# data[].attributes.body
Fernando Bomba. (2019, Julio). MUESTREO por CONGLOMERADOS & ¿QUÉ ES MUESTREO por CONGLOMERADOS? Sus VENTAJAS y DESVENTAJAS. https://www.youtube.com/watch?v=X5AijAMNyDA&t=1s

American Psychological Association. (2020). Publication manual of the American Psychological Association (7th ed.). Washington, D.C.: Author.

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Problema:

Un investigador desea estudiar los hábitos de lectura de los estudiantes de secundaria en una ciudad. Se pretende determinar el porcentaje de estudiantes que leen libros por placer al menos una vez a la semana.

Solución:

1. Definición de la población:

La población objetivo del estudio son los estudiantes de secundaria de la ciudad. Se estima que la población total es de 10,000 estudiantes.

2. Identificación de conglomerados:

Los conglomerados en este caso son las escuelas secundarias de la ciudad. Se identifican 20 escuelas secundarias en total.

3. Determinación del tamaño de la muestra:

Se establece un tamaño de muestra de 5 escuelas secundarias. Se considera que este número es suficiente para obtener resultados representativos de la población de estudiantes.

4. Selección de conglomerados:

Para seleccionar las 5 escuelas secundarias de la muestra, se utilizará el método de MAC. Se asignará un número a cada escuela secundaria (del 1 al 20) y se seleccionarán 5 números al azar utilizando una calculadora o un software estadístico. Las escuelas secundarias cuyos números coincidan con los seleccionados formarán parte de la muestra.

Desarrollo matemático:

La probabilidad de que cualquier escuela secundaria sea seleccionada para la muestra es:

P (escuela seleccionada) = 5 / 20 = 0.25

Es decir, cada escuela secundaria tiene un 25% de probabilidades de ser elegida para la muestra.

5. Recolección de datos:

Se aplicará una encuesta a todos los estudiantes de las 5 escuelas secundarias seleccionadas. La encuesta incluirá preguntas sobre sus hábitos de lectura, como la frecuencia con la que leen libros por placer, el tipo de libros que leen y el tiempo que dedican a la lectura.

6. Análisis de datos:

Una vez recolectados los datos, se procederá a analizarlos para determinar el porcentaje de estudiantes que leen libros por placer al menos una vez a la semana. Se pueden utilizar diferentes métodos de análisis, como la frecuencia absoluta, la frecuencia relativa o el porcentaje.

7. Inferencia a la población:

Con base en los resultados del análisis de la muestra, se podrá realizar una inferencia sobre los hábitos de lectura de la población total de estudiantes de secundaria de la ciudad. Es importante tener en cuenta que la inferencia se basa en la representatividad de la muestra, por lo que el tamaño y la selección de los conglomerados son aspectos fundamentales para la validez del estudio.

Conclusión:

El MAC es una herramienta útil para la investigación en poblaciones agrupadas en conglomerados. En el ejemplo presentado, se ilustra su aplicación en el estudio de hábitos de lectura en estudiantes, permitiendo al investigador obtener información representativa sobre las preferencias y comportamientos de lectura de la población estudiantil.

Nota:

Es importante destacar que este es un ejemplo simplificado de un estudio de muestreo. En la práctica, la aplicación del MAC puede requerir mayor complejidad en el diseño y la ejecución del estudio, dependiendo de los objetivos específicos, las características de la población objetivo y la disponibilidad de recursos.

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Fernando Bomba. (2019, Julio). MUESTREO ESTRATIFICADO & ¿QUÉ ES MUESTREO ESTRATIFICADO? Sus VENTAJAS y DESVENTAJAS. https://www.youtube.com/watch?v=k9SZH5Z_Zq0&list=PLYqPCyWfFHmZOB8WaqGVP1OvpnzkKULgv&t=16s

American Psychological Association. (2020). Publication manual of the American Psychological Association (7th ed.). Washington, D.C.: Author.

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Problema:

Una biblioteca pública desea conocer los hábitos de lectura de sus usuarios para mejorar su colección de libros y servicios. Se pretende realizar un estudio para determinar los géneros literarios más populares entre los usuarios de diferentes edades.

Solución:

1. Definición de la población:

La población objetivo del estudio son los usuarios de la biblioteca pública. Se estima que la población total es de 1000 usuarios.

2. Estratificación de la población:

La población se dividirá en estratos de acuerdo a la edad de los usuarios, considerando los siguientes grupos:

Estrato 1: Niños de 6 a 12 años

Estrato 2: Adolescentes de 13 a 17 años

Estrato 3: Adultos jóvenes de 18 a 30 años

Estrato 4: Adultos de 31 a 50 años

Estrato 5: Adultos mayores de 51 años

3. Determinación del tamaño de la muestra:

Se establece un tamaño de muestra total de 200 usuarios, distribuidos proporcionalmente entre los estratos de acuerdo a su tamaño relativo en la población.

Estrato Tamaño población Proporción Tamaño muestra

1 200 0.20 40

2 150 0.15 30

3 250 0.25 50

4 300 0.30 60

5 100 0.10 20

4. Selección de la muestra:

Para seleccionar la muestra de cada estrato, se utilizará el método de MAS. Se asignará un número a cada usuario dentro de cada estrato y se seleccionarán aleatoriamente la cantidad de usuarios especificada para cada grupo.

5. Recolección de datos:

Se entrevistará a los 200 usuarios seleccionados para la muestra, preguntándoles por sus hábitos de lectura, incluyendo su género literario favorito. Las respuestas se registrarán en un formulario o base de datos.

6. Análisis de datos:

Una vez recolectados los datos, se procederá a analizarlos para determinar los géneros literarios más populares entre los usuarios de cada grupo de edad. Se pueden utilizar diferentes métodos de análisis, como la frecuencia absoluta, la frecuencia relativa o el porcentaje.

7. Inferencia a la población:

Con base en los resultados del análisis de la muestra estratificada, se podrá realizar una inferencia sobre los hábitos de lectura de la población total de usuarios de la biblioteca. Es importante tener en cuenta que la inferencia se basa en la representatividad de la muestra, por lo que la estratificación y el tamaño de la muestra estratificada son aspectos fundamentales para la validez del estudio.

Conclusión:

El MAS es una herramienta valiosa para la investigación en contextos donde la población es diversa y se requiere obtener resultados precisos para cada sub grupo. En el ejemplo presentado, se ilustra su aplicación en el estudio de hábitos de lectura, permitiendo a la biblioteca pública conocer las preferencias de sus usuarios por géneros literarios y mejorar su oferta de libros y servicios de manera segmentada.

Nota:

Es importante destacar que este es un ejemplo simplificado de un estudio de muestreo aleatorio estratificado. En la práctica, la aplicación del MAS puede requerir mayor complejidad en el diseño y la ejecución del estudio, dependiendo de los objetivos específicos, las características de la población objetivo y las variables de estratificación utilizadas.

# data[].attributes.body
Fernando Bomba. (2019, Julio). MUESTREO SISTEMÁTICO & ¿QUÉ ES MUESTREO SISTEMÁTICO? Sus VENTAJAS y DESVENTAJAS. https://www.youtube.com/watch?v=YvphRpdbXQk&t=113s

American Psychological Association. (2020). Publication manual of the American Psychological Association (7th ed.). Washington, D.C.: Author.

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Problema:

Una fábrica de chocolates desea realizar un control de calidad para verificar el peso de sus barras de chocolate. Se pretende inspeccionar un número determinado de barras para garantizar que cumplen con los estándares de peso establecidos.

Solución:

1. Definición de la población:

La población objetivo del estudio son todas las barras de chocolate producidas en la fábrica durante un turno de producción específico. Se estima que la población total es de 10,000 barras.

2. Determinación del tamaño de la muestra:

Se establece un tamaño de muestra de 200 barras, considerando que este número es suficiente para obtener resultados representativos de la población.

3. Selección de la muestra:

Para seleccionar la muestra de 200 barras, se utilizará el método de MAS. Se asignará un número a cada barra de chocolate (del 1 al 10,000) y se seleccionará un número inicial al azar utilizando una calculadora o un software estadístico. Luego, se seleccionarán cada 50 barras consecutivas a partir del número inicial seleccionado. Las barras de chocolate cuyos números coincidan con los seleccionados formarán parte de la muestra.

Desarrollo matemático:

El intervalo de muestreo se calcula dividiendo el tamaño de la población por el tamaño de la muestra:

Intervalo de muestreo = Población / Muestra = 10,000 barras / 200 barras = 50 barras

Esto significa que se seleccionará una barra de chocolate cada 50 barras consecutivas.

4. Inspección de la muestra:

Se inspeccionará el peso de las 200 barras de chocolate seleccionadas para la muestra. Se registrarán los resultados de la inspección en un formulario o base de datos.

5. Análisis de datos:

Una vez recolectados los datos, se procederá a analizarlos para determinar si el peso de las barras de chocolate cumple con los estándares establecidos. Se pueden calcular medidas estadísticas como la media, la mediana y la desviación estándar del peso de las barras.

6. Inferencia a la población:

Con base en los resultados del análisis de la muestra, se podrá realizar una inferencia sobre el peso de las barras de chocolate de la población total. Es importante tener en cuenta que la inferencia se basa en la representatividad de la muestra, por lo que el tamaño y la selección de la misma son aspectos fundamentales para la validez del estudio.

Conclusión:

El MAS es una herramienta útil para el control de calidad en diversos procesos productivos. En el ejemplo presentado, se ilustra su aplicación en la inspección de barras de chocolate, permitiendo a la fábrica garantizar que sus productos cumplen con los estándares de peso establecidos.

Nota:

Es importante destacar que este es un ejemplo simplificado de un estudio de muestreo sistemático. En la práctica, la aplicación del MAS puede requerir mayor complejidad en el diseño y la ejecución del estudio, dependiendo de las características específicas del proceso productivo y los objetivos del control de calidad.

# data[].attributes.body
Univariado. (2021). Muestro Aleatorio Simple. https://co.video.search.yahoo.com/search/video?fr=mcafee&fr2=p%3As%2Cv%3Av%2Cm%3Asp-qrw-corr-top&ei=UTF-8&p=muestreo+ALEATORIO+SIMPLE&type=E210CO91215G0&norw=1#id=3&vid=5f0badf1617f5b004096b489219d58c6&action=click

American Psychological Association. (2020). Publication manual of the American Psychological Association (7th ed.). Washington, D.C.: Author.

# data[].attributes.body
Problema:

Una heladería desea conocer las preferencias de sus clientes por los diferentes sabores de helado que ofrece. Se pretende realizar un estudio para determinar el sabor más popular entre los clientes habituales.

Solución:

1. Definición de la población:

La población objetivo del estudio son los clientes habituales de la heladería, es decir, aquellos que la visitan con frecuencia. Se estima que la población total es de 500 clientes.

2. Determinación del tamaño de la muestra:

El tamaño de la muestra se establece en 100 clientes, considerando que este número es suficiente para obtener resultados representativos de la población.

3. Selección de la muestra:

Para seleccionar la muestra de 100 clientes, se utilizará el método de MAS. Se asignará un número a cada cliente habitual (del 1 al 500) y se seleccionarán 100 números al azar utilizando una calculadora o un software estadístico. Los clientes cuyos números coincidan con los seleccionados formarán parte de la muestra.

Desarrollo matemático:

La probabilidad de que cualquier cliente sea seleccionado para la muestra es:

P (cliente seleccionado) = 100 / 500 = 0.2

Es decir, cada cliente tiene un 20% de probabilidades de ser elegido para la muestra.

4. Recolección de datos:

Se entrevistará a los 100 clientes seleccionados para la muestra, preguntándoles por su sabor de helado favorito. Las respuestas se registrarán en un formulario o base de datos.

5. Análisis de datos:

Una vez recolectados los datos, se procederá a analizarlos para determinar el sabor de helado más popular entre los clientes de la muestra. Se pueden utilizar diferentes métodos de análisis, como la frecuencia absoluta, la frecuencia relativa o el porcentaje.

6. Inferencia a la población:

Con base en los resultados del análisis de la muestra, se podrá realizar una inferencia sobre las preferencias de la población total de clientes habituales. Es importante tener en cuenta que la inferencia se basa en la representatividad de la muestra, por lo que el tamaño y la selección de la misma son aspectos fundamentales para la validez del estudio.

Conclusión:

El MAS es una herramienta valiosa para la investigación y toma de decisiones en diversos contextos. En el ejemplo presentado, se ilustra su aplicación en el estudio de preferencias de helado, permitiendo a la heladería conocer mejor las preferencias de sus clientes y tomar decisiones estratégicas para mejorar su oferta de productos.

Nota:

Es importante destacar que este es un ejemplo simplificado de un estudio de muestreo. En la práctica, la aplicación del MAS puede requerir mayor complejidad en el diseño y la ejecución del estudio, dependiendo de los objetivos específicos y las características de la población objetivo.

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Desventajas del sistema de muestreo por conglomerados

# data[].attributes.subject
Desventajas del sistema de muestreo por conglomerados

# data[].attributes.body
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.

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

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

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

# data[].attributes.headline
Ventajas del sistema de muestreo por conglomerados

# data[].attributes.subject
Ventajas del sistema de muestreo por conglomerados

# data[].attributes.body
Si los grupos están definidos geográficamente, el muestreo por conglomerados requiere menos tiempo, dinero y mano de obra.

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

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

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

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6. Seleccionar al azar el número previsto de las agrupaciones.

# data[].attributes.subject
6. Seleccionar al azar el número previsto de las agrupaciones.

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5. 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.

# data[].attributes.subject
5. 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.

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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.

# data[].attributes.headline
4. Evaluar el marco de muestreo para la falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple cobertura, y la agrupación, y hacer los ajustes cuando sea necesario.

# data[].attributes.subject
4. Evaluar el marco de muestreo para la falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple cobertura, y la agrupación, y hacer los ajustes cuando sea necesario.

# data[].attributes.body
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.

# data[].attributes.headline
3. Identificar un marco de muestreo existente o desarrollar un nuevo marco de muestreo de grupos de la población objetivo.

# data[].attributes.subject
3. Identificar un marco de muestreo existente o desarrollar un nuevo marco de muestreo de grupos de la población objetivo.

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2. Determinar el tamaño de la muestra deseada.

# data[].attributes.subject
2. Determinar el tamaño de la muestra deseada.

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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.

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Desventajas del sistema de muestreo estratificado

# data[].attributes.subject
Desventajas del sistema de muestreo estratificado

# data[].attributes.body
Requiere información sobre la proporción de la
población total que pertenece a cada estrato.

La información sobre las variables de estratificación
es requerida para cada elemento de la población. Si
dicha información no está disponible, puede ser costosa su compilación.

Es más caro, consume tiempo, y es más complicado
que el muestreo aleatorio simple.

La selección de las variables de estratificación puede
ser difícil si un estudio implica un gran número de
variables.

El análisis de los datos recogidos es más complejo
que el análisis de los datos recogidos a través del
muestreo aleatorio simple.

Si se utiliza la asignación desproporcionada, se
requiere la ponderación para hacer estimaciones precisas
de los parámetros de la población.

# data[].attributes.headline
Ventajas del sistema de muestreo estratificado

# data[].attributes.subject
Ventajas del sistema de muestreo estratificado

# data[].attributes.body
Tiene una mayor capacidad de hacer inferencia dentro de un estrato y,comparaciones entre los estratos.

Tiene errores de muestreo al azar un poco más pequeños para la muestras de mismo tamaño, por lo que requiere tamaños de muestra más pequeños para el mismo margen de error.

Obtiene una muestra más representativa porque
se asegura de que los elementos de cada estrato
son representado en la muestra.

Saca mayor provecho de los conocimientos
que el investigador tiene sobre la población.

Permite diferentes métodos de investigación
y procedimientos que se utilizarán en
diferentes estratos.

Permite el análisis de los patrones dentro
del estrato y la notificación separada de los
resultados para cada uno de los estratos.

# data[].attributes.headline
8. Selecciona al azar el número específico de elementos de cada estrato. 

# data[].attributes.subject
8. Selecciona al azar el número específico de elementos de cada estrato. 

# data[].attributes.body
Al menos un elemento se debe seleccionar de cada estrato para la representación de la muestra; y por lo menos dos elementos deben ser elegidos de cada estrato para el cálculo del margen de error de las estimaciones calculadas a partir de los datos recogidos.

# data[].attributes.headline
7. Determina el tamaño de la muestra para cada estrato. 

# data[].attributes.subject
7. Determina el tamaño de la muestra para cada estrato. 

# data[].attributes.body
La distribución numérica de los elementos incluidos en la muestra a través de los diversos estratos determina el tipo de muestreo a implementar. Puede ser un muestreo proporcional estratificado o uno de los diversos tipos de muestreo estratificado desproporcionado.

# data[].attributes.headline
6. Asigna un número único a cada elemento. 

# data[].attributes.subject
6. Asigna un número único a cada elemento. 

# data[].attributes.headline
5. Divide el marco de muestreo en estratos, categorías de la estratificación de la o las variables, creando un marco de muestreo para cada estrato. 

# data[].attributes.subject
5. Divide el marco de muestreo en estratos, categorías de la estratificación de la o las variables, creando un marco de muestreo para cada estrato. 

# data[].attributes.body
Dentro del estrato las diferencias deben reducirse al mínimo, y las diferencias entre los estratos deben maximizarse. Los estratos no deben estar superpuestos, en conjunto, debe constituir toda la población. Los estratos deben ser independientes y mutuamente exclusivos del subconjunto de la población. Cada elemento de la la población debe estar en un sólo estrato.

# data[].attributes.headline
4. Evalúa el marco de muestreo para la falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple, y la agrupación, y haz los ajustes cuando sea necesario.

# data[].attributes.subject
4. Evalúa el marco de muestreo para la falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple, y la agrupación, y haz los ajustes cuando sea necesario.

# data[].attributes.headline
3. Identifica un marco de muestreo existente o desarrolla uno que incluya información sobre la o las variables de estratificación para cada elemento de la población objetivo.

# data[].attributes.subject
3. Identifica un marco de muestreo existente o desarrolla uno que incluya información sobre la o las variables de estratificación para cada elemento de la población objetivo.

# data[].attributes.body
Si el marco de la muestra no incluye la información en las variables de estratificación, la estratificación no sería posible.

# data[].attributes.headline
2. Identifica la variable o variables de estratificación y determinar el número de estratos a usarse.

# data[].attributes.subject
2. Identifica la variable o variables de estratificación y determinar el número de estratos a usarse.

# data[].attributes.body
Las variables de estratificación deben estar relacionados con el propósito de estudio. Si el propósito del estudio es hacer estimaciones de los subgrupos, las variables de estratificación deben estar relacionados con esos subgrupos.

La disponibilidad de información auxiliar a menudo determina las variables de estratificación que se utilizan. Puede ser utilizada más de una variable de estratificación. Considera que a medida que el número de variables de estratificación aumenta, incrementa la probabilidad de que algunas de las variables cancelen los efectos de otras variables, no más de cuatro a seis variables de estratificación y no se deben utilizar más de seis estratos de una variable en particular.

# data[].attributes.body
Es un procedimiento de muestreo en el que el objetivo de la población se separa en segmentos exclusivos, homogéneos (estratos), y luego una muestra aleatoria simple se selecciona de cada segmento (estrato).

Las muestras seleccionadas de los diversos estratos se combinan en una una sola muestra. Este procedimiento de muestreo se refiere a veces como » muestreo de cuota aleatorio».

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# data[].attributes.body
Si el intervalo de muestreo se relaciona con el orden periódico de los elementos en el marco de muestreo, puede resultar una mayor variabilidad.

Elementos combinados tienen diferentes probabilidades de ser seleccionados.

Técnicamente, sólo la selección del primer elemento es una selección de probabilidad ya que para las selecciones posteriores, habrán elementos de la población objetivo que tendrán cero probabilidad de ser seleccionados.

La estimación de las variaciones es más complejo que en el muestreo aleatorio simple.

# data[].attributes.body
Si el proceso de selección es manual, el muestreo sistemático es más fácil, más simple, menos tiempo, y más económico.

La población objetivo no tiene porqué ser numerada y se compila un marco si hay representación física.

Si el orden de los elementos en el muestreo se asignaron al azar, el muestreo sistemático puede producir resultados similares al muestreo aleatorio simple.

El muestreo sistemático elimina la posibilidad de autocorrelación.

El muestreo sistemático asegura que la muestra es extendida a toda la población.

# data[].attributes.headline
8. Selecciona para la muestra, r, r + i, r + 2i, r ,+3i, y así sucesivamente, hasta agotar el marco.

# data[].attributes.subject
8. Selecciona para la muestra, r, r + i, r + 2i, r ,+3i, y así sucesivamente, hasta agotar el marco.

# data[].attributes.headline
7. Seleccionar al azar un número, r, de «1»  mediante i.

# data[].attributes.subject
7. Seleccionar al azar un número, r, de «1»  mediante i.

# data[].attributes.headline
6. 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).

# data[].attributes.subject
6. 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).

# data[].attributes.body
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.

# data[].attributes.headline
5. Determinar el número de elementos en el marco de la muestra (N).

# data[].attributes.subject
5. Determinar el número de elementos en el marco de la muestra (N).

# data[].attributes.headline
4. Evaluar el marco muestral por falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple cobertura, agrupación, periodicidad, y hacer los ajustes cuando sea necesario. 

# data[].attributes.subject
4. Evaluar el marco muestral por falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple cobertura, agrupación, periodicidad, y hacer los ajustes cuando sea necesario. 

# data[].attributes.body
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.

# data[].attributes.headline
3. Identificar el marco muestreo existente o desarrollar un marco de muestreo de la población objetivo.

# data[].attributes.subject
3. Identificar el marco muestreo existente o desarrollar un marco de muestreo de la población objetivo.

# data[].attributes.headline
2. Determinar el tamaño deseado de la muestra (n).

# data[].attributes.subject
2. Determinar el tamaño deseado de la muestra (n).

# data[].attributes.body
Se hace una selección aleatoria del primer elemento para la muestra, y luego se seleccionan los elementos posteriores utilizando intervalos fijos o sistemáticos hasta alcanzar el tamaño de la muestra deseado.

# data[].attributes.attachment_link.title
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# data[].attributes.headline
Desventajas del muestreo aleatorio simple

# data[].attributes.subject
Desventajas del muestreo aleatorio simple

# data[].attributes.body
No se aprovecha del conocimiento que el investigador podría tener de la población.

Puede tener errores de muestreo más grandes y menos precisión que otros diseños de muestreo probabilístico con el mismo tamaño de la muestra.

Si subgrupos de la población tienen intereses particulares no pueden ser incluidos con un número suficiente en la muestra.

Si la población está muy dispersa, los costos por recolección de datos pueden ser más altos que los de otros diseños de la muestra de probabilidad.

# data[].attributes.body
Tiende a producir muestras representativas.

Cada combinación posible de muestreo tiene igual probabilidad de ser seleccionado.

Más fácil de entender y comunicar a otros.

Los procedimientos estadísticos necesarios para analizar errores de datos y de software de estadísticas son más fáciles.

# data[].attributes.body
Se deben elegir los números necesarios al azar para realizar la muestra.

# data[].attributes.body
Se debe asignar un número a cada elemento del marco muestral comenzando por el 1.

# data[].attributes.body
Se debe elaborar un listado que incluya a todos los individuos de la población seleccionada.

# data[].attributes.headline
2. Calcular la cantidad de elementos de la muestra.

# data[].attributes.subject
2. Calcular la cantidad de elementos de la muestra.

# data[].attributes.body
Se debe determinar cuántos individuos tendrán que ser seleccionados para que la muestra sea representativa. Por ejemplo: En una población de 10.000 habitantes, se elegirán 100.

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Población y Muestra - Ejemplos y Ejercicios Resueltos

# data[].attributes.body
Se debe definir la población que se analizará.

# data[].attributes.body
Es un método de selección de una muestra estadística en el que todos los elementos de una población tienen la misma posibilidad de ser incluidos.