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Etapa 1: Se requiere un marco muestral o lista de los sujetos en el universo o con todos los elementos de la población.

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🔍👉 MARCO MUESTRAL / ¿QUÉ ES EL MARCO MUESTRAL? / Marco Muestral EJEMLPLOS  👍

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Etapa 2: Asignar un número secuencial a cada elemento de la población.

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Secuencia y orden de números naturales - Sucesiones crecientes - patrones - problemas

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Etapa 3: Definir el tamaño de la muestra deseado.

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¿Cómo calcular el tamaño de la muestra? - Metodología de la Investigación

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Etapa 4: Los sujetos que integran la muestra se selecciona aleatoriamente mediante sorteo o tabla de números aleatorios.

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Cómo seleccionar una muestra aleatoria simple con tabla de números aleatorios

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Etapa 5: A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.

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INTERES SIMPLE (Calculando los intereses) Super facil para principiantes

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VENTAJAS: *Simplicidad y facilidad de implementación a diferencia del muestreo aleatorio estratificado el cuál quiere dividir la población en estratos o el muestreo aleatorio sistemático que se ve afectado en su periodicidad el muestreo aleatorio simple es fácil de entender y aplicar porque no se necesita de una estructura compleja ni conocimientos técnicos avanzados para seleccionar la muestra.

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Simplicidad y facilidad de implementación a diferencia del muestreo aleatorio

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DESVENTAJA: *Menor eficiencia en muestras grandes o poblaciones heterogéneas en comparación con el muestreo aleatorio estratificado el cuál mejora la precisión al garantizar representación de todos los subgrupos y el muestreo aleatorio simple puede mostrar o generar errores de muestreo más altos si los elementos o población es muy variada, además de que es más costoso y menos representativo si no se sabe manejar adecuadamente.

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Etapa 1. Definir la población objetivo.

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Definir Diferenciar Población y Muestra, ejemplos y ejercicios para resolver, Estadística Básica

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Etapa 2. Determinar el tamaño de la muestra deseado.

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Etapa 3: Calcular el intervalo de muestreo. Para ello se debe dividir el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra.

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Etapa 4: Seleccionar de manera aleatoria el primer elemento de la muestra.

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Tipo de muestreos. Muestreo aleatorio sistemático

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Etapa 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

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SOCIEDAD Los tipos de muestreo utilizados fueron: Probabilístico, estratificado, bietápico, conglomerados. Criterios utilizados en el probabilístico: 1.Toda unidad de muestreo tiene una probabilidad de selección conocida y mayor que cero. 2.Asegurar que cada unidad tenga la posibilidad de ser seleccionada. 3.Calcular la precisión de las estimaciones antes y después del levantamiento de información. 4. Obtener resultados representativos y confiables. Criterios utilizados en el estratificado: 1. Clasificación de manzanas de la ciudad según estrato socioeconómico; lo que permite mejorar la precisión de las estimaciones al reducir la variabilidad dentro de cada estrato y que todos estén representados correctamente en la muestra. Criterios utilizados en el bietápico: 1.Selección de manzanas con probabilidad proporcional al número de viviendas. 2. Selección aleatoria de una medida de tamaño dentro de cada manzana seleccionada. Criterios utilizados en el conglomerados: 1.Unidad geográfica compacta que contiene en promedio 10 viviendas contiguas. 2. La medida del tamaño funciona como el conglomerado y es la unidad final de observación. El tamaño de la muestra: Aproximadamente 9.000 hogares al año. La encuesta fue aplicada a la zona urbana. Fue dividida en 3 fases: Componente temático, logístico y sistemas.

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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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ECONOMÍA Tipos de muestreo: Probabilístico, estratificado, conglomerados, multietápico. Criterios del muestreo probabilístico: Cada unidad de la población tiene una probabilidad conocida y mayor que cero que permite calcular la precisión. Criterios del muestreo estratificado: Organización de áreas geográficas basada en sectores, secciones, manzanas, usando información como el número de viviendas y estrato socioeconómico a nivel de manzana. Tamaño de la muestra: 7.000 o más habitantes en su población total. Criterios del muestreo conglomerados: La unidad final es decir la medida de tamaño o segmento que es el promedio de viviendas y la cobertura total dentro del conglomerado lo que incluye todas las viviendas, hogares y personas dentro segmento. Criterios del muestreo multietápico: Selección de unidades primarias de muestreo con dos tipos de UPM de inclusión forzosa y UPM de inclusión probabilística y una selección unidades secundarias como manzanas, segmentos, viviendas dentro UPM seleccionados. Inicialmente el tamaño de la muestra mensual correspondía aproximadamente a 23 000 hogares. Para aplicar el método de calibración se establecieron los siguientes grupos: SEXO: - Hombres - Mujeres Y para cada uno los siguientes grupos de EDAD: - De 0 a menores de 12 años (para el caso urbano, en lo rural 10 años). - 12 a menores de 25 años - 25 a menores de 55 años - 55 años y más

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Entidad autora / Investigadores primarios Nombre agencia Dirección de Metodología y Producción Estadística - DIMPE

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Colombia - Módulo de Trabajo Infantil - MTI - GEIH - 2023

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El Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE ha desarrollado encuestas de hogares desde finales de la década del 60 cuando adelantó encuestas de fuerza de trabajo e ingresos y gastos de manera transversal. La recolección de la Gran Encuesta Integrada de Hogares empezó el 7 de agosto de 2006 en su módulo central de mercado laboral e ingresos y, a partir del 11 de septiembre, con su módulo de gastos de los hogares. A partir del 10 de julio de 2006 se amplió la cobertura de la ECH a 11 ciudades adicionales a las trece principales ciudades y áreas metropolitanas, al resto de cabeceras y al resto rural; cobertura que en la actualidad mantiene la GEIH. En este documento podrá encontrar la evolución histórica de la medición del mercado laboral en Colombia y las principales características técnicas de la Gran Encuesta Integrada de Hogares. La explicación del marco conceptual y diseño temático de la encuesta respaldada por recomendaciones de organismos internacionales que regulan y estandarizan los conceptos con el fin de asegurar la comparabilidad entre los países en materia de mercado laboral. La descripción del diseño estadístico permite tener claridad sobre el marco muestral y los procedimientos de definición de la muestra y el alcance de la misma en términos de estimación y análisis de resultados.Así mismo el documento expone cada proceso de la producción estadística desde las actividades preparatorias al operativo de campo, pasando por la recolección, la transmisión y procesamiento de datos y los métodos de control de calidad, para finalizar con los procesos de análisis y difusión de los datos. A este documento lo acompañan como anexos el formulario de la encuesta, el listado de cuadros disponibles al público por medio del banco de datos y el listado de clasificaciones internacionales adoptadas por la Gran Encuesta Integrada de Hogares.

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TERRITORIAL Tipos de muestreo: Sipsa_p no es probabilístico el cuál consiste que en su primera etapa las unidades de observación no se seleccionan aleatoriamente ni con una probabilidad conocida es decir que se eligen por conveniencia. La recolección de datos se hace de manera diaria. Tamaño de la muestra: se define por la cantidad de comerciantes mayoristas que ofrecen cada producto y cumplen con los criterios. Al tratarse de una operación estadística realizada a través de muestreo no probabilístico, se debe efectuar un mantenimiento de la muestra, se tienen unos criterios que determinen la inclusión o exclusión de unidades de muestreo.

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Entidad autora / Investigadores primarios Nombre agencia Departamento Administrativivo Nacional de Estadística - DANE

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Colombia - Sistema de Información de Precios y Abastecimiento del Sector Agropecuario Componente de Precios Mayoristas – SIPSA_ P - 2013 -2021

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Desde febrero de 2012, el Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural (MADR) entregó la operación del Sistema de Información de Precios y Abastecimiento del Sector Agropecuario (SIPSA) al Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE), con el propósito de producir y difundir información sobre el precio y el abastecimiento de alimentos en los principales mercados mayoristas del país, constituyendo un insumo importante para la toma de decisiones por parte de productores, comercializadores, académicos y decisores de política. El SIPSA tiene por objetivo generar información de los precios mayoristas de los productos agroalimentarios y su nivel de abastecimiento en mercados mayoristas del país, así como los precios minoristas de los insumos y factores asociados a la producción, para la toma de decisiones de los diferentes actores del sector agropecuario. Las tres operaciones estadísticas que en la actualidad componen el SIPSA son: - Precios Mayoristas (SIPSA_P) - Abastecimiento de Alimentos (SIPSA_A) - Insumos y Factores Asociados a la Producción (SIPSA_I) El componente Precios Mayoristas (SIPSA_P) tiene por objeto generar información continua sobre el comportamiento de los precios de venta mayorista de una canasta de alimentos en mercados mayoristas del país, para la toma de decisiones de los diferentes actores del sector agropecuario. La captura y procesamiento de esta información permite evidenciar el comportamiento de los precios mayoristas en el país y relacionarlo con factores y situaciones coyunturales que influencian el precio de venta a lo largo de la cadena de comercialización. La generación de información estadística sobre los precios mayoristas en el SIPSA_P, es fundamental en la medida que ofrece información oportuna y de calidad, que a su vez constituye un recurso valioso que orienta la toma de decisiones del gobierno, productores, agroindustriales, comercializadores, académicos y decisores de política. Actualmente, SIPSA_P captura información de productos pertenecientes a una canasta de alimentos frescos y procesados del sector agropecuario, esta canasta es dinámica y depende de la presencia y continuidad de los productos en los principales mercados mayoristas del país, están distribuidos en ocho grupos de alimentos: - Verduras y hortalizas - Frutas - Tubérculos, raíces y plátanos - Granos y cereales - Lácteos y huevos - Carnes - Pescados - Procesados La cobertura de SIPSA_P es igualmente dinámica ya que se busca cubrir progresivamente los mercados mayoristas más representativos del país, molinos de arroz activos, municipios paneleros y frigoríficos. Puntualmente, los precios que reporta el SIPSA_P son a los que se vende en forma mayorista un alimento en los mercados mayoristas, para lo cual se tiene en cuenta el sitio, el día y la hora del mercado. Estos precios incluyen el impuesto de valor agregado (IVA). El precio mayorista, es uno de los conceptos centrales de la operación acá descrita. Según la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE 2012), precio se define como el valor de una unidad de producto o servicio. En el caso alimentario, es el valor que quien compra está dispuesto a dar a quien vende por una unidad de producto. De esta forma, precio mayorista es el valor, no de una unidad de producto, sino el precio por un conjunto de unidades, las cuales están generalmente empacadas en bultos, huacales, cajas o canastillas, entre otras. En el caso del SIPSA_P, el precio mayorista se registra a la hora de las mayores transacciones por parte de quienes comercializan en forma mayorista; es decir, en el momento en el que es comercializado el mayor volumen de alimentos y cuando se registra el mayor número de transacciones. En concordancia, los indicadores calculados por SIPSA_P representan el precio de venta mayorista promedio (diario, semanal y mensual) por producto y la variación porcentual con respecto al período anterior. Es importante destacar, que para llevar a cabo esta operación estadística es necesario contar de forma permanente con un amplio equipo de personal en campo, el cual debe estar calificado para la toma de información de calidad.

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https://enciclopediaiberoamericana.com/muestreo-sistematico/ https://matematrix.org/muestreo-aleatorio-estratificado/ https://www.probabilidadyestadistica.net/muestreo-aleatorio-simple/#%c2%bfque-es-el-muestreo-aleatorio-simple. https://www.probabilidadyestadistica.net/muestreo-sistematico/ https://www.probabilidadyestadistica.net/muestreo-por-conglomerados/ https://www.vadenumeros.es/sociales/tipos-de-muestreo.htm

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Etapa 1. Definir los Estratos:

Identificar y definir claramente los subgrupos o estratos de la población que se considerarán para el muestreo.

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🔍👉 #1 MUESTREO ESTRATIFICADO EJEMPLOS / MUESTREO ESTRATIFICADO / MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO 👍

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Etapa 2. Determinar el Tamaño de la Muestra para Cada Estrato:

El siguiente paso es decidir cuántos elementos de cada estrato se incluirán en la muestra. Esto puede hacerse de varias maneras: proporcional y desproporcional.

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Etapa 3. Seleccionar la Muestra en Cada Estrato:

Una vez determinado el tamaño de la muestra para cada estrato, se selecciona una muestra aleatoria de cada estrato utilizando un método de muestreo probabilístico, como el muestreo aleatorio simple.

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EJEMPLO DE MUESTREO ALEATORIO SIMPLE

Ejemplo: Se pretende determinar la prevalencia de Maedi en una explotación de 250 ovejas: para ello se deben examinar 61 animales (se supone una prevalencia del 30% y se desea una precisión del 10% para un nivel de confianza del 95%): se obtienen 61 números entre el 1 y el 250 de una tabla de números aleatorios y se sangran los animales correspondientes (en función del número de crotal o según el orden por el que se hacen pasar por una manga).

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EJEMPLO DE MUESTREO ALEATORIO SISTEMÁTICO

Ejemplo: En el caso anterior debemos tomar uno de cada cuatro animales (250/61); en vez de tomar 61 números aleatorios tomamos sólo uno (entre el uno y el cuatro), por ejemplo el número 3, de modo que tomaremos la oveja número 3, y a continuación cada cuarto animal (la 7, la 11, la 15 y así sucesivamente hasta llegar a la 247).

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EJEMPLO DE MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO

Ejemplo: La probabilidad de que una oveja esté infectada de Maedi está directamente relacionada con la edad. En el ejemplo anterior, la explotación tiene el 44% de los animales de menos de 2 años, el 28% de 3-4 años, el 18% de 5-6 y el 10% son animales de más de seis años: el 44% de los 61 animales de la muestra (27 animales) se tomará al azar entre los de 1-2 años, el 28% entre los de 3-4 años y así sucesivamente (17, 11 y 6 animales de los otros tres grupos). Este método evita que por casualidad (por azar) se tomen más individuos de un grupo que de los demás y esto pueda condicionar el resultado.

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EJEMPLO DE MUESTREO ALEATORIO POR CONGLOMERADOS

Ejemplo: se pretende determinar la prevalencia de una determinada infección en una comarca: se dividen las explotaciones en tres grupos en función de su tamaño y se realiza un muestreo estratificado, en las granjas que forman la muestra se realiza un muestreo sistemático para elegir los individuos que se analizarán.

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Casal, J., & Mateu, E. (2003). TIPOS DE MUESTREO. Cloudfront.net. https://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.net/55524032/TiposMuestreo1-libre.pdf?1515813042=&response-content-disposition=inline%3B+filename%3DTIPOS_DE_MUESTREO.pdf&Expires=1748660497&Signature=XvMXqg7WNSbG2BNJSmgj7HnlxjXHHOAPzoNkewNuGY--0Z3fj1078eZwLs6oqOP4RjpFOmaXJXohG-8PrsdNgDCzUlK2NXk1JEaKsl9gnXlegLZw19JTHnXVyrLw8F6Oqn2TOajF3ouYzG~EHuP1up7sdH~0cDd5JlvT89Nwf1-zAvq8eNhDXFFiyE-RIxRf7fQ02L3EVAvlnUHGjiH-zl0HW9dyk0QHc4HOhpzu89FojzNe6XzYW895Q3X17c23og-egJ78L9bNdACnrGMe73Nxrmz0OgQOiEj6SN0T-zbxOdzpHFlTtf~C4eB3sTVpPe4TiTWI7uWh605Nojc8YQ__&Key-Pair-Id=APKAJLOHF5GGSLRBV4ZA

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Tiende asegurar que la muestra represente adecuadamente a la población en función de variables seleccionadas.

Se obtienen estimaciones más precisas.

Su objetivo es conseguir una muestra lo más semejante a la población en lo que a las variables estratificadas se refiere.

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Stratified Sampling: The Benefits & How It Works | InMoment

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Stratified sampling involves dividing a population into subgroups or strata based on certain characteristics that are relevant to the research objectives.

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Se ha de conocer la distribución en la población de las variables utilizadas para la estratificación.

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El muestreo estratificado, o estratificación, es un método de muestreo que implica la división de una población en subgrupos más pequeños, conocidos como estratos. A su vez, estos estratos se forman en función de los atributos o características compartidos de los miembros, como ingresos o nivel educativo.

Se utiliza para resaltar las diferencias entre los grupos de una población, a diferencia del muestreo simple, que trata a todos los miembros de una población como iguales, con la misma probabilidad de ser muestreados.

El objetivo es mejorar la precisión de la muestra reduciendo el error de muestreo. Puede producir una media ponderada con menos variabilidad que la media aritmética de una muestra simple de la población.

La estratificación es el proceso de fragmentar antes de un muestreo a los miembros de una población en subconjuntos homogéneos. Mediante los estratos se define una distribución de la población.

Es decir, debe ser colectivamente exhaustivo y mutuamente excluyente, por lo que se debe asignar un solo estrato a cada elemento de la población. Luego se aplica un muestreo sistemático o simple dentro de cada estrato.

[toc]

Es importante notar que los estratos no deben yuxtaponerse. Tener subgrupos sobrepuestos otorgará a algunas personas mayor posibilidad de ser seleccionadas como sujetos. Esto entorpece totalmente la noción de muestreo estratificado como un prototipo de muestreo.

Es igualmente importante que el investigador deba utilizar un muestreo simple dentro de los diferentes estratos.

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

¿En qué consiste el muestreo estratificado?

Al completar el análisis en un grupo de entidades con características similares, un investigador puede encontrar que el tamaño de la población es demasiado grande para concluir dicha investigación.

Para ahorrar tiempo y dinero, se puede adoptar una perspectiva más factible seleccionando un pequeño grupo de la población. Este grupo pequeño se denomina tamaño de la muestra, que es un subconjunto de la población utilizado para representar a toda la población.

Se puede seleccionar una muestra de una población de varias maneras, una de las cuales es con el muestreo estratificado. Esto implica dividir a la población total en grupos homogéneos llamados estratos. Luego se seleccionan muestras aleatorias de cada estrato.

Proceso para realizar el muestreo estratificado

- Dividir la población en subgrupos o estratos más pequeños, según los atributos y características compartidos por los miembros.

- Tomar una muestra aleatoria de cada estrato en un número que sea proporcional al tamaño del estrato.

- Agrupar los subconjuntos de estratos para formar una muestra aleatoria.

- Realizar el análisis.

Por ejemplo, consideremos un investigador que quisiera saber la cantidad de estudiantes de administración que recibieron una oferta de trabajo dentro de los tres meses siguientes a su graduación en 2018. Pronto descubrirá que hubo casi 200.000 graduados de administración ese año.

Podría decidir tomar simplemente una muestra aleatoria de 5.000 graduados y realizar la encuesta. Mejor aún, podría dividir la población en estratos y tomar una muestra aleatoria sobre esos estratos.

Para hacer esto, crearía grupos de población basados ​​en edad, raza, nacionalidad o antecedentes profesionales.

Se tomaría una muestra aleatoria de cada estrato, en proporción al tamaño del estrato con respecto a la población total. Estos subconjuntos se agruparían para formar una muestra.

Muestreo estratificado proporcional

En este tipo, el tamaño de la muestra para cada estrato es proporcional al tamaño de la población del estrato cuando se compara con la población total. Esto significa que cada estrato tiene la misma proporción de muestreo.

Cuando se selecciona una característica de los individuos para definir los estratos, los subgrupos resultantes son a menudo de diferentes tamaños.

Por ejemplo, se quiere estudiar el porcentaje de la población mexicana que fuma, y ​​se decide que la edad sería un buen criterio para estratificar porque se cree que los hábitos de fumar pueden variar significativamente según la edad. Se definen tres estratos:

- Menor de 20 años.

- Entre 20 y 44.

- Mayor de 44.

Cuando se divide a la población de México en estos tres estratos, no se espera que los tres grupos sean del mismo tamaño. De hecho, los datos reales confirman esto:

- El estrato 1: 42.4 millones (41.0%).

- Estrato 2: 37.6 millones (36.3%).

- Estrato 3: 23.5 millones (22.7%).

Si se utiliza un muestreo estratificado proporcional, la muestra debería consistir en estratos que mantengan las mismas proporciones que la población. Si se quiere crear una muestra de 1.000 individuos, las muestras deberán tener los siguientes tamaños:

Es muy parecido a reunir una población más pequeña, determinada por las proporciones relativas de los estratos dentro de la población.

Muestreo estratificado uniforme

En este tipo se asigna el mismo tamaño de muestra a todos los estratos definidos, independientemente del peso de esos estratos dentro de la población.

Un muestreo estratificado uniforme tomando el ejemplo anterior produciría la siguiente muestra para cada estrato:

Este método favorece a los estratos que tengan menos peso en la población, al otorgarles el mismo nivel de importancia que los estratos más relevantes.

Esto reduce la efectividad global de la muestra, pero permite estudiar con mayor precisión las características individuales de cada estrato.

En el ejemplo, si se quiere hacer una afirmación específica sobre la población del estrato 3 (mayores de 44), se podrían reducir los errores de muestreo utilizando una muestra de 333 unidades, en lugar de una muestra de 227 unidades, como se obtuvo del muestreo estratificado proporcional.

El muestreo estratificado funciona bien para poblaciones que tengan una variedad de atributos, pero por lo demás no será efectivo si no se pueden formar subgrupos.

Recoge características claves

La principal ventaja del muestreo estratificado es que recoge en la muestra las características claves de la población.

De manera similar a un promedio ponderado, este método de muestreo produce características en la muestra que son proporcionales a la población total.

Mayor precisión estadística

La estratificación da un menor error en la estimación que el método de muestreo simple. Cuanto mayor sea la diferencia entre los estratos, mayor será la ganancia en precisión.

Se tiene una mayor precisión estadística al compararlo con el muestreo simple. Esto es debido a que dentro de los subgrupos es menor la variabilidad, si se compara con las variaciones que se presentan con la población total.

Tamaño de muestra más pequeño

Como esta técnica tiene una exactitud estadística alta, también significa que requiere un tamaño de muestra más pequeño, que puede ahorrar mucho esfuerzo, dinero y tiempo de los investigadores.

Lamentablemente, este método de investigación no se puede utilizar en todos los estudios. La desventaja del método es que se deben cumplir varias condiciones para que sea utilizado correctamente.

Dificultad para encontrar estratos

La desventaja principal es que puede ser difícil identificar estratos apropiados para un estudio. Además, encontrar un listado exhaustivo y definitivo de toda una población puede ser todo un reto.

Complejidad para organizar

Una segunda desventaja es que es más complejo organizar y analizar los resultados en comparación con el muestreo simple.

Los investigadores deben identificar a cada miembro de una población en estudio y clasificarlo en solo una subpoblación. Como resultado, el muestreo estratificado es desventajoso cuando los investigadores no pueden clasificar con confianza a cada miembro de la población en un subgrupo.

La yuxtaposición puede ser un problema si hay sujetos que se dividan en múltiples subgrupos. Cuando se realiza un muestreo simple, tendrán más probabilidad de ser elegidos aquellos que están en múltiples subgrupos. El resultado podría ser una tergiversación o un reflejo inexacto de la población.

Ejemplos como estudiantes universitarios, graduados, hombres y mujeres, lo hacen fácil, ya que son grupos claramente definidos.

Sin embargo, en otras situaciones podría ser mucho más difícil. Se puede imaginar incorporar características tales como raza, origen étnico o religión. El proceso de clasificación se haría más difícil, convirtiendo el muestreo estratificado en un método ineficaz.

Supongamos que un equipo de investigación quiere determinar el promedio de notas de los estudiantes universitarios en Estados Unidos.

El equipo de investigación tiene obvias dificultades para recopilar estos datos de los 21 millones de estudiantes universitarios. Por tanto, decide tomar una muestra de la población, utilizando solo 4.000 estudiantes.

El equipo observa los diferentes atributos de los participantes de la muestra y se pregunta si existe alguna diferencia entre el promedio de notas y la especialización de los estudiantes.

Se encuentra en la muestra que 560 estudiantes son estudiantes de inglés, 1.135 de ciencias, 800 de informática, 1.090 de ingeniería y 415 de matemáticas.

El equipo quiere usar un muestreo estratificado proporcional, donde los estratos de la muestra sean proporcionales a la muestra de la población.

Para ello, el equipo investiga la estadística de los estudiantes universitarios en EE.UU. y encuentra el porcentaje oficial de estudiantes que se especializa: 12% en inglés, 28% en ciencias, 24% en informática, 21% en ingeniería y 15% en matemáticas.

Por tanto, se crean cinco estratos a partir del proceso de muestreo estratificado. El equipo debe confirmar que el estrato de la población sea proporcional al estrato de la muestra. Sin embargo, encuentra que las proporciones no son iguales.

Por consiguiente, el equipo necesita volver a tomar una muestra de la población de 4.000 estudiantes, pero esta vez seleccionando aleatoriamente 480 (12%) estudiantes de inglés, 1.120 (28%) de ciencias, 960 (24%) de informática, 840 (21%) de ingeniería y 600 (15%) de matemáticas.

Con esto, se tiene una muestra estratificada proporcional de estudiantes universitarios, que brinda una mejor representación de estudiantes universitarios en EE.UU.

Los investigadores podrán resaltar un estrato específico, observar los diversos estudios de los estudiantes universitarios de EE.UU. y observar los distintos promedios de notas.

1. Adam Hayes (2019). Stratified Random Sampling. Tomado de: investopedia.com.

2. Wikipedia, the free encyclopedia (2019). Stratified sampling. Tomado de: en.wikipedia.org.

3. Explorable (2019). Stratified Sampling Method. Tomado de: explorable.com.

4. Survey Gizmo (2019). What is Stratified Sampling & When is it Used? Tomado de: surveygizmo.com.

5. Ashley Crossman (2019). Understanding Stratified Samples and How to Make Them. Thought Co. Tomado de: thoughtco.com.

6. Carlos Ochoa (2017). Random sampling: stratified sampling. Tomado de: netquest.com.

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Muestreo estratificado: qué es, tipos, ventajas y desventajas

# data[].attributes.attachment_link.description
El muestreo estratificado, o estratificación, es un método de muestreo que implica la división de una población en subgrupos más pequeños, conocidos como estratos. A su vez, estos estratos se forman en función de los atributos o características compartidos de los miembros, como ingresos o nivel educativo.

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Otzen, Tamara, & Manterola, Carlos. (2017). Técnicas de Muestreo sobre una Población a Estudio. International Journal of Morphology, 35(1), 227-232. https://dx.doi.org/10.4067/S0717-95022017000100037

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Es un método donde primero se divide la población en grupos (conglomerados), y luego se eligen aleatoriamente algunos de esos grupos. Después, se estudian todos los elementos dentro de esos grupos seleccionados (o una muestra dentro de ellos, según el tipo de muestreo).

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Imagina que quieres estudiar los hábitos de lectura de estudiantes universitarios en un país. En vez de hacer una lista con todos los estudiantes del país (lo cual es difícil), puedes:

1. Dividir el país en universidades (cada una es un conglomerado).

2. Seleccionar al azar algunas universidades.

3. Estudiar a todos los estudiantes de esas universidades, o solo a algunos de cada una.

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1. De una etapa: Se seleccionan algunos conglomerados y se analiza a todos los individuos dentro de ellos.

2. De dos etapas (o multietápico): Se seleccionan conglomerados y luego una muestra de individuos dentro de esos conglomerados.

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✅ Ventajas:

Menor costo y tiempo.

Práctico para poblaciones grandes o dispersas geográficamente.

❌ Desventajas:

Menor precisión que otros métodos como el muestreo aleatorio simple, porque puede haber mayor similitud dentro de los conglomerados.

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¿Que es el muestreo?... Tipos de muestreo, Características, Ventajas y Desventajas.

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Fácil de aplicar.

No siempre es necesario tener listado de la población.

Cuando la población está ordenada, asegura cobertura de unidades de todo tipo.

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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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Si la constante de muestreo está asociada con el evento de interés, las estimaciones obtenidas a partir de la muestra pueden contener sesgo de selección.

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Systematic sampling is low risk, controllable and easy, but this statistical sampling method could lead to sampling errors and data manipulation.

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JOSE DANIEL HERRERA BAYONA

DIANA CAROLINA OBANDO GOMEZ

CRISTIAN CAMILO ROMERO GOMEZ