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PASO 4. Encuestas - Catalogo Central de Datos del DANE

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PASO 4. Encuestas - Catalogo Central de Datos del DANE

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Paso 4. Contenido de la sección correspondiente a los ejemplos: ingrese al Catalogo Central de Datos del DANE, consulte los microdatos y metadatos respectivos a las tres temáticas: Sociedad, Economía y Territorio. Seleccione una encuesta por cada temática, ingrese a la sección de Muestreo e identifique el tipo de muestreo establecido, según sea el caso, mencione aspectos como: el marco muestral, los estratos, los conglomerados, etc., establecidos para llevar a cabo el plan de muestreo. Agreguen los enlaces correspondientes a los documentos consultados.

ENCUESTAS POR TEMÁTICA – MICRODATOS

|  1.    TEMÁTICA SOCIEDAD – ÁREA: EDUCACIÓN

|  Tomado de: https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/518/study-description

Nombre: Encuesta de Transición de la Escuela al Trabajo - ETET – 2015

Objetivo General: El objetivo general de la Encuesta de la Transición de la Escuela al Trabajo - ETET – 2015 fue presentar información sobre la situación del mercado laboral de hombres y mujeres jóvenes, y caracterizar su relativa facilidad o dificultad de acceso al mercado laboral una vez terminan su proceso de formación. Para esta encuesta, se tomaron submuestras de la Gran Encuesta Integrada de Hogares conformadas por personas encuestadas de 14 a 29 años.

Tipo de Datos: Encuesta por muestreo (ssd).

Tamaño de la muestra: La muestra implementada está conformada por 437 municipios y anualmente se visitan aproximadamente 248.028 hogares, concentrados en 22.548 segmentos. La muestra mensual es de 20.669 hogares, 18.790 viviendas y 1.879 segmentos en las capitales de los nuevos departamentos se visitan anualmente 1.272 segmentos.

MUESTREO:

-       Marco Muestral

Está constituido por el inventario cartográfico y el listado de viviendas obtenidas de la Muestra Maestra de Hogares, con actualizaciones permanentes y nuevos recuentos de edificaciones y viviendas a través de la misma.

-       Tipo de Muestreo

Teniendo en cuenta los objetivos y las características del marco, se optó por una muestra probabilística, estratificada, de conglomerados, multietápica, los cuales se presentan a continuación:

·         Probabilística: Cada unidad de la población objetivo tiene una probabilidad de selección conocida y superior a cero.

·         Estratificada:

-       El primer estrato corresponde a las 24 capitales y áreas metropolitanas con dominios de estudio independientes. Cada ciudad o área metropolitana es autorrepresentada. Para la estratificación y selección de la muestra, las áreas geográficas se organizaron, según los principios cartográficos establecidos, en sectores, secciones y manzanas con la información del número de viviendas a nivel de manzana y el estrato socioeconómico.

-       El segundo estrato corresponde al resto urbano y al resto de cabeceras, centros poblados y rural disperso. Los municipios se estratificaron de acuerdo con criterios:  Geográficos y Socioeconómicos tales como: Nivel de urbanización y Estructura urbano-rural de la población municipal.

·         De conglomerados: Corresponde a la unidad final de muestreo, que es la medida de tamaño o segmento; es el área que contiene un promedio de diez viviendas, en la cual se investigan todas las viviendas, todos los hogares y todas las personas.

·         Multietápica: Se han considerado las Unidades Primarias de Muestreo (UPM). Hay UPM de inclusión forzosa y de inclusión probabilística: Son de inclusión forzosa las áreas metropolitanas y el resto de capitales departamentales que son autorrepresentadas y Son de inclusión probabilística las UPM seleccionadas con PPT de los estratos conformados por dos o más UPM (estratos de no certeza).

Modo de Recolección de Datos: Entrevista personal asistida con DMC (dispositivo móvil de captura).

|  2.    TEMÁTICA ECONOMIA – ÁREA: SALUD

|  Tomado de: https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/680#metadata-sampling

Nombre: Encuesta Nacional de Consumo de Sustancias Psicoactivas en Población General - ENCSPA- 2019.

Objetivo General: La Encuesta Nacional de Consumo de Sustancias Psicoactivas en Población General - ENCSPA- 2019 se ha diseñado con el objetivo de estimar la magnitud del consumo de sustancias psicoactivas en Colombia. Por esto se planteó un cuestionario con 20 capítulos en los que se obtiene información de viviendas, hogares, personas, sustancias psicoactivas, caracterización del consumo de sustancias, demanda de tratamientos, entre otras.

Tipo de Datos: Encuesta por muestreo (ssd).

Tamaño de la Muestra: Como resultado se tiene una muestra de 49,600 hogares, de los cuales se selecciona una persona de 12 a 64 años por hogar. Se espera una muestra mínima efectiva de 35,000 hogares.

MUESTREO:

-       Marco Muestral:

Está constituido por el inventario cartográfico y el listado de viviendas, obtenidos de la información del Censo Nacional de Población y vivienda de 2005, con actualizaciones permanentes y nuevos recuentos de edificaciones y viviendas a través de esta.

-       Tipo de Muestreo:

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

·         Probabilística: Cada unidad de muestreo tiene una probabilidad de selección conocida y superior a cero.

·         Multietápica: Para lograr la selección de las unidades de observación se seleccionan secuencialmente las unidades de muestreo (UPM, USM, UTM y UCM) en cuatro etapas. En la primera etapa se selecciona municipios, en la segunda manzanas, en la tercera segmentos y en la cuarta personas.

·         De conglomerados: Para el caso de esta encuesta los conglomerados están definidos por la unidad secundaria de muestreo y corresponde a 10 viviendas (contiguas) en promedio donde se encuestan todas las viviendas y hogares que lo conforman.

Modo de recolección de datos: Entrevista personal con formulario de papel.

|  3.    TEMÁTICA TERRITORIO – ÁREA: INFORMACIÓN REGIONAL

|  Tomado de: https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/589

Nombre: Encuesta Sobre Ambiente y Desempeño Institucional Departamental- EDID - 2018 (REGIÓN).

Objetivo General: El objetivo general de la Encuesta Sobre Ambiente y Desempeño Institucional Departamental- EDID - 2018 (REGIÓN) fue proporcionar a la sociedad colombiana información estadística actualizada y estratégica sobre la percepción que tienen laos y los servidores públicos del desarrollo institucional de los entes territoriales en los que prestan sus servicios, en términos de ambiente laboral y desempeño institucional.

Tipo de Datos: Encuesta por muestreo (ssd).

Tamaño de la muestra: La muestra implementada está conformada por una cantidad de 6.980 servidores públicos quienes laboran en las diferentes entidades territoriales de los 32 departamentos de Colombia.

MUESTREO:

-       Marco Muestral

El marco muestral corresponde al listado de servidores(as) públicos de cada una de las entidades objeto de estudio. El marco contiene variables que identifican a las y los servidores: nombres, apellidos y cedula de ciudadanía; variables que facilitan su ubicación como: la entidad, el área o dependencia, el municipio donde trabaja, la sede y el correo electrónico. Y otras variables que los caracterizan: el cargo, el sexo y la fecha de ingreso a la entidad.

Tipo de Muestreo

El diseño muestral propuesto para esta encuesta es doblemente estratificado y el método de selección en cada estrato es Muestreo Aleatorio Simple (MAS). Primero se estratifica por entidades y posteriormente para cada entidad el criterio de estratificación está dado por la jerarquía de cargo del servidor(a), con los siguientes niveles:

· Nivel 1: directivo, asesor

· Nivel 2: profesional y técnico

· Nivel 3: asistencial

La estratificación busca garantizar que los resultados tomen en cuenta el punto de vista de cada nivel jerárquico. El número total de estratos depende del número de entidades y el número de niveles jerárquicos dentro de cada entidad.

Modo de recolección de datos: Autodiligenciamiento de formulario electrónico vía página web (por selección; por ejemplo en encuestas por muestreo o censos).

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https://www.soysocialya.com/tipos-de-muestreo/

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Dentro de los sistemas de información de mercados y después de conocer las fuentes primarias del mercado, los subsistemas de investigación, el macro-entorno y sus indicadores económicos, el micro-entorno, los bloques económicos y los organismos oficiales qué es el muestreo como técnica de investigación de mercados, también aprendimos hacer el cuestionario de investigación, y los tipos de preguntas, las diferentes herramientas para investigar el mercado, entrevistas, los tipos de encuestas, cuándo es recomendable utilizar la encuesta, aprendimos a organizar el trabajo de campo a codificar y tabular los datos, a crear el informe de la investigación, a utilizar los software y las base de datos. Veámos qué es el muestreo y sus principales ventajas y desventajas.

El Muestreo herramienta de investigación de mercados

Clasificación de muestreo: en esta entrada vamos conocer los tipos de muestreo en investigación de mercados, así como las diferencias entre los tipos de muestro estadístico, es decir, los métodos de muestreo existen. ¿Qué es muestra en investigación de mercados? y ¿cuáles son los tipos de muestreo en una investigación?.

Pues bien las técnicas de muestreo estadístico son dos tipos de técnicas de muestreo para seleccionar la muestra poblacional, dos tipos de muestra en una investigación: el muestreo no aleatorio o muestreo de juicio, es el muestreo aleatorio que incorpora el azar en el proceso de selección de muestreo en investigación. ¿Qué es un muestreo probabilístico y no probabilístico? y ¿cuál es la diferencia entre muestreo probabilistico y no probabilistico?, la diferencia entre el muestreo probabilístico y no probabilístico es el azar.

¿Cómo está dividido el muestreo no probabilístico?: Las 2 técnicas de muestreo no probabilístico

¿Cuáles son las técnicas de muestreo no probabilístico?, ¿Cuáles son las ventajas del muestreo?, las ventajas de muestreo no probabilístico, y ¿qué es muestreo no probabilístico? y ejemplo de muestreo no probabilístico. En el muestreo probabilístico el azar no juega un papel fundamental en la elección de los sujetos, por lo que la representatividad del total de la población queda en entredicho. ¿Cómo elegir el tipo de muestreo? En ocasiones es muy costoso ejecutar muestreos probabilísticos por lo que se recurre a los muestreos no probabilísticos.

¿Cuáles son los tipos de muestreo no probabilístico?, los tipos de muestreo no probabilístico en una investigación de mercado o tipos de muestreo no aleatorio, los tipos de muestreso en estadística pueden ser muestra de conveniencia y discrecional. También veremos el muestreo intencional o de conveniencia ventajas y desventajas

Tipos de muestreo y ejemplos de cómo se realiza el muestreo por conveniencia

¿Qué es un Muestreo no probabilístico por conveniencia? y ejemplos de muestreo discrecional o muestreo por conveniencia ejemplos, ventajas y desventajas de muestreo no probabilístico. ¿Qué es el muestreo y sus principales ventajas? y el muestreo no probabilistico desventajas

¿Qué es el muestreo de conveniencia o muestreo no probabilistico de juicio ?, es el muestreo por juicios, el muestreo no probabilístico por juicio, es el muestreo no probabilístico por conveniencia y consiste en seleccionar la muestra según conviene al investigador. Cuándo se utiliza el muestreo por conveniencia, es porque la selección de individuos para la muestra son accesibles y de rápida inves tigación. Una de las principales desventajas del muestreo por conveniencia es que es un muestreo subjetivo.

Ejemplos de muestreo por juicio o ejemplo de muestreo por conveniencia es cuando un investigador debe realizar una muestra sobre los empleados de una empresa, en la que el 60% son mujeres y el 40% son hombres. Para hacerlo, selecciona individuos que sean proporcionales a la población, a través de un muestreo por conveniencia o a elección del investigador.

Qué es el muestreo por cuotas y ejemplo de muestreo por cuotas. El muestreo por cuotas es una técnica de muestreo no probabilístico, como desventajas del muestreo por cuotas es que la muestra está proporcionada de acuerdo con las características o rasgos del universo. Cuándo utilizar el muestreo por cuotas ejemplos, cuando se tienen datos adicionales de los individuos, edad, sexo. Ventajas y desventajas del muestreo por conveniencia, es decir, el muestreo por cuotas ventajas y desventajas idénticas al muestreo No probabilístico como a continuación veremos

Muestreo por conveniencia características

1. El tipo de muestra por conveniencia estadística es más simple y económica.

2. De acuerdo con la facilidad de acceso, disponibilidad e incluso que pueden ser mejores informantes. Por ejemplo si se pretende estudiar en qué categoría de hoteles se aloja el personal directivo de una empresa cuando viaja, se puede entrevistar a estos directivos o a sus secretarias/os. Las/os secretarias/os en este caso sería más accesibles además que conocen perfectamente la información.

3. Se suelen utilizar para estudios exploratorios, generar ideas, etc.

4. Se aplica a estudiantes, transeúntes o personas que acuden a lugares con gran afluencia de público. Por ejemplo en un estudio exploratorio de fidelidad de marca el investigador podría seleccionar por conveniencia un centro comercial donde sabe que la marca tiene un alto porcentaje de ventas, entrevistando a un grupo de compradores de la marca.

5. En este tipo de muestreo es útil indicar que las muestras es diferente a la ideal, apuntando los elementos que podrían quedar fuera durante el proceso de selección o los individuos que están sobrerrepresentados en la muestra. Se suele utilizar en las pruebas piloto.

Técnicas de muestreo de investigación discrecional: muestreo no probabilístico discrecional

Muestreo discrecional o de juicio. Qué es muestreo discrecional, el muestreo discrecional o por juicio también denominado muestreo por juicio o criterios objetivos. Ejemplo de muestreo discrecional, o ejemplo de muestreo por juicio, es cuando el investigador selecciona, a su juicio, un conjunto de elementos que cree que van ha ser representativos, un grupo de personas específico. En ocasiones se solicita un experto en el tema a estudiar para que elija, por ejemplo, en el muestreo no probabilístico discrecional el investigador selecciona 10 fábricas de muebles, según el experto, que mejor representan la problemática del sector en la provincia de Alicante.

Muestreo discrecional ejemplos: una investigación sobre el comportamiento de compra de comida para niños. Con lo cual el investigador selecciona como muestra a personas que tengan hijos. Muestreo discrecional características: en el muestreo discrecional el coste es muy bajo y rápido, pero depende mucho de la experiencia del investigador. Dentro de este método se encuentra la muestra bola de nieve.

Muestreo de bola de nieve o en cadena, ¿ qué es el muestreo bola de nieve?

Muestreo por juicio ventajas y desventajas. Muestreo por juicio ejemplos de muestreo bola de nieve una investigación cuya muestra la conforman inmigrantes sin papeles. De esta manera, al encontrar un individuo con dichas características, el investigador le pide ayuda para encontrar otras personas con la misma condición para conformar la muestra. Otros ejemplos de muestreo no probabilístico bola de nieve es cuando un investigador elige en un centro comercial 30 padres con niños entre 0 y seis meses y pide que éstos padres indiquen o señalen a amigos o conocidos que también tengan bebés comprendidos en esa edad.

Muestreo bola de nieve ejemplo

¿Cuáles son las ventajas y desventajas del muestreo no probabilístico?

Principales Ventajas y desventajas del muestreo no probabilístico. ¿Qué ventajas y desventajas plantean los muestreos no probabilísticos?

1. Los tipos de muestreo no probabilístico ventajas y desventajas,

2. Muestreo discrecional ventajas y desventajas

3. Muestreo por conveniencia ventajas y desventajas.

Ventajas y desventajas del muestreo discrecional

Ventajas del muestreo no probabilístico son las siguientes

1. El coste de la investigación es más económico

2. Así como el tiempo en realizar el muestreo, puesto que los/las componentes de la muestra ya se conocen.

3. Las características de la muestra están más definidas

4. y por lo tanto se pueden conocer características menos comunes.

Desventajas del muestreo no probabilístico son las siguientes, muestreo por juicio desventajas

1. Muestreo no probabilistico desventajas porque no asegura la representación total de la población

2. No generaliza y es subjetiva

3. No es recomendable en el caso de que la investigación sea causal o descriptiva.

Qué es un muestreo probabilístico y tipos de muestreo probabilístico (Azar)

Las técnicas de muestreo probabilístico son las que se basan en que todos los individuos disponen de la misma probabilidad de ser elegidos para formar parte de una muestra. Como desventaja solo decir que al no disponer de un listado completo de toda la población resulta lento y caro

Ejemplo de qué es un muestreo probabilístico sería cuando una población tiene la misma probabilidad de ser seleccionada, por ejemplo de 50 individuos todos tendrían la misma posibilidad, 1 de 100 de ser elegidos como muestra.

En el muestreo probabilístico el investigador debe tener en cuenta la posibilidad de completar la utilización de las técnicas de muestreo no probabilístico con las técnicas probabilísticas cuatro tipos de muestreo probabilístico que los podéis completar específicamente en el post

4 tipos de muestreo probabilístico: ¿cuáles son los 4 tipos de muestreo probabilistico? y ¿cuándo se utiliza el muestreo probabilistico?, desventajas del muestreo probabilistico

1. Tipos de muestreo Aleatorio Simple (M.A.S.)

2. Tipos de muestreo sistemático.

3. y los tipos Muestreo estratificado

4. tipos de Muestreo por conglomerados.

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2 Tipos de Muestreo No probabilístico: Conveniencia y DisCR.

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Dentro de los sistemas de información de mercados y después de conocer las fuentes primarias del mercado, los subsistemas de investigación, el macro-entorno y sus indicadores económicos, el micro-entorno, los bloques económicos y los organismos oficiales qué es el muestreo como técnica de investigación de mercados, también aprendimos hacer el

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En este post te explicamos qué significa el término de muestreo consecutivo y cómo se hace. Además, te mostramos un ejemplo real de un muestreo consecutivo y te enseñamos cuáles son las ventajas y las desventajas de este tipo de muestreo.

¿Qué es el muestreo consecutivo?

El muestreo consecutivo es un método no probabilístico que sirve para seleccionar a los individuos que formarán parte de la muestra de un estudio estadístico.

En el muestreo consecutivo primero se escoge una muestra inicial, se investiga y después de obtener los resultados de la muestra inicial se pasa a estudiar otra muestra. Y el proceso se va repitiendo consecutivamente hasta obtener las conclusiones finales de todo el estudio.

De modo que el muestreo consecutivo no se centra en una sola muestra, sino que estudia diferentes muestras de una misma población estadística y al final saca conclusiones con la información obtenida de todos los grupos.

Esta característica del muestreo consecutivo permite analizar varios grupos en un mismo estudio y, por lo tanto, se puede llegar a resultados diferentes que con otros tipos de muestreos no se conseguirían.

El muestreo consecutivo es de los tipos de muestreos no probabilísticos más usados juntamente con el muestreo por conveniencia y el muestreo por bola de nieve.

Cómo hacer un muestreo consecutivo

Los pasos para hacer un muestreo consecutivo son los siguientes:

1. Definir la población objetivo.

2. Seleccionar a unos individuos de la población como muestra inicial y estudiarla.

3. Si los resultados obtenidos con la muestra inicial confirman o rechazan la hipótesis del estudio, la investigación se ha terminado. De lo contrario, se debe escoger otra muestra de la población y analizarla.

4. Seguir haciendo de manera consecutiva el mismo proceso hasta conseguir un resultado definitivo o el tamaño muestral deseado.

Ejemplo de muestreo consecutivo

Una vez hemos visto la definición de muestreo consecutivo y la teoría de cómo se hace, vamos a explicar un ejemplo de este tipo de muestreo para que entiendas mejor su significado.

Por ejemplo, una marca de ropa ha diseñado una camisa con un modelo nuevo y rompedor pero antes de sacarla al mercado quiere testear su posible éxito, para ello decide realizar un muestreo consecutivo.

La empresa selecciona una primera muestra y lleva a cabo una encuesta sobre el producto a cada elemento de la muestra. Sin embargo, después de calcular estadísticas sobre las respuestas, los resultados obtenidos no son concluyentes, es decir, no acaba de estar claro si la nueva camisa triunfará o será un fracaso.

Por lo tanto, los investigadores deciden modificar las preguntas de la encuesta y elegir una nueva muestra para volver a hacer el experimento. En particular, se añade una sección que permite a los entrevistados sugerir posibles cambios.

En este caso, se ha identificado que un 60% de los participantes han sugerido un cambio en las mangas de la camisa. De manera que es probable que las mangas sea el motivo de rechazo de muchas personas.

En consecuencia, se decide hacer un nuevo modelo cambiando el diseño de las mangas y se vuelve a entrevistar una nueva muestra con el nuevo modelo. Ahora sí que se han conseguido unos resultados más claros, ya que el 85% de los entrevistados han dicho que les gusta el modelo.

Como puedes ver, gracias al muestreo consecutivo que ha hecho esta empresa, ha conseguido mejorar su producto en base a las investigaciones realizadas. Y de esta forma es más probable que se vendan más camisas y la empresa obtenga un mayor beneficio económico.

Ventajas y desventajas del muestreo consecutivo

Las ventajas y las desventajas del muestreo consecutivo son las siguientes:

El tamaño muestral es variable y puede adaptarse a las necesidades de la investigación.

Falta de representatividad en la muestra final.

El muestreo consecutivo permite hacer cambios durante la investigación y adaptarse a los resultados que se van obteniendo.

Los resultados obtenidos pueden ser sesgados.

Se pueden mejorar los resultados obtenidos estudiando una nueva muestra.

No se pueden hacer generalizaciones a toda la población.

En general, seleccionar la muestra no requiere mucho tiempo.

Se debe invertir mucho tiempo en rediseñar la encuesta al entrevistar a una nueva muestra.

La principal ventaja del muestreo consecutivo es que es muy adaptable, ya que el tamaño de la muestra va variando dependiendo de los resultados que se van obteniendo. Además, como se van haciendo nuevas encuestas, se pueden ir haciendo cambios y así adaptarse a las necesidades de cada etapa de la investigación.

Esta propiedad también implica que los resultados obtenidos con las primeras muestras se pueden mejorar normalmente. En el ejemplo explicado arriba, la empresa es capaz de sacar nuevas conclusiones y mejorar su producto al hacer nuevos muestreos.

Aunque al seleccionar a los integrantes de la muestra no se suele invertir mucho tiempo, hay que tener en cuenta que cada vez que se elige una nueva muestra implica dedicar tiempo y esfuerzo en pensar las nuevas preguntas.

Otro inconveniente del muestreo es que no se pueden generalizar los resultados obtenidos a toda la población, a diferencia de otros tipos de muestreos. Porque la muestra seleccionada no es aleatoria y además es un conjunto de diferentes muestras, lo que hace que en general la muestra final no sea representativa.

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▷ Muestreo consecutivo: definición, ejemplo y ventajas

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En este post te explicamos qué significa el término de muestreo consecutivo y cómo se hace. Además, te mostramos un ejemplo real de un muestreo consecutivo y te enseñamos cuáles son las ventajas y las desventajas de este tipo de muestreo.

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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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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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Permite aplicar el esfuerzo de muestreo de forma "inteligente", tomando muestras de mayor tamaño en aquellos estratos que así lo requieran, y menos en donde no haga falta. Por poner un ejemplo extremo, si todos los sujetos de un estrato son clónicos, posiblemente bastaría con medir a uno de ellos para tener toda la información necesaria.

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DAIMLER JOSÉ LÓPEZ OSPINO

ANGIE PAOLA GALLEGO MARIN

HENRY ALEXANDER MORENO GARZÓN

EDWIN GARCÍA CAICEDO

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En este post encontrarás qué es un muestreo aleatorio simple y qué tipos de muestreos aleatorios simples hay. Además, te explicamos cómo se hace un muestreo aleatorio simple mediante un ejemplo. Por último, podrás ver cuáles son las ventajas y las desventajas del muestreo aleatorio simple.

¿Qué es el muestreo aleatorio simple?

En estadística, el muestreo aleatorio simple es un método probabilístico que sirve para seleccionar la muestra de un estudio. La principal característica del muestro aleatorio simple es que otorga a cada elemento de la población estadística la misma probabilidad de ser incluido en la muestra del estudio.

En un muestreo aleatorio simple se eligen al azar los elementos de la muestra, de manera que la muestra obtenida es totalmente aleatoria.

Por lo tanto, utilizando un muestreo aleatorio simple la probabilidad de obtener una muestra determinada es igual a las probabilidades de obtener cualquier otra muestra. Más abajo veremos cómo se calcula esta probabilidad.

Ten presente que existen otras maneras de seleccionar los individuos de una muestra. Principalmente, los tipos de muestreo más utilizados son:

Muestreo aleatorio simple

Muestreo estratificado

Muestreo sistemático

Muestreo por conglomerados

Seguramente el concepto del muestro aleatorio simple es el tipo más fácil de entender, pero a veces resulta ser el más complicado de realizar precisamente por su característica de aleatoriedad.

Cómo hacer un muestreo aleatorio simple

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

1. Hacer una lista con todos los elementos de la población.

2. Asignar un número secuencial (1, 2, 3,..., n) a cada elemento de la población.

3. Definir el tamaño de la muestra deseado.

4. Utilizar un generador de números aleatorios para generar tantos números como el tamaño de la muestra escogido.

5. Los individuos asignados a los números generados son los seleccionados para formar parte de la muestra.

Para generar números aleatoriamente existen varios métodos, los más tradicionales son el método de la lotería y el método de la tabla de números:

El método de la lotería consiste en meter todos los números en una caja, mezclarlos y luego sacar al azar números.

El método de la tabla de números se trata en ir seleccionando números al azar de una tabla que contiene todos los números posibles.

Aunque también puedes emplear cualquiera de los dos métodos anteriores, estos requieren más tiempo y son más indicados para tamaños de muestras pequeñas. Actualmente, se usan programas informáticos para generar números aleatorios de manera más rápida, por ejemplo puedes utilizar el programa Excel.

Por otro lado, debes tener en cuenta que el tamaño de la muestra debe ser el adecuado, para así tener el mínimo error de muestreo posible. Encontrar el tamaño muestral idóneo no es nada trivial, si tienes dudas al respecto puedes buscar en nuestra página web el artículo donde explicamos cómo hacerlo.

Ejemplo de muestreo aleatorio simple

Una vez hemos visto la definición de muestreo aleatorio simple, vamos a ver un ejemplo resuelto de cómo se hace este tipo de muestreo.

Por ejemplo, si en una empresa hay 2000 trabajadores y queremos realizar un estudio estadístico con una muestra de 400 trabajadores, para seleccionar los individuos que formaran parte la muestra con un muestreo aleatorio simple lo primero que debemos hacer es asignar a cada empleado un número del 1 al 2000.

Después de la asignación de números, debemos seleccionar aleatoriamente 400 números. En este caso el tamaño de la muestra es bastante grande, por lo que es mejor utilizar un software informático como Excel.

Entonces, los 400 trabajadores seleccionados para participar en el estudio serán aquellos cuyo número asignado haya salido en el paso anterior.

En este ejemplo se ha considerado que 400 elementos era un tamaño de muestra suficientemente representativo, pero lógicamente este número cambiará dependiendo del experimento.

Tipos de muestreos aleatorios simples

Existen dos tipos de muestreos aleatorios simples:

Muestre aleatorio simple con reemplazo: el elemento seleccionado del marco de muestreo se devuelve y puede ser seleccionado otra vez.

Muestreo aleatorio simple sin reemplazo: el elemento seleccionado para formar parte de la muestra se retira y no se puede volver a seleccionar.

El muestro aleatorio simple con reemplazo es el tipo de muestro más sencillo que hay, ya que siempre se repite exactamente el mismo proceso para seleccionar un elemento de la muestra. Sin embargo, el muestreo aleatorio simple sin reemplazo se utiliza más porque es más preciso. A continuación, se explican los dos tipos con más detalle.

Muestreo aleatorio simple con reemplazo

El muestreo aleatorio simple con reemplazo consiste en devolver cada elemento seleccionado a la base de muestreo para que vuelva a existir la posibilidad de escogerlo.

Por lo tanto, es posible conseguir una muestra con solo un único elemento seleccionado múltiples veces, aunque obviamente es muy poco probable.

Matemáticamente, es un tipo de muestreo muy sencillo ya que las probabilidades en cada extracción son las mismas. Por eso se suele empezar estudiando esta técnica de muestreo antes que las otras.

En un muestreo aleatorio simple con reemplazo, se puede calcular la probabilidad de obtener una muestra con un determinado orden utilizando la siguiente fórmula:

Siendo

el número total de elementos de la población y

el número de extracciones independientes que se harán.

Por otro lado, cuando el orden no importa, la probabilidad de conseguir una muestra se calcula mediante la siguiente expresión:

Donde

es el número de extracciones independientes,

el número de elementos diferentes en la muestra y

las veces que se quiere que aparezca el elemento

en la muestra.

Finalmente, para hallar la probabilidad de inclusión del elemento

, es decir, la probabilidad de incluir el elemento

en la muestra, se debe usar la siguiente fórmula:

Muestreo aleatorio simple sin reemplazo

El muestreo aleatorio simple sin reemplazo consiste en seleccionar tantos individuos de una muestra como indique el tamaño muestral deseado de manera que cada individuo no pueda volverse a escoger una vez ya ha sido seleccionado. Por lo tanto, cada elemento seleccionado se retira y no se remplaza.

Cuando se habla de muestreo aleatorio simple, normalmente nos referimos al que no se reemplazan los individuos ya que es el que más se usa a la práctica.

Para determinar la probabilidad de obtener una muestra con un determinado orden en un muestreo aleatorio simple con reemplazo se usa la siguiente fórmula:

Siendo

el número total de elementos de la población y

el número de extracciones dependientes a realizar.

Por contra, si no hace falta tener en cuenta el orden de extracción, la probabilidad de conseguir una muestra es igual a:

Por último, la probabilidad de inclusión de un elemento en el muestreo aleatorio simple sin reemplazo se calcula aplicando la regla de Laplace:

Ventajas y desventajas del muestreo aleatorio simple

El muestreo aleatorio simple tiene las siguientes ventajas y desventajas:

Fácil de entender.

Se necesita un listado de todos los elementos de la población.

Todas las muestras posibles son equiprobables.

Puede resultar muy costoso con tamaños de muestreo grandes.

Se suelen conseguir muestras representativas.

Tiende a tener errores de muestreo más grandes.

No se necesitan conocimientos técnicos para hacer el muestreo.

No se aprovecha el conocimiento que el investigador podría tener del campo estudiado.

Permite calcular rápidamente medias y varianzas.

La muestra puede no ser representativa si es muy pequeña.

Existen softwares estadísticos para analizar los datos.

No adecuado para estudios que necesitan entrevistas individuales.

Como hemos visto, una de las principales características del muestreo aleatorio simple es que es fácil de comprender y explicar, de hecho, la persona que realiza el muestro no necesita ser un experto en el campo de análisis. Sin embargo, esto es una fortaleza y una debilidad al mismo tiempo, ya que en otros tipos de muestreos se puede aprovechar el conocimiento del analista para conseguir un muestreo mejor.

Asimismo, como el muestreo es aleatorio, las probabilidades de coger un elemento u otro para componer la muestra del estudio son equiprobables, a diferencia de otros tipos de muestreo.

A pesar de que se suelen conseguir muestras representativas de la población, el error de muestro en el aleatorio simple es grande comparado con otros tipos de muestreos. Además, la muestra puede incluso llegar a no ser representativa si el tamaño de individuos es pequeño.

Una propiedad muy interesante del muestreo aleatorio simple es que se puede hacer utilizando programas informáticos, lo que permite hacer cálculos estadísticos rápidamente.

Por último, cabe destacar que el muestreo aleatorio simple puede ser más caro que los otros tipos de muestreos, sobre todo en poblaciones con mucha dispersión, ya que puede requerir la utilización de más recursos para la investigación. Por ejemplo, al ser un muestreo con aleatoriedad, las personas seleccionadas para hacer el estudio pueden estar geográficamente muy dispersas y, en consecuencia, hacer entrevistas cara a cara costaría mucho más dinero.

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▷ ¿Qué es un muestreo aleatorio simple? ¿Y cómo se hace?

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Qué es un muestreo aleatorio simple y cómo se hace - Ejemplo de muestreo aleatorio simple - Ventajas y desventajas del muestreo aleatorio simple.

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1. Fácil de entender.
2. Todas las muestras posibles son equiprobables.
3. Se suelen conseguir muestras representativas.
4. No se necesitan conocimientos técnicos para hacer el muestreo.

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1. Se necesita un listado de todos los elementos de la población.
2. Puede resultar muy costoso con tamaños de muestreo grandes.
3. Tiende a tener errores de muestreo más grandes.
4. No se aprovecha el conocimiento que el investigador podría tener del campo estudiado.

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1. Tiende a asegurar que la muestra represente adecuadamente a la población en función de variables seleccionadas.
2. Se obtiene estimaciones mas precisas.
3. Su objetivo es con seguir una muestra mas semejante a la población en lo que a la o las variables estratificadoras se refiere.
4. Existe un considerable reducción de costos.

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1. Es muy eficiente cuando la población es muy grande y dispersa.
2. Es preciso tener un listado de las unidades primarias de muestreo.
3. El muestreo por conglomerados crea grandes muestras de datos.
4. Es un enfoque más factible.

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1. Se han de conocer la distribución en la población de las variables utilizadas para la estratificación.
2. Los análisis son complicados, en muchos casos la muestra tiene que ponderarse.
3. Puede ocurrir que los miembros de la unidad superior se parezcan, reduciendo la representatividad de otros en la muestra final.
4. Requiere de información exacta sobre la composición de cada grupo.

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Muestreo.
Recuperado de: https://www.chospab.es/calidad/archivos/Metodos/Muestreo.pdf
Int J. Morphol (2017). Técnicas de muestreo sobre una población a estudio.
Recuperado de: https://areandina.instructure.com/courses/35454/discussion_topics/127744

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

2. No siempre es necesario tener un listado de toda la población.
3. Garantiza una selección perfectamente equitativa de la población, lo que resulta muy útil en la distinción de grupos.
4.  Es fácil de aplicar.

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1. El tamaño muestral es variable y puede adaptarse a necesidades investigativas.
2. Permite hacer cambios durante la investigación y adaptarse a los resultados que se van dando.
3. Se pueden mejorar los resultados obtenidos estudiando una muestra nueva.
4. Para seleccionar la muestra no se requiere de mucho tiempo.

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1. El error estándar es mayor que otro tipo de muestreo.
2. Requiere igualdad de tamaño para ser eficaz.
3. Cada grupo puede tener algunos puntos de datos superpuestos.
4. El calculo de error estándar es mas completo.

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1. Si la constante de muestreo esta asociada con el fenómeno de interés, se pueden hallar sesgadas.
2. Se supone que el tamaño de la población se puede determinar.
3. La necesidad de un grado natural de aleatoriedad.
4. Mayor riesgo de manipulación de datos.

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Etapas de muestreo:

1.     Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente, mediante sorteo o tabla de números aleatorios

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

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

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1. Los resultados arrojados pueden ser sesgados.
2. Se debe invertir mucho tiempo para rediseñar la encuesta al entrevistar una nueva muestra.
3.Falta de representatividad en la muestra final.
4. No se pueden hacer generalizaciones a toda la población.

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1.       Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente, mediante sorteo o tabla de números aleatorios.
2.       El marco muestral se divide en estratos

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1. Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente, mediante sorteo o tabla de números aleatorios.
2.  Al interior de cada conglomerado se podrán seleccionar todos los sujetos que formen parte de él, o podrá seleccionarse una muestra aleatoria al interior del mismo.
3. Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan mediante sorteo de los conglomerados.
4. Se requiere una lista de conglomerados.

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1. Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente, mediante sorteo o tabla de números aleatorios.
2. Los sujetos que conformarán la muestra son seleccionados sistemáticamente, dejando pasar un cierto número antes de estudiar el siguiente.

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1. Sólo es necesaria una aproximación del tamaño del universo en estudio.
2. No se requiere de una lista de todos los sujetos del universo
3. Los sujetos a estudiar son seleccionados de manera consecutiva hasta que se completa el tamaño de la muestra