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Andrés Felipe Torres Calle
Juan Carlos Rendon Aguirre

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

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

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

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El muestreo aleatorio simple es un método de selección de una muestra estadística en el que todos los elementos de una población tienen la misma posibilidad de ser incluidos.

Los muestreos son técnicas que se usan en la estadística y que permiten determinar cómo se seleccionará a los individuos que conformarán una muestra, es decir, una parte representativa de una población que se utilizará para hacer un estudio o un análisis.

El muestreo aleatorio simple es un tipo de muestreo probabilístico, porque permite precisar la probabilidad que tienen los elementos de ser incluidos en la muestra.

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

Este muestreo presenta ventajas, por ejemplo, tiene un nivel alto de representatividad en poblaciones numerosas y, por eso, permite realizar inferencias o generalizaciones sobre grupos grandes.

Pero también tiene desventajas, por ejemplo, es un proceso más lento que otros, porque se debe hacer una lista de todos los elementos de la población y tiene más margen de error que otros tipos de muestreo.

Pasos del muestreo aleatorio simple

Para hacer un muestreo aleatorio simple, se deben seguir los siguientes pasos:

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

Calcular la cantidad de elementos de la muestra. Se debe determinar cuántos individuos tendrán que ser seleccionados para que la muestra sea representativa. Por ejemplo: En una población de 10.000 habitantes, se elegirán 100.

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

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

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

Tipos de muestreo aleatorio simple

Existen dos tipos de muestreo aleatorio simple:

Muestreo aleatorio simple con reposición de elementos. Es el procedimiento en el que se extrae un número y posteriormente se lo devuelve, por lo tanto, podrá volver a ser seleccionado para conformar la muestra. Se suele emplear cuando se realizan estudios sobre poblaciones muy numerosas.

Muestreo aleatorio simple sin reposición de elementos. Es el procedimiento en el que se extrae un número, pero no se lo devuelve y, por lo tanto, no podrá volver a ser seleccionado. Se suele emplear cuando se realizan estudios sobre poblaciones con pocos individuos.

Ejemplos de muestreo aleatorio simple

Un gobierno quiere estudiar el ingreso promedio por núcleo familiar. Para realizar la muestra, el equipo de investigación sigue los pasos del muestreo aleatorio simple:

Un grupo de investigadores quiere realizar una encuesta sobre el trabajo de profesores universitarios de España. Para realizar la muestra, se siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Un grupo de investigadores está estudiando la profesionalización de los deportes femeninos. Para realizar la muestra, se siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Un equipo de marketing está realizando un estudio sobre las preferencias de los consumidores. Para seleccionar a los individuos que conformarán la muestra, se siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Un grupo de investigadores estudiará la opinión de los estudiantes de derecho sobre la carrera. Para realizar la selección de la muestra, los investigadores siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Una empresa de consultoría realizará una encuesta sobre la preferencia de los candidatos a presidente. Para realizar la muestra representativa, se siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Una ONG ambientalista realizará un estudio sobre el conocimiento que tiene la población de una región sobre el cambio climático. Para elaborar la muestra estadística, se siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Un periódico realizará una encuesta para medir el grado de aceptación que tienen las medidas económicas recientes en una ciudad. Para realizar la muestra estadística, se siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Una empresa de telefonía está estudiando la opinión de los clientes sobre el servicio. Para realizar la muestra estadística, se deben seguir los pasos del muestreo aleatorio simple:

Unos estudiantes de comunicación tienen que realizar un estudio sobre la utilización de redes sociales. Para elaborar la muestra representativa, se siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Puede servirte:

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10 Ejemplos de Muestreo Aleatorio Simple

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El muestreo aleatorio simple es un método de selección de una muestra estadística en el que todos los elementos de una población tienen la misma posibilidad…

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En un muestreo aleatorio sistemático se elige un individuo al azar y a partir de él, a intervalos constantes, se eligen los demás hasta completar la muestra.

Por ejemplo si tenemos una población formada por 100 elementos y queremos extraer una muestra de 25 elementos, en primer lugar debemos establecer el intervalo de selección que será igual a 100/25 = 4. A continuación elegimos el elemento de arranque, tomando aleatoriamente un número entre el 1 y el 4, y a partir de él obtenemos los restantes elementos de la muestra.

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muestreo aleatorio sistemático - Diccionario de Matemáticas | Superprof

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En un muestreo aleatorio sistemático se elige un individuo al azar y a partir de él, a intervalos constantes, se eligen los demás hasta completar la muestra. Por ejemplo si tenemos una población formada por 100 elementos y queremos extraer una muestra de 25 elementos, en primer lugar debemos establecer...

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En el que la población se divide en dos o más grupos (estratos) de acuerdo con uno o más atributos comunes.

El muestreo estratificado pretende garantizar que la muestra represente subgrupos o estratos específicos.

En consecuencia, la aplicación del método de muestreo estratificado implica dividir la población en diferentes subgrupos (estratos)

Y seleccionar sujetos de cada estrato de manera proporcional.

¿Qué es el muestreo estratificado: definición estadística?

El muestreo aleatorio estratificado se refiere a un método de muestreo que tiene las siguientes propiedades.

La población consta de N elementos.

La población se divide en K grupos, llamados estratos.

Cada elemento de la población puede asignarse a un estrato, y solo a uno.

El número de observaciones dentro de cada estrato Ni es conocido, y N = N1 + N2 + N3 +... + Nk

El investigador obtiene una muestra probabilística de cada estrato.

En este artículo, asumiremos que tú como investigador extraes una muestra aleatoria simple de cada estrato.

Tipos de muestreo estratificado

El muestreo estratificado se puede dividir en dos grupos: proporcional y no proporcional

La aplicación de la técnica de muestreo estratificado proporcional implica determinar el tamaño de la muestra en cada estrato según la proporción que cada estrato tenga en la población.

En el muestreo estratificado no proporcional, por el contrario, el número de sujetos reclutados de cada estrato no tiene que ser proporcional a la porción que este tiene en la población.

En consecuencia, la aplicación de muestreo estratificado proporcional genera datos primarios más precisos en comparación con el muestreo estratificado no proporcional.

Estratificación proporcional versus no proporcional

Todos los diseños de muestreo estratificado se dividen en una de dos categorías, cada una de las cuales tiene fortalezas y debilidades como se describe a continuación.

Estratificación proporcional.

Con la estratificación proporcional, el tamaño de la muestra de cada estrato es proporcional al tamaño del estrato en la población.

Esto significa que cada estrato tiene la misma fracción de muestreo.

La estratificación proporcional da una precisión igual o mejor que una muestra aleatoria simple del mismo tamaño.

Las ganancias en precisión son mayores cuando los valores dentro de los estratos son homogéneos.

Las ganancias en precisión se acumulan en todas las medidas de la encuesta.

Estratificación no proporcional.

Con una estratificación no proporcional, la fracción de muestreo puede variar de un estrato a otro.

La precisión del diseño puede ser muy buena o muy pobre, dependiendo de cómo se asignen los puntos de muestra a los estratos.

Si las variaciones difieren entre estratos, la estratificación no proporcional puede dar una mejor precisión que la estratificación proporcional,

Cuando los puntos de muestra se asignan correctamente a los estratos.

Con una estratificación no proporcional, el investigador puede maximizar la precisión para una sola medida de encuesta importante.

Sin embargo, las ganancias en precisión pueden no acumularse a otras medidas de la encuesta.

¿Cuándo deberíamos utilizar el muestreo estratificado?

El muestreo estratificado se usa cuando:

La población objetivo de interés de un investigador es significativamente heterogénea;

El investigador quiere destacar subgrupos específicos dentro de su población de interés;

El investigador quiere observar las relaciones entre dos o más subgrupos; y,

Cuando el objetivo de un investigador es crear muestras representativas incluso de los segmentos más pequeños y difíciles de acceder en la población

Al usar el muestreo estratificado, los investigadores tienen una precisión estadística más alta en comparación con sólo un muestreo aleatorio simple.

Esto se debe al hecho de que la variabilidad dentro de los subgrupos es menor en comparación con las variaciones cuando se trata con toda la población en general.

Gracias a la precisión estadística que proporciona el muestreo estratificado, se requiere un tamaño de muestra más pequeño,

Lo que en última instancia puede implicar ahorros importantes para los investigadores.

Pasos para llevar a cabo un muestreo estratificado

El proceso para realizar el muestreo estratificado es el siguiente:

Primero: Divida la población en subgrupos o estratos más pequeños, según los atributos y características compartidos por los miembros.

Segundo: tome una muestra aleatoria de cada estrato en un número que sea proporcional al tamaño del estrato en la población.

Tercero: Agrupe los subconjuntos de estratos para formar una muestra aleatoria.

Cuarto: realiza tu análisis.

Muestreo estratificado ejemplo

Imaginemos que un grupo de especialistas en producción animal está interesado en obtener una muestra estratificada de 400 vacas a partir de un rebaño de 2000 vacas de diferentes razas.

El objetivo del estudio es analizar la producción de leche del rebaño

Al permanecer todos los demás factores constantes: los mismos potreros, igual alimentación, condiciones climáticas, manejo del rebaño, etc.

Los investigadores consideran la raza del animal como único factor que puede afectar la producción de leche de cada animal.

Se consideran 4 estratos en la población: vacas Holstein, pardo suizo, mestizas y criollas

Mira la imagen de arriba

El desglose por raza de las vacas en la población es el siguiente

La advertencia con este estudio es que los investigadores solo tienen recursos suficientes (tiempo y dinero) para manejar una muestra de 400 animales.

Por lo tanto, la muestra debe representar con precisión la población más grande de todas los 2000 vacas en la hacienda.

En este caso, realizar un muestreo estratificado es la mejor opción para implementar en este estudio de investigación específico.

Entonces... ¿cuántas vacas de cada raza deben incluirse en la muestra de 400?

Para determinar esto, los investigadores simplemente tomarían de las 400 vacas Holstein en la población, una muestra aleatoria simple de 80 animales de esa raza

De las 400 vacas Pardo suizo en la población, también por azar simple otros 80 animales

A partir de las 1000 vacas mestizas, seleccionarían aleatoriamente 200 vacas

Y desde las 100 vacas criollas, escogerían 40 animales

Reuniendo las muestras parciales anteriores, se conforma al final la muestra estratificada definitiva

Desglose por razas de las vacas en la muestra

Ventajas del muestreo estratificado

El muestreo estratificado ofrece varias ventajas sobre el muestreo aleatorio simple.

Una muestra estratificada puede proporcionar mayor precisión que una muestra aleatoria simple del mismo tamaño.

Debido a que proporciona una mayor precisión, una muestra estratificada a menudo requiere una muestra más pequeña, lo que ahorra dinero.

Una muestra estratificada puede protegerse contra una muestra "no representativa" (p. Ej., Una muestra exclusivamente de vacas pardo suizo de una población con diferentes razas).

Podemos asegurarnos de obtener suficientes puntos de muestra para respaldar un análisis separado de cualquier subgrupo.

Desventajas

La aplicación del muestreo aleatorio estratificado requiere el conocimiento de la membresía de estratos a priori.

El requisito de poder distinguir fácilmente entre estratos en el marco de la muestra puede crear dificultades en los niveles prácticos.

El proceso de investigación puede llevar más tiempo y resultar más costoso debido a la etapa adicional en el procedimiento de muestreo.

La elección del método de muestreo estratificado agrega cierta complejidad al plan de análisis.

Puedes complementar la información de este artículo en el siguiente enlace:

Y aquí tienes un vídeo resumen de los principales puntos tratados en el artículo:

Consejos finales...

Redondeando las ideas, si los costos y las variaciones son casi iguales en todos los estratos, elije una estratificación proporcional sobre una estratificación no proporcional.

En caso contrario, si apreciables diferencias entre estratos, considera la estratificación no proporcional.

¿Qué tal te ha parecido este artículo sobre el muestreo estratificado?

¿Conocías este método de muestreo?

¿Es aplicable a tu proyecto de investigación actual?

Como es habitual, te invito a que me dejes tus comentarios por aquí abajo 👇, estaré esperando para leerlos

Preguntas frecuentes

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📈 Muestreo estratificado + ejemplo explicado paso a paso

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El muestreo estratificado es un método de muestreo probabilístico, En el que la población se divide en grupos (estratos) que tienen ciertas afinidades

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Ejemplos muestreo aleatorio por conglomerado

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Ejemplos muestreo aleatorio por conglomerado

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El muestreo por conglomerados es un método de selección de una muestra estadística en el que se divide una población por grupos, que tienen alto nivel de representatividad de la totalidad, para después analizar todos o algunos de los elementos de uno o de varios grupos.

Los conglomerados o grupos deben estar previamente divididos, por ejemplo, pueden ser vecindarios, y tienen que representar la heterogeneidad de la población. Además, es necesario que sean homogéneos, es decir, que tengan características similares entre sí.

Los muestreos se utilizan en estadística para determinar cómo se seleccionarán los elementos de una muestra, es decir, de una parte de la población que permitirá hacer inferencias sobre la totalidad.

Este tipo de muestreo es probabilístico, porque se puede saber la probabilidad que tienen los grupos o los elementos de ser seleccionados. En el caso del muestreo por conglomerados, todos los grupos tienen la misma posibilidad de ser incluidos en la muestra, ya que es una técnica que se realiza al azar.

Este procedimiento posee ventajas, por ejemplo, proporciona muestras representativas de poblaciones muy grandes o cuyos elementos se encuentran muy separados. Además, es más eficiente que otros tipos de muestreo, porque permite ahorrar costos y tiempo.

Sin embargo, también presenta desventajas, por ejemplo, puede ser menos representativo que otros tipos de muestreos y no es posible aplicarlo en todos los casos, porque se necesita tener un conocimiento previo de la población que se va a analizar.

Pasos del muestreo por conglomerados

Seleccionar y estudiar la población. Se debe definir cuál es la población objetivo y analizarla para conocer cómo está dividida y para poder indicar cómo serán los grupos o conglomerados.

Calcular la cantidad de elementos de la muestra. Se debe determinar cuántos grupos se necesitarán para elaborar la muestra.

Elaborar un marco muestral. Se debe hacer una lista de todos los conglomerados.

Seleccionar los conglomerados. Se debe escoger al azar uno o más grupos. La investigación se puede hacer sobre todo el conglomerado o eligiendo algunos de sus elementos con otros tipos de muestreos.

Tipos de muestreo por conglomerados

Existen dos tipos de muestreo por conglomerados, que se diferencian según la cantidad de etapas que hay en el proceso de selección:

Muestreo por conglomerados de una etapa. Tiene una sola etapa, porque solo se seleccionan los conglomerados y se incluyen en la muestra todos los elementos de los grupos elegidos.

Muestreo por conglomerados de dos etapas. Tiene dos etapas; en una se seleccionan los conglomerados y en la otra se escogen elementos dentro de cada grupo. Por eso, en la muestra solo hay algunos de los individuos de cada grupo.

Ejemplos de muestreo por conglomerados

Un grupo de investigadores quiere estudiar las características de las maquinarias que se utilizan en distintas fábricas. Para realizar la muestra, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

Un equipo de investigación de marketing quiere conocer las características de los clientes que acuden a centros comerciales. Para realizar la muestra, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

Unos estudiantes de literatura tienen que hacer una investigación sobre el mercado editorial. Para realizar la muestra estadística, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

Se seleccionan todas las editoriales de las ciudades de un país como población objetivo. Cada ciudad será un conglomerado.

Se calcula que de las 23 ciudades, se necesitarán 5 conglomerados para elaborar la muestra.

Se realiza una lista de las ciudades.

Se seleccionan 5 ciudades al azar y con un muestreo aleatorio simple se escogen 3 editoriales por ciudad.

Un grupo de investigadores quiere conocer las características de las personas que trabajan en el sector empresarial. Para realizar la muestra representativa, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

Un gobierno quiere conocer las características de los hogares de toda la población de un país. Para realizar la muestra representativa, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

El Ministerio de Economía de México quiere conocer la productividad del país, por eso, debe analizar distintas fábricas. Para realizar la muestra estadística, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

El Ministerio de Sanidad de España está estudiando cuáles son las enfermedades más frecuentes de los habitantes de este país. Para realizar la muestra estadística, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

Un grupo de biólogos está estudiando el comportamiento de los lobos. Para realizar la muestra representativa, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

Un equipo de ingenieros agrónomos está estudiando la efectividad de las semillas de trigo. Para realizar la muestra representativa, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

El Ministerio de Educación de Ciudad Autónoma de Buenos Aires está haciendo un estudio sobre los libros que se utilizan en clase. Para realizar la muestra representativa, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

Puede servirte:

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10 Ejemplos de Muestreo por Conglomerados

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El muestreo por conglomerados es un método de selección de una muestra estadística en el que se divide una población por grupos, que tienen alto nivel de representatividad de la totalidad, para después analizar todos o algunos de los elementos de uno o de varios grupos.