# data[].attributes.body
Se requiere un marco muestral o lista de todos los sujetos en el universo.

# data[].attributes.body
Se define el tamaño de la muestra.

# data[].attributes.body
Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente, mediante sorteo o tabla de números aleatorios.

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A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de acuerdo al interes requerido.

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Es un método fácil de entender y aplicar, además de minimizar el sesgo de selección.

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Puede ser costoso y complicado si la población es demasiado grande y dispersa.

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Velázquez, E. (2023, August 4). Guía básica de Muestreo Aleatorio Simple. Eduardvelazquez.com. https://www.eduardvelazquez.com/guia-muestreo-aleatorio-simple/

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Guía básica de Muestreo Aleatorio Simple | Eduardo Velázquez

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Guía básica de Muestreo Aleatorio Simple

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En este método, los sujetos se eligen de manera sistemática dentro de la población, siguiendo un patrón regular.

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

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Se define el tamaño de la muestra y el intervalo de selección.

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Se selecciona un punto de inicio de manera aleatoria.

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

A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.

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Es más eficiente que el muestreo aleatorio simple en términos de costos y tiempo.

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Puede introducir sesgo si la lista de la población sigue un patrón cíclico.

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Este método se utiliza cuando la población se divide en subgrupos homogéneos llamados estratos y se selecciona una muestra de cada estrato de forma proporcional.

Etapas:

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

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Se selecciona una muestra aleatoria de cada estrato.

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A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.

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Asegura que cada subgrupo de la población esté representado adecuadamente en la muestra.

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Puede ser difícil de implementar si la información de los estratos no está bien definida.

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

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Colombia - Encuesta de Calidad de Vida - ECV 2008

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Las encuestas dirigidas a hogares consti­tuyen una de las principales fuentes de da­tos socioeconómicos con las que cuentan los países. Estas, no sólo permiten calcu­lar indicadores para medir determinados aspectos económicos y sociales, sino que además proveen información que hace posible conocer y explicar los determinan­tes o factores causales del comportamien­to de dichos aspectos, lo cual es de gran importancia para el diseño y monitoreo de resultados de las políticas públicas. En 1996 el Banco Mundial, el BID y la CEPAL crearon el programa Medición de las Condiciones de Vida (MECOVI), con el objetivo de fortalecer la actividad de las encuestas de hogares y medición de las condiciones de vida en América Latina y el Caribe. Desde entonces han apoyado a los países en la tarea de generar informa­ción adecuada y de alta calidad, acerca de las condiciones de vida de los habitantes de la región en cuanto a su contenido, al­cance, confiabilidad, precisión, actualidad y relevancia para el diseño y evaluación de políticas. En el marco de las encuestas a hogares, adelantadas mediante el Living Standards Measurement Study (LSMS), Colombia ha implementado sus propias encuestas tendientes a la medición de condiciones de vida, las cuales representan una herra­mienta importante para medir y entender la pobreza en los países en vía de desarrollo. Esta metodología ha permitido mejoras, tanto conceptuales como operativas en la captura de información, que han sido fun­damentales a la hora de promover inves­tigaciones sobre las condiciones de vida y medición de la pobreza, así como en diseño, formulación y seguimiento a las políticas públicas, las cuales han llevado, con el tiempo, a ampliar la temática de las mismas. Las encuestas de calidad de vida son instrumentos que permiten analizar la situación de bienestar de la población investigada. Normalmente, las encuestas de hogares se concentran o especializan en temas específicos, como, por ejemplo, la encuesta de mercado laboral, que en Colombia se aplica en forma regular y continua durante todo el año. Asimismo, la Encuesta de Ingresos y Gastos (EIG) se aplica, por lo general, cada diez años. Si bien estas encuestas indagan sobre algunos aspectos que permiten hacer análisis particulares del bienestar, no brindan información que permita conocer, en forma integrada, las diferentes varia­bles, las cuales, en alguna medida, determinan las condiciones de vida del hogar. La Encuesta de Calidad de Vida (ECV) es una investigación que realiza el DANE, con el objeto de recoger información so­bre diferentes aspectos y dimensiones del bienestar de los hogares, incluyendo aspectos como el acceso a bienes y ser­vicios públicos, privados o comunales, salud, educación, cuidado de niños y ni­ñas menores de 5 años, entre otros. Esta información posibilita efectuar análisis posteriores de los factores que explican los diferentes niveles de vida existentes en la sociedad. El último ejercicio de la Encuesta, co­rrespondiente al 2008, cuenta con una representatividad similar a la ECV del año 2003, es decir, para el total nacio­nal, cabecera-resto por grandes regio­nes (Antioquia, Valle, Atlántico, Pacífica, Central, Oriental), sólo cabecera para Orinoquía-Amazonía; para Bogotá D.C. total y para San Andrés. Así mismo, ade­más de las temáticas tradicionales, se incluyeron temáticas nuevas como la re­lacionada con la medición de la inseguri­dad alimentaria en los hogares.

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Rahud, A. (2024, 21 agosto). Muestreo sistemático: una técnica de selección de muestras eficiente. 1nnova.com. https://1nnova.elfotograma.com/muestreo-sistematico-ejemplo-resuelto/

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Muestreo Sistemático: Una Técnica de Selección de Muestras Eficiente

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El muestreo sistemático es un método de muestreo probabilístico que implica seleccionar elementos de una población a intervalos regulares. Se utiliza para

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Este es el tipo de muestreo más básico y se basa en la selección completamente aleatoria de los individuos que conformarán la muestra requerida adicional, cada individuo tiene la misma probabilidad de ser seleccionado.

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🔍👉 ¿QUÉ ES MUESTREO ALEATORIO SIMPLE? / CÓMO HACER UN MUESTREO ALEATORIO SIMPLE 👍

# data[].attributes.body
El objetivo principal de esta encuesta fue obtener información representativa sobre las condiciones de vida y características socioeconómicas de la población en diversas áreas geográficas. Utilizando un diseño de muestreo probabilístico, estratificado y multietápico, la encuesta busca estimar con precisión indicadores clave como el nivel de pobreza, la urbanización, las necesidades básicas insatisfechas, y otros aspectos de la calidad de vida de los hogares en las zonas urbanas y rurales.

# data[].attributes.body
se basa en el Censo General de Población y Vivienda de 2005. Este marco incluye dos componentes principales:

Inventario Cartográfico: Mapas detallados que muestran la distribución geográfica de viviendas, organizados por manzanas y secciones cartográficas en áreas urbanas y rurales.

Archivo Agregado de Viviendas y Hogares: Datos a nivel de manzana y sección cartográfica, que permiten la identificación de las viviendas y hogares seleccionados para la muestra.

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Probabilístico: Cada unidad de muestreo tiene una probabilidad conocida de ser seleccionada, lo que permite hacer estimaciones representativas y calcular la precisión de los resultados.

Estratificado: La población se divide en grupos homogéneos, o estratos, para mejorar la precisión de las estimaciones.

Multietápico: La muestra se selecciona en varias fases, comenzando con grandes áreas (secciones, manzanas) y reduciendo gradualmente a unidades más específicas.

Conglomerados: Se seleccionan grupos de viviendas (conglomerados) y, dentro de esos conglomerados, se encuesta a todos los hogares. Esto reduce los costos operativos, aunque puede aumentar el error de muestreo. Para compensar este aumento de error, se incrementa el tamaño de la muestra.

# data[].attributes.body
definieron utilizando criterios geográficos y socioeconómicos:

Primer Estrato: Incluye las 24 capitales y áreas metropolitanas. Estas zonas fueron seleccionadas basándose en el número de viviendas y las características socioeconómicas de las mismas.

Segundo Estrato: Se refiere a las zonas urbanas pequeñas y rurales, estratificadas según:

Criterios Geográficos: Se agruparon los municipios en diferentes regiones geográficas.

Criterios Socioeconómicos: Se utilizaron factores como la urbanización, la estructura urbano-rural, las necesidades básicas insatisfechas, y el tamaño poblacional para diferenciar los municipios.

Los municipios con menos de 7,000 habitantes fueron agrupados con municipios cercanos para formar Unidades Primarias de Muestreo (UPM).

# data[].attributes.body
Para las 24 Capitales y Áreas Metropolitanas:

1. Etapa 1: Selección de secciones cartográficas (USM) mediante un proceso sistemático y aleatorio.

2. Etapa 2: Dentro de cada sección seleccionada, se eligieron manzanas de manera aleatoria.

3. Etapa 3: Dentro de cada manzana seleccionada, se eligieron segmentos de viviendas aleatoriamente para la encuesta.

Para el Resto Urbano y Rural:

1. Etapa 1: Selección de Unidades Primarias de Muestreo (UPM) utilizando la técnica de selección controlada.

2. Etapa 2: Dentro de la UPM seleccionada, se eligieron manzanas en zonas urbanas o secciones cartográficas en zonas rurales.

3. Etapa 3: Dentro de las manzanas o secciones, se seleccionaron segmentos o Unidades Terciarias de Muestreo (UTM).

# data[].attributes.body
Colombia - Encuesta Continua de Hogares - ECH - 2006 (TRIMESTRES I y II). (2017, 25 septiembre). https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/116#metadata-sampling

# data[].attributes.body
Obtener estimaciones estadísticas confiables y representativas de las características demográficas, socioeconómicas y laborales de la población.

Minimizar errores (muestrales y no muestrales) manteniendo costos operativos viables.

Garantizar comparabilidad temporal y geográfica (ej. entre ciudades y áreas rurales).

# data[].attributes.body
Zonas Urbanas (áreas metropolitanas)

1. UPM: Ciudades (incluidas todas obligatoriamente).

2. USM: Secciones censales.

3. UTM: Manzanas.

4. UUM: Segmentos de ~10 viviendas.

Zonas Rurales (cabeceras municipales y área dispersa)

1. UPM: Municipios o grupos de municipios.

2. USM: Manzanas (poblados) o secciones censales (rural disperso).

3. UUM: Segmentos de viviendas compactas.

# data[].attributes.body
Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). (s.f.). Microdatos. https://microdatos.dane.gov.co/

# data[].attributes.body
Obando López, J. & Arango Londoño, N. (2019). Probabilidad y estadística: ( ed.). Fondo Editorial EIA. https://elibro-net.proxy.bidig.areandina.edu.co/es/lc/areandina/titulos/125705

# data[].attributes.body
1. El diseño muestral de la Gran Encuesta Integrada de Hogares incluye los siguientes tipos de muestreo:

Muestreo probabilístico: Cada unidad tiene una probabilidad de selección conocida y mayor que cero.

Muestreo multietápico: La selección se realiza en varias etapas (UPM, USM, UTM, UCM).

Muestreo estratificado: Las áreas geográficas se dividen en estratos según criterios socioeconómicos y geográficos.

Muestreo por conglomerados: Se seleccionan grupos de viviendas (segmentos compactos de ~10 viviendas) en lugar de unidades individuales.

Muestreo autoponderado (en las 24 ciudades capitales): Todas las unidades finales tienen la misma probabilidad de selección dentro de cada ciudad.

# data[].attributes.body
Alba Fernández, M. V. (2005). Muestreo estadístico: ( ed.). Septem Ediciones. https://elibro-net.proxy.bidig.areandina.edu.co/es/lc/areandina/titulos/35263

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Para las 24 ciudades capitales y áreas metropolitanas (4 etapas):

1. Unidades Primarias de Muestreo (UPM): Las 24 ciudades (selección forzosa).

2. Unidades Secundarias (USM): Secciones censales (selección sistemática con probabilidad proporcional al tamaño).

3. Unidades Terciarias (UTM): Manzanas (probabilidad proporcional al tamaño).

4. Unidades Cuartas (UCM): Segmentos de ~10 viviendas (selección aleatoria).

Para cabeceras municipales, centros poblados y área rural dispersa (3 etapas):

1. UPM: Municipios o unión de municipios por estrato.

2. USM:

Cabeceras y centros poblados → Manzanas.

Área rural → Secciones censales.

3. UTM: Segmentos compactos de ~10 viviendas (selección aleatoria).

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Diseño: Se planifica considerando heterogeneidad geográfica y socioeconómica.

Selección:

Sistemática con probabilidad proporcional al tamaño (PPT) en etapas intermedias.

Aleatoria simple en la última etapa (segmentos).

Ajustes:

Factores de expansión para corregir desbalances (ej. proyecciones de población).

Uso de software especializado (SAS) para cálculos.

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Ejemplo: Censo de Habitantes de Calle - CHC- 2017- Bogotá, D.C.

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Ejemplo: Censo de Habitantes de Calle - CHC- 2017- Bogotá, D.C.

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https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/548#metadata-scope

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Censo de Habitantes de Calle - CHC- 2017 - Bogotá, D.C.

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El Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) es la entidad responsable de la planeación, levantamiento, procesamiento, análisis y difusión de las estadísticas oficiales de Colombia. De acuerdo con el Decreto 262 de 2004, tiene como objetivo garantizar la producción, la disponibilidad y la calidad de la información estadística estratégica.

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Identificar y caracterizar la población en situación de calle en Bogotá, utilizando datos censales previos y georreferenciación actualizada, con el fin de analizar su distribución, condiciones de vida y necesidades, para apoyar la formulación de políticas públicas y programas de atención social.

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Uso de un marco censal previo: Se basa en datos del último censo sectorial de habitantes de calle de Bogotá (2011) y en la georreferenciación de "parches" y "cambuches" (2017), lo que sugiere que la población se encuentra agrupada en ciertas áreas geográficas.

División en grupos naturales: Los "parches" y "cambuches" actúan como conglomerados, dentro de los cuales se puede seleccionar una muestra representativa en lugar de estudiar a cada individuo por separado.

Eficiencia operativa: En lugar de realizar un muestreo aleatorio simple (que requeriría una lista completa de la población), se seleccionan áreas específicas donde se concentran los habitantes de calle y luego se toma la muestra dentro de esas áreas.

# data[].attributes.body
En esta encuesta publicada por el DANE se utilizo el muestreo por conglomerados

# data[].attributes.body
¿Cuál fue el marco muestral?

El marco muestral proviene del último censo sectorial de habitantes de calle de Bogotá realizado en 2011 por la Secretaría Distrital de Integración Social y de la georreferenciación de parches y cambuches realizada en 2017 por la misma entidad.

¿Cuál es el tipo de muestreo?

El tipo de muestreo utilizado es muestreo por conglomerados, ya que la selección de la muestra se realiza a partir de agrupaciones naturales (parches y cambuches).

¿Cómo se definio el conglomerado?

En esta encuesta se basaron en conglomerados ya que analizaron grupos naturales de personas en situacion de calle.

¿Tuvo etapas el muestreo?

Si se realizó en dos fases (utilizando primero el censo del 2011 y luego la georreferenciación del 2017), se tuvo inicialmente una etapa de identificación de conglomerados y una segunda etapa de selección de la muestra dentro de estos conglomerados, esto indicaría un muestreo en dos etapas dentro del enfoque de conglomerados.

# data[].attributes.body
En este método, la población se divide en grupos o conglomerados, y se seleccionan aleatoriamente algunos de estos conglomerados para estudiar a todos los individuos dentro de ellos o tomar una muestra dentro de cada conglomerado.

Etapas:

# data[].attributes.body
Se identifica la población objetivo y se determina la estructura de los conglomerados (grupos naturales dentro de la población, como escuelas, barrios o empresas).

# data[].attributes.body
La población se divide en grupos o conglomerados que deben ser heterogéneos internamente, pero similares entre sí en términos de distribución de características.

# data[].attributes.body
*Fabian Alejandro Espinosa Farfan

*Camila Andrea Zárate Carrión

*Nicolás Andrés Castañeda guzmán

*Diego Ferney Méndez Mayorga

# data[].attributes.body
Se pueden aplicar dos enfoques:

Muestreo de conglomerados de una etapa: Se encuestan todos los elementos dentro de los conglomerados seleccionados.

Muestreo de conglomerados de dos etapas: Se selecciona aleatoriamente una submuestra de elementos dentro de los conglomerados elegidos.

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Se procesan los datos obtenidos y se generalizan las conclusiones a la población total, ajustando posibles sesgos introducidos por la estructura de los conglomerados.

# data[].attributes.body
Es útil cuando la población está dispersa geográficamente y reduce costos.

# data[].attributes.body
❌ Desventaja: Puede aumentar el error muestral si los conglomerados son muy heterogéneos.

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¿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.

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Aprende paso a paso cómo hacer un muestreo estratificado y los tipos que existen. Conoce sus ventajas y métodos en que puede ser utilizado.

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Se requiere una lista de conglomerados dentro de la población.

Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan mediante sorteo de los conglomerados.

Al interior de cada conglomerado se podrán seleccionar todos los sujetos que formen parte de él, o podrá seleccionarse una muestra aleatoria al interior del mismo.

A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.