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El muestreo aleatorio estratificado es un método estadístico utilizado para obtener una muestra que represente de manera precisa una población dividida en subgrupos o estratos. En lugar de seleccionar individuos al azar de toda la población, se divide la población en grupos homogéneos y se seleccionan aleatoriamente individuos dentro de cada grupo. El objetivo principal es asegurar que todos los grupos estén representados adecuadamente en la muestra, lo que contribuye a obtener resultados más precisos.

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El muestreo aleatorio por conglomerados implica dividir la población en grupos y seleccionar aleatoriamente algunos de estos grupos como muestra. En lugar de seleccionar elementos individuales, se toman todos los elementos dentro de los conglomerados seleccionados. Esto permite ahorrar tiempo y recursos al evitar el acceso a cada elemento individual de la población.

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Etapas de muestreo aleatorio estratificado.

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Etapas de muestreo aleatorio estratificado.

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1.       Identificación de los estratos: En la etapa de identificación de los estratos, se busca dividir la población objetivo en subgrupos o estratos con características comunes. Esta división permite obtener una muestra representativa de la población y facilita el análisis de los datos.

2.       Determinación del tamaño de muestra por estrato: Después de identificar los estratos, se requiere determinar la cantidad de muestras que deben ser seleccionadas de cada uno. El tamaño de muestra asignado a cada estrato puede depender de su relevancia relativa en la población o consideraciones prácticas.

3.       Selección aleatoria dentro de cada estrato: En la etapa de selección aleatoria dentro de cada estrato, se lleva a cabo una selección independiente y aleatoria de individuos dentro de cada estrato. Esto implica que se eligen al azar personas de cada estrato utilizando técnicas de muestreo aleatorio simple u otros métodos apropiados. El propósito es asegurar que cada individuo dentro de un estrato tenga igual oportunidad de ser seleccionado para formar parte de la muestra.

4.       Combinación de muestras de estratos: Una vez que se han seleccionado las muestras de cada estrato, se procede a combinarlas para formar la muestra final. Esto implica reunir todas las muestras de cada estrato en un único conjunto de datos. En algunos casos, se pueden aplicar ponderaciones a las muestras antes de combinarlas, considerando la importancia relativa de cada estrato. Estas ponderaciones tienen en cuenta el tamaño del estrato y garantizan una representación adecuada en la muestra final.

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-https://youtu.be/emjNZD4GaJo
-https://tesisymasters.com.ar/muestreo-aleatorio-simple/
-https://www.google.com/url?sa=i&url=https%3A%2F%2Fwww.questionpro.com%2Fblog%2Fes%2Fmuestreo-aleatorio-simple%2F&psig=AOvVaw1OdMo3OtRLxfCT7m_tGtgZ&ust=1686010839880000&source=images&cd=vfe&ved=0CBEQjRxqFwoTCKikkIXuqv8CFQAAAAAdAAAAABAD

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El muestreo sistemático es un tipo de muestreo probabilístico donde 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.

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El muestreo aleatorio simple es una técnica utilizada en estadística y en investigación de muestras para seleccionar una muestra de manera imparcial y representativa de una población. En este método, cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado como parte de la muestra.

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El proceso de muestreo aleatorio simple implica los siguientes pasos:

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El proceso de muestreo aleatorio simple implica los siguientes pasos:

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1. Definir la población: Primero, se debe identificar y definir claramente la población objetivo de estudio. Por ejemplo, si se desea estudiar las preferencias de los estudiantes universitarios en relación con una materia en particular, la población serían todos los estudiantes universitarios.

2. Asignar un número a cada elemento de la población: Cada elemento de la población se le asigna un número o identificador único. Esto puede hacerse de forma secuencial o mediante algún sistema de identificación preexistente.

3. Determinar el tamaño de la muestra: Se debe decidir el tamaño de la muestra necesario para el estudio. El tamaño de la muestra dependerá de varios factores, como el nivel de precisión deseado y los recursos disponibles.

4. Seleccionar la muestra: Utilizando algún método objetivo, como el uso de tablas de números aleatorios o software especializado, se eligen aleatoriamente los números correspondientes a los elementos de la muestra. Estos números seleccionados se corresponden con los elementos de la población que formarán parte de la muestra.

5. Recopilar datos: Una vez seleccionada la muestra, se procede a recopilar los datos necesarios para el estudio. Esto puede implicar la aplicación de encuestas, entrevistas u otras técnicas de recolección de datos.

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Etapas de muestreo aleatorio por conglomerados

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Etapas de muestreo aleatorio por conglomerados

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1. División de la población en conglomerados: La población se divide en grupos o conglomerados basados en características similares o geográficas.

2. Selección de conglomerados: Se eligen aleatoriamente algunos conglomerados de la población total.

3. Selección de elementos dentro de los conglomerados: Dentro de cada conglomerado seleccionado, se eligen aleatoriamente los elementos individuales que formarán parte de la muestra.

4. Recopilación de datos: Se recopilan los datos de los elementos seleccionados en la muestra.

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Ventajas:

Mejora la representatividad de la muestra al garantizar la inclusión de todos los subgrupos de la población.

Permite una mayor eficiencia en el tamaño de la muestra.

Puede aumentar la precisión de las estimaciones estadísticas.

Desventajas:

La complejidad en el diseño y la identificación de los estratos.

Posibles dificultades para definir los estratos de manera precisa y los costos adicionales asociados con la selección y combinación de muestras.

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@𝗲𝘀𝘁𝗮𝗱𝗶𝗴𝗿𝗮𝗳𝗼

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Cómo seleccionar una muestra aleatoria simple con tabla de números aleatorios

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Ventajas

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.

Desventajas

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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https://youtu.be/ZpcqjuBHD4w

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https://www.investopedia.com/terms/stratified_random_sampling.asp

https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-estratificado/

https://aprendeencasa.sep.gob.mx/secundaria/muestreo/

https://www.youtube.com/watch?v=0n-q9PRc4DE

https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/central/about

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Ventajas:

Eficiencia en tiempo y costos.

Representatividad.

Facilidad logística.

Desventajas:

Pérdida de precisión.

Variabilidad intraconglomerado.

Dificultad para generalizar los resultados.

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Pasos para la selección de un muestreo sistemático

1. Definir la población objetivo.

2. Determinar el tamaño deseado de la muestra (n).

3. Identificar el marco muestreo existente o desarrollar un marco de muestreo de la población objetivo.

4. Evaluar el marco muestral por falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple cobertura, agrupación, periodicidad, y hacer los ajustes cuando sea necesario. Idealmente, la lista estará en un orden aleatorio con respecto al estudio variable o, mejor aún, ordenados en función de la variable de interés o su correlación, creando así estratificación implícita.

5. Determinar el número de elementos en el marco de la muestra (N).

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). 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.

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

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

A nivel técnico, el muestreo sistemático no crea una muestra verdaderamente aleatoria. Sólo la selección del primer elemento de muestreo sistemático es una selección de probabilidad. Una vez que el primer elemento es seleccionado, algunos de los elementos tendrán una probabilidad cero de selección.

Además, cierta combinación de elementos, como los elementos que son adyacentes entre sí en el marco de muestreo, pueden no ser seleccionados. Muestreos sistemáticos repetidos pueden utilizarse para abordar este problema.

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https://www.youtube.com/watch?v=0n-q9PRc4DE

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Fortalezas del muestreo sistemático:

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.

Desventajas del muestreo sistemático:

Si el intervalo de muestreo se relaciona con el orden periódico de los elementos en el marco de muestreo, puede resultar una mayor variabilidad.

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.

Elementos combinados tienen diferentes probabilidades de ser seleccionados.

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Ejemplo de microdatos de la temática economía. (Salud)

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Ejemplo de microdatos de la temática economía. (Salud)

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Encuesta Nacional de Consumo de Sustancias Psicoactivas en Población General - ENCSPA- 2019

MARCO MUESTRAL: Conjunto de información cartográfica y listado de viviendas obtenido del Censo Nacional de Población y Vivienda de 2005, actualizado periódicamente.

TIPO DE MUESTREO: Muestra probabilística multietápica de conglomerados.

PROBABILÍSTICA: Cada unidad de muestreo tiene una probabilidad conocida y superior a cero.

MULTIETÁPICA: Selección secuencial de unidades de muestreo en cuatro etapas.

DE CONGLOMERADOS: Los conglomerados son grupos de 10 viviendas contiguas encuestadas en su totalidad.

TAMAÑO DE MUESTRA: Tamaño ajustado para obtener resultados nacionales con una precisión del 2% y una tasa de pérdida esperada del 30%. Muestra de 49,600 hogares, con una muestra mínima efectiva de 35,000 hogares.

Documentación sobre la encuesta.
https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/680/related-materials

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Ejemplo de Metadatos de la temática Sociedad. (Educación).

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Ejemplo de Metadatos de la temática Sociedad. (Educación).

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Índice de Costos de la Educación Superior - ICES -2014-2015-2016.

TIPO DE MUESTREO: Muestreo probabilístico en el censo de instituciones de educación superior en ciudades capitales de departamento para gastos de personal. Muestreo no probabilístico para los demás gastos de bienes y servicios.

DEFINICIÓN DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA: Tamaño de muestra controlado para garantizar fuentes mínimas por artículo y considerando la variación de precios. Se calculan errores relativos de precio por artículo y se determina el tamaño de muestra con un error de muestreo del 5%.

PRECISIÓN DE RESULTADOS: Se establece un error relativo del 5% en el nivel máximo de desagregación.

CÁLCULO DE PRECISIÓN DE RESULTADOS: Se calculan los errores muestrales utilizando el coeficiente de variación estimado.

MANEJO DE NOVEDADES TÉCNICAS EN LAS UNIDADES DE OBSERVACIÓN: Se utilizan diversas novedades técnicas para abordar situaciones de campo que afectan la recolección de precios y la ubicación de especificaciones. Las novedades incluyen periodos en espera, insumos nuevos, sustituciones inmediatas, cambios de referencia, insumos que salen y fuentes complementarias.

https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/417/study-description

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

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Colombia - Índice de Costos de la Educacion Superior - ICES -2014-2015-2016

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El Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE), como coordinador del Sistema Estadístico Nacional (SEN) y en el marco del proyecto de Planificación y Armonización Estadística, trabaja por el fortalecimiento y consolidación del SEN. Esto lo hace mediante: la producción de estadísticas…

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Ejemplo de microdatos de la temática territorio. (Agropecuario)

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Ejemplo de microdatos de la temática territorio. (Agropecuario)

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Sistema de Información de Precios y Abastecimiento del Sector Agropecuario Componente Abastecimiento de Alimentos - SIPSA - A - 2018 -2023

TIPO DE MUESTREO: Muestreo no probabilístico utilizado en SIPSA_A para seleccionar unidades de observación cuando no se puede establecer un marco confiable. Sus resultados describen las características de las unidades incluidas en la muestra.

MANTENIMIENTO DE LA MUESTRA Y ROTACIÓN DE FUENTES: Se aplican criterios para determinar la inclusión o exclusión de unidades de muestreo, como cambios en las necesidades de información, participación en SIPSA_P, ubicación en centros urbanos, facilidad de obtención de información y dinámicas del mercado.

CONTROL DEL SESGO: Se lleva a cabo un programa de entrenamiento y se aplican herramientas de seguimiento y control para controlar el sesgo en el proceso.

MEDIDAS DE CALIDAD: Los datos recogidos y las estadísticas obtenidas a partir del muestreo no probabilístico no deben ser extrapolados al universo completo. Sin embargo, proporcionan una aproximación al panorama del abastecimiento nacional del sector agropecuario.

https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/697/study-description

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Esteban De Jesus Peña Fernandez | NRC 8155 GR 12

Andrés Felipe Corredor Jiménez  | NRC 5168 GR 13

Wendy Gonzalez Aviles | NRC 5168 GR 13