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El muestreo por conglomerados es un método de muestreo en el que las poblaciones se colocan en grupos separados. Luego se selecciona una muestra aleatoria de estos grupos para representar una población específica. Es un proceso que se utiliza generalmente para la investigación de mercado cuando no existe una forma viable de encontrar información sobre una población o demografía en su conjunto.

Hay 3 requisitos que deben cumplirse para que el muestreo por conglomerados sea una forma precisa de recopilación de información.

1. Los grupos deben ser lo más heterogéneos posible y contener subpoblaciones distintas y diferentes dentro de cada grupo.

2. Cada grupo debe ofrecer una representación más pequeña de lo que resulta ser toda la población o el grupo demográfico.

3. Los grupos deben ser mutuamente excluyentes entre sí para evitar superposiciones de datos. No debería ser posible que dos clústeres se produzcan juntos.

Una vez que se cumplen estos requisitos, se pueden realizar dos tipos de muestreo por conglomerados. En el muestreo de conglomerados de una sola etapa, se utilizan todos los elementos de cada conglomerado seleccionado. En el muestreo por conglomerados de dos etapas, se utiliza una técnica de muestreo aleatorio para que los conglomerados seleccionados generen información.

Estos son los puntos clave a considerar cuando se analizan las ventajas y desventajas del muestreo por conglomerados.

Lista de las ventajas del muestreo por conglomerados

1. Permite que la investigación se realice con una economía reducida.

Si tuvieras que investigar un grupo demográfico o una comunidad específica, el costo de entrevistar a cada hogar o individuo dentro del grupo sería muy limitado. Al utilizar el muestreo por conglomerados, es posible recopilar información sobre ciertos datos demográficos o comunidades al reducir el número necesario para generar datos precisos. Aunque ningún dato es 100% exacto sin un proceso de investigación completo de cada persona involucrada, el muestreo por conglomerados obtiene resultados con un margen de error muy bajo.

2. El muestreo por conglomerados reduce la variabilidad.

Todas las formas de muestreo crean estimaciones. Lo que proporciona el muestreo por conglomerados es un proceso de estimación que es más preciso cuando los conglomerados se han agrupado de forma adecuada. Suponiendo que cada conglomerado es representativo de la población general que se investiga, la información obtenida a través de este método ofreció una variabilidad reducida en sus resultados porque es un reflejo más preciso del grupo en su conjunto.

3. Es un enfoque más factible.

La capacidad de administrar grandes entradas de datos que se requerirían de un muestreo demográfico o comunitario completo no sería factible para el investigador promedio. El diseño del enfoque de muestreo por conglomerados está destinado específicamente a tener en cuenta grandes poblaciones. Si necesitas encontrar datos que sean representativos de un gran grupo de población, el muestreo por conglomerados permite extrapolar la información recopilada a un formato utilizable.

4. El muestreo por conglomerados se puede tomar de varias áreas.

Los clústeres se pueden definir dentro de una sola comunidad, múltiples comunidades o múltiples datos demográficos. Los procedimientos utilizados para obtener información siguen el mismo proceso, independientemente del tamaño de la muestra. Eso significa que los investigadores pueden generar información útil sobre un vecindario utilizando una muestra aleatoria de ciertos hogares. También pueden descubrir información a gran escala acercándose a la demografía en diferentes áreas para generar resultados a nivel nacional.

5. Ofrece las ventajas del muestreo aleatorio y estratificado.

Lo que hace que el muestreo por conglomerados sea un método tan beneficioso es el hecho de que incluye todos los beneficios del muestreo aleatorio y el muestreo estratificado en sus procesos. Esto ayuda a reducir el potencial de sesgo humano dentro de la información recopilada. También simplifica el proceso de recopilación de información, reduciendo los riesgos de influencias negativas causadas por variaciones aleatorias. Cuando se combinan, los resultados obtenidos de la muestra pueden generar conclusiones que luego se pueden aplicar a la población en general.

6. El muestreo por conglomerados crea grandes muestras de datos.

Es mucho más fácil crear muestras de datos más grandes utilizando muestras de conglomerados debido a su estructura. Una vez que los grupos se han diseñado y colocado, la información que se recopila es similar para cada grupo. Eso hace posible comparar puntos de datos, encontrar conclusiones dentro de grupos de población específicos y generar información de seguimiento que puede observar cómo evolucionan los diferentes grupos con el tiempo.

Lista de las desventajas del muestreo por conglomerados

1. Es más fácil crear datos sesgados dentro del muestreo por conglomerados.

El diseño de cada grupo es la base de los datos que se recopilarán del proceso de muestreo. Los conglomerados precisos que representan la población que se está estudiando generarán resultados precisos. Si un investigador está intentando crear resultados específicos para reflejar un sesgo personal, entonces es más fácil generar datos que reflejen el sesgo al estructurar los grupos de una manera específica. Incluso si es un sesgo inconsciente, los datos serán un reflejo de la estructura, creando una falsa impresión de precisión.

2. Los errores de muestreo pueden ser un problema importante.

La información recopilada a través del muestreo por conglomerados depende en gran medida de las habilidades del investigador. Si la información o los métodos de recopilación son insatisfactorios, los datos recopilados no serán tan beneficiosos como podrían ser. Los errores encontrados en dichos datos parecerían ser puntos legítimos, cuando en realidad, pueden ser un reflejo inexacto de la población en general. Por esa razón, se desaconseja a cualquier persona nueva en el campo de la investigación que utilice el muestreo por conglomerados como método inicial.

3. Muchos grupos se colocan en función de información de autoidentificación.

Los investigadores a menudo determinan la ubicación en grupos de individuos u hogares basándose en información de autoidentificación. Eso significa que las personas pueden influir en la calidad de los datos al tergiversarse de alguna manera. Todo lo que se puede necesitar para crear una influencia negativa es una declaración errónea de ingresos, origen étnico o preferencia política. Una estructura inadecuada en el proceso de colocación por parte de los investigadores también puede agregar confusión al proceso de colocación. También puede haber personas que se identifiquen intencionalmente como un grupo diferente para sesgar la investigación para sus propios fines.

4. Cada grupo puede tener algunos puntos de datos superpuestos.

El objetivo del muestreo por conglomerados es reducir las superposiciones en los datos, lo que puede afectar la integridad de las conclusiones que se pueden encontrar. Sin embargo, al crear un clúster, todos los grupos demográficos, comunitarios o de población tendrán algún nivel de superposición a nivel individual. Eso crea un nivel de variabilidad dentro de los datos que crea errores de muestreo de forma regular. En algunos casos, el error de muestreo podría ser lo suficientemente grande como para reducir la naturaleza representativa de los datos, invalidando las conclusiones.

5. Requiere igualdad de tamaño para ser eficaz.

Una de las principales desventajas del muestreo por conglomerados es que requiere la igualdad de tamaño para que pueda llegar a conclusiones precisas. Si un grupo tiene una muestra representativa de 2000 personas, mientras que el segundo grupo tiene 1000 y todos los demás tienen 500, entonces los dos primeros grupos estarán subrepresentados en las conclusiones, mientras que los grupos más pequeños estarán sobrerrepresentados. Ese proceso puede conducir a una disparidad de datos, lo que crea un gran error de muestreo que puede ser difícil de identificar.

6. Los resultados del muestreo por conglomerados solo se aplican a esos grupos de población.

El problema que surge con el muestreo por conglomerados es el hecho de que las poblaciones que contienen son solo representativas de ese grupo específico. Si uno fuera a encuestar ciudades en Carolina del Norte, por ejemplo, entonces la información obtenida de esa investigación no podría aplicarse con precisión a la población general de los Estados Unidos. Solo sería preciso para la población del estado, e incluso entonces, es posible que no sea posible aplicar los hallazgos basados ​​en discrepancias regionales. Es por eso que debe haber definiciones sólidas para cada grupo para que la investigación sea precisa.

7. Requiere un número mínimo de casos para la precisión.

El muestreo por conglomerados requiere múltiples puntos de investigación para reducir los errores de muestreo que produce la investigación. Sin altos niveles de investigación, aumenta el potencial de superposición de datos. También existe un mayor riesgo de obtener datos unilaterales a través de este proceso si se toman menos ejemplos de cada grupo.

8. El muestreo por conglomerados solo funciona bien cuando las personas pueden clasificarse como unidades.

Los procesos relacionados con el muestreo por conglomerados requieren que las personas se clasifiquen como una unidad en lugar de un individuo. Eso significaría que tendrían que identificarse con un grupo específico, como "republicanos" o "demócratas". Si se deben recopilar puntos de datos individuales, entonces es necesaria una forma diferente de investigación.

Estas ventajas y desventajas del muestreo por conglomerados pueden ayudarnos a encontrar información específica sobre una gran población sin la inversión de tiempo o costo de otros métodos de muestreo. Al mismo tiempo, sin controles estrictos y habilidades sólidas de los investigadores, se pueden encontrar más errores en esta información que pueden llevar a los investigadores a resultados falsos. Por esa razón, solo los investigadores experimentados que estén familiarizados con el muestreo de áreas deben utilizar esta forma de investigación de manera regular.

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14 Ventajas y desventajas del muestreo de conglomerados

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El muestreo por conglomerados es un método de muestreo en el que las poblaciones se colocan en grupos separados. Luego se selecciona una muestra aleatoria de estos grupos para representar una población específica. Es un proceso que se utiliza generalmente para la investigación de mercado cuando no existe una forma viable de encontrar información sobre una población o demografía en su conjunto.

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Enciclopedia económica

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¿Qué es el muestreo estratificado?

El muestreo estratificado es un tipo de muestreo probabilístico que consiste en dividir toda la población, sobre la cual se realizará una investigación, en diferentes estratos o subgrupos.

Generalmente, estos estratos se conforman por individuos que comparten características similares.

Una vez estratificada la población se debe seleccionar, al azar y de forma proporcional, a los individuos finales de cada uno de los estratos que conformarán la muestra estadística.

Tipos de muestreo estratificado

Según el tamaño que se asigne a los estratos, el muestreo estratificado puede ser muestreo estratificado proporcionado o desproporcionado.

Muestreo estratificado proporcionado

Se le llama muestreo estratificado proporcionado cuando el tamaño de la muestra, de cada uno de los estratos, es proporcional al tamaño de la población.

Por ejemplo: para obtener una muestra de 100 individuos de una población total de 3000, se divide a la población en los siguientes estratos:

Estrato 1: 1300 individuos.

Estrato 2: 1100 individuos.

Estrato 3: 600 individuos.

Mediante el muestreo estratificado proporcionado, la muestra obtenida de cada estrato será representativa de cada uno de estos y otorgará los siguientes resultados:

De esta manera quedaría conformada la muestra de 100 personas. Este tipo de muestreo estratificado deja en desventaja a aquellos grupos o estratos que estén conformados por la menor cantidad de personas.

Muestreo estratificado desproporcionado

El muestreo estratificado desproporcionado permite al investigador realizar una muestra de forma equitativa, sin importar la cantidad de individuos que conformen la población del estrato.

Por ejemplo: para obtener una muestra de 100 individuos, de una población total de 3000, se divide a la población en los siguientes estratos:

Estrato 1: 1300 individuos.

Estrato 2: 1100 individuos.

Estrato 3: 600 individuos.

De esta manera, a través del muestreo estratificado desproporcionado, se obtendrían los siguientes resultados:

De esta manera quedaría conformada la muestra de 100 personas con resultados equitativos. Sin embargo, dicha muestra no puede ser considerada completamente probabilística para todo estrato, ya que los individuos del grupo con menor cantidad de personas poseen más posibilidades de ser seleccionados para la muestra que los otros estratos.

Ventajas y desventajas del muestreo estratificado

Ventajas

Las ventajas del muestreo estratificado son las siguientes:

Cuenta con mayor capacidad de hacer inferencia y comparaciones dentro de un grupo.

Presenta un mínimo de errores en las muestras del mismo tamaño, por lo que necesita de muestras pequeñas para que exista el mismo margen del error.

Las muestras son más representativas, ya que los elementos de cada estrato o grupo son representados en la muestra.

El investigador puede obtener mayor conocimiento de la población abordada.

Permite aplicar diversos métodos de investigación y procedimientos en los diferentes estratos.

Hace posible el análisis de los patrones dentro del estrato y la notificación separada de los resultados para cada uno de los estratos.

Desventajas

Las desventajas del muestreo estratificado son las siguientes:

Es necesario obtener información sobre la proporción de la población perteneciente a cada estrato.

Se requiere información sobre las variables de estratificación de cada elemento de la población, ya que sino puede ser muy costosa la recopilación.

Es un método más costoso, ya que implica tiempo y es complicado en comparación con otros métodos.

Si se cuenta con un gran número de variables, la selección de la estratificación resultará más difícil.

Ejemplo de muestreo estratificado

Para realizar una investigación acerca de la cantidad de personas que consumen bebidas alcohólicas en la República Argentina, el investigador a cargo decide utilizar el muestreo estratificado, por lo que divide a la población en diferentes grupos, según la edad.

De esta manera, divide una población total de 45 millones de personas en los siguientes estratos:

Personas menores a 18 años: 20 millones.

Personas mayores a 18 y menores a 35 años: 15 millones.

Personas mayores a 35 años: 10 millones.

A partir de dicha subdivisión, conforma la muestra obteniendo de manera proporcional 10000 personas:

De esta manera queda conformada la muestra estadística de 10000 personas, con la que puede realizar una investigación surgida a partir de 3 diferentes estratos de la muestra estratificada.

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Muestreo estratificado - ¿Qué es?, tipos, ventajas y desventajas, ejemplos

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Todo acerca de qué es la muestra estratificada, definición de este tipo de muestra, clasificación y tipos, ventajas y desventajas y ejemplos.

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Exme

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Estudiantes por la Mejor Evidencia - ExME

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Publicado el junio 1, 2021 por Mohamed Khalifa

Traductora: Thatiane Desiree Ramírez Porras - Asociación para el Desarrollo de la Investigación Estudiantil en Ciencias de la Salud ( ADIECS)

Revisora: Susana Hidalgo - Universidad UTE

Este tutorial presentará los métodos de muestreo y los posibles errores de muestreo que hay que evitar cuando se lleva a cabo una investigación médica.

1. Introducción a los métodos de muestreo

2. Ejemplos de diferentes métodos de muestreo

3. Elección del mejor método de muestreo

Introducción a los métodos de muestreo
Es importante entender por qué tomamos muestras de la población; por ejemplo, los estudios son elaborados para investigar las relaciones entre los factores de riesgo y enfermedad. En otras palabras, queremos averiguar si se trata de una asociación verdadera, sin dejar de buscar el mínimo riesgo de errores como: el azar, el sesgo o factor de confusión.

Sin embargo, esto no sería factible para experimentar en toda la población, tendríamos que tomar una buena muestra y tratar de reducir el riesgo de tener errores mediante una técnica de muestreo adecuada.
¿Qué es un marco de muestreo?
Un marco de muestreo es un registro de la población objetivo que contiene todos los participantes de interés. En otras palabras, es una lista de la que podemos extraer una muestra.
¿Cómo es una buena muestra?
Una buena muestra debe ser un subconjunto representativo de la población que nos interesa estudiar, por lo que cada participante tiene las mismas posibilidades de ser seleccionado al azar en el estudio.
Ejemplos de diferentes métodos de muestreo
Podemos elegir un método de muestreo basado en si queremos tener en cuenta el sesgo del muestreo; a menudo se prefiere un método de muestreo aleatorio sobre un método no aleatorio por esta razón. Los ejemplos de muestreo aleatorio incluyen: muestreo simple, sistemático, estratificado y por conglomerados. Los métodos de muestreo no aleatorio son susceptibles de sesgo, y los ejemplos más comunes son: muestreo de conveniencia, intencional, de bola de nieve y de cuotas. En el caso de este blog nos centraremos en los métodos de muestreo aleatorio.
Simple:
Ejemplo: Queremos realizar un ensayo experimental en una población pequeña como: empleados en una empresa, o estudiantes en una universidad. Incluimos a todos en una lista y utilizamos un generador de números aleatorios para seleccionar a los participantes

Ventajas: Posibilidad de obtener resultados generalizables, muestreo aleatorio, el marco de muestreo es toda la población, cada participante tiene la misma probabilidad de ser seleccionado.

Desventajas: Menos preciso que el método estratificado, menos representativo que el método sistemático.
Sistemática:
Ejemplo: Cada enésimo paciente entrante a la clínica ambulatoria es seleccionado e incluido en nuestra muestra.

Ventajas: Más factible que los métodos simples o estratificados, no siempre se requiere un marco de muestreo

Desventajas: La generalizabilidad puede disminuir si las características de base se repiten en cada enésimo participante.
Estratificado:
Ejemplo: Tenemos una gran población (una ciudad) y queremos asegurar la representatividad de todos los grupos con una característica predeterminada como: grupos de edad, origen étnico y género.

Ventajas: Inclusión de estratos (subgrupos), resultados fiables y generalizables.

Desventajas: No funciona bien con variables múltiples.
Conglomerados:
Ejemplo: 10 escuelas tienen el mismo número de estudiantes en todo el condado. Podemos seleccionar aleatoriamente 3 de las 10 escuelas como nuestros conglomerados

Ventajas: Fácilmente realizable con la mayoría de los presupuestos, no requiere un marco de muestreo.

Desventajas: Los resultados pueden no ser fiables ni generalizables.
¿Cómo se pueden identificar los errores de muestreo?
La selección no aleatoria aumenta la probabilidad de sesgo de muestreo (selección), si la muestra no representa a la población que queremos estudiar. Podríamos evitarlo mediante un muestreo aleatorio y asegurando la representatividad de nuestra muestra con respecto al tamaño de esta.

Un tamaño de muestra inadecuado disminuye la confianza en nuestros resultados, ya que podemos pensar que no hay diferencias significativas cuando en realidad sí las hay. Este error de tipo dos es el resultado de tener un tamaño de muestra pequeño, o de que los participantes abandonen la muestra.

En la investigación médica de enfermedades, si seleccionamos a personas con ciertas enfermedades mientras excluimos estrictamente a los participantes con otras comorbilidades, corremos el riesgo de un sesgo de pureza de diagnóstico en el que no están representados subgrupos importantes de la población.

Además, puede producirse un sesgo de medición durante la recopilación de los factores de riesgo por parte de los participantes (sesgo de recuerdo) o la evaluación de los resultados, donde las personas que viven más tiempo se asocian con el éxito del tratamiento, cuando en realidad las personas que murieron no se incluyeron en la muestra o en el análisis de los datos (sesgo de supervivencia).
Elección del mejor método de muestreo
Siguiendo los pasos que se indican a continuación podríamos elegir el mejor método de muestreo para nuestro estudio de forma ordenada.
Objetividad de la investigación
En primer lugar, una pregunta y un objetivo de investigación precisos nos ayudarían a definir nuestra población de interés. Si el tamaño de nuestra muestra calculada es pequeño, sería más fácil obtener una muestra aleatoria. Si, por el contrario, el tamaño de la muestra es grande, deberíamos comprobar si nuestro presupuesto y recursos pueden soportar un método de muestreo aleatorio.
Disponibilidad del marco de muestreo
En segundo lugar, tenemos que comprobar la disponibilidad de un marco de muestreo (Simple), si no, podríamos hacer una lista propia (Estratificada). Si ninguna de las dos opciones es posible, podríamos utilizar otros métodos de muestreo aleatorio, por ejemplo, el muestreo sistemático o conglomerados.
Diseño del estudio
Además, podríamos considerar la prevalencia del tema (exposición o resultado) en la población, y cuál sería el diseño de estudio adecuado. Asimismo, comprobando si nuestra población objetivo es muy variada en sus características de base. Por ejemplo, una población con grandes subgrupos étnicos podría estudiarse mejor con un método de muestreo estratificado.
Muestreo aleatorio
Finalmente, el mejor método de muestreo es siempre el que mejor pueda responder a nuestra pregunta de investigación y, al mismo tiempo, permita que otros puedan hacer uso de nuestros resultados (generalizabilidad de los resultados). Cuando no podemos permitirnos un método de muestreo aleatorio, siempre podemos elegir entre los métodos de muestreo no aleatorio.
Conclusión
En resumen, ahora entendemos que la elección entre los métodos de muestreo aleatorio o no aleatorio es multifactorial. A menudo podemos estar tentados de elegir una muestra de conveniencia desde el principio, pero eso no sólo disminuiría la precisión de nuestros resultados, sino que nos haría perder la oportunidad de producir una investigación más sólida y fiable.

Autor y artículo original: Mohamed Khalifa, What are sampling methods and how do you choose the best one?
Bibliografía:

1. Taherdoost H. Sampling Methods in Research Methodology; How to Choose a Sampling Technique for Research [Internet]. International Journal of Academic Research in Management. 2016 [cited 18 April 2021]. Available from: http://elvedit.com/journals/IJARM/wp-content/uploads/Sampling-Method-in-Research-Methodology_-How-to-Choose-a-Sampling-Technique-for-Research.pdf

2. Omair A. Sample size estimation and sampling techniques for selecting a representative sample [Internet]. Saudi Commission Journal of Health Specialties. 2014 [cited 18 April 2021]. Available from: https://www.thejhs.org/article.asp?issn=2468-6360

*Nota de traducción: el link citado en el artículo original de esta traducción ya no existe. Puedes encontrar esta referencia en la siguiente cita:

Omair A. (PDF) Sample size estimation and sampling techniques for selecting a representative sample [Internet]. ResearchGate. 2014 [cited 18 April 2021]. Available from: https://www.researchgate.net/publication/272784832_Sample_size_estimation_and_sampling_techniques_for_selecting_a_representative_sample

Delgado-Rodríguez M, Llorca J. Bias. [Internet]. Journal of Epidemiology and Community Health. 2004 [cited 18 April 2021]. Available from: https://jech.bmj.com/content/58/8/635

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¿Qué son los métodos de muestreo y cómo se elige el mejor? - Estudiantes por la Mejor Evidencia - ExME

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Publicado el junio 1, 2021 por Mohamed Khalifa Traductora: Thatiane Desiree Ramírez Porras - Asociación para el Desarrollo de la Investigación Estudiantil en Ciencias de la Salud ( ADIECS) Revisora: Susana Hidalgo - Universidad UTE Este tutorial presentará los métodos de muestreo y los posibles errores de muestreo que hay que evitar cuando se lleva a cabo una investigación médica.

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Enciclopedia económica

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¿Qué es el muestreo aleatorio simple?

El muestreo aleatorio simple es un tipo de muestreo probabilístico en el cual todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.

Este sistema funciona a través de un método de "sorteo" entre un universo de individuos, en el que se le asigna a cada integrante un número para ser escogido.

Por ejemplo, si se necesita seleccionar una muestra de 50 personas entre un universo de 1000, se le asignará a esas 1000 personas un número y, a modo de sorteo, se seleccionarán 50 números al azar que conformarán la muestra requerida.

Dicho procedimiento garantiza que todos los elementos muestrales tengan la misma probabilidad de ser seleccionados para formar parte de la muestra.

Ventajas y desventajas del muestreo aleatorio simple

El muestreo aleatorio simple presenta tanto ventajas como desventajas.

Ventajas

Las ventajas del muestreo aleatorio simple son las siguientes:

Es sencillo para armar las muestras.

Toma de forma equitativa la selección de las muestras a partir de una población.

En general, todos los individuos de la población tienen iguales oportunidades de ser seleccionados.

La población es representativa, siendo el único margen de error la suerte, llamada error de muestreo.

Es el mejor método a la hora de explicar los resultados, ya que su selección es aleatoria e imparcial.

Por la representatividad obtenida se pueden realizar generalizaciones con respecto a la población, a partir de los resultados de las muestras.

Desventajas

Las desventajas del muestreo aleatorio simple son las siguientes:

Se requiere de una lista completa de todos los miembros de la población.

Esta lista debe estar debidamente elaborada, completa y actualizada.

En las poblaciones grandes es difícil disponer de los datos necesarios para este tipo de muestreo, por lo que se recomienda utilizar otra técnica.

Ejemplos del muestreo aleatorio simple

Veamos el siguiente ejemplo: una consultora que realiza auditorías sobre diversas organizaciones decide realizar una investigación en una empresa donde trabajan 500 empleados.

Para llevar a cabo dicho estudio, la consultora debe trabajar sobre una muestra estadística de 50 personas (10%), por lo que escoge utilizar el método de muestreo aleatorio simple, para el cual sigue los siguientes pasos:

1. Enlistar con número a los 500 empleados de la organización.

2. Elegir 50 números al azar.

3. Finalmente, aquellos 50 números que correspondan a un empleado serán los individuos que conformen la muestra.

De esta manera quedará conformada la muestra para realizar la investigación, habiéndole otorgado, a todos los empleados de la organización, las mismas posibilidades de ser seleccionados.

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Muestreo aleatorio simple - ¿Qué es?, ventajas, desventajas y ejemplos

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Todo acerca de lo qué es el muestreo aleatorio simple, su definición, ventajas y desventajas que presenta este método y ejemplo donde se aplica este.

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DISEÑO MUESTRA

El diseño muestral de la ENA es probabilístico, estratificado, de conglomerados, la selección de la muestra se realiza en dos etapas.

- Probabilístico: Todas las unidades de muestreo tienen probabilidad de selección mayor que cero y conocida.

- Estratificado: A partir del Marco de Áreas (MMA) se tienen tres criterios de estratificación,

1. El departamento (22 departamentos)

2. El piso térmico ( tres pisos: frio, templado y calido)

3. Principales clases de cobertura del suelo tanto naturales (áreas boscosas), como culturales (agro ecosistemas). Con ( cultivos, transitorios, permanentes, pastos, otros).

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Encuesta Nacional Agropecuaria - ENA - 2013

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Dentro de las acciones encaminadas para ofrecer información confiable y oportuna sobre la actividad del sector agropecuario se encuentra la realización, desde el año 1995, de la Encuesta Nacional Agropecuaria (ENA), cuyo objetivo es estimar el área, la producción y el rendimiento, para una canasta con los principales cultivos del país, así como el inventario de ganado vacuno y otras especies pecuarias.

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TIPO DE MUESTREO

El diseño muestral propuesto para esta encuesta (ESTMAS) es estratificado y el método de selección en el interior de cada estrato es Muestreo Aleatorio Simple (MAS). Los criterios de estratificación son:

Nivel 1 Directivos, asesores y ejecutivos
Nivel 2 Profesionales y técnicos
Nivel 3 Operarios y administrativos

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Encuesta sobre Ambiente y Desempeño Institucional Departamental - EDID - 2008

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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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Teniendo en cuenta los objetivos de la Gran Encuesta Integrada de Hogares, y las premisas fundamentales, se optó por un diseño probabilístico, multietápico, estratificado, de conglomerados desiguales y autoponderado (para las veinticuatro ciudades capitales con sus áreas metropolitanas), según las siguientes definiciones:

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Encuesta Continua de Hogares - ECH - 2006 (TRIMESTRES I Y II)

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ANTECEDENTES DE LA OPERACIÓN ESTADÍSTICA El Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE - ha desarrollado encuestas a hogares desde finales de la década del 60 cuando adelantó conjuntamente con el CEDE encuestas de fuerza de trabajo y de ingresos y gastos.

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1. Se requiere una lista de conglomerados

2.No se requiere de una lista de todos los sujetos del universo.

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

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

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El muestreo por conglomerados

Es un tipo de método de muestreo que se utiliza cuando en una población estadística se evidencian grupos homogéneos, pero que son internamente heterogéneos. Se utiliza con frecuencia en la investigación de mercados.

Hay 3 requisitos que deben cumplirse para que el muestreo por conglomerados sea una forma precisa de recopilación de información.

1. Los grupos deben ser lo más heterogéneos posible y contener subpoblaciones distintas y diferentes dentro de cada grupo.

2. Cada grupo debe ofrecer una representación más pequeña de lo que resulta ser toda la población o el grupo demográfico.

3. Los grupos deben ser mutuamente excluyentes entre sí para evitar superposiciones de datos. No debería ser posible que dos clústeres se produzcan juntos.

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Grafico tabla comparativa de ventajas y desventajas corcho llamativo amarillo (2)

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1. Se requiere una lista de conglomerados

2. El marco muestral se divide en estratos.

3. Al interior de cada conglomerado se podrán seleccionar todos los sujetos que

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

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

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El Muestreo Aleatorio Estratificado.
Es un método estadístico que sirve para seleccionar los elementos de una muestra dividiendo la población en grupos (llamados estratos). Es decir, en un muestreo estratificado se divide la población en estratos y se selecciona aleatoriamente unos individuos de cada estrato para formar toda la muestra del estudio

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Documento A4 Portada Proyecto Informe Marketing Doodle Marrón y Blanco (12)

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Grafico tabla comparativa de ventajas y desventajas corcho llamativo amarillo (1)

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

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

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

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La profesora podía haber elegido un múltiplo de 2 o de 4 o de 6 esa elección es al azar 

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¿Qué es el muestreo sistemático?

El muestreo sistemático es un tipo de muestreo probabilístico que se basa en enlistar a toda una población, elegir de forma aleatoria al primer individuo para la muestra y luego, a partir de un intervalo definido por el investigador, seleccionar al resto de los individuos que conformarán la muestra.

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Grafico tabla comparativa de ventajas y desventajas corcho llamativo amarillo

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

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

3. Se requiere de una lista de todos los sujetos del universo.

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

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Forma mas fácil de entender un muestreo aleatorio simple.

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¿Qué es el muestreo aleatorio simple?

El muestreo aleatorio simple es un subconjunto de una muestra elegida de una población más grande. Cada individuo se elige al azar y por pura casualidad. En este tipo de muestreo cada individuo tiene la misma probabilidad de ser elegido en cualquier etapa del proceso.
Pagina de información

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Documento A4 Portada Proyecto Informe Marketing Doodle Marrón y Blanco (5)

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Grupo 13

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Documento A4 Portada Proyecto Informe Marketing Doodle Marrón y Blanco (14)