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Según el DANE, el muestreo estratificado es un diseño de muestreo probabilístico en el que la población se divide en grupos homogéneos llamados estratos, basados en características específicas como ubicación geográfica, nivel socioeconómico u otras variables relevantes. Dentro de cada estrato, se seleccionan unidades de muestreo de manera aleatoria, asegurando que todos los estratos estén representados en la muestra. Este método permite mejorar la precisión de las estimaciones al reducir la varianza dentro de cada estrato y garantizar una cobertura adecuada de todos los subgrupos de la población.

Aspectos clave del muestreo estratificado según el DANE:

Marco muestral: Lista de unidades de muestreo organizadas por estratos.

Estratos: Grupos homogéneos formados según características específicas.

Selección: Aleatoria dentro de cada estrato, con probabilidades de inclusión conocidas.

Ventaja: Mayor precisión en las estimaciones al asegurar la representatividad de todos los estratos.

Este diseño es ampliamente utilizado en encuestas como la Encuesta Nacional Agropecuaria (ENA) y la Encuesta de Calidad de Vida (ECV), donde se estratifica la población para obtener resultados más confiables y detallados

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Según el DANE, el muestreo por conglomerados es una técnica de muestreo probabilístico en la cual la población se divide en grupos o conglomerados, que pueden ser geográficos, administrativos o de otro tipo. Estos conglomerados son seleccionados aleatoriamente, y todos los elementos dentro de los conglomerados elegidos forman parte de la muestra.

Características del muestreo por conglomerados según el DANE

Marco muestral: La población se divide en conglomerados, que pueden ser municipios, barrios, manzanas u otras unidades geográficas o administrativas.

Selección aleatoria: Los conglomerados se seleccionan de forma aleatoria, asegurando que cada uno tenga una probabilidad conocida de ser incluido en la muestra.

Inclusión completa: Todos los elementos (hogares, personas, etc.) dentro de los conglomerados seleccionados son incluidos en la muestra.

Ventajas del muestreo por conglomerados

Reducción de costos: Es más eficiente en términos de costos y logística, especialmente en poblaciones grandes y dispersas.

Facilidad de implementación: Simplifica la recolección de datos al concentrar la muestra en áreas específicas.

Limitaciones

Heterogeneidad interna: Si los conglomerados no son homogéneos, puede aumentar el margen de error en los resultados.

Dependencia de la estructura de conglomerados: La variabilidad dentro de los conglomerados puede afectar la precisión de la muestra.

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1. Corporación OSSO Colombia. (2016). Sistema de inventario de efectos de desastres DesInventar. Recuperado de https://www.desinventar

2. Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE. (2018a). Portal Web DANE. Recuperado de https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/pobreza-y-condiciones-de-vida/pobreza-y-desigualdad/pobreza-monetaria-y-multidimensional-en-colombia-2017

3. Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE. (2018b). Cuentas Nacionales de Colombia - base 2015. Recuperado de https://www.dane.gov.co/files/investigaciones/boletines/pib/cuentas-nal-anuales/cuentas-nal-anuales-base-2015.pdf

4. Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE. (2019a). Encuesta nacional de calidad de vida (ECV). Recuperado de https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/pobreza-y-condiciones-de-vida/calidad-de-vida-ecv

5. Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE. (2019b). Censo de edificaciones (CEED). Recuperado de https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/construccion/censo-de-edificaciones

6. Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE. (s.f.). Censo nacional de población y vivienda 2018. Recuperado de https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por

7. Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE. (s.f.). Ficha Metodológica, Zonas Francas. Recuperado de http://www.dane.gov.co/index.php?option=com_content&view=article&id=998%3Azonas-francas-&catid=81%3Acomercio-exterior&Itemid=1

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EJEMPLO: MUESTREO ALEATORIO POR CONGLOMERDOS

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EJEMPLO: MUESTREO ALEATORIO POR CONGLOMERDOS

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En la Encuesta Anual de Comercio (EAC 2021), el muestreo por conglomerados se utilizó para agrupar establecimientos comerciales por regiones geográficas. Se seleccionaron aleatoriamente ciertas regiones (conglomerados) y se incluyeron todos los establecimientos dentro de esas áreas en la muestra. Este método fue eficiente para cubrir una población amplia y dispersa.

Marco muestral: Directorio de establecimientos comerciales en Colombia.

Conglomerados: Regiones geográficas (departamentos o municipios).

Proceso: Se seleccionaron aleatoriamente ciertas regiones (conglomerados) y se incluyeron todos los establecimientos dentro de esas áreas.

Ventaja: Reducción de costos y logística al concentrar la muestra en áreas específicas.

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En la Encuesta Multipropósito Bogotá - Cundinamarca (EM 2021), el muestreo estratificado se aplicó dividiendo la población en estratos socioeconómicos (bajo, medio y alto). Dentro de cada estrato, se seleccionaron hogares de forma aleatoria para asegurar la representatividad de todos los niveles socioeconómicos en la muestra

Marco muestral: Lista de viviendas de Bogotá y Cundinamarca.

Estratos: División por niveles socioeconómicos (bajo, medio y alto).

Proceso: Dentro de cada estrato, se seleccionaron hogares de forma aleatoria para garantizar representatividad en todos los estratos.

Tamaño de muestra por estrato: Proporcional al tamaño del estrato en la población.

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En la Encuesta Anual de Comercio (EAC 2021), se utilizó un muestreo sistemático para seleccionar establecimientos comerciales. El marco muestral se basó en el directorio de empresas comerciales, y se seleccionó cada n-ésima empresa después de un punto de partida aleatorio. Este método permitió cubrir una amplia gama de actividades económicas en el sector comercial

Marco muestral: Directorio de empresas comerciales registradas en el DANE.

Intervalo de selección (n): Determinado por el tamaño de la muestra y la población total.

Punto de partida: Seleccionado aleatoriamente dentro del marco muestral.

Proceso: Se seleccionó cada n-ésima empresa después del punto de partida, asegurando cobertura uniforme.

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En la Encuesta Multipropósito Bogotá - Cundinamarca (EM 2021), el muestreo aleatorio simple se aplicó para seleccionar hogares dentro de los estratos socioeconómicos definidos. El marco muestral consistió en la lista de todas las viviendas de Bogotá y Cundinamarca, y se seleccionaron aleatoriamente hogares para caracterizar las condiciones de vida. Este método garantizó que cada hogar tuviera la misma probabilidad de ser incluido en la muestra.

Marco muestral: Lista de todas las viviendas de Bogotá y Cundinamarca.

Estratos: No aplica, ya que se seleccionaron hogares de forma aleatoria sin estratificación.

Conglomerados: No aplica, ya que la selección fue a nivel individual de hogares.

Proceso: Cada hogar tuvo la misma probabilidad de ser seleccionado, garantizando representatividad.

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El muestreo aleatorio por conglomerados es un método de selección de una muestra en el que la población se divide en grupos o conglomerados, y luego se seleccionan aleatoriamente algunos de estos conglomerados para incluirlos en la muestra. Dentro de cada conglomerado seleccionado, se pueden estudiar todos los elementos o realizar un muestreo adicional.

Aquí tienes los pasos básicos para realizar un muestreo aleatorio por conglomerados:

1. Dividir la población en conglomerados: Agrupar a los individuos de la población en conglomerados, que pueden ser geográficos, organizacionales, etc.

2. Seleccionar aleatoriamente los conglomerados: Elegir algunos de estos conglomerados de manera aleatoria.

3. Estudiar los elementos dentro de los conglomerados seleccionados: Se puede optar por estudiar todos los elementos dentro de los conglomerados seleccionados o realizar un muestreo adicional dentro de ellos.

Este método es útil cuando es más práctico o económico estudiar grupos completos en lugar de individuos dispersos.

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👨‍💻 El Muestreo por conglomerados: Qué es, Cómo se hace + Ejemplo

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El muestreo aleatorio estratificado es un método de selección de una muestra en el que la población se divide en subgrupos homogéneos llamados estratos. Luego, se realiza un muestreo aleatorio simple dentro de cada estrato. Este método se utiliza para asegurar que cada subgrupo de la población esté representado en la muestra.

Aquí tienes los pasos básicos para realizar un muestreo aleatorio estratificado:

1. Identificar los estratos: Dividir la población en subgrupos homogéneos basados en características relevantes (por ejemplo, edad, género, nivel educativo).

2. Determinar el tamaño de la muestra: Decidir cuántos elementos se necesitan en la muestra total y cuántos de cada estrato.

3. Realizar el muestreo aleatorio dentro de cada estrato: Seleccionar los elementos de cada estrato de manera aleatoria.

Este método es especialmente útil cuando se sabe que hay diferencias significativas entre los subgrupos de la población y se quiere asegurar que todos estén representados adecuadamente

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El muestreo es clave para obtener los datos que necesitamos de cara a realizar una buena investigación de mercados y, precisamente por eso, debemos elegir estrategias de muestreo que nos garanticen una buena fiabilidad y validez.

Una de ellas, es el muestreo estratificado, el cual nos permite trabajar con grupos homogéneos para así obtener información más precisa y hoy venimos a hablarte con mayor detalle de él.

¿Qué es una muestra estratificada y cómo hacerlo?

Cuando hablamos de muestra estratificada, nos referimos a aquella que se obtiene a partir de la división de la muestra en diversos estratos de la población, entre los que se seleccionan luego los individuos a entrevistar, lo que hace que gane mayor representatividad que si utilizaremos otras estrategias de muestreo.

Para obtener una muestra mediante este método, lo primero que tenemos que hacer es dividir una población en grupos internamente homogéneos (a partir de una o más variables predeterminadas), a los cuales llamaremos estratos. Una vez hayamos efectuado esta primera división, tendremos que seleccionar una muestra aleatoria de cada estrato mediante algún criterio predefinido (por ejemplo, en proporción a su tamaño relativo en la población, en función de la variabilidad interna de cada grupo, si la conocemos a priori, etc.)

De este modo, si se quiere realizar un estudio sobre la opinión de la población acerca de la calidad de un producto, se podría usar el muestreo estratificado para dividir la población en grupos basados en la edad, el género y la ubicación geográfica, por ejemplo (tampoco conviene que utilicemos más de tres o cuatro variables para hacer esa segmentación previa). Luego tendríamos que seleccionar una muestra aleatoria dentro de cada grupo para garantizar que la muestra sea representativa de la población en su conjunto.

Tipos de muestreo estratificado

Al igual que ocurre con otras técnicas de muestreo, dentro del estratificado podemos encontrar distintos tipos que vamos a conocer con mayor detalle a continuación.

Muestreo estratificado con afijación proporcional

Este tipo de muestreo se utiliza cuando el tamaño de cada estrato se considera adecuado que sea proporcional a su tamaño en la población total. Es decir, el tamaño de la muestra extraída de cada estrato es proporcional al tamaño relativo que ese estrato tiene en la población objetivo.

Por ejemplo, si en una población de 1000 personas el 60 % son hombres y el 40 % mujeres, estos serán los porcentajes que se empleen de cara a establecer el tamaño de estos dos colectivos en la muestra.

Muestreo estratificado con afijación no proporcional

En segundo lugar, tenemos la opción contraria, que es aquella en la cual el tamaño de cada estrato no es proporcional a su tamaño en la población total.

Este tipo de muestreo se utiliza cuando sabemos que hay algún subgrupo de la población que es especialmente relevante para nuestro estudio, ya que, de esta forma, aseguramos una representación adecuada del mismo en la muestra total, aunque el tamaño del grupo en la población sea menor que el de otros grupos.

Imaginemos, por ejemplo, que deseamos estudiar con precisión a un subgrupo de jóvenes que en la población objeto de estudio tienen un peso pequeño (aunque son muy relevantes en nuestro mercado potencial). Si hacemos un muestreo proporcional, la muestra que obtendríamos sería muy pequeña y el margen de error con el que tendríamos que trabajar sus datos no nos daría suficiente nivel de confianza y representatividad para este colectivo. Por el contrario, si realizamos una afijación de la muestra no proporcional, dedicando mayor muestra para este estrato -en detrimento de otros segmentos poblacionales-, nos aseguraríamos un tamaño de muestra suficiente para analizar sus datos de manera segura... y ello sin tener que aumentar el tamaño total de la muestra para conseguirlo (lo que es un ahorro importante en el presupuesto del estudio). Posteriormente los datos de la muestra se ponderan para restituir los pesos que cada segmento debe tener en la muestra, de modo que trabajaremos con datos totales que representan adecuadamente a toda la población: obtendremos así una muestra total representativa según el peso de cada estrato en el universo y, a la vez, muestra suficiente en el colectivo de jóvenes.

Muestreo estratificado óptimo

Por último, tenemos una tercera opción que sería lo que se conoce como muestreo estratificado óptimo. Esta técnica, que se basa en la teoría de la estimación de Horvitz-Thompson, lo que hace es maximizar la precisión de la estimación de una variable de interés, para un tamaño de muestra dado.

Lo que se busca en este tipo de muestreo es asignar el tamaño de muestra de manera proporcional a la varianza de la variable de interés dentro de cada estrato. Es decir, en la muestra se incluirán más individuos de aquellos estratos que tengan mayor variabilidad interna. Por el contrario, en los estratos más homogéneos la muestra necesaria será menor.

No obstante, es importante destacar que, para llevar a cabo el muestreo estratificado óptimo, se requiere información previa de la población para poder aplicarlo, en concreto, sobre la varianza de la variable de interés en cada estrato. En caso contrario, no podrá llevarse a cabo.

Ejemplo práctico para hacer un muestreo aleatorio estratificado

Una vez conocemos un poco mejor es que consiste este tipo de muestreo, vamos a ver un ejemplo para poder comprenderlo con mayor profundidad.

Imagina que estás realizando una investigación de mercado sobre el consumo de productos de belleza en una determinada ciudad. Para obtener una muestra representativa de la población, podrías optar por dividir a los participantes en tres grupos de acuerdo con su edad: jóvenes (18-25 años), adultos (26-40 años) y mayores (más de 40 años).

Luego, tendrías que determinar el tamaño de muestra de cada estrato en función de su tamaño relativo en la población o bien realizando una afinación no proporcional si algún estrato es de mayor interés y necesitas sobrerrepresentarlo por algún motivo. Finalmente, definido cada estrato y su tamaño, hay que seleccionar aleatoriamente a los participantes de cada grupo. De esta forma, obtendrías una muestra lo suficientemente precisa y representativa de la población que quieres analizar.

Conclusiones

Existen diversas técnicas de muestreo que pueden ayudarnos a conseguir una muestra poblacional lo suficientemente válida como para llevar a cabo nuestra investigación de mercados y, una de ellas, es el muestreo estratificado.

Debemos ser conscientes de que también existen otras opciones interesantes y el hecho de elegir una u otra va a depender del estudio que queramos realizar, nuestros objetivos, las variables a estudiar, etc. Por eso, lo mejor es confiar en profesionales especialistas en estudios de mercado que puedan asesorarnos desde un primer momento sobre los pasos a dar para que nuestro estudio sea exitoso.

CIMEC es una de esas compañías con amplia experiencia ofreciendo este tipo de servicios y contamos con un equipo formado por grandes profesionales, así que podemos ayudarte sean cuales sean tus necesidades. No lo dudes más y contacta con nosotros.

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Muestreo estratificado: qué es y cómo aplicarlo en tus estudios

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Aprende cómo utilizar el muestreo estratificado en tus investigaciones y obtén muestras representativas de tu población de estudio.

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El muestreo aleatorio sistemático es un método de selección de una muestra en el que los elementos se eligen a intervalos regulares a partir de una lista ordenada de la población. Para realizar este tipo de muestreo, se sigue generalmente este proceso:

1. Determinar el tamaño de la muestra: Decidir cuántos elementos se necesitan en la muestra.

2. Calcular el intervalo de selección: Dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra para obtener el intervalo (k). Por ejemplo, si la población es de 1000 y se necesita una muestra de 100, el intervalo sería 10.

3. Elegir un punto de partida aleatorio: Seleccionar un número al azar entre 1 y k. Este será el primer elemento de la muestra.

4. Seleccionar los elementos restantes: A partir del punto de partida, seleccionar cada k-ésimo elemento de la lista.

Este método es útil cuando la población está ordenada de alguna manera y se desea una muestra que sea representativa sin tener que enumerar todos los elementos

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Soluciones Netquest de Investigación S.L.

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Descubre el muestreo sistemático: proceso simple para muestra representativa, similar al muestreo aleatorio simple.

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Un muestreo aleatorio simple es un método de selección de una muestra en el que cada individuo de la población tiene la misma probabilidad de ser elegido. Este tipo de muestreo se realiza generalmente utilizando técnicas como el sorteo o el uso de generadores de números aleatorios.

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Siguiendo con nuestra serie de posts dedicados al muestreo, hoy os explicamos la primera de las técnicas de muestreo probabilístico: el muestreo aleatorio simple. Esta técnica es una de las más populares y sirve de referencia a todas las demás, aunque en la práctica difícilmente puede utilizarse.

Muestreo aleatorio simple: Definición

El muestreo aleatorio simple es una técnica de muestreo en la que todos los elementos que forman el universo - y que por lo tanto están incluídos en el marco muestral - tienen idéntica probabilidad de ser seleccionados para la muestra. El proceso de muestreo que emplea esta técnica es equivalente a hacer un sorteo entre los individuos del universo: asignamos a cada persona un boleto, introducimos los boletos en una urna y empezamos a extraer boletos al azar. Todos los individuos que tengan un boleto extraído de la urna formarían la muestra. Obviamente, en la práctica, estos métodos pueden automatizarse mediante el uso de programas informáticos.

Dependiendo de si los individuos del universo pueden ser seleccionados más de una vez en la muestra o no, hablaremos de muestreo aleatorio simple con reposición o sin reposición.
Si usamos reposición, el hecho de que seleccione un individuo al azar para la muestra no impide que este mismo individuo pueda volver a ser seleccionado. Siguiendo con el símil de la urna y los boletos, usar reposición equivale a reintroducir los boletos de los individuos seleccionados para la muestra antes de extraer el siguiente boleto.

Si, por el contrario, no usamos reposición, un individuo seleccionado para la muestra ya no entraría nuevamente en el sorteo. Un individuo solo puede aparecer una única vez en una muestra.

La pregunta obvia que puedes plantearte es, ¿qué es mejor, usar reposición o no usala? Responderemos esta pregunta un poco más abajo, pero antes, revisemos qué precisión logra el muestreo aleatorio simple con reposición para un tamaño de muestra dado y, alternativamente, qué tamaño de muestra necesito para garantizar cierta precisión.

Error y tamaño de muestra en muestreo aleatorio simple con reposición

Supón el siguiente caso. Tienes una población grande de N individuos (supongamos que de más de 100,000 individuos). Pones un boleto para cada individuo en una urna. Extraes un boleto, anotas la identidad del individuo y reintroduces el boleto en la urna. Repites el proceso n veces, hasta obtener una muestra de tamaño n en la que un individuo podría aparecer varias veces. Esto es poco probable si N es muy grande y n es mucho menor que N, algo habitual ya que usamos muestras para no tener que analizar todo el universo.

Una muestra seleccionada de esta forma tiene una propiedad muy útil: la media de cualquier variable que midamos en la muestra se parecerá a la media calculada en el total de la población. Y se parecerá de una forma muy concreta: la media en la muestra seguirá una distribución normal centrada en la media poblacional y con varianza igual a la varianza poblacional dividida por el tamaño de la muestra n. Esta relación entre muestra y población se conoce como teorema central del límite.

Tienes una explicación detallada en este otro post, pero te lo resumimos aquí: gracias a esta propiedad (es decir, a que sabemos cómo se relaciona la media de la muestra con la de la población) podemos calcular la probabilidad de que la media de la muestra esté dentro de un intervalo de valores. Y esto nos permite saber qué error máximo vamos a tener cuando usamos la media de la muestra como estimación de la media de la población. En concreto, se cumple que

donde:

- e es el error máximo que vamos a tener (máxima diferencia entre la media de la muestra y la media de la población).

- ZNC es el valor crítico de corte de una distribución de probabilidad normal para un nivel de confianza NC.

- σ es la desviación típica (=raiz de la varianza) de la variable que nos interesa en la población.

- n es el tamaño de muestra.

Si invertimos esta expresión, podemos calcular qué tamaño de muestra n necesito para garantizar que el error de estimación no supera el margen de error e con un nivel de confianza NC.

¿Y si no reponemos?

Sabemos calcular el error y el tamaño de muestra para el muestreo con reposición, pero, ¿cómo cambian ambos resultados si no repetimos individuos en la muestra?

Si podemos considerar que el universo es infinito o, al menos, mucho más grande que el tamaño de la muestra, no cambia absolutamente nada. Piénsalo bien: si el universo es muy grande, aunque usemos reposición, la probabilidad de que escojamos dos veces al azar al mismo individuo es casi nula. Por lo tanto, usar reposición o no usarla no da resultados diferentes.

Las diferencias entre ambos métodos se producen por lo tanto en situaciones en los que el tamaño de la población es pequeño. En este caso, el muestreo sin reposición toma ventaja. Intuitivamente es obvio: si el tamaño de la población es muy pequeño (digamos 30 individuos) repetir individuos en una muestra es malgastar una oportunidad de cubrir más información. En otras palabras, es ineficiente.

Veamos de manera más formal este resultado. Es posible demostrar que en un muestreo sin reposición, cuando el universo no se puede considerar infinito (<100,000 individuos), el tamaño de muestra necesario para un determinado margen de error es inferior al que necesitarías si el universo es infinito. En concreto, el tamaño de muestra para un universo finito se relaciona con el tamaño de muestra para universo infinito de la siguiente manera

donde ninf es el tamaño de muestra necesario para un universo infinito y N es el tamaño del universo finito.

Sabiendo que el tamaño de muestra cuando usamos reemplazo ( nr) es siempre igual al tamaño necesario para universo infinito ( nr= ninf), podemos concluir que

Por lo tanto, el tamaño de muestra necesario para acotar un mismo nivel de error es siempre más pequeño no reponemos individuos en la muestra. Y, en definitiva, tanto si lo miramos desde el punto de vista de qué técnica genera estimaciones más precisas como desde el punto de vista de qué técnica permite tener la misma precisión con menor tamaño de muestra, se puede concluir que el muestreo aleatorio simple sin reposición siempre es más eficiente.

✔ Beneficios del muestreo aleatorio simple

El desarrollo de la informática ha permitido que diseñar una muestra aleatoria simple sea extremadamente rápido y fiable, siempre que tengamos el marco muestral necesario para ello, claro. La generación de números aleatorios mediante software (estrictamente son números pseudo-aleatorios) es cada vez más fiable.

De esta forma, al usar muestreo aleatorio simple nos aseguramos la obtención de muestras representativas, de manera que la única fuente de error que va a afectar a mis resultados va a ser el azar. Y lo que es más importante, este error debido al azar puede calcularse de forma precisa (o al menos acotarse).

✘ Inconvenientes del muestreo aleatorio simple

El único inconveniente es la dificultad de llevarlo a la práctica en investigaciones reales. Recordemos: al ser una técnica probabilística, es necesario un marco muestral con todos los individuos y que todos ellos sean seleccionables para la muestra. Un requisito que difícilmente puede cumplirse en la mayoría de estudios de mercado y opinión reales, lo que nos obligará a emplear otras técnicas.

En el próximo post veremos otra técnica de muestreo probabilístico muy popular: el muestreo estratificado. ¡Os esperamos!

ÍNDICE: Serie Muestreo

1. El muestreo: qué es y por qué funciona

2. Muestreo probabilístico o no probabilístico

3. Muestreo probabilístico: muestreo aleatorio simple

4. Muestreo probabilístico: muestreo estratificado

5. Muestreo probabilístico: muestreo sistemático

6. Muestreo probabilístico: muestreo por conglomerados

7. Muestreo no probabilístico: muestreo por conveniencia

8. Muestreo no probabilístico: muestreo por cuotas

9. Muestreo no probabilístico: muestreo por bola de nieve

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Aprende muestreo aleatorio simple. Descubre técnica y beneficios en investigación de mercado.