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El muestreo estratificado es un método probabilístico que divide una población en grupos homogéneos y selecciona miembros al azar de cada grupo para realizar una investigación. Los grupos deben ser distintos para garantizar la igualdad de oportunidades de selección.

Se utilizan categorías como edad, clase socioeconómica, religión y educación para formar los grupos. Este método permite a los investigadores analizar relaciones entre diferentes grupos y mejora la eficiencia y reduce costos en la investigación. Es importante determinar los grupos antes de calcular la muestra final.

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Aplicaciones del muestreo aleatorio estratificado en la ingeniería industrial

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Aplicaciones del muestreo aleatorio estratificado en la ingeniería industrial

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El muestreo aleatorio estratificado es una técnica clave en la ingeniería industrial, especialmente útil cuando la población es diversa. Se aplica en:

Control de calidad: Permite evaluar la calidad en diferentes segmentos de producción para identificar problemas rápidamente.

Mejora de procesos: Ayuda a identificar áreas para optimizar procesos, priorizando intervenciones para maximizar el rendimiento.

Gestión de inventario: Optimiza niveles de inventario al seleccionar muestras de diferentes categorías para monitorear rotación, calidad y reposición.

Estudios de tiempo y movimiento: Facilita el análisis de procesos industriales para mejorar la eficiencia y ergonomía al seleccionar muestras de trabajadores en distintos roles, turnos o ubicaciones.

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MUESTREO ALEATORIO SIMPLE

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. vamos a conocer sobre 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.

Para mejor comprensión podemos decir que 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.

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.

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 sea de una calidad superior. Pero si el investigador no tiene experiencia, los datos recopilados pueden no estar a la altura de las necesidades.

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Este método se aplica cuando se conocen datos sobre variables como edad, sexo y nivel socioeconómico, y se desea que la muestra refleje proporcionalmente estos estratos. Es ideal cuando los estratos son homogéneos internamente y diferentes entre sí.

El muestreo estratificado es más preciso que el muestreo aleatorio simple porque la homogeneidad dentro de los estratos es mayor, lo que permite usar una muestra más pequeña. Sin embargo, es más costoso y lleva más tiempo debido a la necesidad de definir y conocer bien los estratos.

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¿Cómo realizar un muestreo aleatorio simple? ¡Sigue estos pasos!

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¿Cómo realizar un muestreo aleatorio simple? ¡Sigue estos pasos!

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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 software 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:

MÉTODO DE LOTERÍA:

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 se subió como imagen al inicio.

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El muestreo aleatorio sistemático es una técnica de muestreo probabilístico en la que los elementos de la muestra se seleccionan a intervalos regulares a partir de una lista ordenada de la población. Es una forma eficiente y sencilla de asegurar que cada miembro de la población tiene una probabilidad igual de ser incluido en la muestra, pero sin la necesidad de generar números aleatorios para cada selección.

Ventajas

Simplicidad: Fácil de implementar y entender.

Uniformidad: Los elementos de la muestra se distribuyen uniformemente a lo largo de la población.

Eficiencia: Requiere menos esfuerzo que el muestreo aleatorio simple, ya que no es necesario generar múltiples números aleatorios.

Desventajas

Periodicidad: Si la población tiene una estructura periódica que coincide con el intervalo de muestreo, puede introducir sesgo.

No es completamente aleatorio: Después de seleccionar el punto de inicio, los elementos restantes se seleccionan de manera determinística.

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Ejemplo aleatorio sistemático

Supongamos que tienes una población de 1000 individuos y deseas seleccionar una muestra de 100 individuos.

1. Definir la población y el tamaño de la muestra:

Población norte=1000norte

Tamaño de la muestra norte=100

2. Calcular el intervalo de muestreo (k):

k=1000/100=10k

3. Seleccionar un punto de inicio aleatorio:

Supongamos que seleccionas el número 4 como punto de inicio aleatorio.

4. Seleccionar los elementos de la muestra:

Los elementos seleccionados serán: 4, 14, 24, 34, 44, 54,64,74,84,94,104,114,124,134,144.....etc

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Muestreo

Este libro es una referencia reconocida en el campo del muestreo y proporciona una explicación detallada de diversas técnicas de muestreo, incluido el muestreo aleatorio sistemático. Si necesitas una fuente específica sobre este método, te recomiendo consultar este libro.

Para citar un ejemplo práctico del muestreo aleatorio sistemático en un trabajo académico, puedes usar la siguiente estructura:

Autor. (Año). Título del libro en cursiva. Editorial.

Thompson (2012) describe el muestreo aleatorio sistemático como una técnica efectiva cuando se tiene una lista ordenada de la población.

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Ventajas:

1. Toma de forma equitativa la selección de las muestras a partir de una población.

2. Permite obtener buenas propiedades de representatividad.

3. Tiende a asegurar que la muestra represente a la población en función de unas variables seleccionadas.

Desventajas:

1. En poblaciones grandes es difícil disponer de los datos necesarios para este tipo de muestreo.

2. Mayor riesgo de manipulación de datos.

3. El orden en el que se coloca a la población seleccionada puede llegar a tener un tipo de periodicidad oculta.

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Muguira, A.(2023). Muestreo estratificado, un tipo de muestreo de probabilidad. QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-estratificado/

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Serra, B. R. (2020). Muestreo estratificado. Universo Fórmulas. https://www.universoformulas.com/estadistica/inferencia/muestreo-estratificado/

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Para definir la población y los estratos, primero se debe identificar la población total y luego dividirla en subgrupos homogéneos o estratos, que deben ser mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivos. Cada individuo debe pertenecer a un solo estrato y todos deben estar incluidos en algún estrato.

Luego, se determina el tamaño de la muestra total y se asigna el tamaño de la muestra a cada estrato, de forma proporcional al tamaño del estrato en la población total o de manera desproporcional según criterios específicos.

Finalmente, se selecciona una muestra aleatoria de individuos dentro de cada estrato.

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🔍👉 #1 MUESTREO ESTRATIFICADO EJEMPLOS / MUESTREO ESTRATIFICADO / MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO 👍

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Rodríguez, C. G. (2020, 2 mayo). Muestreo estratificado + ejemplo explicado paso a paso. Tesis de Cero a 100. https://tesisdeceroa100.com/muestreo-estratificado-ejemplo-explicado-paso-a-paso/

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OpenAI. (2023). ChatGPT aplicaciones del muestreo aleatorio estratificado en la ingeniería industrial. Recuperado de https://chatgpt.com/c/07e6ccce-ad26-4904-aa8b-0ca0ad755d1f

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Definicion

El muestreo aleatorio por conglomerados es una técnica de muestreo estadístico que se utiliza cuando la población de estudio está agrupada naturalmente en unidades más grandes llamadas conglomerados. En lugar de seleccionar individuos directamente de la población, se eligen aleatoriamente los conglomerados y luego se toma una muestra de los individuos dentro de esos conglomerados seleccionados.

Aquí hay algunos pasos comunes en el diseño de un muestreo aleatorio por conglomerados:

1. Identificación de conglomerados: Primero, se identifican los conglomerados en la población. Estos podrían ser, por ejemplo, escuelas en un distrito, hospitales en una región, o comunidades en un país.

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

3. Selección de elementos dentro de los conglomerados: Una vez que se han seleccionado los conglomerados, se procede a seleccionar aleatoriamente los elementos dentro de cada conglomerado. Por ejemplo, si los conglomerados son escuelas, se podrían seleccionar aleatoriamente a los estudiantes dentro de esas escuelas.

4. Recopilación de datos: Finalmente, se recopilan los datos de los elementos seleccionados en cada conglomerado.

Ventajas:

1. Eficiencia logística: Al agrupar la población en conglomerados, se facilita la logística de la recolección de datos, especialmente cuando la población es grande y dispersa geográficamente. Esto puede resultar en ahorro de tiempo y recursos.

2. Costos reducidos: En comparación con otros métodos de muestreo, como el muestreo aleatorio simple, el muestreo por conglomerados puede ser más rentable, ya que implica menos costos asociados con la identificación y selección de unidades de muestreo individuales.

3. Facilita el diseño de muestras representativas: Cuando los conglomerados son representativos de la población en su conjunto, el muestreo por conglomerados puede conducir a muestras que son más fácilmente generalizables a la población total.

Desventajas:

1. Pérdida de precisión: El muestreo por conglomerados puede llevar a una pérdida de precisión estadística, especialmente si hay una gran variabilidad dentro de los conglomerados. Esto puede reducir la capacidad de generalizar los resultados a la población total.

2. Mayor riesgo de sesgo: Existe un mayor riesgo de sesgo en el muestreo por conglomerados si los conglomerados no son representativos de la población en su conjunto. Esto puede ocurrir si los conglomerados difieren significativamente en características clave de la población total.

3. Requiere información sobre conglomerados: Para implementar el muestreo por conglomerados de manera efectiva, es necesario tener información detallada sobre los conglomerados en la población, como su tamaño y distribución. Si esta información no está disponible o es inexacta, puede afectar la validez de la muestra.

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En el caso del muestreo aleatorio simple, todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, porque es un procedimiento que se realiza al azar utilizando bolillas, cuadros o programas informáticos especiales.

Seleccionar la población. Se debe definir la población que se analizará. Por ejemplo: Todos los habitantes de una ciudad.

Calcular la cantidad de elementos de la muestra. 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.

Elaborar un marco muestral. Se debe elaborar un listado que incluya a todos los individuos de la población seleccionada.

Asignar un número a cada elemento. Se debe asignar un número a cada elemento del marco muestral comenzando por el 1.

Seleccionar a los individuos. Se deben elegir los números necesarios al azar para realizar la muestra.

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Loida Sorec Mecha Marín

Cristian Tobón Valencia

Daniela Castro Moya

Erika Paola Núñez Rey

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