puedas decidir si este método te es de utilidad en tu próxima investigación.

¿Qué es el muestreo aleatorio simple?

El muestreo aleatorio simple es un subconjunto de una muestra elegida de una población más grande. Cada individuo se elige al azar y por pura casualidad. En este tipo de muestreo cada individuo tiene la misma probabilidad de ser elegido en cualquier etapa del proceso.

Cabe mencionar que es diferente al muestreo sistemático . Una muestra aleatoria simple es una técnica de muestreo justa.

El muestreo aleatorio simple es un tipo de método de muestreo muy básico y puede ser fácilmente un componente de un método de muestreo más complejo. El principal atributo de este método de muestreo es que cada muestra tiene la misma posibilidad de ser elegida.

El tamaño de la muestra en este método de muestreo idealmente debe ser de más de unos cientos de individuos para que se pueda aplicar de manera apropiada. A veces se argumenta que este método es teóricamente simple de entender pero difícil de implementar en la práctica.

¿Quieres saber cómo realizar un muestreo aleatorio simple? ¡Sigue estos pasos!

1.- Prepara una lista de todos los miembros de la población, posterior a esto marca a cada miembro con un número específico.

2.- De esta población, las muestras aleatorias se eligen de dos maneras: tablas de números aleatorios y con un softwares de generador de números aleatorios. Se recomienda (y comúnmente es lo que prefieren los investigadores) un software generador de números aleatorios, ya que los números de muestra se generan sin interferencia humana.

¿Quieres saber cómo realizar un muestreo aleatorio sin sesgo? Hay dos enfoques o métodos que se encargan de minimizar este punto:

El método de la lotería es uno de los métodos más antiguos y es definitivamente un ejemplo claro del mecanismo del muestreo aleatorio simple. En este método, cada miembro de la población debe estar numerado de manera sistemática y posterior a esto se escribe cada número en una hoja de papel por separado. Esos pedazos de papel se mezclan y se ponen en una caja y de esta de forma los números se extraen de manera aleatoria.

Uso de números aleatorios

El método de uso de números aleatorios es un método alternativo que también implica la numeración de la población. En este método, se utiliza una tabla similar a la de la siguiente imagen para aplicar la técnica:

Fórmula de muestreo aleatorio simple

Ejemplo; considera que tienes un hospital que cuenta con un personal de 1000 miembros y necesitan asignar a 100 personas al turno de la noche. Todos los nombres se ponen en unos papeles y posteriormente se mezclan en una caja o cubo para ser seleccionados al azar. Todas las personas participantes tienen la misma posibilidad de ser seleccionadas, y dado que conocemos el tamaño de la población (N) y el tamaño de la muestra (n), el cálculo es el siguiente:
P=1- N-1/N.N-2/N-1....N-n/N-(n-1)
Eliminando=1-N-n/N
=n/N
=100/1000
=10%
Ejemplo de muestreo aleatorio simple

Una organización tiene 500 empleados. Y lo que queremos obtener es una lista de 100 de estos individuos.

Paso 1: Haz una lista de todos los empleados que trabajan para la organización (Como se mencionó anteriormente, hay 500 empleados en la organización, es por eso que la lista debe contener 500 nombres).

Paso 2: Asignar un número secuencial a cada uno de los 500 empleados (1, 2, 3 ... n). Este es tu marco de muestreo (la lista de la cual extraerán tu muestra aleatoria simple).

Paso 3: Define cuál será el tamaño de tu muestra (en este caso es 100).

Paso 4: Utiliza un generador de números aleatorios para seleccionar la muestra, utilizando tu marco de muestreo (tamaño de la población) del paso dos y el tamaño de tu muestra, del paso 3. Por ejemplo, si tu tamaño de muestra es 100 y tu población es de 500, lo que debes hacer es generar 100 números entre 1 y 500.

Quizá te interese leer: Tipos de errores que afectan a los resultados de la investigación

Muestreo aleatorio simple para una investigación

Ahora que ya conoces cómo realizar un muestreo aleatorio simple, es momento de llevarlo a cabo. Hoy en día, los proyectos de investigación de mercado son mucho más grandes y, a veces, se trata de investigar un número indefinido de elementos.

Si como investigador deseas ahorrar tiempo y dinero, el muestreo aleatorio simple es uno de los mejores métodos de muestreo probabilísticos que puedes utilizar. Este método es, sin duda, el más conveniente y práctico.

El uso de un censo o una muestra depende de varios factores, como el tipo de censo, el grado de homogeneidad / heterogeneidad, los costos, el tiempo, la factibilidad de estudiar, el grado de precisión que se necesita, etc.

Ventajas del muestreo aleatorio simple

1.- Este es un método de muestreo justo, y si se aplica adecuadamente, ayuda a reducir cualquier sesgo involucrado con el muestreo en comparación con cualquier otro de los métodos de muestreo.

2.- Debido a que involucra un marco de muestra grande, generalmente es fácil seleccionar un tamaño de muestra más pequeño de una población más grande.

3.- La persona que realiza la investigación no necesita tener conocimiento previo de los datos que se recopilaran. Uno puede simplemente hacer una pregunta para reunir la información necesaria. La realidad es que en este caso no se necesita ser un experto en el tema.

4.- Este método de muestreo es un método básico de recopilación de datos. No se requieren conocimientos técnicos.

5.- Dado que el tamaño de la población es grande en este tipo de método de muestreo, no existe ninguna restricción en el tamaño de la muestra. De una población más grande se puede obtener con facilidad una muestra más pequeña.

Los datos recolectados a través de este método de muestreo suelen ser buenos.

Te recomiendo también leer: Cómo calcular el tamaño de la muestra para una encuesta .

Desventajas del muestreo aleatorio simple

1.- Es un método de muestreo que puede llegar a ser más costoso que otros, ya que requiere una lista completa de todos los encuestados potenciales.

2.- Este método de muestreo no es adecuado para estudios que involucran entrevistas cara a cara, ya que cubren grandes áreas geográficas que tienen limitaciones de costo y tiempo.

3.- Un tamaño de muestra que es demasiado grande puede llegar a ser problemático, ya que cada miembro de la población tiene las mismas posibilidades de selección. Una población más grande significa un marco de muestra más grande y muchas veces puede llegar a ser difícil manejar a una población.

4.- La calidad de los datos depende del investigador y su perspectiva. Si el investigador tiene experiencia, existen posibilidades de que la calidad de los datos recopilados sean de una calidad superior. Pero si el investigador no tiene experiencia, los datos recopilados pueden no estar a la altura de las necesidades.

Después de aprender cómo realizar un muestreo aleatorio simple, ¿es este el método que realmente necesitas?

# data[].attributes.attachment_link.title
¿Sabes cómo realizar un muestreo aleatorio simple de manera sencilla?

# data[].attributes.attachment_link.description
Aprende cómo realizar un muestreo aleatorio simple siguiendo estos sencillos pasos. Encuentra algunos ejemplos de este tipo de muestreo.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
El muestreo por conglomerados nos ayuda cuando es imposible o poco práctico crear un marco de muestreo de una población objetivo debido a que está muy dispersa geográficamente y el costo de la recopilación de datos es relativamente alto.

El muestreo por conglomerados, también conocido como muestreo por racimos, es un procedimiento de muestreo probabilístico en que los elementos de la población son seleccionados al azar en forma natural por agrupaciones (clusters). Los elementos del muestreo se seleccionan de la población de manera individual, uno a la vez.

Las unidades de muestreo o grupos pueden ser espaciados, tal como ocurre naturalmente en las unidades geográficas o físicas (por ejemplo: estados, delegaciones o distritos); en base a una organización como escuelas, grado escolar; o servicio telefónico tales como códigos de área o el cambio de las claves lada de los números de teléfono.

La heterogeneidad del grupo es fundamental para un buen diseño del muestreo por conglomerados. Por otra parte, los elementos dentro de cada grupo debe ser tan heterogéneos como la población objetivo

Pasos para seleccionar un muestreo por conglomerados

Definir la población objetivo.

Identificar un marco de muestreo existente o desarrollar un nuevo marco de muestreo de grupos de la población objetivo.

Evaluar el marco de muestreo para la falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple cobertura, y la agrupación, y hacer los ajustes cuando sea necesario. Idealmente, los grupos serían tan heterogéneos como la población, mutuamente excluyentes, y colectivamente exhaustivos. La duplicación de elementos de la muestra puede aparecer si elementos de la población pertenecen a más de un grupo. La omisión dará lugar a un sesgo de cobertura.

Determinar el número de grupos que se seleccione. Esto se puede hacer dividiendo el tamaño de la muestra por el número promedio estimado de elementos de la población en cada grupo. En la medida en que la homogeneidad y la heterogeneidad de los grupos sean diferentes a la de la población, el número del grupo aumenta e incrementa la precisión. Por otra parte, si las diferencias aumentan, la precisión disminuye.

Seleccionar al azar el número previsto de las agrupaciones.

Subtipos del muestreo por conglomerados

Dos grandes dimensiones se utilizan para clasificar los diferentes tipos de muestreo por conglomerados. Una se basa en el número de etapas en el diseño de la muestra, y el otro en la representación proporcional de los grupos en la muestra total.

Subtipo 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.

Si hay cinco refugios en una ciudad, un investigador seleccionará al azar a uno de los refugios y luego incluirá en el estudio a todas las personas sin hogar que residen en el refugio seleccionado. Un investigador de mercado podría optar por utilizar un diseño de muestreo por conglomerado de una sola etapa.

Digamos que un investigador está interesado en la prueba de comercialización de un producto. El investigador puede seleccionar al azar códigos postales; enviar muestras del producto junto con un cuestionario de evaluación a cada dirección dentro del grupo seleccionado.

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.

El muestreo por conglomerados de una etapa se refiere a veces como un submuestreo. En general, a menos que el grupos sea homogéneo, un diseño de muestra de conglomerados en dos etapas es mejor que uno de una sola etapa.

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.

Típicamente, en cada etapa, los grupos se hacen progresivamente más pequeños en tamaño; y en la última etapa se utiliza el elemento de muestreo. Los procedimientos de muestreo (aleatorio simple, estratificado, o el sistemático) pueden ser diferentes en cada etapa.

Te invito a conocer sobre el muestreo polietápico o muestreo multietapas.

Fortalezas y debilidades del muestreo por conglomerados en comparación con el muestreo aleatorio simple

Fortalezas
En comparación con el muestreo aleatorio simple:

Debilidades
En comparación con el muestreo aleatorio simple:

Si los grupos están definidos geográficamente, el muestreo por conglomerados requiere
menos tiempo, dinero y mano de obra.

Una muestra por conglomerados puede no ser la más representativa de la población
como es el caso de una muestra aleatoria simple del mismo tamaño de la muestra.

El muestreo por conglomerados permite muestreos posteriores
debido a que los grupos incluidos en la muestra son elementos agregados.

Las variaciones en las muestras tienden a ser mucho más altas que
en las del muestreo aleatorio simple.

Uno puede estimar características de los grupos
como el de la población.

El muestreo por conglomerados hace aún más complejo
el análisis de datos e interpretación de los resultados.

El muestreo por conglomerados no requiere de un marco
de muestreo de todos los elementos de la población objetivo.

El muestreo produce errores de muestreo más
grandes para muestras de tamaño comparable que otras muestras de probabilidad.

Recuerda que pueden consultar nuestros demás artículos referentes al:

En QuestionPro contamos con diversas herramientas te te ayudarán a realizar tu próxima investigación. Crea una cuenta gratis de nuestro software para encuestas o solicita una demostración para descubrir lo que te ofrecen nuestras distintas licencias avanzadas, productos y servicios especializados.

# data[].attributes.attachment_link.title
Muestreo por conglomerados. ¿Cuándo utilizarlo?

# data[].attributes.attachment_link.description
Descubre las ventajas de utilizar el muestreo por conglomerados. Checa si este tipo de muestreo probabilístico es ideal para tu proyecto.

# data[].attributes.body
1. Sociedad: Encuesta Nacional de Calidad de Vida del DANE, que utiliza un muestreo estratificado para analizar la calidad de vida en diferentes grupos sociales y regiones.

2. Economía: Encuesta Anual Manufacturera, donde se utilizan tanto muestreos estratificados como sistemáticos para estudiar las empresas industriales.

3. Territorio: Censo Agropecuario, donde se emplean conglomerados, seleccionando unidades territoriales para estudiar las actividades agrícolas.

# data[].attributes.body
Etapas:

Los conglomerados son grupos de empresas o unidades dentro del universo de estudio, como municipios o regiones.

Se seleccionan aleatoriamente los conglomerados, y dentro de cada conglomerado, se puede seleccionar a todos los sujetos o una muestra aleatoria, como se hizo en la Cuarta Encuesta EDITS, al incluir universidades públicas y empresas de salud.

No es necesario contar con una lista completa de todos los sujetos del universo, sino solo de los conglomerados.

Ventaja: Reduce los costos y facilita la logística de la recolección de datos. Desventaja: Los resultados pueden ser menos precisos si los conglomerados son heterogéneos entre sí.

# data[].attributes.body
Etapas:

El marco muestral se divide en estratos, como cuando la EDITS segmenta a las empresas por sectores económicos según la Clasificación Industrial Internacional Uniforme (CIIU).

Se selecciona una muestra aleatoria de cada estrato, de forma proporcional al tamaño del mismo, asegurando la representación de cada subgrupo.

Esto permite medir con precisión las diferencias entre sectores económicos o regiones.

Ventaja: Proporciona mayor precisión en la estimación de parámetros para cada subgrupo.

Desventaja: Requiere que los estratos estén bien definidos y accesibles, lo que puede complicar el diseño del estudio.

# data[].attributes.body
1. Etapas:

Se selecciona una lista ordenada de las empresas o sujetos del universo a estudiar.

Los sujetos se seleccionan sistemáticamente, dejando pasar un cierto número antes de elegir el siguiente, siguiendo un intervalo constante.

Se requiere conocer el tamaño del universo en estudio, como en el caso de las encuestas anuales de servicios y comercio del DANE.

Ventaja: Es más sencillo de implementar que el muestreo aleatorio simple, especialmente si el marco muestral es grande.

Desventaja: Si la lista tiene algún tipo de orden natural o patrón, puede cruzar los resultados.

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Entidad autora / Investigadores primarios Nombre agencia Dirección de Metodología y Producción Estadística - DIMPE

# data[].attributes.attachment_link.title
Colombia - Encuesta de Desarrollo e Innovación Tecnológica en los Sectores de Servicios y Comercio - EDITS VIII - 2020-2021

# data[].attributes.attachment_link.description
El DANE tiene como misión primordial producir y divulgar información estadística de interés general y con carácter estratégico para la toma de decisiones de los organismos oficiales a nivel territorial, nacional e internacional, sector privado y sociedad en general. En el desarrollo de esta misión, el DANE ha contribuido a institucionalizar la caracterización estadística del cambio técnico y la innovación como un fenómeno de alta importancia en el desempeño de la economía nacional. En Colombia, la política económica en general, y la política de competitividad en particular, reconocen actualmente que la transferencia, la absorción, la adaptación y la generación de conocimientos y soluciones técnicas novedosas por parte de las empresas, son factores que inciden positivamente en la productividad y competitividad de la economía nacional, y en consecuencia en el crecimiento económico de largo plazo. La importancia para el país de contar con información estratégica, en la forma de variables e indicadores para el seguimiento de las actividades de desarrollo tecnológico e innovación en la economía colombiana, ha sido puesta de manifiesto por el Departamento Nacional de Planeación (DNP) en el documento “Bases del Plan Nacional de Desarrollo 2018-2022: pacto por Colombia, pacto por la equidad”, que en su capítulo “Pacto por la Ciencia, la Tecnología y la Innovación: un sistema para construir el conocimiento de la Colombia del futuro” señala que: “La sociedad y la economía del futuro estarán fundamentadas en el conocimiento. Por eso Colombia debe invertir más en Ciencia, Tecnología e Innovación (CTeI) al tiempo que mejora la eficiencia de esta inversión. Además, el país debe enfocar sus esfuerzos en CTeI en solucionar problemas que requieren diseños aplicados de CTeI, fortalecer los programas de investigación de alto nivel y formar los investigadores y las competencias necesarias para la nueva economía del conocimiento”. El enfoque político que el gobierno propuso para esta área del desarrollo, parte del diagnóstico según el cual, el sector productivo colombiano revela una baja capacidad de innovación si se le compara con otros países. Así mismo, menciona la necesidad de fortalecer la capacidad técnica de las empresas no solo para buscar y seleccionar tecnología, sino también para transferirla y absorberla. Por esto, se proponen varias estrategias enfocadas en la promoción de la sostenibilidad y el funcionamiento de las instituciones generadoras de conocimiento junto con los instrumentos y mecanismos para promover la investigación, desarrollo e innovación (I+D+i). En las bases del Plan se afirma que: “Con el fin de contar con un tejido empresarial colombiano conformado por firmas dinámicas y lograr que las empresas diversifiquen su producción, produzcan bienes y servicios de mayor valor agregado y de alta tecnología, y aumenten la complejidad de sus exportaciones, se establecen los siguientes objetivos: (1) fortalecer la institucionalidad y la información empresarial para incrementar la productividad empresarial y la competitividad territorial; (2) mejorar la oferta de bienes públicos para la sofisticación del desarrollo productivo; (3) incrementar los apoyos directos a las empresas para la modernización productiva, que incluiría el fomento de la transferencia y adopción de conocimiento y tecnología; y (4) fortalecer la promoción de la Investigación, Desarrollo e Innovación (I+D+i) empresarial”. Es por esta razón que se realiza la Encuesta de Desarrollo e Innovación Tecnológica (EDITS) aplicada a las empresas del sector servicios y comercio como una operación de tipo censal, que se acota a criterios de inclusión como fuente principal de datos. Los resultados proporcionan la caracterización de la dinámica tecnológica y las actividades de innovación y desarrollo tecnológico en las empresas del sector servicios y comercio colombiano, a través de la identificación de las innovaciones, montos de inversión y personal que participa en las actividades de ciencia, tecnología e innovación, lo que permite la toma de decisiones basadas en datos para la construcción de políticas públicas en esta materia que conduzcan hacia el desarrollo adecuado del país. Este documento metodológico se estructura de la siguiente manera: la primera parte corresponde a este apartado introductorio; en un segundo apartado se establecen los antecedentes de la operación estadística; en la tercera parte se presenta el diseño de la operación estadística. Finalmente se presenta un glosario de términos básicos y el instrumento de recolección de la operación.

# data[].attributes.body
Etapas:

Los elementos que integran la muestra se seleccionan aleatoriamente del marco muestral.

Cada elemento tiene la misma probabilidad de ser seleccionado, tal como en la EDITS, donde se investiga a todas las empresas de servicios y comercio que cumplen con ciertos parámetros de inclusión.

A partir de la muestra seleccionada, se calculan los estadísticos de interés, como la inversión en actividades de innovación o el número de empleados dedicados.

Ventaja: Es fácil de implementar y permite obtener una muestra representativa con probabilidades iguales.

Desventaja: Requiere de un marco muestral completo, lo que no siempre es factible en operaciones censales como en este caso EDITS.