# data[].attributes.headline
Micro datos - Sociedad - Muestreo probabilístico de dos etapas, estratificado y de conglomerados

# data[].attributes.subject
Micro datos - Sociedad - Muestreo probabilístico de dos etapas, estratificado y de conglomerados

# data[].attributes.body
El tipo de muestreo utilizado en este estudio se describe de la siguiente manera:

1. Marco Muestral: El marco muestral está constituido por el inventario cartográfico y el archivo agregado de viviendas y hogares a nivel de manzana para las cabeceras municipales. Este marco se obtiene a partir del Censo de Población y Vivienda de 2005, con actualizaciones permanentes y nuevos recuentos de edificaciones y viviendas generadas a través de encuestas.

2. Tipo de Muestreo: El diseño muestral propuesto es probabilístico, en dos etapas, estratificado y de conglomerados. A continuación, se detallan las características de este diseño:

- Probabilístico: Cada unidad de muestreo tiene una probabilidad de selección conocida y superior a cero. Esto permite determinar la precisión deseada en las estimaciones y calcular la precisión de los resultados obtenidos.

- En dos etapas: En la primera etapa, se seleccionan manzanas (unidad primaria de muestreo UPM) dentro de cada ciudad, ordenadas por estrato socioeconómico. El método de selección fue por muestreo aleatorio sistemático con arranques aleatorios diferentes por ciudad. En la segunda etapa, se aplica para aquellas manzanas que contienen más de una MT o segmento; su selección es por muestreo aleatorio simple (MAS), y en cada conglomerado seleccionado, se encuestan a todas las viviendas, hogares y personas que habitan en el segmento.

- Estratificado: Se estratificó primero por ciudad, dado que los resultados deben darse para cada una de las 20 ciudades, y dentro de cada ciudad se estratificó por nivel socioeconómico, teniendo en cuenta la estratificación socioeconómica de las manzanas.

3. Tamaño de la Muestra: El tamaño de la muestra se calculó utilizando fórmulas correspondientes a un Muestreo Aleatorio Simple de elementos, ajustado teniendo en cuenta el efecto de los conglomerados en el diseño (denotado como deff). En 2012, el tamaño final de la muestra fue de 48,410 hogares, con una precisión esperada no superior a un error estándar relativo del 6%, para proporciones del 5% en cada ciudad o conurbado.

4. Componentes del Factor de Expansión: El factor de expansión se compone de varios elementos, que son aplicados a los datos muestrales para estimar las características de la población objetivo. Estos componentes incluyen el Factor Básico de Expansión (F), el Peso de Submuestreo (Ph), el Ajuste de Cobertura por No Respuesta (Rh) y el Factor Final de Expansión (Wh).

5. Ajuste por los Valores Poblacionales: Se realiza un ajuste por los valores poblacionales para mejorar las estimaciones del universo de estudio. Esto se hace equiparando los totales de la población obtenidos de la muestra expandida con los totales del censo de población proyectados a la fecha de la encuesta. Se utilizan estimadores de regresión y se emplea información auxiliar para realizar este ajuste.

6. Estimador de Razón: Las estimaciones generadas a partir de este diseño muestral son de la forma de una razón, en la cual el numerador y el denominador son variables aleatorias.

En resumen, el diseño muestral utilizado es un muestreo probabilístico de dos etapas, estratificado y de conglomerados, que busca proporcionar estimaciones precisas para diferentes estratos socioeconómicos en múltiples ciudades. Se aplican varios componentes de factor de expansión y ajustes para mejorar la calidad de las estimaciones.

# data[].attributes.attachment_link.title
Encuesta de Convivencia y Seguridad Ciudadana - ECSC - 2011 - 2012

# data[].attributes.attachment_link.description
La Política Nacional de Seguridad y Convivencia Ciudadana que se describe en el Plan Nacional de Desarrollo 2010-2014 Prosperidad para todos , está orientada a la protección del ciudadano frente a los riesgos y amenazas a su seguridad, permitiendo la convivencia y la prosperidad económica , para adoptar las medidas necesarias para brindar seguridad a los ciudadanos y garantizar sus derechos y libertades.

# data[].attributes.body
es uno de los métodos más básicos y fundamentales en la estadística y la investigación de muestras. Consiste en seleccionar una muestra de una población de forma que cada elemento de la población tenga una probabilidad igual de ser elegido en la muestra.

# data[].attributes.body
Jenry David Tapias Vanegas
Yedison Andres Soto Sanchez

Jorge Enrique Lozano Obando

# data[].attributes.body
1. Igual Probabilidad de Selección : En el MAS, todos los elementos de la población tienen la misma oportunidad de ser seleccionados en la muestra. Esto significa que no se da preferencia a ningún elemento y que la selección es completamente aleatoria.

2. Proceso aleatorio : La selección de elementos para la muestra se realiza a través de un proceso aleatorio. Esto puede llevarse a cabo utilizando generadores de números aleatorios o técnicas similares para garantizar que la selección sea imparcial.

3. Sin Reemplazo : Generalmente, en el MAS, una vez que un elemento de la población ha sido seleccionado para la muestra, no se vuelve a colocar en la población. Esto significa que cada elemento de la muestra es único y no se repite.

4. Representatividad : Cuando se realiza correctamente, el MAS puede proporcionar una muestra que sea representativa de la población de la que se extrajo. Esto significa que los resultados obtenidos a partir de la muestra pueden generalizarse con mayor confianza a toda la población.

5. Simplicidad : El MAS es fácil de entender y de implementar en comparación con otros métodos de muestreo más complejos, lo que lo hace ampliamente utilizado en investigaciones preliminares o cuando se necesita un muestreo rápido y económico.

# data[].attributes.body
Es un tipo de muestreo que es aplicable cuando los elementos de la población sobre la que se realiza el muestreo están ordenados. Este procedimiento de muestreo se basa en tomar muestras de una manera directa y ordenada a partir de una regla determinística, también llamada sistemática. Concretamente, a partir de una sola unidad que se selecciona en primer lugar, el resto de unidades de la muestra vienen determinadas automáticamente al aplicarle a dicha unidad una regla selección sistemática. Bajo este procedimiento de muestreo, por ejemplo, seleccionamos cada vigésimo nombre de una lista, cada decimosegunda casa de un lado de una calle, cada quincuagésima pieza de una lineal de montaje, etc.

# data[].attributes.headline
Pasos para realizar un muestreo sistemático 

# data[].attributes.subject
Pasos para realizar un muestreo sistemático 

# data[].attributes.body
1 - Seleccionar la población: Primero, hay que elegir la población. Este es el paso esencial cuando investigamos un tema. Tenemos que saber a quién, o a qué, va a ir dirigido nuestro análisis

2-Tamaño de la muestra: Una vez hemos realizado el primer paso, toca decidir el tamaño de la muestra. Existen diferentes fórmulas para calcularlo, todo ello teniendo en cuenta si la población es finita o no

3-Intervalos: Una vez tenemos la muestra, dividimos la población entre ella y redondeamos el número que salga, si este tiene decimales. A este número se le llama intervalo de muestreo

# data[].attributes.body
Es una técnica de muestreo que se utiliza cuando en la población se pueden distinguir subgrupos o subpoblaciones claramente identificables. Mediante este método de muestreo, la selección de los elementos que van a formar parte de la muestra se realiza por separado dentro de cada estrato, sin dejar ningún estrato sin muestrear. En la práctica esta técnica presenta dos ventajas importantes:

# data[].attributes.body
Muestreo aleatorio estratificado proporcionado

En esta técnica, el tamaño de la muestra de cada estrato es proporcional al tamaño de la población del estrato si se compara con la población total. Esto significa que el cada estrato tiene la misma fracción de muestreo

Muestreo aleatorio estratificado desproporcionado

La única diferencia entre el muestreo aleatorio estratificado proporcionado y el desproporcionado son sus fracciones de muestreo. En el muestreo desproporcionado, los diferentes estratos tienen diferentes fracciones de muestreo.

La precisión de este diseño es altamente dependiente de la asignación de fracción de muestreo del investigador. Si el investigador comete errores en la asignación de fracciones de muestreo, un estrato puede ser representado en exceso o insuficientemente y dará resultados sesgados

# data[].attributes.headline
Representación gráfica del muestreo aleatorio simple.

# data[].attributes.subject
Representación gráfica del muestreo aleatorio simple.

# data[].attributes.headline
Representación gráfica del muestreo aleatorio sistemático.

# data[].attributes.subject
Representación gráfica del muestreo aleatorio sistemático.

# data[].attributes.attachment_link.title
Muestreo aleatorio simple: ¿Qué es y cómo realizarlo?

# data[].attributes.attachment_link.description
Conoce qué es un muestreo aleatorio simple y como puedes ahorrar tiempo y recursos en tu próxima investigación al hacer uso de este muestreo.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Con el muestreo aleatorio, por tanto, lo que hacemos es ir contando los elementos de la población para, con ello, escoger aquellos que queremos estudiar. A diferencia de otros, como el estratificado, no hacemos grupos homogéneos; sino que utilizamos un valor predeterminado para contar.

Los elementos elegidos tendrán un alto grado de heterogeneidad.

¿Por qué realizar un muestreo sistemático?

Este tipo de muestreo es muy útil en determinadas circunstancias.

Así pues, veamos, para ello, sus ventajas e inconvenientes:

En primer lugar, el método de selección es sencillo, no requiere de ninguna preparación. El mismo sistema, utilizado en otros muestreos aleatorios, nos permite elegir el primer caso. A partir de aquí solo hay que contar, como veremos en el ejemplo.

Por otro lado, elimina la posibilidad de autocorrelación, que puede darse en otros tipos de muestreo. Esta es un problema para el investigador, ya que dos variables correlacionadas pueden estar midiendo la misma cosa.

Entre sus inconvenientes, podemos destacar que, a diferencia del simple, la probabilidad de elegir un individuo no es la misma en todos los casos. Además, puede aumentar la variabilidad de la muestra elegida.

Pasos para realizar un muestreo sistemático

Los pasos para realizarlo son similares en cualquier muestreo aleatorio. Sobre todo, hay que tener en cuenta qué queremos y con qué vamos a contar.

Seleccionar la población: Primero, hay que elegir la población. Este es el paso esencial cuando investigamos un tema. Tenemos que saber a quién, o a qué, va a ir dirigido nuestro análisis.

Tamaño de la muestra: Una vez hemos realizado el primer paso, toca decidir el tamaño de la muestra. Existen diferentes fórmulas para calcularlo, todo ello teniendo en cuenta si la población es finita o no.

Intervalos: Una vez tenemos la muestra, dividimos la población entre ella y redondeamos el número que salga, si este tiene decimales. A este número se le llama intervalo de muestreo.

Entonces, hecho todo lo anterior, empezamos a contar. El primer caso lo elegimos al azar y, a partir de este, vamos sumando el número anterior. Es un proceso sencillo, como veremos en el ejemplo.

Ejemplo de un muestreo sistemático

Imaginemos un estudio en el que queremos medir el nivel de mercurio en el salmón de un determinado lugar. Los valores son ficticios para este ejemplo. Hemos decidido hacer un muestreo sistemático. El primer paso será dividir la población entre el valor mínimo de la muestra que queremos, que en este caso suponemos que es cinco.

Así pues, este sería el intervalo de muestreo:

El muestreo sistemático presenta un proceso sencillo. En primer lugar, elegimos uno de los datos, para ello, utilizando la opción de números aleatorios de una hoja de cálculo.

Una vez los tenemos, los ordenamos de mayor a menor, o al revés. Debemos saber que, en realidad, solo se recolocan, y elegimos el primero.

En último lugar, vamos contando de cinco en cinco y, de esa forma, obtenemos lo que será la muestra.

# data[].attributes.attachment_link.description
✅ Muestreo sistemático | Qué es, significado, concepto y definición. Un resumen completo. Un muestreo sistemático es aquel en el que se elige un elemento al azar y,...

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Es importante tener en cuenta que los estratos no deben superponerse. Que los subgrupos se superpongan dará a algunos individuos mayores probabilidades de ser seleccionados como sujetos. Esto niega completamente el concepto de muestreo estratificado como un tipo de muestreo probabilístico.

Igualmente importante es el hecho de que el investigador debe utilizar un muestreo probabilístico simple dentro de los diferentes estratos.

Los estratos más comunes utilizados en el muestreo aleatorio estratificado son la edad, el género, el nivel socioeconómico, la religión, la nacionalidad y el nivel de estudios alcanzado.

Muestreo aleatorio estratificado: usos

Muestreo estratificado: tipos

Muestreo aleatorio estratificado proporcionado

En esta técnica, el tamaño de la muestra de cada estrato es proporcional al tamaño de la población del estrato si se compara con la población total. Esto significa que el cada estrato tiene la misma fracción de muestreo.

Supongamos que tienes 3 estratos con 100, 200 y 300 tamaños de la población, respectivamente. El investigador eligió una fracción de muestreo de ½. Luego, el investigador debe probar al azar 50, 100 y 150 sujetos de cada estrato, respectivamente.

En esta técnica, lo importante es recordar el uso de la misma fracción de muestreo en cada estrato, independientemente de las diferencias en el tamaño de la población de los estratos. Es muy parecido a reunir una población más pequeña que sea específica de las proporciones relativas de los subgrupos dentro de la población.

Muestreo aleatorio estratificado desproporcionado

La única diferencia entre el muestreo aleatorio estratificado proporcionado y el desproporcionado son sus fracciones de muestreo. En el muestreo desproporcionado, los diferentes estratos tienen diferentes fracciones de muestreo.

La precisión de este diseño es altamente dependiente de la asignación de fracción de muestreo del investigador. Si el investigador comete errores en la asignación de fracciones de muestreo, un estrato puede ser representado en exceso o insuficientemente y dará resultados sesgados.

# data[].attributes.attachment_link.description
El muestreo estratificado es una técnica de muestreo probabilístico en donde el investigador divide a toda la población en diferentes subgrupos o estratos. Luego, selecciona aleatoriamente a los sujetos finales de los diferentes estratos en forma proporcional.

# data[].attributes.body
El muestreo es una de las técnicas más importantes de la estadística, y es la base para cualquier investigación donde se requiera estudiar un gran conjunto de datos. Uno de los tipos en que se clasifica es el muestreo por conglomerados, el cual permite seleccionar los grupos definidos dentro de una población con el fin de conformar la muestra necesaria para el estudio.

# data[].attributes.body
El muestreo por conglomerados es una técnica, propia de la estadística inferencial, mediante la cual la población objetivo de una investigación se divide en grupos de elementos heterogéneos, los cuales se encuentran conformados de manera natural debido a una clasificación previa de los mismos: por ejemplo, regiones, países, las facultades de una universidad, grupos escolares, entre otros.

A este tipo de muestreo también se le denomina muestreo por racimos, cúmulos o áreas, en el que cada grupo pertenece a una misma línea o nivel de clasificación. Es decir, un tipo de grupo puede ser un país, por lo tanto, los demás grupos deben ser, asimismo, países, y no regiones o continentes.

# data[].attributes.body
En una productora de chorizos se desea conocer el contenido de grasa promedio de la producción diaria. Al día se producen 200 productos y se seleccionaron 15 sistemáticamente. Indique la media estimada y su intervalo de confianza al 95% de seguridad. Los datos son en gramos (datos ficticios)
21 14 13 12 14 13 16 20 23 22 20 19 25 25 23

# data[].attributes.body
Cuando se utiliza el muestreo por conglomerados.

El muestreo por conglomerados es utilizado en ciertos contextos, por lo que en algunos casos es recomendable implementar uno, mientras que en otros es preferible emplear otro tipo de muestreo.

Algunos de los casos en los que se utiliza el muestreo por conglomerados son:

La población se encuentra dividida, naturalmente, en conglomerados heterogéneos. Por esta razón, este método es implementado para estudiar los datos de grandes extensiones geográficas.

La información de la población se encuentra dispersa en diferentes grupos, por lo que se hace necesario abarcar varios de ellos para realizar una investigación con resultados precisos.

Investigaciones donde se requiere abarcar grandes poblaciones y representarlas en una muestra.

En cualquiera de los anteriores casos, el muestreo por conglomerados permite reducir los costos, por lo que es una excelente técnica para grupos de investigaciones que no disponen de un gran capital.

# data[].attributes.body
Utilizar este tipo de muestreo probabilístico puede representar algunas ventajas para ciertos estudios, entre las que están:

Tiende a producir muestras representativas y permite el uso de la estadística inferencial en el análisis de datos recogidos.

Cada selección es independiente de otras selecciones; Todas las combinaciones posibles de unidades de muestreo tienen la misma oportunidad de ser seleccionadas. En el muestreo sistemático, las posibilidades de ser seleccionado no son independientes entre sí.

En general, es más fácil que otros procedimientos de muestreo probabilístico (tales como el muestreo por conglomerados) de comprender y comunicar a otros.

# data[].attributes.headline
Desventajas del muestreo aleatorio simple

# data[].attributes.subject
Desventajas del muestreo aleatorio simple

# data[].attributes.body
Entre las desventajas de utilizar el muestreo aleatorio simple, están:

Se requiere un marco de muestreo de elementos de la población objetivo. Un marco de muestreo apropiado puede que no exista para la población que se dirige, y puede que no sea factible o práctico construir uno. En este caso el muestreo por conglomerados no requiere de una toma de muestra de los elementos de la población objetivo.

El muestreo aleatorio simple tiende a tener errores de muestreo más grandes y menos precisión de muestreo estratificado del mismo tamaño de la muestra.

# data[].attributes.body
1. 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:

Se selecciona a todas las familias que habitan en Ciudad de México.

Se determina que se necesitarán 1.000 elementos para hacer la muestra.

Se elabora una lista de las 2.756.319 familias que habitan en Ciudad de México.

A cada familia se le asigna un número comenzando por el 1 hasta llegar al 2.756.319.

Se escogen 1.000 números al azar utilizando un programa informático, por ejemplo, 4.258, 102.548 y 167.

# data[].attributes.body
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

# data[].attributes.body
si la población contiene 5 unidades A, B, C, D, E; existen 10 muestras diferentes de tamaño 3, que son:

ABC, ABD, ABE, ACD, ACE

ADE, BCD, BCE, BDE. CDE

# data[].attributes.headline
Cómo hacer un muestreo por conglomerados en Excel

# data[].attributes.subject
Cómo hacer un muestreo por conglomerados en Excel

# data[].attributes.body
En el campo de la informática y la computación se han desarrollado una gran variedad de herramientas que permiten realizar cálculos estadísticos de manera eficaz y precisa. Uno de ellos, el más utilizado y adecuado para este tipo de labores, es Microsoft Excel, tanto por su amplia gama de funciones matemáticas y estadísticas como por las diversas herramientas para el tratamiento y organización de datos.

Para realizar un muestreo de conglomerados en Excel solo es necesario que tengas en cuenta las siguientes instrucciones:

1. Antes de emprender cualquier tipo de actividad o análisis en Excel (e incluso en cualquier ámbito) es recomendable organizar y clasificar la información a utilizar. Esto se puede hacer mediante una tabla a partir de la cual se pueda identificar la naturaleza de cada dato, como en la siguiente imagen:

# data[].attributes.body
2.Ahora, se puede aplicar un muestreo aleatorio simple para seleccionar los conglomerados que conforman la población. Para ello, se puede utilizar la función ALEATORIO para generar un número aleatorio para cada dato de la población, escribiendo su sintaxis en la barra de fórmulas de Excel.

# data[].attributes.body
3.Repetimos el anterior paso haciendo click sobre el vértice inferior derecho de la celda donde implementamos la función y arrastrando hasta el último de los datos. Para que el valor de los número aleatorios generados no cambie, copiamos el rango de celda y, haciendo click derecho sobre el mismo, seleccionar la opción Valores, la cual se encuentra sombreada en la imagen.

# data[].attributes.body
4.La selección de los datos se puede realizar mediante un ordenamiento de los mismos. Esto se puede hacer seleccionando el rango de celdas que contiene los números aleatorios y utilizando la herramienta Ordenar y filtrar, ubicada en la cinta de opciones de Inicio. Seleccionamos la opción Ordenar de mayor a menor, en primera instancia.

# data[].attributes.body
5.Aparecerá una ventana, en la cual debemos escoger la opción Ampliar selección, de manera que el ordenamiento se lleve a cabo tanto para los números como para cada uno de los datos.

# data[].attributes.body
6.Una vez hecho lo anterior, todos los datos serán reorganizados, como se observa en la imagen.

# data[].attributes.headline
Metadatos - Económico - Muestreo estratificado 

# data[].attributes.subject
Metadatos - Económico - Muestreo estratificado 

# data[].attributes.body
El tipo de muestreo establecido para la recopilación de datos sobre los servicios de educación preescolar, básica primaria, básica secundaria y viviendas en arriendo es el siguiente:

1. Educación Preescolar, Básica Primaria y Secundaria:
- Tipo de Muestreo: Muestreo probabilístico estratificado con probabilidad de selección proporcional al tamaño.
- Estratos: Se estratifican por dominio geográfico, nivel educativo (grupo) y nivel de ingreso.
- Proceso de Estratificación: Se describen tres grupos de instituciones educativas (preescolar, primaria y otras combinaciones de nivel de enseñanza) y se estratifican adicionalmente por nivel de ingreso per cápita.
- Selección: Se utiliza un diseño PPT (Probabilidad Proporcional al Tamaño) en cada estrato considerado, donde el tamaño está relacionado con el número de estudiantes matriculados en la institución.

2. Viviendas en Arriendo:
- Tipo de Muestreo: Muestreo probabilístico, de conglomerados y estratificado.
- Estratos: Se estratifican por dominio geográfico, estrato socioeconómico y cantidad de viviendas en la manzana.
- Conglomerados: Los conglomerados están constituidos por las viviendas en arriendo de las manzanas seleccionadas.
- Selección: Se utiliza un Muestreo Aleatorio Simple (MAS) para seleccionar manzanas en cada estrato considerado.
- Proceso de Recolección: Una vez seleccionadas las manzanas, se realiza un recuento de viviendas para identificar las viviendas en arriendo.

En cuanto al tamaño de muestra, se menciona que se calcula en función de la variabilidad de los relativos de precios y se busca mantener una magnitud de dispersión muestral no mayor al 5%. El tamaño de muestra se controla de manera periódica para garantizar esta precisión.

El proceso de mantenimiento de muestra implica el cálculo del promedio geométrico de los relativos de precios, la obtención de la varianza de los relativos de precios, y el cálculo de la dispersión de los relativos de precios en cada mes del año para identificar el mes con mayor variabilidad. Luego, se calcula el tamaño de muestra con la varianza y el promedio geométrico para asegurar una variabilidad no mayor al 5%.

# data[].attributes.attachment_link.title
Indice de Precios al Consumidor - IPC - 2019-2020-2021

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

# data[].attributes.headline
Metadatos - Territorio - Muestreo probabilístico estratificado

# data[].attributes.subject
Metadatos - Territorio - Muestreo probabilístico estratificado

# data[].attributes.body
El diseño muestral para la encuesta sobre Ambiente y Desempeño Institucional se describe de la siguiente manera:

Marco Muestral:
- El marco muestral está compuesto por el listado de servidores públicos de cada una de las entidades de estudio de cada sector público. Este listado incluye información sobre el cargo, nivel jerárquico (directivo/asesor, profesional/técnico, administrativo/operativo), tiempo de servicio y ciudad donde labora. La información del marco muestral es proporcionada por las oficinas de recursos humanos de las entidades.

Tipo de Muestreo:
- El tipo de muestreo utilizado es "Probabilístico, estratificado de elementos". Esto significa que se emplea un muestreo probabilístico en el que cada elemento en el marco muestral tiene una probabilidad conocida de ser seleccionado. Además, se estratifica el marco en función de ciertas características relevantes para el estudio.
Definición del Tamaño de la Muestra:
- Se establece que en las entidades donde la cantidad de servidores es inferior a 110, no se hace selección de muestra, sino que se entrevista a todos los servidores de la entidad. En estos casos particulares, no existe error muestral ya que se realiza un censo completo.

- Se menciona que se estudian 160 entidades, de las cuales 66 son censo de servidores, lo que significa que se entrevistan a todos los servidores de esas 66 entidades. Para las demás entidades, se selecciona una muestra de 19,475 servidores públicos.

Errores de Muestreo:
- Se menciona la importancia de la precisión con errores muestrales específicos, como errores menores al 15% para el cálculo de totales en categorías de frecuencias, errores menores al 10% para el cálculo de proporciones en dominios de categorías cruzadas, errores menores al 5% para el cálculo de promedios y errores menores al 3% para el cálculo de índices e indicadores.

Factor de Expansión:
- Se utiliza un factor de expansión para multiplicar cada valor obtenido de la muestra y así obtener la estimación del parámetro en el universo. El factor de expansión se construye a partir del diseño muestral utilizado y se calcula como el cociente entre el total de servidores en el universo en un estrato y el total de servidores seleccionados en el mismo estrato.

Ajuste al Factor de Expansión:
- Se menciona un ajuste al factor de expansión para controlar novedades de campo. Estas novedades pueden incluir elementos fuera del universo (por ejemplo, servidores públicos que ya no pertenecen a la entidad) y no respuestas (servidores que no respondieron la encuesta). El ajuste al factor de expansión tiene en cuenta estos factores.

Factor de Expansión Final:
- El factor de expansión final se calcula como el producto de todos los factores anteriores, y está dado por Ffinal(ih) = Fih * Fajust(i), donde Fih es el factor de expansión original y Fajust(i) es el factor de ajuste.

# data[].attributes.attachment_link.title
Encuesta sobre Ambiente y Desempeño Institucional - EDI - 2009

# data[].attributes.attachment_link.description
En Colombia, luego de la promulgación de la Constitución Política de 1991, se modificó el tipo y el alcance de la intervención estatal. Ese cambio de orden macro-institucional se tradujo en un cambio organizacional en el seno de las entidades públicas, para acoplarse a las nuevas competencias y responsabilidades de la estructura del Estado colombiano.

# data[].attributes.headline
Microdato económico  - Muestreo  estadístico estratificado 

# data[].attributes.subject
Microdato económico  - Muestreo  estadístico estratificado 

# data[].attributes.body
El marco muestral se construyó a partir de múltiples fuentes de datos, incluyendo archivos de la Cámara de Comercio, Confecámaras, la encuesta anual de comercio y servicios de 1994, así como los resultados de una miniencuesta de comercio realizada en julio de 1996. Este marco incluye información sobre empresas comerciales, y se realiza una actualización de la información verificando datos como dirección, número telefónico y nombre de la persona encargada de la información.
Tipo de Muestreo:

Dado que las unidades económicas son el foco de estudio y se organizan en estratos según la principal actividad económica de la empresa (según el código CIIU Rev. 3 A.C.), se utiliza un diseño de muestreo probabilístico estratificado de elementos. Además, las empresas se clasifican en empresas de inclusión forzosa o empresas de inclusión probabilística según el tamaño de la empresa en función de las ventas realizadas y/o la cantidad de personal ocupado.
Definición del Tamaño de la Muestra:

El tamaño de la muestra se calcula considerando varios factores, incluyendo el tamaño del estrato de actividad, el coeficiente de variación esperado, el total de ingresos en cada actividad y la varianza de los ingresos en cada actividad. En total, se seleccionan 7,905 empresas para la muestra, de las cuales 3,785 son de inclusión forzosa y 4,010 son de inclusión probabilística.
Errores de Muestreo:

Se menciona la importancia de la precisión de las estimaciones en función del coeficiente de variación o error relativo del estimador (cv) basado en la proporción de desviación estándar y la estimación del parámetro. Se busca minimizar este error para obtener estimaciones confiables.
Factores de Expansión:

Se utiliza un factor de expansión para expandir los datos muestrales y estimar parámetros en la población. Este factor de expansión se ajusta según las novedades de la información que puedan surgir durante la recopilación de datos, como empresas liquidadas, cambio de sector, inactivas, sin localizar, deudas, entre otros.
Estimaciones:

Se realizan estimaciones puntuales separadas con buena precisión y con intervalos de confianza útiles para dominios de estudio específicos, como la escala de personal, la escala de producción y la organización jurídica.

En resumen, se utiliza un diseño de muestreo probabilístico estratificado de elementos para la Encuesta Anual de Comercio, con el objetivo de obtener estimaciones precisas y confiables sobre las empresas comerciales en función de su actividad económica y otros dominios de estudio específicos.

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Entidad autora / Investigadores primarios Nombre agencia Dirección de Metodología y Producción Estadística - DIMPE

# data[].attributes.attachment_link.title
Colombia - Encuesta Anual de Comercio - EAC - 2003 - A - 2008

# data[].attributes.attachment_link.description
El Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE -, en cumplimiento de su misión institucional de proveer al país de estadísticas confiables y oportunas, desarrolla periódicamente la Encuesta Anual de Comercio - EAC. Dada la importancia del sector comercial en el país y teniendo en cue…