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Muestreo Aleatorio Simple | ¿Cómo hacer un Muestreo Aleatorio Simple?

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Etapa 2: Calcular el intervalo de selección

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Etapa 2: Calcular el intervalo de selección

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Calcular el intervalo: El intervalo “k” se calcula dividiendo el tamaño de la población (N) entre el tamaño de la muestra deseada (n).

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Etapa 3: Seleccionar los elementos de la muestra

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Etapa 3: Seleccionar los elementos de la muestra

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

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Representación uniforme: Garantiza que los elementos de la muestra estén distribuidos de manera uniforme a lo largo de toda la población.

Menor costo: Requiere menos tiempo y recursos que el muestreo estratificado y el muestreo por conglomerados, donde se debe clasificar o dividir la población en subgrupos antes de seleccionar la muestra.

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Los sujetos se seleccionan sistemáticamente, dejando pasar un cierto número antes de estudiar el siguiente

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Tipo de muestreos. Muestreo aleatorio sistemático

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Menos flexible: No permite garantizar la representación de subgrupos específicos en la población (estratos, edades, entre otros)

Requiere un marco muestral completo:

Necesita una lista completa de la población antes de comenzar la selección, lo que puede ser costoso y difícil de obtener.

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En la siguiente encuesta realizada por el DANE se realiza la captura de información que permita conocer la estructura y evolución de los micronegocios con hasta nueve (9) personas ocupadas. Para ello se eligió un muestreo probabilístico, estratificado, por conglomerados y multietápico para la encuesta. El diseño probabilístico garantiza que cada elemento tenga una probabilidad conocida de ser seleccionado. El muestreo estratificado agrupa unidades de manera homogénea para aumentar la precisión. El muestreo por conglomerados permite investigar varias viviendas en áreas pequeñas, reduciendo costos y tiempos. Finalmente, el diseño multietápico selecciona unidades en varias fases, lo que optimiza la precisión y eficiencia del proceso de recolección de datos.

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Los micronegocios constituyen un motor para el crecimiento del ingreso y la generación de empleo en las economías emergentes. Múltiples incentivos gubernamentales están dirigidos a la promoción y desarrollo de este segmento de la economía, a pesar de la relativa escasez de información.

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Muñoz Loayza, B. A. (2018). Ventajas y desventajas del muestreo probabilístico y no probabilístico en investigaciones científicas.

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Alvaro, C. F., Miño, B. S., & Blázquez, F. L. (2001). Aplicación del muestreo sistemático en el diseño de encuestas. Metodología de encuestas, 3(1), 65-73.

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Alvaro, C. F., Miño, B. S., & Blázquez, F. L. (2001). Aplicación del muestreo sistemático en el diseño de encuestas. Metodología de encuestas, 3(1), 65-73.

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La encuesta se ha diseñado con el objetivo de estimar la magnitud del consumo de sustancias psicoactivas en Colombia. Por esto se planteó un cuestionario con 20 capítulos en los que se obtiene información de viviendas, hogares, personas, sustancias psicoactivas, caracterización del consumo de sustancias

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Encuesta Nacional de Consumo de Sustancias Psicoactivas en Población General - ENCSPA- 2019

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En el año 2019 el DANE realizó la Encuesta Nacional de Consumo de Sustancias Psicoactivas, en el marco del Convenio de asociación No. 251 de 2019 suscrito entre el Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE y el Fondo Rotatorio del DANE-FONDANE y el Ministerio de Justicia y del Derecho, cuyo objeto es adelantar acciones conjuntas para la realización de la Encuesta Nacional de Consumo de Sustancias Psicoactivas - 2019 .

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QuestionPro. (s. f.). Muestreo por conglomerados: Definición, tipos y ejemplos. Recuperado de https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-por-conglomerados/

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¿QUÉ ES MUESTREO por CONGLOMERADOS?

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🔍👉 MUESTREO por CONGLOMERADOS & ¿QUÉ ES MUESTREO por CONGLOMERADOS? Sus VENTAJAS y DESVENTAJAS 👍

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Eficiencia en grandes áreas geográficas: Este método es ideal cuando la población está dispersa en un área geográfica amplia, ya que se concentra la recolección de datos en unos pocos conglomerados en lugar de dispersarla por toda la población.

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Flexibilidad: Se puede combinar con otros métodos, como el muestreo estratificado, para aumentar la precisión si hay grandes diferencias entre conglomerados

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Mayor error de muestreo: Comparado con otros tipos de muestreo, como el muestreo aleatorio simple o estratificado, el error de muestreo en conglomerados tiende a ser mayor, especialmente si los conglomerados no reflejan adecuadamente la diversidad de la población Generalización limitada: Si los conglomerados seleccionados no son representativos, los resultados no se podrán generalizar a toda la población

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No se requiere de una lista de todos los sujetos del universo:

No es necesario tener una lista completa de todos los individuos de la población. En lugar de eso, se trabaja con conglomerados o grupos.

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El marco muestral se divide en conglomerados La población total se divide en grupos o conglomerados, que pueden estar basados en criterios geográficos, organizacionales u otros.

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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:

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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:

Se eligen aleatoriamente ciertos conglomerados de la lista completa de conglomerados disponibles para formar la muestra.

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Al interior de cada conglomerado se podrán seleccionar todos los sujetos que formen parte de él, o podrá seleccionarse una muestra aleatoria al interior del mismo:

Dentro de los conglomerados seleccionados, se pueden incluir a todos los individuos o realizar una selección aleatoria de una muestra más pequeña

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Se requiere una lista de conglomerados:

Aunque no se necesita una lista de todos los sujetos, sí se requiere una lista de todos los conglomerados para poder seleccionarlos aleatoriamente

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ATLAS.ti. (s. f.). Muestreo por conglomerados: Definición, usos, tipos y ejemplos. Recuperado de https://atlasti.com/es/research-hub/muestreo-por-conglomerados

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

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

¿Qué es una muestra estratificada y cómo hacerlo?

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

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

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

Tipos de muestreo estratificado

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

Muestreo estratificado con afijación proporcional

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

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

Muestreo estratificado con afijación no proporcional

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

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

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

Muestreo estratificado óptimo

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

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

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

Ejemplo práctico para hacer un muestreo aleatorio estratificado

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

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

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

Conclusiones

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

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

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

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Muestreo estratificado: qué es y cómo aplicarlo en tus estudios

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

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CIMEC. (s. f.). Muestreo estratificado: Qué es, tipos y ejemplos. Recuperado de https://www.cimec.es/muestreo-estratificado-que-es-ejemplos/

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Muestreo aleatorio simple: ¿Qué es y cómo realizarlo? Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente, mediante sorteo o tabla de números aleatorios.

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consiste en seleccionar un subconjunto aleatorio de individuos de la población objetivo para representar a todo el grupo.

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Muestreo aleatorio simple: ¿Qué es y cómo realizarlo?

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Conoce qué es un muestreo aleatorio simple y como puedes ahorrar tiempo y recursos en tu próxima investigación al hacer uso de este muestreo.

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A partir de la población blanco, se seleccionan al azar el número de sujetos necesario para completar la muestra necesaria a estudiar.

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Sólo es necesaria una aproximación del tamaño del universo en estudio

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

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1. Generalización: Permite hacer generalizaciones válidas sobre la población.

2. Menor Sesgo: Reduce el riesgo de sesgo en la selección de la muestra.

3. Simplicidad: Fácil de entender y aplicar.

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Competencia empresarial. Ventaja competitiva. Vector de estilo de línea fina de personaje de dibujos animados. | Vector Premium

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Descarga este Vector Premium de Competencia empresarial. Ventaja competitiva. Vector de estilo de línea fina de personaje de dibujos animados. y descubre más de 15 Millones de recursos gráficos en Freepik

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1. Necesidad de Marco Muestral Completo: Requiere una lista completa de la población.

2. Dificultad en Grandes Poblaciones: Puede ser difícil de implementar en poblaciones grandes y heterogéneas.

3. Accesibilidad: Puede ser complicado acceder a todos los individuos seleccionados.

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la encuesta se ha diseñado con el objetivo de Medir y analizar el impacto cultural en Colombia mediante encuestas y datos estadísticos desde 2000.

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Encuesta de Consumo Cultural - ECC - 2012

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Las prácticas culturales asociadas al consumo de bienes y servicios ofertados por el sector cultural, así como al uso del tiempo libre, se plantean como nuevas dimensiones en la estructuración de la vida, tanto de los individuos como de los distintos grupos sociales.

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El muestreo aleatorio simple selecciona al azar individuos de la población objetivo, garantizando igualdad de probabilidad y representatividad.

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Censo del Arbolado Urbano Bogotá D.C, - CAU 2005 - 2007, FASES I - IV SEPTIEMBRE 2005 SEPTIEMBRE 2007

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El Censo del Árbol Urbano, constituye una actividad estadística que tiene por objeto el levantamiento de un conjunto de datos básicos asociados a las características morfológicas, silviculturales, fitosanitarias, de ubicación Georreferenciada y entorno de la población de árboles.

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consiste en organizar la población en grupos homogéneos llamados estratos según características comunes (como nivel socioeconómico, geografía, edad, etc.). Luego, se seleccionan muestras de cada estrato para asegurar una representación adecuada de todos los subgrupos en el estudio. Esto mejora la precisión de los resultados al reducir la variabilidad dentro de los estratos.

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

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es un conjunto detallado y actualizado que incluye a todos los individuos, unidades o elementos que componen la población objetivo o el universo que se desea estudiar. Este marco sirve como base para seleccionar las muestras en una investigación o estudio. Puede ser una lista física o digital que contenga información relevante para identificar y localizar a los sujetos, asegurando que cada uno tenga una probabilidad conocida y no nula de ser seleccionado. Un marco muestral preciso es crucial para obtener resultados representativos y confiables.

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

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Ochoa, C. (2015, abril 8). Muestreo aleatorio simple: Definición, características y Ejemplos. Netquest.com. https://www.netquest.com/blog/muestreo-probabilistico-muestreo-aleatorio-simple

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(S/f). Scielo.cl. Recuperado el 29 de septiembre de 2024, de https://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-95022017000100037