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

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Sólo es necesaria una aproximación del tamaño del universo en estudio.

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El marco muestral se divide en estratos.

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

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

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Un marco muestral es una lista de los elementos que forman el universo que está por estudiarse, los cuales se conocen como unidades muestrales. Cada uno de estos elementos comparten características que los permite identificarse.

A partir del marco muestral es posible extraer la muestra de estudio es decir, la población que se va a investigar. Los elementos que la integran pueden ser clientes, empleados, hogares, instituciones, ciudades o cualquier cosa que necesite ser estudiada.

Para realizar un muestreo probabilístico , es sumamente necesario ejecutar este método, ya que permite encontrar la unidad que va a ser el objeto de estudio.

El marco muestral debe ser preciso, libre de omisiones y duplicaciones. Los datos y las unidades deben cubrir a toda la población e identificarlas correctamente.

Características de un marco muestral

Entre las principales características de un marco muestral se encuentran las siguientes:

Todas las unidades de muestreo tienen un identificador lógico y numérico.

Se pueden encontrar todas información relevante sobre las unidades de muestreo presente.

El marco muestral está organizado de manera lógica y sistemática

Contiene información adicional sobre las unidades de muestra, lo cual permite el uso de marcos de muestreo más avanzados.

Cada elemento de la población de estudio está presente en el marco muestral.

Cada elemento de la población está presente solo una vez en el marco muestral.

No hay elementos externos a la población de interés presentes en el marco.

Para que funcione correctamente debe estar actualizado.

Conoce la importancia de una muestra representativa para una investigación eficaz.

Tipos de marco muestral

Existen dos tipos de marco muestral, de lista y de área. A continuación, te describimos cada uno de ellos:

Marco muestral de lista: Son listados que ayudan a identificar a los objetos que participarán en el muestreo aleatorio.

Marco muestral de área: Son los elementos que permiten delimitar las unidades geográficas para ubicarlas sobre el lugar de estudio, como las fotografías.

¿Cuándo se considera defectuoso un marco muestral?

Un marco muestral se considera defectuoso cuando cumple con uno o varios de los siguientes aspectos:

Cuando aparecen elementos que no pertenecen a la población objetivo.

Cuando no aparecen todos los elementos de la población o no se ha actualizado.

Cuando se duplican los elementos.

Estos defectos pueden provocar la pérdida de información relevante para el estudio, lo que provocará su falta de validez.

Aquí te decimos cómo mejorar tu muestreo y hacer eficiente tu proceso de investigación.

Ventajas de realizar un marco muestral

Realizar un marco muestral tiene muchas ventajas para tu investigación. Aquí te mencionamos las más importantes:

No es necesario tener conocimiento profundo sobre la población que se va a estudiar.

Permite sacar inferencias estadísticas.

Al seleccionar a los elementos de la muestra final lo hace de forma aleatoria.

Los elementos que se encuentran en el marco muestral tienen la posibilidad de estar en el marco final.

Aprende cómo seleccionar una muestra de estudio con este artículo.

Desventajas de realizar un marco muestral

Algunas de las desventajas de realizar un marco muestral son las siguientes:

En ocasiones construirlo puede ser una tarea difícil cuando la población es muy grande.

No siempre se encuentra actualizado o tiene unidades que no son reales.

A veces, es necesario realizar más de un marco muestral cuando el muestreo es por etapas múltiples.

En ocasiones son inexactos, no se encuentran descritos de forma correcta, están duplicados o desactualizados.

Cuando se realiza un marco muestral, el investigador puede realizar en menor tiempo el estudio y utilizar menos recursos económicos para lograrlo.

Además, es posible tener mayor control sobre las variables de estudio y por supuesto, realizar un análisis de datos más profundo y preciso.

¿Ya sabes cómo determinar el tamaño de una muestra para tu investigación?, ¿Tienes las herramientas online para realizar tu recolección de datos? Recuerda que QuestionPro te puede ayudar a implementar este proceso. Solicita una demostración de nuestro software para encuestas y resuelve todas tus dudas.

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Un marco muestral permite definir las unidades de una población de estudio. Conoce más sobre sobre este concepto y cómo aplicarlo en tu investigación.

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Fácil de entender y aplicar.

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Puede no ser representativo si el universo es muy grande y heterogéneo.

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Los sujetos a estudiar son seleccionados de manera consecutiva hasta que se completa el tamaño de la muestra.

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

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Garantiza representación de subgrupos importantes.

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Puede ser complicado si la estratificación es difícil.

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El marco muestral se divide en conglomerados.

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Dentro de cada conglomerado, se podrán seleccionar todos los sujetos que formen parte de él o se selecciona una muestra aleatoria al interior del mismo.

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El muestreo por conglomerados nos ayuda cuando es imposible o poco práctico crear un marco de muestreo de una población objetivo debido a que está muy dispersa geográficamente y el costo de la recopilación de datos es relativamente alto.

El muestreo por conglomerados, también conocido como muestreo por racimos, es un procedimiento de muestreo probabilístico en que los elementos de la población son seleccionados al azar en forma natural por agrupaciones (clusters). Los elementos del muestreo se seleccionan de la población de manera individual, uno a la vez.

Las unidades de muestreo o grupos pueden ser espaciados, tal como ocurre naturalmente en las unidades geográficas o físicas (por ejemplo: estados, delegaciones o distritos); en base a una organización como escuelas, grado escolar; o servicio telefónico tales como códigos de área o el cambio de las claves lada de los números de teléfono.

La heterogeneidad del grupo es fundamental para un buen diseño del muestreo por conglomerados. Por otra parte, los elementos dentro de cada grupo debe ser tan heterogéneos como la población objetivo

Pasos para seleccionar un muestreo por conglomerados

Definir la población objetivo.

Identificar un marco de muestreo existente o desarrollar un nuevo marco de muestreo de grupos de la población objetivo.

Evaluar el marco de muestreo para la falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple cobertura, y la agrupación, y hacer los ajustes cuando sea necesario. Idealmente, los grupos serían tan heterogéneos como la población, mutuamente excluyentes, y colectivamente exhaustivos. La duplicación de elementos de la muestra puede aparecer si elementos de la población pertenecen a más de un grupo. La omisión dará lugar a un sesgo de cobertura.

Determinar el número de grupos que se seleccione. Esto se puede hacer dividiendo el tamaño de la muestra por el número promedio estimado de elementos de la población en cada grupo. En la medida en que la homogeneidad y la heterogeneidad de los grupos sean diferentes a la de la población, el número del grupo aumenta e incrementa la precisión. Por otra parte, si las diferencias aumentan, la precisión disminuye.

Seleccionar al azar el número previsto de las agrupaciones.

Subtipos del muestreo por conglomerados

Dos grandes dimensiones se utilizan para clasificar los diferentes tipos de muestreo por conglomerados. Una se basa en el número de etapas en el diseño de la muestra, y el otro en la representación proporcional de los grupos en la muestra total.

Subtipo basado en el número de etapas: A menudo, el muestreo por conglomerados se lleva a cabo en más de una "etapa". Una etapa es un paso dentro del proceso de muestreo en el que se toma una muestra. Considerando el número de etapas en el diseño, hay tres subtipos principales de este muestreo: de una sola etapa, de dos etapas, y el muestreo de etapas múltiples.

Muestreo por conglomerados de una etapa. El muestreo se hace una sola vez. Un ejemplo sería, digamos que estamos interesados en el estudio de personas sin hogar que viven en refugios.

Si hay cinco refugios en una ciudad, un investigador seleccionará al azar a uno de los refugios y luego incluirá en el estudio a todas las personas sin hogar que residen en el refugio seleccionado. Un investigador de mercado podría optar por utilizar un diseño de muestreo por conglomerado de una sola etapa.

Digamos que un investigador está interesado en la prueba de comercialización de un producto. El investigador puede seleccionar al azar códigos postales; enviar muestras del producto junto con un cuestionario de evaluación a cada dirección dentro del grupo seleccionado.

Muestreo por conglomerados en dos etapas. El diseño incluye todos los pasos del diseño de un muestreo por conglomerados, con una excepción del último paso. En lugar de incluir todos los elementos de los grupos seleccionados de la muestra, una muestra aleatoria (ya sea una muestra aleatoria simple, muestra estratificada o muestra sistemática) se toman los elementos de cada grupo seleccionado.

El muestreo por conglomerados de una etapa se refiere a veces como un submuestreo. En general, a menos que el grupos sea homogéneo, un diseño de muestra de conglomerados en dos etapas es mejor que uno de una sola etapa.

Muestreo por conglomerados de etapas múltiples. Las encuestas de grandes áreas geográficas requieren una diseño de la muestra algo más complicado que los descritos hasta este punto. Por lo general, se debe utilizar un diseño de etapas múltiples, que consiste en la repetición de dos pasos básicos: listado y toma de muestras.

Típicamente, en cada etapa, los grupos se hacen progresivamente más pequeños en tamaño; y en la última etapa se utiliza el elemento de muestreo. Los procedimientos de muestreo (aleatorio simple, estratificado, o el sistemático) pueden ser diferentes en cada etapa.

Te invito a conocer sobre el muestreo polietápico o muestreo multietapas.

Fortalezas y debilidades del muestreo por conglomerados en comparación con el muestreo aleatorio simple

Fortalezas
En comparación con el muestreo aleatorio simple:

Debilidades
En comparación con el muestreo aleatorio simple:

Si los grupos están definidos geográficamente, el muestreo por conglomerados requiere
menos tiempo, dinero y mano de obra.

Una muestra por conglomerados puede no ser la más representativa de la población
como es el caso de una muestra aleatoria simple del mismo tamaño de la muestra.

El muestreo por conglomerados permite muestreos posteriores
debido a que los grupos incluidos en la muestra son elementos agregados.

Las variaciones en las muestras tienden a ser mucho más altas que
en las del muestreo aleatorio simple.

Uno puede estimar características de los grupos
como el de la población.

El muestreo por conglomerados hace aún más complejo
el análisis de datos e interpretación de los resultados.

El muestreo por conglomerados no requiere de un marco
de muestreo de todos los elementos de la población objetivo.

El muestreo produce errores de muestreo más
grandes para muestras de tamaño comparable que otras muestras de probabilidad.

Recuerda que pueden consultar nuestros demás artículos referentes al:

En QuestionPro contamos con diversas herramientas te te ayudarán a realizar tu próxima investigación. Crea una cuenta gratis de nuestro software para encuestas o solicita una demostración para descubrir lo que te ofrecen nuestras distintas licencias avanzadas, productos y servicios especializados.

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Muestreo por conglomerados. ¿Cuándo utilizarlo?

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Descubre las ventajas de utilizar el muestreo por conglomerados. Checa si este tipo de muestreo probabilístico es ideal para tu proyecto.

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Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan mediante sorteo de los conglomerados.

# data[].attributes.attachment_link.title
👨‍💻 El Muestreo por conglomerados: Qué es, Cómo se hace + Ejemplo

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

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Eficiente para poblaciones geográficamente dispersas.

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Puede haber variabilidad dentro de conglomerados.

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Se requiere una lista de conglomerados.

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Los sujetos que conformarán la muestra son seleccionados sistemáticamente, dejando pasar un cierto número antes de estudiar el siguiente.

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

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Muestreo aleatorio sistemático ejercicio en excel ( Estadística )

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Es más eficiente que el muestreo aleatorio simple cuando se dispone de una lista ordenada.

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Puede haber sesgo si hay un patrón en la lista.

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La Encuesta Ambiental Industrial utiliza un marco muestral de establecimientos industriales basado en la Encuesta Anual Manufacturera de 2016. Se estratifica por región, actividad económica y tamaño del establecimiento. Aunque no se mencionan conglomerados, el algoritmo de Hidiroglou puede generar estratos de inclusión forzosa y probabilística, buscando obtener estimaciones representativas a nivel nacional con un error de muestreo inferior al 5%.

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Encuesta Ambiental Industrial - EAI - 2019

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El presente documento metodológico de la Encuesta Ambiental Industrial (EAI) se estructura de la siguiente manera: en una primera parte se presentan los antecedentes de esta operación estadística; en la segunda se señalan los aspectos conceptuales y el diseño de la operación estadística.

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El diseño muestral de la Encuesta IEFIC sigue un enfoque probabilístico, estratificado y bietápico. Cada unidad de muestreo tiene una probabilidad conocida de selección, se estratifica según el estrato socioeconómico de las manzanas de la ciudad y se implementa en dos etapas, utilizando manzanas como Unidades Primarias de Muestreo (UPM) y viviendas como Unidades Secundarias de Muestreo (USM). Los conglomerados, áreas con aproximadamente diez viviendas, son la medida de tamaño MT. Con un marco muestral en zonas urbanas, la Encuesta IEFIC busca obtener información representativa de aproximadamente 9.000 hogares al año.

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Encuesta de Carga Financiera y Educación Financiera de los Hogares - IEFIC-2010 - 2016

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El DANE cumpliendo con su misión institucional de definir y producir la información estadística estratégica para los niveles nacional, sectorial y territorial y con el propósito de apoyar la planeación y la toma de decisiones por parte de las entidades, presenta los datos recolectados para la Encuesta de Carga Financiera y Educación de Hogares (IEFIC), que tiene como objetivo proporcionar información consolidada de manera anual sobre las variables principales monetarias y financieras relacionadas con la carga financiera de los hogares y la educación financiera de los integrantes de dichos hogares mayores de edad que disponen de servicios financieros.

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En el diseño de muestreo para la encuesta sobre ambiente y desempeño institucional departamental, se destaca la estratificación por jerarquía del cargo en tres niveles y la selección dentro de cada estrato mediante Muestreo Aleatorio Simple (MAS). La información no hace mención explícita al uso de conglomerados, pero enfatiza la importancia de la estratificación y el muestreo simple dentro de esos estratos. Es aconsejable consultar la documentación completa de la encuesta para obtener detalles específicos sobre la toma muestral y la presencia o ausencia de conglomerados.

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Encuesta Sobre Ambiente y Desempeño Institucional Departamental - EDID - 2010 ( ENTIDAD )

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Desde mediados de los ochenta, el proceso de descentralización en Colombia, ha recibido un impulso en sus componentes administrativo, político y fiscal. Este proceso ha estado acompañado del fortalecimiento institucional de las entidades territoriales para que los tres ejes avancen conjuntamente. Sin embargo, en el ámbito territorial, estos ajustes no se han implementado en paralelo.

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LEIDER ISAAC BOLIVAR MENDOZA

CRISTIAN DAVID CONTRERAS LOPEZ

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DEPARTAMENTO ADMINISTRATIVO NACIONAL DE ESTADISTICA - DANE 

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DEPARTAMENTO ADMINISTRATIVO NACIONAL DE ESTADISTICA - DANE 

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Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). (Año). Central. Microdatos. Recuperado de https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/central/about

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EXCEL PARA TODOS - MUESTREO POR CONGLOMERADOS

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EXCEL PARA TODOS - MUESTREO POR CONGLOMERADOS

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Excel Para Todos. (Año). Muestreo por Conglomerados. Excel Para Todos. Recuperado de https://excelparatodos.com/muestreo-por-conglomerados/

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YouTube. (Año, día de mes). MUESTREO POR CONGLOMERADO [Video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=zwUlZvW2leA

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

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Sitio web. (Año). Muestreo sistemático: Definición, método y ejemplos. QuestionPro. Recuperado de https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-sistematico/#:~:text=El%20muestreo%20sistem%C3%A1tico%20es%20un,tama%C3%B1o%20de%20la%20muestra%20deseado

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El muestreo sistemático es un tipo de muestreo probabilístico donde se hace una selección aleatoria del primer elemento para la muestra, y luego se seleccionan los elementos posteriores utilizando intervalos fijos o sistemáticos hasta alcanzar el tamaño de la muestra deseado.

Pasos para la selección de un muestreo sistemático

Definir la población objetivo.

Identificar el marco muestreo existente o desarrollar un marco de muestreo de la población objetivo.

Evaluar el marco muestral por falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple cobertura, agrupación, periodicidad, y hacer los ajustes cuando sea necesario. Idealmente, la lista estará en un orden aleatorio con respecto al estudio variable o, mejor aún, ordenados en función de la variable de interés o su correlación, creando así estratificación implícita.

Determinar el número de elementos en el marco de la muestra ( ).

Calcular el intervalo de muestreo ( ) dividiendo el número de elementos en el marco de muestreo ( ) por el tamaño de la muestra específica ( ). Uno debería ignorar el resto y redondear o terminar en el número entero más próximo. El redondeo hacia abajo y truncando puede hacer que el tamaño de la muestra sea más grande de lo deseado. Si es así, se puede eliminar de forma aleatoria las selecciones adicionales. Si no se conoce el tamaño exacto, o es poco práctico determinar, se puede fijar una fracción de muestreo.

A nivel técnico, el muestreo sistemático no crea una muestra verdaderamente aleatoria. Sólo la selección del primer elemento de muestreo sistemático es una selección de probabilidad. Una vez que el primer elemento es seleccionado, algunos de los elementos tendrán una probabilidad cero de selección.

Además, cierta combinación de elementos, como los elementos que son adyacentes entre sí en el marco de muestreo, pueden no ser seleccionados. Muestreos sistemáticos repetidos pueden utilizarse para abordar este problema.

Aquí más detalles sobre cómo realizar un muestreo sistemático

Fortalezas y debilidades del muestreo sistemático

Al resaltar los puntos fuertes y débiles del muestreo sistemático, podemos compararlo con el muestreo aleatorio simple. El muestreo sistemático se utiliza a menudo cuando es imposible o poco práctico utilizar un muestreo aleatorio simple.

Fortalezas
A diferencia de un muestreo aleatorio simple:

Debilidades
A diferencia de un muestreo aleatorio simple:

Si el proceso de selección es manual, el muestreo sistemático es más fácil, más simple, menos tiempo, y más económico.

Si el intervalo de muestreo se relaciona con el orden periódico de los elementos en el marco de muestreo, puede resultar una mayor variabilidad.

La población objetivo no tiene porqué ser numerada y se compila un marco si hay representación física.

Elementos combinados tienen diferentes probabilidades de ser seleccionados.

Si el orden de los elementos en el muestreo se asignaron al azar, el muestreo sistemático puede producir resultados similares al muestreo aleatorio simple.

Técnicamente, sólo la selección del primer elemento es una selección de probabilidad ya que para las selecciones posteriores, habrán elementos de la población objetivo que tendrán cero probabilidad de ser seleccionados.

El muestreo sistemático elimina la posibilidad de autocorrelación.

La estimación de las variaciones es más complejo que en el muestreo aleatorio simple.

El muestreo sistemático asegura que la muestra es extendida a toda la población.

Como lleves a cabo tu muestreo será determinante para los resultados que vas a obtener. En conclusión, considera la elección de un muestreo sistemático si:

Es difícil identificar elementos utilizando un método de muestreo aleatorio simple.

Es importante utilizar un procedimiento de muestreo de probabilidad que pueda ser fácilmente implementado.

Sigue conociendo las técnicas de muestreo, en nuestra próxima publicación hablaremos del muestreo por conglomerados.

Recuerda también que en QuestionPro contamos con diversas herramientas para tu próxima investigación. Conoce parte de nuestras soluciones creando una cuenta gratis de nuestro software para encuestas o solicita una demostración para descubrir lo que te ofrecen nuestras distintas licencias avanzadas y servicios especializados.

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Muestreo sistematico: fácil, sencillo y económico.

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El muestreo sistemático es una de las técnicas de muestreo de probabilidad, checa si es la que determinará tu muestra y por resultados.

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YouTube. (2016, 15 de julio). MUESTREO ALETORIO SIMPLE [Video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=KgAWNyadb34

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Muestreo Aleatorio Simple (Probabilidad y Estadística)

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YouTube. (2018, 12 de marzo). MUESTREO SISTEMATICO [Video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=ZpcqjuBHD4w