# data[].attributes.body
Hola, yo soy Valentina Sierra, tengo 27 años, desarrolladora de software y estudiante de ing de sistemas, llevó trbaajdno 8 años como analista de datos web, trabajo en Falabella.

# data[].attributes.body
Definir la población: Identificar claramente el grupo total del que se desea obtener la muestra.

# data[].attributes.body
Determinar el tamaño de la muestra: Establecer cuántos elementos se seleccionarán.

# data[].attributes.body
Asignar identificadores: Numerar o codificar a todos los elementos de la población.

# data[].attributes.body
Seleccionar aleatoriamente: Usar un método de azar (como una tabla de números aleatorios o un generador digital) para elegir los elementos sin sesgo

# data[].attributes.body
Estudiantes: Un profesor elige al azar a 5 estudiantes de una clase de 30 para una encuesta.

# data[].attributes.body
Definir la población: Determinar el grupo total del que se tomará la muestra.

# data[].attributes.body
Determinar el tamaño de la muestra: Decidir cuántos elementos se van a seleccionar.

# data[].attributes.body
Calcular el intervalo (k): Dividir el tamaño de la población entre el de la muestra (k = N/n).

# data[].attributes.body
Elegir un punto de inicio al azar y aplicar el intervalo: Seleccionar un número inicial al azar y luego elegir cada k-ésimo elemento.

# data[].attributes.body
De una lista de 100 estudiantes, eliges uno al azar entre los primeros 10 y luego cada 10º después de ese.

# data[].attributes.body
En una tienda, cada 20º cliente que entra recibe una encuesta.

# data[].attributes.body
Definir la población y los conglomerados: Agrupar la población en subgrupos naturales (conglomerados), como salones, barrios o equipos.

# data[].attributes.body
Enumerar los conglomerados: Asignar un número o nombre a cada uno.

# data[].attributes.body
Seleccionar aleatoriamente los conglomerados: Elegir algunos de ellos al azar.

# data[].attributes.body
Incluir todos (o una muestra) de los elementos dentro de los conglomerados seleccionados.

# data[].attributes.body
Empresas: De 20 sucursales, se seleccionan 5 y se encuestan todos los empleados de esas sucursales.

# data[].attributes.body
Colegios: De 10 salones de clase, se eligen 3 al azar y se encuesta a todos los estudiantes de esos salones.

# data[].attributes.body
Dividir la población en estratos: Agrupar según características comunes (edad, sexo, nivel socioeconómico, etc.).

# data[].attributes.body
Determinar el tamaño de muestra por estrato: Proporcional o igual para cada grupo.

# data[].attributes.body
Seleccionar aleatoriamente dentro de cada estrato: Elegir personas al azar dentro de cada grupo.

# data[].attributes.body
Unir las muestras de todos los estratos: Formar una sola muestra representativa.

# data[].attributes.body
Agrupar pacientes por tipo de enfermedad y tomas muestras aleatorias dentro de cada grupo.

# data[].attributes.body
Fácil de entender y aplicar

# data[].attributes.body
Rápido y práctico

# data[].attributes.body
Representa bien a cada subgrupo

# data[].attributes.body
Más económico y fácil de aplicar en campo