# data[].attributes.body
c) El marco muestral se divide en estratos.

b) Sólo es necesaria una aproximación del tamaño del universo en estudio.

# data[].attributes.body
d) Se requiere una lista de conglomerados

e) 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.

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

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

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

# data[].attributes.body
Es el diseño probabilístico más rentable y eficiente en términos de tiempo para grandes áreas geográficas.

Este método es fácil de usar desde un punto de vista práctico.

Se pueden utilizar muestras más grandes debido al nivel de accesibilidad de los miembros del grupo de la muestra.

# data[].attributes.body
Cuenta con mayor capacidad de hacer inferencia y comparaciones dentro de un grupo.

Presenta un mínimo de errores en las muestras del mismo tamaño, por lo que necesita de muestras pequeñas para que exista el mismo margen del error.

Las muestras son más representativas, ya que los elementos de cada estrato o grupo son representados en la muestra.

El investigador puede obtener mayor conocimiento de la población abordada.

Permite aplicar diversos métodos de investigación y procedimientos en los diferentes estratos.

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

# data[].attributes.body
Es sencillo para armar las muestras.

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

En general, todos los individuos de la población tienen iguales oportunidades de ser seleccionados.

La población es representativa, siendo el único margen de error la suerte, llamada error de muestreo.

Es el mejor método a la hora de explicar los resultados, ya que su selección es aleatoria e imparcial.

Por la representatividad obtenida se pueden realizar generalizaciones con respecto a la población, a partir de los resultados de las muestras.

# data[].attributes.body
de, D. (2014, May 2). Encuesta de Calidad de Vida de Bogotá - ECVB 2007 - Colombia. Dane.gov.co. https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/188

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DISEÑO MUESTRAL: Dados los objetivos de la ECVB y los factores anteriores, se optó por un diseño probabilístico, en el que cada unidad muestral tiene una probabilidad de inclusión conocida mayor a cero, estratificada, y cada AG del marco muestral se clasificó en un solo estrato socioeconómico utilizando la metodología establecida por el Departamento Nacional de Planeación. Esto se hizo realizando observaciones directas de cada lado de la manzana y asignando el estrato modal, o el más frecuente, de los distintos grupos socioeconómicos. estratificado, bietápico, probabilístico y de conglomerados.

PARÁMETROS A ESTIMAR: En términos de totales y proporciones, se pueden expresar los parámetros que deben estimarse. Las condiciones de vivienda, los servicios públicos, las condiciones de salud, el cuidado de los niños y el trabajo, la educación, la fuerza laboral, las condiciones de vida y los costos del hogar son las variables relevantes.

# data[].attributes.attachment_link.title
Encuesta de Calidad de Vida de Bogotá - ECVB 2007

# data[].attributes.attachment_link.description
La Encuesta Calidad de Vida es una investigación que tiene por objeto recoger información sobre diferentes aspectos y dimensiones del bienestar de los hogares, incluyendo los ingresos y gastos, la salud, la educación, el acceso a bienes y servicios públicos y otras variables que permiten análisis posteriores de los factores que explican los diferentes niveles de vida existentes en la sociedad.

# data[].attributes.body
https://enciclopediaeconomica.com/muestreo-aleatorio-simple/

https://enciclopediaeconomica.com/muestreo-sistematico/

https://enciclopediaeconomica.com/muestreo-estratificado/

https://www.questionpro.com/blog/es/caracteristicas-muestreo-por-conglomerados/

# data[].attributes.body
Kevin Jair Osorio Roa
Juan David Cardenas
Miguel Fernando Vidal
Laura Rodríguez Gómez

# data[].attributes.body
Se necesita conocer información del grupo.

Normalmente tiene un índice de error de muestreo más alto que otras técnicas.

El muestreo por conglomerados puede no reflejar la diversidad en el marco muestral.

# data[].attributes.body
Se requiere de una lista completa de todos los miembros de la población.

Esta lista debe estar debidamente elaborada, completa y actualizada.

En las poblaciones grandes es difícil disponer de los datos necesarios para este tipo de muestreo, por lo que se recomienda utilizar otra técnica.

# data[].attributes.body
de, D. (2019, August 13). Encuesta de Carga Financiera y Educación Financiera de los Hogares - IEFIC-2017 -2018 - Colombia. Dane.gov.co. https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/626

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Muestreo probabilístico: Cada unidad de muestreo tiene una probabilidad de selección conocida mayor que cero. Esta información permite determinar la precisión deseada en las estimaciones y, posteriormente, calcular la precisión de los resultados obtenidos a partir de la información recopilada.

Bietapico: En las capitales de provincia y áreas metropolitanas, los barrios son la unidad primaria de muestreo (UPM). TM es una unidad de submuestreo (USM), elegida aleatoriamente dentro de cada PSU.

# data[].attributes.attachment_link.title
Encuesta de Carga Financiera y Educación Financiera de los Hogares - IEFIC-2017 -2018

# data[].attributes.attachment_link.description
El DANE cumpliendo con su misión institucional de definir y producir la información estadística estratégica para los niveles nacional, sectorial y territorial y con el propósito de apoyar la planeación y la toma de decisiones por parte de las entidades, presenta los datos recolectados para la Encuesta de Carga Financiera y Educación de Hogares (IEFIC), que tiene como objetivo proporcionar información consolidada de manera anual sobre las variables principales monetarias y financieras relacionadas con la carga financiera de los hogares y la educación financiera de los integrantes de dichos hogares mayores de edad que disponen de servicios financieros.

# data[].attributes.body
d) No se requiere de una lista de todos los sujetos del universo.

k) Los sujetos que conformarán la muestra son seleccionados sistemáticamente, dejando pasar

un cierto número antes de estudiar el siguiente.

# data[].attributes.body
Es necesario obtener información sobre la proporción de la población perteneciente a cada estrato.

Se requiere información sobre las variables de estratificación de cada elemento de la población, ya que sino puede ser muy costosa la recopilación.

Es un método más costoso, ya que implica tiempo y es complicado en comparación con otros métodos.

Si se cuenta con un gran número de variables, la selección de la estratificación resultará más difícil.

# data[].attributes.body
EJEMPLO: MUESTREO ALEATORIO SIMPLE. (2023). Padlet. https://padlet.com/kosorio25/tipo-de-muestreos-im3hn63ebehqlqpp/wish/2613364557

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Es un tipo de muestreo probabilísticos ya que permite determinar la probabilidad de un caso donde todos los individuos pueden ser seleccionados o incluidos, porque es un procedimiento que se realiza al azar.

Información trimestre enero 2023 - marzo 2023

En el trimestre enero - marzo de 2023, el total de la población campesina fue de 15.226 mil personas que se identificaron subjetivamente como campesinas, para el total nacional.

El 14,2% de la población que reside en cabeceras son campesinos, equivalente a 5.582 mil personas. El 83,1% de la población que se encuentra ubicada en centros poblados y rural disperso son campesinos (9.644 mil personas), frente al 16,6% que no se consideran campesinos (1.925 mil personas).

Pasos

1. Se selecciona una población: habitantes campesinos.

2. Se calcula la cantidad de elementos de la muestra: se determina cuántos individuos deben ser seleccionados.

por ejemplo: dentro de la población campesina habitan 1.000 personas, de esas personas solo se eligen a 100.

3. Elaborar un marco muestral: se realiza un listado, que abarque a todos los individuos que se eligieron.

4. Se enumera cada elemento del marco muestral comenzando por el número 1.

5. Por último selección del los individuos: se deben elegir los números al azar, que sean necesarios para realizar la muestra.

# data[].attributes.body
Permite obtener buenas propiedades de representatividad.

Es un sistema muy rápido y simple, ya que evita la necesidad de generar números aleatorios de individuos en la muestra.

Garantiza una selección perfectamente equitativa de la población, lo que resulta muy útil en la distinción de grupos.

Evita la necesidad de usar diferentes estratos, aunque existe variedad de individuos en cada fragmento.

# data[].attributes.body
Existe tan solo una desventaja o inconveniente al utilizar esta técnica: el orden en el que se coloca a la población seleccionada puede llegar a tener un tipo de periodicidad oculta, la cual puede coincidir con el intervalo seleccionado, ocasionando una muestra sesgada.