# data[].attributes.attachment_link.title
Veamos en que consiste el Muestreo Aleatorio Simple 👍👍

# data[].attributes.body
Definición de la población objetivo

Definir claramente la población de la cual se desea obtener información. Esto incluye especificar las características que deben tener los elementos de la población para ser incluidos en el estudio.

# data[].attributes.body
Marco de muestreo

Lista completa y precisa de todos los elementos de la población.

Este listado se conoce como el marco de muestreo y es fundamental para asegurar que todos los miembros de la población tengan la misma oportunidad de ser seleccionados.

# data[].attributes.body
Harrison S. Buitrago Ch.

Juan Jose Lopez

Laura V. Gonzalez C.

Mateo Lopez Rios

# data[].attributes.body
Determinación del tamaño de la muestra

Hace referencia al número de elementos de la población que se seleccionarán para participar en el estudio.

El tamaño de la muestra depende de varios factores, como el nivel de confianza deseado, el margen de error y la heterogeneidad de la población. Existen fórmulas para calcular el tamaño de la muestra, como la fórmula de Cochran

Formula de Cochran

En estadística se cree que un cierto grado de significación es válido si la prueba se aplica a un conjunto de datos suficientemente grande, de lo contrario los resultados positivos obtenidos podrían dar lugar a valoraciones positivas pero que en realidad no son fiables

# data[].attributes.body
Univariado. (2021, 7 abril). Tipos de muestreo [Vídeo]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=gj5noSozMqM

Ortega, C. (2023b, junio 16). ¿Cómo realizar un muestreo probabilístico? QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/como-realizar-un-muestreo-probabilistico/

# data[].attributes.body
@ffbonta. (2022, 13 enero). Veamos en que consiste el Muestreo Aleatorio Simple 👍👍 [Vídeo]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=lglNZbRy_Vw

Marco muestral  creacion de un marco muestral solido  garantia de la precision de los datos - FasterCapital. (s. f.). FasterCapital. https://fastercapital.com/es/contenido/Marco-muestral--creacion-de-un-marco-muestral-solido--garantia-de-la-precision-de-los-datos.html

Fórmula de Cochran : el número de muestras - StrategyQuant. (2022, 8 abril). StrategyQuant. https://strategyquant.com/es/base-de-codigo/cochrans-formula-numero-de-muestras/#:~:text=En%20estad%C3%ADstica%20se%20cree%20que,en%20realidad%20no%20son%20fiables.

Unidad Gestión de Proyectos Institucionales UCSH. (2020, 14 diciembre). Población objetivo - Academia de Proyectos UGPI [Vídeo]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=NYnyqMzZWdg

Muguira, A. (2023, 16 junio). Muestreo aleatorio simple: ¿Qué es y cómo realizarlo? QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-aleatorio-simple/

Ortega, C. (2023, 25 febrero). ¿Cómo realizar un muestreo aleatorio simple? QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/como-realizar-un-muestreo-aleatorio-simple/#:~:text=El%20muestreo%20aleatorio%20simple%20es,en%20cualquier%20etapa%20del%20proceso.

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

victor herrera. (2014, 28 enero). muestreo aleatorio simple [Vídeo]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=ua4yLPzqqfU

# data[].attributes.body
Daniela, Dicleny, Ricardo (2023 11-11) MUESTREO ALEATORIO POR CONGLOMERADOS https://rpubs.com/RicardoNarvaz/DraftMuestreoConglomerados

Enrique Rus Arias (2021-1) Muestreo por conglomerados

https://economipedia.com/definiciones/muestreo-por-conglomerados.html

Cristina Ortega ¿Como hacer muestreo por conglomerado? https://economipedia.com/definiciones/muestreo-por-conglomerados.htmlhttps://www.questionpro.com/blog/es/como-hacer-un-muestreo-por-conglomerados/

# data[].attributes.body
Muestreo aleatorio sistemático - Wikipedia: https://es.wikipedia.org/wiki/Muestreo_sistem%C3%A1tico

Muestreo aleatorio sistemático - QuestionPro: https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-sistematico/

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
¿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.

# data[].attributes.attachment_link.title
¿Sabes cómo realizar un muestreo sistemático?

# data[].attributes.attachment_link.description
Aprende cómo realizar un muestreo sistemático que ayude a seleccionar a los miembros de tu muestra para tu proyecto de investigación.

# data[].attributes.body
manuel luque. (2018, 2 mayo). PROBLEMA MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO [Vídeo]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=DkcYhbBK8HA

GUILLERMO HERNÁNDEZ. (2020, 6 noviembre). Muestreo estratificado [Vídeo]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=HFjFvyLjlZA

Muguira, A. (2023, 23 junio). Muestreo estratificado, un tipo de muestreo de probabilidad. QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-estratificado/

Otzen, T., & Manterola, C. (2017). Técnicas de Muestreo sobre una Población a Estudio. International Journal Of Morphology, 35(1), 227-232. https://doi.org/10.4067/s0717-95022017000100037

# data[].attributes.body
DISEÑO MUESTRAL

La GEIH (Gran Encuesta Integrada de Hogares) es una encuesta dirigida a hogares y personas, por lo tanto, se establece una estrategia muestral adecuada para acceder a mediciones de las unidades de análisis con procedimientos que aseguran estimadores insesgados de los parámetros bajo una precisión y confianza preestablecida de antemano. A continuación, se describirá en detalle el plan muestral.

TIPO DE MUESTREO

Teniendo en cuenta los objetivos y las características de la encuesta se optó por una muestra probabilística, multietápica, estratificada y de conglomerados.

CÁLCULO DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA

Para establecer el tamaño de la muestra, en primera instancia, se debe identificar un indicador relevante en la investigación al cual se le asigne un tamaño de muestra suficiente para que el estimador de este indicador cumpla con ciertas características de precisión y confianza.

En los casos donde el diseño muestral es complejo, además de lo anterior, se debe tomar como referencia un muestreo aleatorio simple de elementos (MAS) estableciendo un tamaño de muestra primario, el cual deberá ser ajustado por un efecto del diseño muestral (Deff) y otros parámetros como la tasa de no respuesta esperada y las subdivisiones de la población donde, en esta última, se procura garantizar suficiente muestra para su respectiva desagregación.

# data[].attributes.attachment_link.title
Gran Encuesta Integrada de Hogares - GEIH - 2023.

# data[].attributes.attachment_link.description
El Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) ha desarrollado e implementado encuestas de hogares, desde finales de la década de los años 1960, que consideran las temáticas de fuerza de trabajo, calidad de vida, e ingresos y gastos.

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Unidad Gestión de Proyectos Institucionales UCSH

# data[].attributes.attachment_link.title
Población Objetivo - Academia de Proyectos UGPI

# data[].attributes.body
Asignación de números aleatorios

Se asigna un número o identificador único a cada elemento del marco muestral. Esto puede hacerse manualmente o utilizando un software.

# data[].attributes.body
Selección de la muestra

Se procede a seleccionar aleatoriamente los elementos que formarán parte de la muestra. Esto se puede hacer mediante diversos métodos, como el uso de tablas de números aleatorios, software estadístico o incluso herramientas en línea diseñadas para generar selecciones aleatorias.

A continuación se describirán los tres métodos mas utilizados para realizar la selección de la muestra:

# data[].attributes.attachment_link.title
Hangover GIF - Hangover - Descubrir y compartir GIFs

# data[].attributes.attachment_link.description
Los GIFs animados de Hangover ideales para tus conversaciones. Descubre y comparte los mejores GIFs de Tenor.

# data[].attributes.body
Subtipos de selección de la muestra

Muestreo reemplazo: En este, después de que un elemento ha sido seleccionado de entre el marco de la muestra, se devuelve y es elegible para ser seleccionado de nuevo.

Muestreo sin reemplazo: En este, después de que un elemento se selecciona del marco de la muestra, se retira de la población y no regresa a la base del muestreo. Este tipo de muestreo suele ser más eficiente pues no permite que el mismo elemento de la población entre a la muestra más de una vez.

# data[].attributes.body
Selección de la muestra

Métodos para realizar la selección de la muestra

Tablas de números o identificadores únicos aleatorios: Son tablas que contienen números o identificadores únicos aleatorios generados previamente.

Generadores de números o identificadores únicos aleatorios: Son programas informáticos que generan números o identificadores únicos aleatorios.

Software estadístico: La mayoría de los programas estadísticos tienen funciones para realizar muestreos aleatorios simples.

# data[].attributes.attachment_link.title
Fran Healy Fran GIF - Fran Healy Fran Healy - Discover & Share GIFs

# data[].attributes.body
Recolección de datos

Recolectar los datos necesarios de cada uno de los elementos seleccionados. Esto puede involucrar encuestas, entrevistas, observaciones u otros métodos de recolección de datos dependiendo de la naturaleza del estudio.

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Ecosistema de Recursos Educativos Digitales SENA 

# data[].attributes.body
Analisis de los datos

Se analizan para obtener conclusiones y respuestas a las preguntas de investigación. El análisis puede variar desde descriptivo hasta inferencial, dependiendo de los objetivos del estudio.

# data[].attributes.body
Estimacion de la poblacion

A partir de los datos de la muestra, se realizan estimaciones sobre parámetros de interés de la población total, como medias, proporciones o varianzas. Es importante aplicar métodos estadísticos adecuados para que estas estimaciones sean fiables.

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
ahora todo se uede demostrar con las estadisticas

# data[].attributes.attachment_link.title
Ahora Todo Se Uede Demostrar Con Las Estadisticas GIF - Ahora Todo Se Uede Demostrar Con Las Estadisticas - Descubrir y compartir GIFs

# data[].attributes.attachment_link.description
Los GIFs animados de Ahora Todo Se Uede Demostrar Con Las Estadisticas ideales para tus conversaciones. Descubre y comparte los mejores GIFs de Tenor.

# data[].attributes.attachment_caption
Muestreo aleatorio simple por funcion RANDOM

# data[].attributes.attachment_link.title
Técnicas para generar una muestra simple aleatoria | AP estadística | Khan Academy en Español

# data[].attributes.body
Es un método sencillo y fácil de implementar.

Es un método probabilístico, lo que significa que cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado.

Es un método imparcial, ya que no se basa en ningún criterio subjetivo para seleccionar la muestra.

# data[].attributes.body
Puede ser difícil de implementar en poblaciones grandes.

Puede ser costoso si se requiere un marco muestral completo.

Puede no ser representativo de la población objetivo si la población es muy heterogénea.

# data[].attributes.body
El muestreo probabilístico es un método de muestreo (muestreo se refiere al estudio o el análisis de grupos pequeños de una población) que utiliza formas de métodos de selección aleatoria.

El requisito más importante del muestreo probabilístico es que todos en una población tengan la misma oportunidad de ser seleccionados.

# data[].attributes.body
División del marco muestral en estratos:

Esta es la primera etapa, donde se identifican y definen los diferentes estratos en la población. Esto se hace con el objetivo de agrupar unidades similares y reducir la variabilidad dentro de cada estrato.

# data[].attributes.body
Determinación del tamaño de muestra por estrato:

Una vez que se han definido los estratos, es necesario determinar el tamaño de la muestra necesario para cada uno de ellos. Esto se basa en consideraciones como la proporción de la población que representa cada estrato y la variabilidad dentro de cada estrato.

# data[].attributes.body
Selección de la muestra dentro de cada estrato:

Después de determinar el tamaño de la muestra para cada estrato, se procede a seleccionar la muestra dentro de cada estrato utilizando un método de muestreo aleatorio simple u otro método apropiado. Esto implica seleccionar unidades de muestra de cada estrato de manera independiente y aleatoria.

# data[].attributes.body
Recopilación de datos y análisis:

Una vez que se ha seleccionado la muestra de cada estrato, se recopilan los datos correspondientes de cada unidad de muestra. Luego, estos datos se analizan para realizar inferencias sobre la población total y estimar los parámetros de interés.

# data[].attributes.body
Cálculo de estadísticos de interés:

Finalmente, se calculan los estadísticos de interés utilizando los datos de la muestra estratificada. Esto puede incluir la media, la proporción, la varianza u otros parámetros, dependiendo de la variable de interés y los objetivos del estudio.

# data[].attributes.body
1. Mejora la precisión: Al dividir la población en grupos más pequeños (estratos) según características similares, como edad o género, obtenemos una muestra más precisa porque aseguramos que cada grupo esté representado.

2. Facilita la comparación: Nos permite comparar resultados entre diferentes grupos dentro de la población, lo que nos ayuda a entender mejor las diferencias y similitudes entre ellos.

3. Es eficiente: A menudo resulta más económico que otros métodos más complicados, ya que no necesitamos encuestar a toda la población.

# data[].attributes.body
1. Requiere información precisa: Necesitamos datos exactos sobre la población para dividirla en estratos de manera efectiva. Si no los tenemos, la estratificación puede ser incorrecta y los resultados sesgados.

2. Puede ser complicado de diseñar: Determinar cuántos estratos necesitamos y cuántas personas deben estar en cada uno puede ser un proceso complicado.

3. Problemas en grupos pequeños: Si hay grupos pequeños en la población, puede ser difícil obtener suficientes datos de ellos para hacer conclusiones precisas.

# data[].attributes.body
Muestreo aleatorio simple: tal y como su nombre lo indica, es un método completamente aleatorio que se utiliza para seleccionar una muestra. Este método de muestreo es tan fácil como asignar números a los individuos (muestra) y luego elegir de manera aleatoria números entre los números a través de un proceso automatizado. Finalmente, los números que se eligen son los miembros que se incluyen la muestra.

Muestreo estratificado: este es un método en el cual una población grande se divide en dos grupos más pequeños, que generalmente no se superponen, sino que representan a toda la población en conjunto.

Durante el muestreo, estos grupos pueden organizarse y luego de estos se puede obtener una muestra de cada grupo por separado.

Muestreo por conglomerados: este es un método que selecciona de manera aleatoria a los participantes cuando están dispersos geográficamente.

El muestreo por conglomerados por lo general analiza a una población particular en la que la muestra consiste en varios elementos, por ejemplo, ciudad, familia, universidad, etc. Los conglomerados se seleccionan básicamente dividiendo la población mayor en varias secciones más pequeñas.

Muestreo sistemático: este se enfoca en elegir a cada “enésima” persona para que sea parte de la muestra. Por ejemplo, puedes elegir que cada quinta persona sea parte de la muestra, o que cada décima persona sea parte de ella.

# data[].attributes.body
Conocimiento acerca de la población:

Se necesitará mucha informacion poblacional, esto debido a que construirá los conglomerados en función de dicha información. Las variables de tipo socio-demográfico toman especial relevancia para este muestreo, se identifican los conglomerados que constituyen la población

# data[].attributes.body
Definir la población objetivo: Identificar el conjunto de elementos de los que se desea obtener la muestra.

# data[].attributes.body
Determinar el tamaño de la muestra: Decidir cuántos elementos se necesitan para obtener una representación precisa de la población.

# data[].attributes.body
Calcular el intervalo de selección: Dividir el tamaño de la población por el tamaño de la muestra.

# data[].attributes.body
Seleccionar un punto de partida aleatorio: Elegir un número al azar entre 1 y el intervalo de selección.

# data[].attributes.body
Seleccionar los elementos:

Empezar por el elemento que coincida con el punto de partida aleatorio.

Seleccionar los elementos posteriores a intervalos regulares, utilizando el intervalo de selección calculado en el paso 3.

Continuar hasta completar el tamaño de la muestra.

# data[].attributes.body
Precisión: Reduce el sesgo al garantizar que todos los elementos de la población tengan la misma probabilidad de ser seleccionados.

Eficiencia: Es un método simple y rápido de implementar, especialmente en comparación con el muestreo aleatorio simple.

Flexibilidad: Se puede adaptar a diferentes tipos de poblaciones y tamaños de muestra.

Representación: Al distribuir la selección a lo largo de la población, aumenta la probabilidad de obtener una muestra representativa de la diversidad presente.

Facilidad de comprensión: Es un método sencillo de entender y explicar, incluso para personas sin experiencia en estadística.

# data[].attributes.body
Selección de conglomerados :

Después de identificar los conglomerados, se seleccionan algunos de ellos al azar para formar la muestra, cada conglomerado deberá tener una probabilidad conocida de ser seleccionado

seleccion de conglomerados

# data[].attributes.body
Dependencia del punto de partida: Si el punto de partida es sesgado, la muestra también lo será. Es fundamental elegir un punto de partida aleatorio para evitar sesgos.

Dificultad en poblaciones grandes: Numerar y calcular el intervalo puede ser complejo en poblaciones muy grandes, especialmente si no se dispone de herramientas digitales.

Patrones ocultos: Si la población tiene un patrón oculto que coincide con el intervalo de selección, la muestra puede no ser representativa.

Sesgo por ordenamiento: Si el orden de los elementos de la población no es aleatorio, puede introducir un sesgo en la selección.

Menos eficiente que el muestreo estratificado: En algunos casos, el muestreo estratificado puede ser más eficiente para obtener una muestra representativa.

# data[].attributes.body
El muestreo aleatorio sistemático es una técnica confiable para obtener una muestra representativa de una población, especialmente cuando se necesita rapidez y simplicidad. Sin embargo, se debe tener cuidado al seleccionar el punto de partida y considerar las posibles limitaciones del método en función de las características de la población.

# data[].attributes.body
Seleccionar los elementos dentro de los conglomerados :

Esta etapa implica elegir las unidades individuales que formarán parte de la muestra dentro de cada uno de los conglomerados seleccionados. Estos conglomerados pueden ser escuelas, empresas, comunidades, distritos, etc., dependiendo del contexto del estudio.

# data[].attributes.body
Seleccionar el tamaño de la muestra:

Implica considerar varios factores para garantizar que la muestra sea representativa y que los resultados sean válidos y generalizables a toda la población.

# data[].attributes.body
Recolección de Datos e información?

la recopilación de información de las unidades de muestreo seleccionadas dentro de cada conglomerado, siguiendo un protocolo de recolección de datos cuidadosamente diseñado y planificado. Es importante garantizar el consentimiento informado de los participantes, mantener registros precisos y detallados, realizar una supervisión y control de calidad continuos, y proteger la confidencialidad y seguridad de los datos recopilados.

# data[].attributes.body
Análisis de Datos e Información:

se procede al análisis de los datos recopilados utilizando técnicas estadísticas y métodos de análisis adecuados. Esto implica explorar los datos, realizar pruebas estadísticas y generar informes o conclusiones basadas en los resultados del análisis, Finalmente, se presentan y comunican los resultados del estudio a las partes interesadas relevantes, como los investigadores, los patrocinadores del estudio, los responsables de la toma de decisiones o el público en general. Esto puede implicar la preparación de informes, la presentación de resultados en conferencias o la publicación de resultados en revistas científicas.

# data[].attributes.body
Colombia - Gran Encuesta Integrada de Hogares - GEIH - 2023. (2024, 11 marzo). https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/782

Colombia - Encuesta Nacional de Calidad de Vida - ECV 2022. (2023, 22 diciembre). https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/793

Colombia - Encuesta sobre Ambiente y Desempeño Institucional Departamental - EDID - 2011 ( REGIÓN ). (2019, 29 marzo). https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/600#metadata-sampling

# data[].attributes.body
Administrador de redes de computadores, actualmente trabajo en mi propia empresa desde hace 6 años prestando soporte técnico remoto y presencial en varias locaciones del pais, esta es una de las estrategias para incursionar en nuevos mercados dentro y fuera de las empresas a las cuales presto servicios.

Estoy ubicado en Cajica - Cund, un ameno y acogedor pueblo de la sabana cundiboyacense despues de vivir la mayoria de mi tiempo en Bogota D.C.

# data[].attributes.body
Soy Consultor de plataformas y Operaciones de TI, con experiencia en el mundo de Ti de 6 años.

Soy de Medellín, tengo 26 años

Y actualmente curso sexto semestre de Ingeniería de Sistemas.

# data[].attributes.headline
Ejemplos de muestreo aleatorio sistemático

# data[].attributes.subject
Ejemplos de muestreo aleatorio sistemático

# data[].attributes.body
1. Encuesta a estudiantes:

Población: 1000 estudiantes. Tamaño de la muestra: 200 estudiantes. Intervalo de selección: 1000 / 200 = 5

Punto de partida: Seleccionado al azar, por ejemplo, el número 3.

Muestra: Estudiantes con los números 3, 8, 13, 18, 23, ..., 993, 998.

# data[].attributes.body
2. Control de calidad de productos:

Población: 10000 productos. Tamaño de la muestra: 100 productos. Intervalo de selección: 10000 / 100 = 100

Punto de partida: Seleccionado al azar, por ejemplo, el número 27.

Muestra: Productos con los números 27, 127, 227, 327, ..., 9827, 9927.

# data[].attributes.body
3. Estudio de mercado:

Población: 5000 hogares. Tamaño de la muestra: 500 hogares. Intervalo de selección: 5000 / 500 = 10

Punto de partida: Seleccionado al azar, por ejemplo, el número 4.

Muestra: Hogares con los números 4, 14, 24, 34, 44, ..., 4994, 5004.

# data[].attributes.body
Se quiere analizar la población que conforma la fauna del Amazonas, territorio comprendido entre 9 países:

1. Brasil.

2. Colombia.

3. Perú.

4. Bolivia.

5. Surinam.

6. Venezuela.

7. Ecuador.

8. Guyana.

9. Guayana Francesa.

Estos países, por lo tanto, conforman los conglomerados del estudio.

Unietapico: Estudio de la fauna basado en las provincias nacionales que ocupan el territorio amazónico:

Se estima el tamaño de la muestra: este dato equivale a 5 conglomerados.

Seleccionar los conglomerados: los investigadores encargados del estudio deben seleccionar, aleatoriamente, 5 países para la muestra. Para ello, utilizan algunos de los métodos proporcionados por el muestreo aleatorio simple, como el sorteo y la asignación de números aleatorios para cada nación.

Posteriormente, se seleccionan los grupos mediante un ordenamiento. En este caso, se escogen aquellos primeros cinco países que fueron asignados con los números aleatorios más pequeños:

##              Pais Numero
## 1        Colombia      1
## 2         Surinam      2
## 3          Guyana      3
## 4          Brasil      4
## 5            Peru      5
## 6 Guyana Francesa      6
## 7       Venezuela      7
## 8         Ecuador      8
## 9         Bolivia      9

# data[].attributes.body
Esta técnica de muestreo es barata, rápida y fácil. En lugar de realizar un muestreo de todo un país como en el muestreo aleatorio simple, el investigador puede asignar sus recursos limitados a los pocos conglomerados o áreas seleccionadas aleatoriamente cuando se usan muestras por conglomerados.

En relación con la primera ventaja, el investigador también puede aumentar su tamaño de la muestra con esta técnica. Teniendo en cuenta que el investigador sólo tendrá que tomar la muestra de una serie de áreas o conglomerados, puede seleccionar más sujetos, ya que son más accesibles.

De todos los diferentes tipos de muestreo probabilístico, esta técnica es la menos representativa de la población. La tendencia de los individuos dentro de un conglomerado es tener características similares y con una muestra por conglomerados, existe la posibilidad de que el investigador pueda tener un conglomerado sobrerrepresentado o infrarepresentado que puede sesgar los resultados del estudio.

Ésta también es una técnica de muestreo probabilístico con una posibilidad de error de muestreo alto. Esto se produce por los conglomerados limitados incluidos en la muestra, dejando una parte importante de la población sin muestrear.

# data[].attributes.body
Tengo 20 años, soy analista SAC en una empresa de transportes, diseñadores de software para los mismos, desde hace 2 años. Me encuentro actualmente viviendo en la ciudad de Ibague/Tolima.

# data[].attributes.body
Diseño muestral:

Encuesta nacional agropecuaria (ENA)

Tiene como objetivo estimar el uso de la tierra, el tamaño y distribución de los pedazos de segmentos de muestreo, el área, producción y rendimiento de los principales cultivos transitorios y permanentes, el área en pastos, la producción de leche y el inventario pecuario.

Tipo de muestreo:

Se utiliza un tipo de muestreo probabilístico y estratificado.

Tamaño de la muestra:

Se toman 22 departamentos del pais, entregando un segmento de muestreo (SM) de 4519, distribuidos entre los 22 departamentos.

# data[].attributes.attachment_link.title
Encuesta Nacional Agropecuaria - ENA - 2013 - I - Semestre.

# data[].attributes.attachment_link.description
Dentro de las acciones encaminadas para ofrecer información confiable y oportuna sobre la actividad del sector agropecuario se encuentra la realización, desde el año 1995, de la Encuesta Nacional Agropecuaria (ENA), cuyo objetivo es estimar el área, la producción y el rendimiento, para una canasta con los principales cultivos del país, así como el inventario de ganado vacuno y otras especies pecuarias.

# data[].attributes.body
Coordinador de Infraestructura y Soporte TI para un empresa exportadora de Flor Antioqueña, contamos con varias sedes en el país y 2 a nivel internacional, todas las sedes están interconectadas y dependen de mi gestión a nivel de ciberseguridad para la protección de nuestra información, entre muchas otras funciones

Vivo actualmente en Medellín y tengo 6 años de experiencia en el área.