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Indice de Precios al Consumidor - IPC - 2019-2020-2021

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El Índice de Precios al Consumidor -IPC- es una operación estadística a cargo del DANE, que mide la variación porcentual promedio de los precios de un conjunto de bienes y servicios adquiridos y consumidos por los hogares. Los resultados obtenidos por el IPC permiten analizar diversas situaciones de carácter económico y se utilizan para la toma de decisiones del gobierno y entes privados.

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🔍👉 MUESTREO SISTEMÁTICO & ¿QUÉ ES MUESTREO SISTEMÁTICO? Sus VENTAJAS y DESVENTAJAS 👍

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El muestreo por conglomerados 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.

El muestreo por conglomerados, también conocido como muestreo por racimos, es un procedimiento de muestreo probabilístico en que los elementos de la población son seleccionados al azar en forma natural por agrupaciones (clusters). Los elementos del muestreo se seleccionan de la población de manera individual, uno a la vez.

Las unidades de muestreo o grupos pueden ser espaciados, tal como ocurre naturalmente en las unidades geográficas o físicas (por ejemplo: estados, delegaciones o distritos); en base a una organización como escuelas, grado escolar; o servicio telefónico tales como códigos de área o el cambio de las claves lada de los números de teléfono.

La heterogeneidad del grupo es fundamental para un buen diseño del muestreo por conglomerados. Por otra parte, los elementos dentro de cada grupo debe ser tan heterogéneos como la población objetivo

Pasos para seleccionar un muestreo por conglomerados

Definir la población objetivo.

Identificar un marco de muestreo existente o desarrollar un nuevo marco de muestreo de grupos de la población objetivo.

Evaluar el marco de muestreo para la falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple cobertura, y la agrupación, y hacer los ajustes cuando sea necesario. 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.

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. 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.

Seleccionar al azar el número previsto de las agrupaciones.

Subtipos del muestreo por conglomerados

Dos grandes dimensiones se utilizan para clasificar los diferentes tipos de muestreo por conglomerados. Una se basa en el número de etapas en el diseño de la muestra, y el otro en la representación proporcional de los grupos en la muestra total.

Subtipo basado en el número de etapas: A menudo, el muestreo por conglomerados se lleva a cabo en más de una "etapa". Una etapa es un paso dentro del proceso de muestreo en el que se toma una muestra. Considerando el número de etapas en el diseño, hay tres subtipos principales de este muestreo: de una sola etapa, de dos etapas, y el muestreo de etapas múltiples.

Muestreo por conglomerados de una etapa. El muestreo se hace una sola vez. Un ejemplo sería, digamos que estamos interesados en el estudio de personas sin hogar que viven en refugios.

Si hay cinco refugios en una ciudad, un investigador seleccionará al azar a uno de los refugios y luego incluirá en el estudio a todas las personas sin hogar que residen en el refugio seleccionado. Un investigador de mercado podría optar por utilizar un diseño de muestreo por conglomerado de una sola etapa.

Digamos que un investigador está interesado en la prueba de comercialización de un producto. El investigador puede seleccionar al azar códigos postales; enviar muestras del producto junto con un cuestionario de evaluación a cada dirección dentro del grupo seleccionado.

Muestreo por conglomerados en dos etapas. El diseño incluye todos los pasos del diseño de un muestreo por conglomerados, con una excepción del último paso. En lugar de incluir todos los elementos de los grupos seleccionados de la muestra, una muestra aleatoria (ya sea una muestra aleatoria simple, muestra estratificada o muestra sistemática) se toman los elementos de cada grupo seleccionado.

El muestreo por conglomerados de una etapa se refiere a veces como un submuestreo. En general, a menos que el grupos sea homogéneo, un diseño de muestra de conglomerados en dos etapas es mejor que uno de una sola etapa.

Muestreo por conglomerados de etapas múltiples. Las encuestas de grandes áreas geográficas requieren una diseño de la muestra algo más complicado que los descritos hasta este punto. Por lo general, se debe utilizar un diseño de etapas múltiples, que consiste en la repetición de dos pasos básicos: listado y toma de muestras.

Típicamente, en cada etapa, los grupos se hacen progresivamente más pequeños en tamaño; y en la última etapa se utiliza el elemento de muestreo. Los procedimientos de muestreo (aleatorio simple, estratificado, o el sistemático) pueden ser diferentes en cada etapa.

Te invito a conocer sobre el muestreo polietápico o muestreo multietapas.

Fortalezas y debilidades del muestreo por conglomerados en comparación con el muestreo aleatorio simple

Fortalezas
En comparación con el muestreo aleatorio simple:

Debilidades
En comparación con el muestreo aleatorio simple:

Si los grupos están definidos geográficamente, el muestreo por conglomerados requiere
menos tiempo, dinero y mano de obra.

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.

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

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

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

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

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

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

Recuerda que pueden consultar nuestros demás artículos referentes al:

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Muestreo por conglomerados. ¿Cuándo utilizarlo?

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Descubre las ventajas de utilizar el muestreo por conglomerados. Checa si este tipo de muestreo probabilístico es ideal para tu proyecto.

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Muestreo sistemático - ¿Qué es?, ventajas, desventajas y ejemplo

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Todo acerca de lo que es el muestreo sistemático probabilístico, su definición, gráfico, ventajas y desventajas y ejemplo de estas.

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¿Qué es el muestreo aleatorio simple?

El muestreo aleatorio simple es un tipo de muestreo probabilístico en el cual todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.

Este sistema funciona a través de un método de "sorteo" entre un universo de individuos, en el que se le asigna a cada integrante un número para ser escogido.

Por ejemplo, si se necesita seleccionar una muestra de 50 personas entre un universo de 1000, se le asignará a esas 1000 personas un número y, a modo de sorteo, se seleccionarán 50 números al azar que conformarán la muestra requerida.

Dicho procedimiento garantiza que todos los elementos muestrales tengan la misma probabilidad de ser seleccionados para formar parte de la muestra.

Ventajas y desventajas del muestreo aleatorio simple

El muestreo aleatorio simple presenta tanto ventajas como desventajas.

Ventajas

Las ventajas del muestreo aleatorio simple son las siguientes:

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.

Desventajas

Las desventajas del muestreo aleatorio simple son las siguientes:

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.

Ejemplos del muestreo aleatorio simple

Veamos el siguiente ejemplo: una consultora que realiza auditorías sobre diversas organizaciones decide realizar una investigación en una empresa donde trabajan 500 empleados.

Para llevar a cabo dicho estudio, la consultora debe trabajar sobre una muestra estadística de 50 personas (10%), por lo que escoge utilizar el método de muestreo aleatorio simple, para el cual sigue los siguientes pasos:

1. Enlistar con número a los 500 empleados de la organización.

2. Elegir 50 números al azar.

3. Finalmente, aquellos 50 números que correspondan a un empleado serán los individuos que conformen la muestra.

De esta manera quedará conformada la muestra para realizar la investigación, habiéndole otorgado, a todos los empleados de la organización, las mismas posibilidades de ser seleccionados.

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Muestreo aleatorio simple - ¿Qué es?, ventajas, desventajas y ejemplos

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Todo acerca de lo qué es el muestreo aleatorio simple, su definición, ventajas y desventajas que presenta este método y ejemplo donde se aplica este.

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Ejemplo del muestreo aleatorio Sistemático

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Ejemplo del muestreo aleatorio Sistemático

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Supongamos que poseemos una población de 1000 individuos y necesitamos obtener una muestra de 100 de ellos. Para ello, dividiremos en primer lugar el total de la población en 100 fragmentos aleatorios de 10 individuos. Luego, seleccionaremos un número al azar entre el 1 y 10.

Si el número obtenido al azar es el 6, a partir del individuo número 6 de la población se definirá nuestra muestra. Es decir que a partir de él se irán completando intervalos de 10, es decir: 6, 16, 26, 36, 46 hasta el 996.

De esta manera quedará conformada la muestra de 100 individuos a través del muestreo sistemático.

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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.

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Ventajas del muestreo aleatorio Sistemático

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Ventajas del muestreo aleatorio Sistemático

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Sus principales beneficios son los siguientes:

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.

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Aquí podemos ver de manera didáctica su definición , ventajas y desventajas

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Aquí podemos ver de manera didáctica su definición , ventajas y desventajas

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Muestreo Aleatorio Simple | ¿Cómo hacer un Muestreo Aleatorio Simple?

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 Muestreo por Conglomerados, identificación, ventajas y desventajas

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 Muestreo por Conglomerados, identificación, ventajas y desventajas

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El muestreo por conglomerados 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.

El muestreo por conglomerados, también conocido como muestreo por racimos, es un procedimiento de muestreo probabilístico en que los elementos de la población son seleccionados al azar en forma natural por agrupaciones (clusters). Los elementos del muestreo se seleccionan de la población de manera individual, uno a la vez.

Las unidades de muestreo o grupos pueden ser espaciados, tal como ocurre naturalmente en las unidades geográficas o físicas (por ejemplo: estados, delegaciones o distritos); en base a una organización como escuelas, grado escolar; o servicio telefónico tales como códigos de área o el cambio de las claves lada de los números de teléfono.

La heterogeneidad del grupo es fundamental para un buen diseño del muestreo por conglomerados. Por otra parte, los elementos dentro de cada grupo debe ser tan heterogéneos como la población objetivo

Pasos para seleccionar un muestreo por conglomerados

Definir la población objetivo.

Identificar un marco de muestreo existente o desarrollar un nuevo marco de muestreo de grupos de la población objetivo.

Evaluar el marco de muestreo para la falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple cobertura, y la agrupación, y hacer los ajustes cuando sea necesario. 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.

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. 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.

Seleccionar al azar el número previsto de las agrupaciones.

Subtipos del muestreo por conglomerados

Dos grandes dimensiones se utilizan para clasificar los diferentes tipos de muestreo por conglomerados. Una se basa en el número de etapas en el diseño de la muestra, y el otro en la representación proporcional de los grupos en la muestra total.

Subtipo basado en el número de etapas: A menudo, el muestreo por conglomerados se lleva a cabo en más de una "etapa". Una etapa es un paso dentro del proceso de muestreo en el que se toma una muestra. Considerando el número de etapas en el diseño, hay tres subtipos principales de este muestreo: de una sola etapa, de dos etapas, y el muestreo de etapas múltiples.

Muestreo por conglomerados de una etapa. El muestreo se hace una sola vez. Un ejemplo sería, digamos que estamos interesados en el estudio de personas sin hogar que viven en refugios.

Si hay cinco refugios en una ciudad, un investigador seleccionará al azar a uno de los refugios y luego incluirá en el estudio a todas las personas sin hogar que residen en el refugio seleccionado. Un investigador de mercado podría optar por utilizar un diseño de muestreo por conglomerado de una sola etapa.

Digamos que un investigador está interesado en la prueba de comercialización de un producto. El investigador puede seleccionar al azar códigos postales; enviar muestras del producto junto con un cuestionario de evaluación a cada dirección dentro del grupo seleccionado.

Muestreo por conglomerados en dos etapas. El diseño incluye todos los pasos del diseño de un muestreo por conglomerados, con una excepción del último paso. En lugar de incluir todos los elementos de los grupos seleccionados de la muestra, una muestra aleatoria (ya sea una muestra aleatoria simple, muestra estratificada o muestra sistemática) se toman los elementos de cada grupo seleccionado.

El muestreo por conglomerados de una etapa se refiere a veces como un submuestreo. En general, a menos que el grupos sea homogéneo, un diseño de muestra de conglomerados en dos etapas es mejor que uno de una sola etapa.

Muestreo por conglomerados de etapas múltiples. Las encuestas de grandes áreas geográficas requieren una diseño de la muestra algo más complicado que los descritos hasta este punto. Por lo general, se debe utilizar un diseño de etapas múltiples, que consiste en la repetición de dos pasos básicos: listado y toma de muestras.

Típicamente, en cada etapa, los grupos se hacen progresivamente más pequeños en tamaño; y en la última etapa se utiliza el elemento de muestreo. Los procedimientos de muestreo (aleatorio simple, estratificado, o el sistemático) pueden ser diferentes en cada etapa.

Te invito a conocer sobre el muestreo polietápico o muestreo multietapas.

Fortalezas y debilidades del muestreo por conglomerados en comparación con el muestreo aleatorio simple

Fortalezas
En comparación con el muestreo aleatorio simple:

Debilidades
En comparación con el muestreo aleatorio simple:

Si los grupos están definidos geográficamente, el muestreo por conglomerados requiere
menos tiempo, dinero y mano de obra.

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.

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

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

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

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

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

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

Recuerda que pueden consultar nuestros demás artículos referentes al:

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Muestreo por conglomerados. ¿Cuándo utilizarlo?

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Descubre las ventajas de utilizar el muestreo por conglomerados. Checa si este tipo de muestreo probabilístico es ideal para tu proyecto.

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Selección de una muestra de tamaño “n”, a partir de una población de “N” unidades

Cada elemento tiene la misma probabilidad de inclusión (n/N)

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Supongamos que tienes una población de 100 estudiantes en una escuela y deseas seleccionar una muestra aleatoria simple de 10 estudiantes para realizar una encuesta sobre sus hábitos de estudio.

Paso 1: Enumera a todos los estudiantes de la población con un número único, por ejemplo, del 1 al 100.

Paso 2: Usa un generador de números aleatorios o una tabla de números aleatorios para seleccionar 10 números al azar. Por ejemplo, los números seleccionados podrían ser: 7, 15, 22, 34, 42, 51, 68, 79, 86 y 95.

Paso 3: Identifica a estudiantes correspondientes seleccionados. En este caso, estudiantes corresponden a los números 7, 15, 22, 34, 42, 51, 68, 79, 86 y 95 que formarán parte de tu muestra.

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Los micronegocios constituyen un motor para el crecimiento del ingreso y la generación de empleo en las economías emergentes. Múltiples incentivos gubernamentales están dirigidos a la promoción y desarrollo de este segmento de la economía, a pesar de la relativa escasez de información.

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En este artículo te explicamos qué es un muestreo por conglomerados y cómo se hace. Encontrarás un ejemplo de un muestreo por conglomerados y los subtipos que hay de muestreos por conglomerados. Finalmente, podrás ver cuáles son las ventajas y las desventajas del muestreo por conglomerados y cuándo se debe utilizar este tipo de muestreo.

¿Qué es el muestreo por conglomerados?

El muestreo por conglomerados es un método estadístico para seleccionar qué elementos de una población formarán parte de la muestra de un estudio.

La principal característica del muestreo por conglomerados es que aprovecha la existencia de conglomerados (grupos) naturales en la población para estudiar solamente unos conglomerados en lugar de todos los individuos de la población.

Lógicamente, para poder realizar un muestreo por conglomerados los grupos (o conglomerados) en los que se divide la población deben ser representativos de la población.

De este modo se simplifica el estudio ya que se realiza el mismo análisis pero en muchos menos individuos, y luego se extrapolan los resultados obtenidos a la población estadística. Esto implica un menor coste económico pero también una pérdida de precisión, más abajo indagaremos en todas las ventajas y los inconvenientes que tiene el muestreo por conglomerados.

El muestreo por conglomerados también se conoce como muestreo por racimos, muestreo por clusters o muestreo por áreas.

Cabe destacar que el muestreo por conglomerados es diferente al muestreo estratificado. En el muestreo por conglomerados se seleccionan todos los individuos de un grupo, en cambio, en el muestreo estratificado se seleccionan unos individuos de todos los grupos.

Cómo hacer un muestreo por conglomerados

Los pasos para hacer un muestreo por conglomerados son los siguientes:

1. Definir la población objetivo.

2. Determinar el tamaño muestral deseado para realizar el estudio estadístico.

3. Definir los conglomerados. Es decir, dividir la población en conjuntos sin solapamiento y exhaustivos.

4. Seleccionar aleatoriamente los conglomerados que formarán la muestra del estudio estadístico.

Cabe destacar que una manera habitual de decidir los conglomerados en los que se dividirá la población es por zonas geográficas, es decir, los lugares que están geográficamente más cerca forman un conglomerado. Por ejemplo, si queremos analizar estadísticamente un país, podríamos hacer que las provincias del país fuesen los conglomerados.

Es importante que los conglomerados sean representativos, de lo contrario el estudio estadístico dará resultados poco fiables. Siguiendo el ejemplo anterior, si hacemos que los conglomerados sean las provincias del país, debemos asegurarnos que cada provincia tiene unas características muy similares al global de la población.

Además, debemos asegurarnos que todos los conglomerados tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, de lo contrario, se pondría en compromiso la aleatoriedad del muestreo.

Ejemplo de muestreo por conglomerados

Una vez hemos visto la definición de muestreo por conglomerados, a continuación, te mostramos un ejemplo de cómo se haría un muestreo de este tipo.

Se pretende analizar estadísticamente la satisfacción que han recibido los clientes de una empresa nacional el último año. Obviamente, hacer una encuesta de satisfacción a cada cliente requiere mucho dinero y tiempo, por lo tanto, se ha decidido hacer un muestreo por conglomerados. A continuación, se explica cómo se realizará el muestreo por conglomerados.

Lo primero que debemos hacer para llevar a cabo el muestreo por conglomerados es agrupar la población del estudio en conglomerados. En este caso, como se trata de una empresa centrada en un solo país, agruparemos los clientes según su provincia.

De esta manera los conglomerados serán heterogéneos, pues cada cliente puede tener diferente edad, diferentes gustos, diferentes hábitos,... Lo único que tienen en común los individuos de un conglomerado es el lugar donde viven.

Una vez hemos hecho los conglomerados, tenemos que seleccionar al azar unos cuantos. El número de conglomerados seleccionados debe ser suficientemente grande para ser una muestra representativa, pero también debe ser suficientemente pequeño para ahorrar en recursos utilizados.

Finalmente, podemos proceder a entrevistar a todas las personas que forman los grupos seleccionados y a estudiar estadísticamente los datos recopilados. Sin embargo, ahora también podríamos hacer un muestreo aleatorio simple o un muestreo sistemático para reducir aún más el tamaño de la muestra. En el siguiente apartado profundizaremos más en esta posibilidad.

Tipos de muestreos por conglomerados

Los tipos de muestreos por conglomerados se clasifican según su número de etapas:

Muestreo por conglomerados unietápico: solo se realiza un único muestreo en todo el proceso.

Muestreo por conglomerados bietápico: se hacen dos muestreos por conglomerados para obtener la muestra.

Muestreo por conglomerados multietápico: cuando el muestreo por conglomerados requiere más de dos etapas para conseguir la muestra estadística.

Hacer más de una etapa en un muestreo por conglomerados sirve para reducir el tamaño muestral y es muy útil en estudios de grandes dimensiones. Por ejemplo, si queremos hacer un estudio estadístico de todo un país, primero podemos hacer conglomerados de las provincias del país y, una vez hemos seleccionado una provincia aleatoria, podemos volver a hacer otro muestreo por conglomerados dividendo la provincia en municipios.

Incluso a veces, dependiendo de las características de los conglomerados, se pueden combinar los muestreos por conglomerados con otros tipos de muestreos. Por ejemplo, se puede hacer primero un muestreo por conglomerados y luego un muestreo aleatorio simple o un muestreo sistemático.

Ventajas y desventajas del muestreo por conglomerados

El muestreo por conglomerados tiene las siguientes ventajas y desventajas:

El muestreo por conglomerados reduce los recursos, el tiempo y el dinero necesarios para la investigación.

Si los conglomerados no son heterogéneos, se obtendrán unos resultados sesgados.

Es muy fácil de hacer si los conglomerados están definidos geográficamente

Probabilidad de error de muestreo alto.

Permite incluir otros tipos de muestreos en el proceso.

Se pueden obtener muestras más representativas utilizando otros tipos de muestreo.

Lógicamente, usar un muestreo por conglomerados permite reducir los recursos que se requieren para hacer el muestreo ya que se estudia un grupo menor, en consecuencia, se necesitan menos tiempo y dinero.

Sin embargo, la precisión obtenida analizando estadísticamente un conglomerado es inferior a si estudiáramos toda la población. Además, debemos asegurarnos que los conglomerados sean heterogéneos para que representen correctamente al conjunto de la población, así evitaremos obtener resultados poco fiables.

Otro beneficio del muestreo por conglomerados es que permite combinarlo con otros tipos de muestreos, e incluso se pueden hacer dos o más muestreos por conglomerados en un mismo muestreo. Como se ha explicado más arriba, se puede hacer un muestreo aleatorio simple o un muestreo sistemático después del muestro por conglomerados.

Por contra, otro inconveniente del muestreo por conglomerados es que normalmente se obtienen muestras menos representativas en comparación con otros tipos de muestreos. Por ejemplo, las variaciones suelen ser mucho mayores respecto al muestreo aleatorio simple.

Cuándo utilizar el muestreo por conglomerados

Es muy útil utilizar el muestreo por conglomerados cuando la población que queremos estudiar es muy numerosa o está extendida por una área geográfica muy amplia, ya que el muestreo por conglomerados permite reducir el número de individuos y las áreas a investigar.

Hay que tener en cuenta que este tipo de muestreo probabilístico es apropiado si para hacer el estudio tenemos que hacer técnicas laboriosas como las entrevistas personales, ya que entonces se reduce notablemente el número de entrevistas a realizar.

Sin embargo, si se recopilan los datos mediante otros métodos, como por ejemplo un formulario online, probablemente no sea buena idea emplear un muestreo por conglomerados, porque utilizando otro tipo de muestreo podrías recabar más información empleando menos tiempo.

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Qué es el muestreo por conglomerados - Cómo hacer un muestreo por conglomerados - Ejemplo - Ventajas y desventajas

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¿Sabes cómo realizar un muestreo sistemático para tu próxima investigación? ¡Muy fácil! ¿Recuerdas cuando en la escuela, al seleccionar al capitán de los equipos deportivos, la mayoría de nuestros entrenadores nos pedían que nos llamáramos con números del 1 al 5 (1-n) y los estudiantes con un número aleatorio decidido por el entrenador eran los que eran nombrados como capitanes de los equipos?

Hacer esto en realidad hacía que la selección no fuera estresante, tanto para el entrenador como para nosotros. El muestreo sistemático es una implementación de la mismísima técnica de la probabilidad. Con este método de muestreo siempre hay una oportunidad igual para que cada miembro de una población sea seleccionado.

Por ejemplo, si una ONG busca formar un muestreo sistemático de 500 voluntarios de una población de 5000, puede seleccionar a cada décima persona de la población (esto es básicamente de lo que se trata el muestreo sistemático).

Otras técnicas probabilísticas de muestreo, como el muestreo por conglomerados y el muestreo aleatorio estratificado pueden llegar a ser poco organizados y laboriosos, y es por eso que muchas veces los investigadores prefieren realizar un muestreo sistemático o aleatorio simple para obtener mejores resultados de muestreo.

El muestreo sistemático consume menos tiempo que el resto, ya que requiere la selección del tamaño de la muestra y la identificación del punto de partida, y además, este debe continuar en intervalos regulares (para formar la muestra).

¿Sabes cómo realizar un muestreo sistemático? ¡Sigue estos pasos!

Es necesario desarrollar una audiencia estructural definida para que el investigador comience a trabajar en el aspecto del muestreo.

El investigador a cargo debe determinar el tamaño de la muestra ideal, es decir, cuántas personas de la población completa se van a elegir.

La clave para obtener resultados precisos razonables y prácticos es tener una audiencia grande.

Una vez que se decida el número de tamaño de la muestra, se debe asignar un número a cada miembro de la muestra.

Decide cuál será el intervalo de esta muestra. Este es básicamente la distancia estándar entre los elementos.

El ejemplo mencionado anteriormente sugiere que el intervalo de muestra debe ser 10, que es el resultado de la división de 5000 (N= tamaño de la población) y 500 (N = tamaño de la muestra) (i) = N/n = 5000/500 = 10

El investigador debe seleccionar miembros que cumplan con este criterio. En este caso sería una persona de cada 10.

Se debe elegir un número de manera aleatoria como miembro inicial (r) de la muestra, y este intervalo se agregara al número aleatorio para seguir agregando miembros r, r+i, r+2i etc. que serán elementos de la muestra.

Una vez que sabes cómo realizar un muestreo sistemático, te darás cuenta de que es una excelente opción para tu próxima investigación.

Ventajas del muestreo sistemático

Es extremadamente simple y conveniente para los investigadores crear, conducir y analizar las muestras.

Como no es necesario enumerar a cada miembro de la muestra, el muestreo sistemático es mejor para representar a una población de manera más rápida y sencilla.

Las muestras creadas se basan en la selección de miembros libre de favoritismos.

En los otros métodos de muestreo hay posibilidades de que los conglomerados creados sean altamente sesgados, y esto comúnmente no sucede en el muestreo sistemático, ya que los miembros se encuentran a una distancia fija el uno del otro.

El factor de riesgo involucrado en este método de muestreo es extremadamente mínimo.

En caso de que hayan diversos miembros de una población, el muestreo sistemático puede ser beneficioso debido a la distribución uniforme de los miembros que son seleccionados para formar una muestra.

Te comparto algunas consideraciones para tener el mejor muestreo .

¿Cuando utilizar el muestreo sistemático?

Si ya sabes cómo realizar un muestreo sistemático, te será más fácil saber cuando utilizarlo. Por ejemplo, si deseas formar una muestra de 500 personas de una población de 5000, este es un ejemplo claro de cuándo utilizar el muestreo sistemático. Por supuesto, en este caso tendrías que numerar a cada una de las personas de la población.

Una vez que hayas terminado de numerar a las personas, el investigador podría seleccionar un número al azar, por ejemplo, el 5. El 5to individuo será el primero en ser parte de la muestra sistemática, después de eso, el décimo miembro se agregará la muestra y así sucesivamente hasta llegar al 4995.

Estas son otras cuatro situaciones en las cuales puedes utilizar el muestreo sistemático:

Restricciones presupuestarias: en comparación con otros métodos de muestreo como el muestreo aleatorio simple, esta técnica de muestreo es la más adecuada para situaciones en las que existen restricciones de presupuesto.

Implementación sin complicaciones: como el muestreo sistemático depende de los intervalos de muestreo definidos para decidir la muestra, es sencillo para los investigadores administrar muestras de tamaños mas grandes. Esto se debe a que el tiempo invertido en la creación de muestras es mínimo y el costo invertido también está restringido debido a la naturaleza periódica del muestreo sistemático.

Ausencia de patrón de datos: hay ciertos datos que no tienen un arreglo en su lugar. Esta información puede analizarse de manera imparcial utilizando el muestreo sistemático.

Bajo riesgo de manipulación de datos en la investigación: El muestreo sistemático es altamente productivo cuando se realiza una investigación sobre un tema amplio, especialmente cuando existe un riesgo insignificante de manipulación de datos.

Te recomiendo que también leas: 5 pasos crear una muestra de investigación efectiva .

Ahora que ya sabes cómo realizar un muestreo sistemático, ¡éxito en tu proyecto de investigación! No olvides que en QuestionPro contamos con las herramientas online que te pueden ayudar en la recolección de los datos que necesitas.

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¿Sabes cómo realizar un muestreo sistemático?

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Aprende cómo realizar un muestreo sistemático que ayude a seleccionar a los miembros de tu muestra para tu proyecto de investigación.

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En el muestreo sistemático:
Primero:  se selecciona un elemento aleatoriamente,.
Segundo: El resto de elementos de la muestra se seleccionan utilizando un intervalo fijo. Como lo muestra el ejemplo.

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En este artículo te explicamos qué es un muestreo sistemático, sus características y cómo se hace. También podrás ver un ejemplo de un muestreo sistemático. Además, encontrarás cuáles son las ventajas y las desventajas del muestreo sistemático y cuándo se debe utilizar este tipo de muestreo.

¿Qué es el muestreo sistemático?

El muestreo sistemático es un método probabilístico que sirve para seleccionar los elementos que formarán parte de la muestra de un estudio estadístico. En el muestreo sistemático primero se selecciona un elemento aleatoriamente, y el resto de elementos de la muestra se seleccionan utilizando un intervalo fijo.

Por lo tanto, en el muestreo sistemático, una vez hemos seleccionado al azar el primer individuo de la muestra, tenemos que contar tantos números como el intervalo deseado para coger el siguiente individuo de la muestra. Y vamos repitiendo el mismo procedimiento sucesivamente hasta tener tantos individuos en la muestra como el tamaño muestral que se quiere obtener.

Por otro lado, debes saber que hay más métodos para seleccionar los individuos de una muestra. Los tipos de muestreo más utilizados son:

Muestreo aleatorio simple

Muestreo estratificado

Muestreo sistemático

Muestreo por conglomerados

En probabilidadyestadistica.com tenemos una explicación detallada de cada tipo de muestreo probabilístico, por lo que si estás más interesad@ puedes buscar cómo se hace cada uno de ellos en nuestra página web.

Cómo hacer un muestreo sistemático

Los pasos para hacer un muestreo aleatorio sistemático son los siguientes:

1. Definir la población objetivo.

2. Determinar el tamaño de la muestra deseado.

3. Calcular el intervalo de muestreo. Para ello, se divide el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra.

4. Seleccionar de manera aleatoria el primer elemento de la muestra.

5. Seleccionar los elementos restantes de la muestra. Para ello, se va sumando sucesivamente el intervalo de muestreo al número seleccionado en el paso anterior.

Es importante que el primer elemento que se selecciona en un muestreo sistemático sea al azar, ya que realmente es el único elemento de la muestra que se selecciona aleatoriamente. De lo contrario, se pondría en riesgo la aleatoriedad del muestreo sistemático. Por eso el investigador debe garantizar que todos los elementos de la población tengan la misma probabilidad de ser seleccionados como punto de partida.

Asimismo, como los elementos muestrales en los muestreos sistemáticos se seleccionan por intervalos, puede que en la muestra final no haya un elemento de un cierto tipo y, en consecuencia, que la muestra no sea suficientemente representativa. Pero es un riesgo que se corre al realizar un muestreo sistemático.

Finalmente, debes tener en cuenta que el intervalo de muestreo no sea un patrón, porque entonces la muestra seleccionada no será la adecuada y el estudio estadístico dará resultados no fiables.

Ejemplo de muestreo sistemático

Después de ver la definición de muestreo sistemático, vamos a explicar un ejemplo de este tipo de muestreo para que entiendas mejor su significado.

Por ejemplo, si de una población de 1000 elementos queremos realizar un muestreo sistemático para obtener una muestra de 50 elementos, debemos hacer el siguiente procedimiento.

Primero de todo, tenemos que calcular el intervalo de muestreo. Para ello, simplemente dividimos el tamaño poblacional entre el tamaño muestral:

En segundo lugar, debemos seleccionar de forma aleatoria el primer sujeto de la muestra. Para hacer este paso existen varios métodos, pero puedes utilizar por ejemplo el programa informático Excel para obtener un número aleatorio del 1 al 20 (se recomienda que el primer número esté en el primer fragmento). Supongamos que nos ha salido el número 17.

Entonces, tenemos que ir sumando el intervalo de muestreo (20) al número 17 para ir seleccionando los siguientes elementos de la muestra. Debemos seleccionar 49 números más, pues el tamaño muestral deseado es 50.

De manera que los elementos de la población que se identifiquen con los números que han salido son los seleccionados para formar parte de la muestra del estudio estadístico.

Ventajas y desventajas del muestreo sistemático

El muestreo sistemático tiene las siguientes ventajas y desventajas:

El muestreo sistemático es muy rápido de hacer.

Si existe algún patrón y coincide con el intervalo de muestro, se obtendrá una muestra sesgada.

Es fácil de entender.

En la muestra seleccionada solo hay un elemento escogido aleatoriamente.

Las muestras obtenidas suelen ser representativas.

Una vez seleccionado el sujeto inicial, hay elementos que tienen una probabilidad nula de ser seleccionados.

El muestreo sistemático no se limita a una parte de la población, sino que muestrea elementos repartidos por toda la población.

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

Como hemos visto en el ejemplo de arriba, el muestreo sistemático es fácil y rápido de hacer. Aunque no lo parezca, esta propiedad es importante ya que implica un menor coste económico.

Otra parte positiva del muestreo sistemático es que coge elementos de toda la población. En cambio, en otros tipos de muestreos podríamos coger, por ejemplo, elementos solo de la primera mitad de la población.

Un inconveniente del muestreo sistemático es que el orden en el que se colocan los elementos de la población puede condicionar la fiabilidad de los resultados estadísticos, ya que si existe algún tipo de periodicidad o patrón se podría obtener una muestra sesgada. Por ejemplo, si ordenamos una población de hombres y mujeres de la siguiente manera:

Con este orden, si cogemos un intervalo de muestreo de 2, seleccionaremos solo mujeres o solo hombres dependiendo del punto de origen. En consecuencia, obtendremos una muestra poco fiable.

Por último, otro aspecto negativo del muestreo sistemático es que solamente se selecciona un elemento al azar y este condiciona el resto de elementos de la muestra. A diferencia de otros tipos de muestreo en los que la aleatoriedad está mucho más presente en todo el procedimiento.

Cuándo utilizar el muestreo sistemático

Para terminar, te mostramos cuándo es conveniente utilizar el muestro sistemático y cuándo no, pues no siempre se puede usar este sistema de muestreo.

El muestreo sistemático se puede utilizar cuando se necesita un método de muestreo simple y rápido de hacer. Es decir, cuando el presupuesto del proyecto es limitado, el muestreo sistemático es una muy buena opción porque necesita pocos recursos para su realización.

Como hemos visto a lo largo del artículo, no es nada conveniente que utilices este tipo de muestreo cuando la población tiene algún tipo de patrón, porque se podría obtener una muestra sesgada.

Finalmente, si en la población existen muchos grupos diferentes, o dicho con otras palabras, tiene muchos estratos, es mejor utilizar el muestreo estratificado porque permite analizar estadísticamente los estratos por separado y el muestreo sistemático no.

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▷ ¿Qué es el muestreo sistemático? ¿Y cómo se hace?

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Qué es el muestreo sistemático - Cómo hacer un muestreo sistemático - Ejemplo de muestreo sistemático - Ventajas y desventajas

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¿Cómo realizar un muestro aleatorio simple?

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¿Cómo realizar un muestro aleatorio simple?

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1.      Proceder a definir la población objetiva

2.      Proceder a identificar un marco de muestreo actual o la lista de la población objetiva

3.      Proceder a evaluar el marco de muestreo para la falta de cobertura.

4.      Proceder a asignar un número único a cada elemento de la trama.

5.      Proceder a determinar el tamaño de la trama.

6.      Proceder a seleccionar al azar la población.

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El Diccionario de la RAE define muestreo como " selección de una pequeña parte estadísticamente determinada, utilizada para inferir el valor de una o varias características del conjunto ".

El muestreo es, pues, una herramienta que utiliza la ciencia estadística para poder abarcar el estudio de un universo demasiado grande para poder ser observado y analizado directamente, al que llamamos , mediante la selección de una muestra representativa de ese universo, es decir, un subconjunto de casos o individuos de esa población.

Para que esa muestra sea, efectivamente, representativa debe ser escogida con los criterios adecuados, debe contener toda la información que nos interesa de la población a estudiar.

Esto se consigue mediante las técnicas de muestreo.

A partir de esta muestra se realiza una estimación estadística mediante técnicas para conocer el valor aproximado de un aspecto o parámetro de la población que nos interesa.

Dependiendo de la técnica de muestreo y de estimación estadística tendremos un nivel de confianza que medirá la bondad de nuestras conclusiones y la probabilidad de errores.

Existen dos tipos de técnicas de muestreo:

Aleatorio o probabilístico en el que todos los componentes de la población tienen las mismas posibilidades de ser escogidos como muestra.

No aleatorio donde no todos los componentes tienen las mismas posibilidades de formar parte de la muestra. Se utiliza cuando no se tiene presupuesto o tiempo para realizar uno aleatorio o se pretende que la muestra sea más representativa.

Vamos a ver, a continuación, las técnicas de muestreo existentes.

Muestreo aleatorio simple

Todos los componentes de la población tienen exactamente las mismas posibilidades de formar parte de la muestra y son elegidos al azar, mediante sorteos o funciones RND informáticas.

Es el más utilizado en estadística pero, en poblaciones muy numerosas, es el menos fiable.

Muestreo aleatorio estratificado

Para tomar la muestra se divide a la población en secciones o que tengan alguna característica en común: por ejemplo si se quiere conocer el nivel de consumo de alcohol y se clasifica a la población por su preparación académica.

Una vez hecha la división se escogen, como muestra, individuos o casos de cada estrato diferente de manera totalmente aleatoria.

Este método se utiliza si interesa conocer datos concretos según esas diferentes características en la población.

Muestreo aleatorio de conglomerados

Igual que en el caso anterior, se divide la población en grupos con características comunes, pero aquí esos grupos ya existen de manera natural (los integrantes de complejos industriales, de escuelas, los socios de un equipo).

También se escogerán las muestras aleatoriamente entre cada grupo ya formado.

Muestreo aleatorio sistemático

Al igual que en el aleatorio simple, antes de comenzar aquí todos los individuos pueden ser escogidos.

El primer paso será determinar el tamaño de la muestra que queremos tomar y, mediante una operación matemática simple, definir un intervalo entre los componentes de la población para alcanzar ese tamaño, redondeando los decimales por encima.

Es escoge un primer individuo al azar. A partir de él, se aplica el intervalo y se escogen los individuos o casos, previamente numerados, que resulten de la aplicación de ese intervalo. Aquí ya no todos pueden ser escogidos porque los que están en medio del intervalo no pueden serlo.

Por lo tanto lo único aleatorio es el primer caso o individuo, el resto surgen de él.

Muestreo no aleatorio intencional, opinático o de convivencia

Aquí el investigador escoge de manera deliberada a los casos o sujetos que van a formar la muestra según su criterio de que van a ser los más representativos.

Muestreo no aleatorio por conveniencia

En este caso el investigador escoge como muestra los casos o sujetos que tiene a su alcance, sin ningún otro criterio.

Es el método más rápido, barato y sencillo pero, tal vez, el menos fiable porque no hay ninguna razón, matemática o lógica, para considerar a esa muestra como representativa.

Muestreo no aleatorio consecutivo

Es igual que el de conveniencia, se toma de muestra a los sujetos (o casos) que están al alcance del investigador pero, en este caso, deben ser todos los sujetos accesibles.

Es un poco más representativa al tener en cuenta a todos los posibles sujetos que cumplen una condición (estar a mano).

Muestreo no aleatorio por cuotas

Aquí el investigador escoge las muestras dividiendo la población en partes que cumplan determinada condición y tomando muestras de esas distintas partes.

Los criterios para dividir por partes pueden ser de muchos tipos, de sexo, religión, nivel académico, económico, aficiones, etc.

Por ejemplo, un profesor que quiere estudiar a los alumnos de una carrera de cuatro años y escoge muestras de los de primero, segundo, tercero y cuarto de manera igual (una cuarta parte en cada curso).

Muestreo no aleatorio bola de nieve

A partir de un primer sujeto de la muestra a estudiar, se le pide a ese mismo sujeto que escoja a otro que cumpla, igual que él, determinadas características o criterios de la investigación y así sucesivamente.

Se utiliza en poblaciones muy pequeñas y no se considera muy representativo.

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El muestreo es una herramienta que utiliza la ciencia estadística para poder abarcar el estudio de un universo demasiado grande. ✅

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Entidad responsable de la planeación, levantamiento, procesamiento, análisis y difusión de las estadísticas oficiales de Colombia.

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Tipo de muestreo: Aleatorio por Conglomerados.

Conglomerados: Barrios de diferentes ciudades.

Ventaja: Eficiente para poblaciones dispersas.

Desventaja: Puede introducir sesgo si los conglomerados no son homogéneos.

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Los indicadores que se presentan en esta sección provienen de la Encuesta Nacional de Calidad de Vida (ECV), a partir de la cual se estimó por primera vez en 2021 el Déficit habitacional (para los años 2019 y 2020), siguiendo los lineamientos de la actualización metodológica de 2020. Esa actualización fue concertada con el Ministerio de Vivienda y el Departamento Nacional de Planeación y contó con el apoyo y observación de ONU-Hábitat.

2021

Información 2021

Información publicada el 4 de mayo de 2022

De acuerdo con la ECV 2021, la cantidad de hogares que habitaba en viviendas distintas de tradicional indígena era de 16.908 miles. De esos hogares, 5.240 miles (que equivalen al 31,0%) se encontraban en déficit habitacional.

El 7,5% de los hogares que habitaban viviendas distintas de tradicional indígena se hallaba en déficit cuantitativo (es decir, ocupaba viviendas con deficiencias estructurales o de espacio), mientras que el 23,5% tenía déficit cualitativo (habitaba en viviendas con deficiencias no estructurales).

2020

Información 2020

Información publicada el 2 de septiembre de 2021

Por tipo de déficit, para el total nacional se observa que en 2020 el 8,0% de los hogares se encontraba en déficit cuantitativo y el 23,4% en déficit cualitativo, comportamiento similar al registrado en 2019, donde la proporción de hogares en déficit cuantitativo fue de 8,2% y en déficit cualitativo el 24,6%.

Nota: Debido a que los gráficos de las páginas 4, 7 y 9 del comunicado de prensa publicado hoy 2 de septiembre de 2021 a la 1:30 p.m. presentaban errores de digitación, se publicó de nuevo a las 6:15 p.m. con los gráficos ajustadas.

Consulte en este espacio los resultados del Déficit Habitacional para Colombia calculados de acuerdo con la actualización metodológica 2020 a partir de la información del Censo Nacional de Población y Vivienda -CNPV 2018.

Los archivos a continuación explican los cambios entre la metodología que estaba vigente hasta este momento y la nueva metodología, así como la forma en la que se entienden y calculan cada uno de los componentes del Déficit Habitacional con la actualización metodológica 2020. En ellos se presenta la información de los hogares censales con carencias habitacionales por área, sexo del jefe del hogar, tipo y componentes del déficit a nivel nacional, departamental y municipal desagregada a nivel municipal por ubicación geográfica (cabeceras municipales y centros poblados y rural disperso).

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Entidad responsable de la planeación, levantamiento, procesamiento, análisis y difusión de las estadísticas oficiales de Colombia.

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Tipo de muestreo: Aleatorio Estratificado.

Estratos: Ingresos bajos, medios y altos.

Ventaja: Aumenta la representatividad de la muestra.

Desventaja: Requiere información precisa sobre la población estratificada.

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Información julio de 2016 a julio de 2017
Por primera vez en Colombia las 32 ciudades capitales y 6 municipios priorizados tienen información representativa sobre ingresos y gastos de sus hogares.
Según la ENPH 2016-2017, la división que más pesa en el gasto de los hogares del país es Alojamiento, servicios públicos y otros combustibles, con 28,7%; Bienes y servicios diversos registró un peso de 18,3% y Alimentos y bebidas no alcohólicas, 15,9%

Nota: la cobertura de la ENPH 2016 -2017 fue 86,3% que corresponde al total de hogares con encuestas completas sobre el total de hogares visitados.

Información actualizada: 06-agosto-2018

Información adicional

La Encuesta nacional de presupuestos de los hogares es una investigación que se realiza aproximadamente cada 10 años para actualizar la información estadística relacionada con la suma de los recursos económicos recibidos y la forma en que estos se usan. Asimismo, recopila información sobre las nuevas formas de compra, por ejemplo: ventas por internet, catálogos y ferias especializadas. Con esta información, se define la canasta de los hogares del país.

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Encuesta nacional de presupuestos de los hogares (ENPH)

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Entidad responsable de la planeación, levantamiento, procesamiento, análisis y difusión de las estadísticas oficiales de Colombia.

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Tipo de muestreo: Aleatorio Simple.

Marco muestral: Lista de números de teléfono seleccionados aleatoriamente.

Ventaja: Fácil de implementar.

Desventaja: Puede no representar adecuadamente la población si la muestra no es lo suficientemente grande.

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Información 2012

En el período de análisis (2012), con relación al personal ocupado por edad y sexo, se observa que l a mayoría del personal corresponde a hombres, el 63,4% para industria, el 55,2% para comercio y 56,4% para servicios. Se exceptúa el personal en la categoría hasta 17 años en comercio, en donde el porcentaje de mujeres es del 56,4%.

Durante el periodo de referencia, la mayoría de los nuevos puestos de trabajo generados en las empresas se concentraron principalmente en el área de producción, con el 82,2% en los servicios y el 66,9% en la industria, y el área de mercadeo y ventas con el 68,6% para el comercio. Por su parte, la menor proporción de puestos se creó en el área de la dirección general para los tres sectores, en industria 0,8%, en comercio 0,9% y en servicios 0,6%.

En el período analizado, la mayoría de las empresas de la industria y los servicios indicó que durante el año 2012 contó con una página web propia, registrando participaciones del 56,3%, y el 70,6% respectivamente. Por otra parte en el sector comercio, el 63,9% de las empresas no tuvo su propia página web.

Con relación a la utilización de un segundo idioma por parte del personal en el desempeño de las funciones, la mayor proporción de las empresas indicó que este no era necesario, con un 79,6% en comercio, 73,7% en industria y 62,9% en los servicios.

Para el año 2012, el 54,5% de las empresas de comercio y el 53,5% de las empresas industriales indicaron que no se capacitó personal, mientras que el 73,5% de las empresas del sector servicios si llevaron a cabo capacitaciones durante este período.

En el período analizado, el 65,7% de las empresas de comercio y el 52,6% de las empresas de industria indicaron que durante el año 2012 contaron con un departamento de recursos humanos, mientras el 74,7% de las empresas de servicios refirió el no haber contado con el mismo.

Información actualizada: 30-Abril-2014

Esta investigación está orientada a obtener indicadores sobre los efectos de mercado y otros factores que intervienen en la provisión adecuada de capacitación laboral, las brechas de competencia y calificación de personal que enfrentan las empresas.

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Entidad responsable de la planeación, levantamiento, procesamiento, análisis y difusión de las estadísticas oficiales de Colombia.

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Puede introducir sesgo si los conglomerados no son homogéneos.

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Eficiente para poblaciones dispersas.

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Se calculan los estadísticos de interés.

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Se seleccionan aleatoriamente sujetos dentro de los conglomerados seleccionados.

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Se seleccionan aleatoriamente conglomerados.

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Se divide la población en conglomerados.

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Requiere información precisa sobre la población estratificada.

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Aumenta la representatividad de la muestra.

Puede ser más eficiente en términos de tiempo y recursos.

Se pueden obtener estimaciones más precisas de las características de cada estrato

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Se calculan los estadísticos de interés.

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Se seleccionan aleatoriamente sujetos dentro de cada estrato.

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Se divide el marco muestral en estratos.

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Puede sesgar la muestra si hay un patrón en la población.

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Menos costoso que el muestreo aleatorio simple.

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Se calculan los estadísticos de interés.

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Se seleccionan sistemáticamente sujetos dejando pasar un cierto número.

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Puede no representar adecuadamente la población si la muestra no es lo suficientemente grande.

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Fácil de implementar.

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Se calculan los estadísticos de interés.

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Los sujetos se seleccionan aleatoriamente.

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CARLOS ANDRES SANTIAGO ESCORCIA
JIMY FERNEY FRANCO DIAZ
LUIS ALEJANDRO RODRIGUEZ CANTILLO
CARLOS CARDONA AMARILES