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métodos básicos. Programa Editorial Universidad del Valle. https://www.google.com.co/books/edition/Muestreo_estad%C3%ADstico_m%C3%A9todos_b%C3%A1sicos/t3YiEQAAQBAJ?hl=es&gbpv=1&dq=etapas+muestra+aleatoria+simple&pg=PT33&printsec=frontcover

Autor

Klinger, R. (2024)

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

2. Determina cuántos individuos necesitas incluir en la muestra (Calcular el tamaño de la muestra).

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

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

# data[].attributes.body
Saludos,

Soy Jessica Noy, estudiante de ingeniería en sistemas, actualmente vivo en Bogotá y soy administradora TI en una multinacional de tecnología.

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La tabla expone el procedimiento para aplicar el MAS. Fuente: Muestreo estadístico - métodos básicos (2024).

# data[].attributes.body
Cada elemento se elige en forma independiente de los demás.

Garantiza igual probabilidad de inclusión en la muestra para cualquier individuo.

Muy eficiente en poblaciones homogéneas (muestra representativa).

Es la base para diseños muestrales complejos.

El procedimiento de selección de las unidades es fácil.

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No es muy conveniente cuando el tamaño del grupo de unidades que conforman la población es muy grande, ya que se requiere sacar un listado de estas.

Puede tener un alto costo relacionado al tiempo invertido en el proceso.

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https://a8606-18143592.cluster51.canvas-user-content.com/courses/8606~54913/files/8606~18143592/course%20files/index.html?context_id=8606~54913&context_type=Course&download=1&id=86060000018143592&inline=1#/eje4

Autor

Fundación Universitaria del Área Andina

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

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

3. Se requiere una lista de conglomerados.

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

5. 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.

# data[].attributes.body
Hola soy Jhon Jairo Cruz Caballero, estudiante de ingeniería de sistemas. Actualmente vivo en Mosquera y trabajo en Bogotá como docente de patinaje de velocidad.

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

2. Calcular el intervalo de selección; dividir el tamaño de la población total entre el tamaño de la muestra que se desea.

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

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

5. Realiza el análisis o estudio requerido con los sujetos seleccionados.

# data[].attributes.body
La tabla contiene el procedimiento para aplicar el MSIS. Fuente: Muestreo estadístico - métodos básicos (2024).

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1. El marco muestral se divide en estratos:

La población se divide en subgrupos homogéneos (estratos) basados en una característica relevante para el estudio.

2. Determinar el tamaño de la muestra:

Decide cuántas personas u objetos incluirás en tu muestra total.

3. Asignar proporciones de la muestra a cada estrato:

El tamaño de la muestra en cada estrato es proporcional al tamaño del estrato en la población.

Por ejemplo, si el 40% de la población pertenece al estrato A, entonces el 40% de la muestra debería ser del estrato A.

4. Seleccionar aleatoriamente dentro de cada estrato:

Una vez que determines cuántos elementos tomar de cada estrato, seleccionas a los individuos de forma aleatoria dentro de ese estrato.

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Video de un juego donde se aplica el muestreo aleatorio simple

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Introducción al muestreo aleatorio | Khan Academy en Español

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El primer elemento de la muestra se selecciona aleatoriamente, los restantes n-1 quedan determinados por el primero.

Todas las unidades poblacionales deben pertenecer a la ruta elegida o marco muestral.

# data[].attributes.body
Supongamos que tienes una población de 50 estudiantes y necesitas seleccionar una muestra de 5:

1. Asigna un número a cada estudiante, del 1 al 50.

2. Usa un generador de números aleatorios o una tabla para obtener 5 números únicos entre 1 y 50.

3. Los estudiantes con los números seleccionados forman la muestra.

# data[].attributes.body
La tabla presenta el procedimiento para aplicar el MAE. Muestreo estadístico - métodos básicos (2024).

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La tabla muestra el procedimiento para aplicar el MAE. Muestreo estadístico - métodos básicos (2024).

# data[].attributes.body
La selección de las unidades es sencilla.

La selección puede ser más representativa que la obtenida mediante un MAS.

El procedimiento de selección no es costoso.

Ofrece buena precisión cuando las unidades poblacionales están ordenadas en el marco.

# data[].attributes.body
Si presenta algún tipo de sesgo en el primer individuo seleccionado, puede afectar el resto de

unidades debido a la periodicidad de selección.

El cálculo de la varianza de las estimaciones no es fácil de obtener.

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Video muestra la selección de una muestra de 5 estudiantes

usando muestreo sistemático con un arranque A= 1

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Mi nombre es Luis Stiven Chiribi Machado, estudiante de ingeniería de sistemas, me encuentro ubicado en la ciudad de Bogotá y trabajo en la DTI de la universidad Javeriana.

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https://edu.gcfglobal.org/es/estadistica-basica/tipos-de-muestreo/1/

Autor

GCFGlobal (2025)

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/es/estadistica-basica/que-es-el-muestreo/content/

Tipos de muestreo

Los tipos de muestreo se dividen en dos categorías: probabilísticos y n o probabilísticos. ¡Veamos de qué se trata cada uno!

¿Qué es el muestreo probabilístico?

El muestreo probabilístico analiza y estudia una población utilizando la selección aleatoria, simplemente porque en un grupo de individuos todos tienen la misma oportunidad de ser elegidos. A su vez, esta categoría se divide en:

Muestreo aleatorio simple: este tipo de muestreo elige al azar cada individuo que hará parte de la muestra y todos tienen las mismas oportunidades de ser seleccionados.

Por ejemplo: si hay 400 universidades, eligen 20 aleatoriamente que cumplan ciertas características, tales como edificios con árboles, banderas, entrada de vidrio y grandes ventanas.

define un Muestreo sistemático: este muestreo selecciona de forma aleatoria al primer individuo de la población que hará parte del estudio y luego, intervalo para completar la muestra.

Por ejemplo: e n un grupo de 1000 personas desean obtener una muestra de 100 personas. El primer seleccionado es el número 2 (en azul). A partir de este y, mediante un intervalo de 4 personas decidido por el investigador, se seleccionarán los siguientes individuos. De esta manera, serán los números 6, 10, 14,18, 22, etc., hasta completar la muestra de 100 individuos.

Este muestreo asegura una selección equitativa de la población, lo que resulta muy útil y rápido, además permite que la población esté correctamente representada.

Muestreo por conglomerados: se utiliza cuando no se pueden estudiar todos los individuos de una población porque es muy grande o se encuentra dispersa en un área geográfica muy extensa, lo que aumenta el costo de la investigación.

Es útil cuando la población se encuentra agrupada previamente y de estos grupos se extraen los individuos para conformar la muestra.

Por ejemplo: imagina que necesitas realizar una investigación sobre la población de tu país. Como es un poco difícil llegar a cada habitante, aprovechas la división que ya existe por ciudades o por estados. Entonces, eliges 100 personas o 50 por cada zona de manera aleatoria para conformar la muestra.

Muestreo estratificado: el muestreo estratificado divide la población en subgrupos o estratos que comparten ciertas características. Luego, utilizando el método del muestreo aleatorio simple, se eligen individuos de cada estrato para conformar la muestra.

Por ejemplo: una empresa necesita averiguar cuántas personas consumen jugo de naranja en Puerto Rico. La persona encargada de realizar el estudio decide utilizar el muestreo estratificado.

Entonces, divide la población en diferentes estratos, en este caso, por edades. De cada estrato toma un porcentaje de personas y con ellas conforma una muestra de 100.000 personas para el estudio del jugo de naranja.

¿Qué es el muestreo no probabilístico?

El muestreo no probabilístico es una técnica que selecciona las personas que harán parte de la muestra de una manera subjetiva, esto quiere decir, según la decisión del investigador, evitando hacerlo al azar.

A diferencia en el muestreo probabilístico, donde cada individuo de la población tiene las mismas oportunidades de ser seleccionado, en el muestreo no probabilístico no todas las personas pueden participar.

El muestreo no probabilístico es menos estricto y depende en su mayoría de la experiencia de los investigadores. Se divide en:

Muestreo de bola de nieve: e sta técnica ayuda a los investigadores a encontrar muestras cuando son difíciles de localizar. Es útil si el tamaño de la muestra es pequeño y no está disponible fácilmente.

Por ejemplo: si eres un investigador y estás buscando personas con cierta enfermedad, lo que haces es contactar a uno o dos individuos que presenten dicha condición médica y que ellos mismos sean quienes te recomienden a otros individuos con una historia médica parecida.

Muestreo por cuotas: este método permite dividir la población en grupos o estratos que comparten características como el sexo, la edad, los estudios, etc., y de ellos se selecciona una muestra proporcional y representativa.

Por ejemplo: en una empresa grande quieren saber cuáles son los hobbies preferidos por sus empleados. Como son tantas personas, deciden dividirlas en dos estratos, por género: hombres y mujeres.

Las mujeres representan el 40 % de los empleados y los hombres el 60 %, por lo tanto, el investigador decide que en la muestra se incluirán 400 mujeres y 600 hombres para tener un total de 1000 individuos en el estudio. Así, asegura que la participación de cada género es proporcional a la población que representan. A esos porcentajes elegidos se les llama cuotas.

Muestreo intencional o por conveniencia: con este método las muestras se seleccionan basándose únicamente en el conocimiento y la credibilidad del investigador. En otras palabras, los investigadores eligen solo aquellas personas que ellos creen que son los adecuados para participar en un estudio de investigación, ya sea porque son fáciles de reclutar o porque los consideran buenos representantes de la población.

Si tienes alguna duda o pregunta sobre los tipos de muestreo escríbenos en nuestras redes sociales @GCFAprendelibre y sigue conectado al curso de Estadística Básica. ¡Ya casi terminas!

/es/estadistica-basica/que-es-la-probabilidad/content/

# data[].attributes.attachment_link.description
Conoce los tipos de muestreo que puedes utilizar para aplicar la muestra en tus investigación y obtener los resultados basaos en la opinión de las personas.

# data[].attributes.body
• Método utilizado para obtener una muestra de población dividiendo esta en Subgrupos.

• Utilizado para ocasiones en donde se sospecha que es heterogénea la población.

• Obliga a dividir las poblaciones bajo estratos para mejorar las estimaciones.

• Genera una necesidad de identificar específicamente cada estrato y luego una selección aleatoria de los elementos al interior de la población en estudio.

# data[].attributes.body
Unidad de Aprendizaje: Muestro

Universidad Autónoma del estado de México .

http://ri.uaemex.mx/bitstream/handle/20.500.11799/108351/secme-6833_1.pdf

Autor

Rafael,M. (2019).

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• Obtiene estimaciones precisas de las poblaciones estudiadas.

• Permite la comparación directa de los estratos dentro de la población.

• Ahorro de tiempo y recurso sal reducir el tamaño de la muestra necesaria.

• Minimiza el riesgo de excluir parámetros importantes de los estratos dentro de la población.

• Garantiza que todos los subgrupos relevantes estén representados.

• Es útil cuando los estratos tienen características importantes que podrían influir en el resultado del estudio.

# data[].attributes.body
• Tener una mala clasificación puede afectar directamente la veracidad y valides de la muestra al momento de interpretación de los datos.

• Necesidad de tener conocimientos avanzados para analizar los datos sin introducir algún riesgo.

• Si la población cambia con el tiempo por migraciones, crecimiento o cambios demográficos, los estratos pueden volverse obsoletos y requerir ajustes.

# data[].attributes.body
Muestreo estratificado en una población de 40 personas.

# data[].attributes.body
• Recoge los datos dividiendo la población en conglomerados, normalmente basados en agrupaciones geográficas o naturales.

• Cada conglomerado debe representar, en la medida de lo posible, la diversidad de la población total.

• Lo ideal es que la población de un conglomerado sea lo más heterogénea posible, pero debe haber homogeneidad entre los conglomerados.

# data[].attributes.body
• Tiene una gran reducción económica frente a otros métodos de muestreo, ya que copila información en varios bloques de la población.

• Al trabajar con grupos grandes y enteros en vez de aislados agiliza en gran parte la recolección de datos.

• Es útil en estudios donde la población está distribuida en zonas de difícil acceso, ya que se pueden elegir algunos conglomerados representativos sin necesidad de visitar toda la región

# data[].attributes.body
• Se puede llegar a tener un mayor grado de error denominado (efecto de diseño), no recomendado para principiantes.

• Mayor probabilidad de datos sesgados ya que si los grupos seleccionados no reflejan adecuadamente la variabilidad de la población los datos serán poco representativos.

• Requiere de técnicas mas avanzadas y complejas de análisis en los datos.

# data[].attributes.body
Realiza 2 ejemplos de muestreo uno en Guatemala, américa y una universidad y otro en la UMG

# data[].attributes.body
Fundamentos de bioestadística y análisis de datos para enfermería. España: Servei de Publicacions de la Universitat Autònoma de Barcelona.

Autor

Tomás-Sábado, J. (2010)

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Este libro se enmarca en el proceso de adaptación al Espacio Europeo de Educación Superior en que se encuentran inmersas nuestras Universidades y en la necesidad de incorporar material didáctico que facilite el desarrollo del trabajo autónomo del estudiante. En este contexto, el libro se propone un doble objetivo. Por un lado, facilitar a los alumnos de enfermería el aprendizaje y comprensión de una asignatura que, con frecuencia, presenta para ellos considerables dificultades. Asimismo, pretende servir como guía y orientación en la interpretación de resultados de informes científicos y como ayuda en la eventual realización de sus propios trabajos de investigación. Para facilitar al máximo la comprensión de los conceptos y métodos estadísticos se ha intentando simplificar la presentación formal, evitando fórmulas y demostraciones matemáticas complejas, así como procedimientos y análisis poco habituales, que el alumno interesado puede, en todo caso, encontrar en la bibliografía que se cita al final del libro. Joaquín Tomás-Sábado es doctor en Psicología y diplomado en Enfermería. Desde 1996 ejerce como profesor titular y coordinador del Área de Investigación en la Escuela de Enfermería Gimbernat, adscrita a la Universidad Autónoma de Barcelona, colaborando también en programas de doctorado de la Universidad de Barcelona y de la Universidad Rovira i Virgili. Pertenece al Grupo de Investigación de Estrés y Salud de la UAB y es miembro de la Sociedad Española para el Estudio de la Ansiedad y el Estrés (SEAS), la Asociación Española de Metodología de las Ciencias del Comportamiento (AEMCO) y la European Association of Methodology (EAM). En los últimos años, el profesor Tomás-Sábado ha desarrollado una intensa labor investigadora que se ha traducido en la publicación de más de cincuenta artículos en revistas científicas nacionales e internacionales, capítulos de libros y la participación en numerosos congresos y reuniones científicas.

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Fundamentos de bioestadística y análisis de datos para enfermería

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Este libro se enmarca en el proceso de adaptación al Espacio Europeo de Educación Superior en que se encuentran inmersas nuestras Universidades y en la necesidad de incorporar material didáctico que facilite el desarrollo del trabajo autónomo del estudiante. En este contexto, el libro se propone un doble objetivo.

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Supongamos que tienes una población de 1,000 personas dividida en tres estratos:

Estrato A: 500 personas,

Estrato B: 300 personas,

Estrato C: 200 personas.

Quieres seleccionar una muestra de 100 personas. Divides la muestra proporcionalmente:

Estrato A: (500/1000)×100=50

Estrato B: (300/1000)×100=30

Estrato C: (200/1000)×100=20

Después, seleccionas aleatoriamente 50 personas del Estrato A, 30 del Estrato B y 20 del Estrato C.

# data[].attributes.body
Supongamos que quieres estudiar la salud de los estudiantes en una ciudad con 50 escuelas. En lugar de seleccionar a estudiantes individuales de toda la ciudad:

1. Divides la población por escuelas (cada escuela es un conglomerado).

2. Seleccionas aleatoriamente 10 escuelas (conglomerados) de las 50.

3. Estudias a todos los estudiantes de las 10 escuelas seleccionadas.

# data[].attributes.body
Soy Jorge Enrique Granados Naranjo , estudiante de Ingeniería Industrial , vivo en la ciudad de Bogotá . trabajo en una empresa de ensamble de camiones en el municipio de cota Cundinamarca.

# data[].attributes.body
Diseño Muestral de la ENA

Procedimiento de Muestreo

El diseño muestral de la Encuesta Nacional Agropecuaria (ENA) es de tipo probabilístico, estratificado y de conglomerados, con un proceso de selección de muestra en dos etapas.

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

Estratificado: La estratificación se basa en tres criterios principales:

1. Departamento (22 departamentos)

2. Piso térmico (tres categorías: frío, templado y cálido)

3. Clases de cobertura del suelo, tanto naturales (bosques) como culturales (agroecosistemas: cultivos transitorios, permanentes, pastos, etc.)

A partir de la combinación de estos criterios, se establecen los estratos del diseño, resultando en un total de 171 estratos.

Codificación de Estratos

Los estratos se han definido en la combinación de cobertura del suelo y piso térmico:

B1: Bosques clima cálido

P2: Permanente clima templado

p3: Pastos clima frío

T1: Transitorio clima cálido

H3: Aguas clima frío

U2: Urbano clima templado

Método de Selección

El método de selección varía según el departamento:

Departamentos de Huila, Antioquia, Meta, Magdalena y Norte de Santander: Se seleccionó una muestra nueva en un diseño de una sola etapa, aplicando Muestreo Aleatorio Simple (MAS) directamente sobre segmentos dentro de cada estrato.

Resto de departamentos: Se mantiene el diseño de dos etapas:

Primera etapa: Selección de Unidades Primarias de Muestreo (UPM) dentro de cada estrato mediante Probabilidad Proporcional al Tamaño (PPT).

Segunda etapa: Selección de un segmento muestral (SM) dentro de cada UPM mediante Muestreo Aleatorio Simple (MAS).

Tamaño de la Muestra

El total de segmentos muestrales (SM) es 4,519, distribuidos en los 22 departamentos objeto de estudio.

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

# data[].attributes.attachment_link.title
Colombia - Encuesta Nacional Agropecuaria - ENA - 2014

# data[].attributes.attachment_link.description
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. Esta medición fue iniciada con el apoyo de la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO por sus siglas en inglés)y desarrollada trabajando en conjunto con el Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural (MADR). A continuación se presenta el diseño metodológico de la ENA cuyo objetivo principal es estimar el área sembrada y cosechada de los principales cultivos, así como la producción y el rendimiento de los mismos en 22 departamentos del país. Inicialmente se presentan los antecedentes de la ENA, el marco conceptual con la definición de los principales conceptos que se utilizan, las generalidades del diseño temático en lo referente a estructura del cuestionario, variables e indicadores a ser estimados.

# data[].attributes.body
Ejemplo práctico:

Imagina que tienes una población de 100 personas y necesitas una muestra de 10:

1. N=100N = 100, n=10n = 10, entonces el intervalo k=10010=10k = \frac{100}{10} = 10.

2. Selecciona aleatoriamente el primer elemento entre las primeras 10 personas (por ejemplo, la persona 7).

3. Selecciona cada décima persona a partir de ese punto: 7, 17, 27, 37, 47, 57, 67, 77, 87, 97.

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Sub-tema: Servicios

Unidades de observación

Visitantes residentes y no residentes que realizan viajes fuera y dentro del país de forma marítima o aérea.

Unidad de muestreo

Unidades primarias de muestreo (UPM): vuelos internacionales y cruceros.

Unidades secundarias de muestreo (USM): grupos de viaje compuesto de los visitantes.

Unidad de análisis
Grupo de viaje de los visitantes emisores y receptores de viajes internacionales

Tipo de muestreo:

Para los viajes aéreos
Multietápica: realizaron un muestreo en dos etapas para encuestar a los grupos de viaje:

Primera etapa: seleccionaron vuelos por medio de un diseño estratificado y sistemático (EST-SIS) con las variables de estratificación explícita e implícita.

Segunda etapa: mediante un diseño sistemático (SIS) eligieron los grupos de viaje de los vuelos escogidos en la primera etapa.

Estratificación explícita: definieron como estratos cada uno de los cuatro principales aeropuertos internacionales (Bogotá - Aeropuerto Internacional el Dorado, Rionegro - Aeropuerto Internacional José María Córdova, Palmira - Aeropuerto Internacional Alfonso Bonilla Aragón y Cartagena - Aeropuerto Internacional Rafael Núñez) en la primera etapa.

Estratificación implícita: utilizaron como variables de estratificación implícita en la primera etapa: la hora del vuelo, el continente de origen/destino y el país de origen/destino.

Para los viajes marítimos
Multietápica - sistemática: realizaron un muestreo en dos etapas:

Primera etapa: seleccionaron todos los cruceros que llegan al puerto de Cartagena

Segunda etapa: escogieron los grupos de viaje de los cruceros que llegan al puerto de Cartagena mediante un diseño sistemático (SIS)

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Entidad autora / Investigadores primarios Nombre agencia Dirección de Metodología y Producción Estadística - DIMPE

# data[].attributes.attachment_link.title
Colombia - Encuesta de Visitantes Internacionales -EVI- 2024

# data[].attributes.attachment_link.description
El DANE, como entidad rectora y coordinadora del Sistema Estadístico Nacional y como generador de información estratégica, confiable y oportuna, requerida por las entidades gubernamentales y privadas del orden nacional y regional, realiza un proceso permanente de revisión, actualización y modernización metodológica, operativa y técnica de las diferentes operaciones estadísticas a su cargo, con el propósito de garantizar su calidad, eficiencia y oportunidad. La Dirección de Metodología y Producción Estadística en concordancia con la misión institucional y las normas del Sistema de Gestión de Calidad pone a disposición de los usuarios especializados y del público en general, el documento metodológico de la Encuesta de Visitantes Internacionales -EVI-, fomentando así la transparencia y la confianza en la calidad técnica de las estadísticas de turismo generadas por la entidad. Este documento está constituido por dos capítulos. El primero, presenta los antecedentes de la operación; el segundo hace referencia al diseño de la operación estadística en cada uno de los procesos: temático, estadístico, de recolección/acopio, del procesamiento, del análisis, de la difusión y comunicación, de la evaluación de las fases del proceso, y de los sistemas de producción y flujos de trabajo; finalmente, se incluyen glosario y anexos con formulario y relación de cuadros de salida.

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El marco muestral para la encuesta de Consumo Cultural contiene información del departamento, municipio, sector, sección y manzana.

Tipo de muestreo:

Se elige con base en observaciones hechas de una variable de estudio de interés en investigaciones anteriores,

Probabilístico: todas las unidades de muestreo en las diferentes fases y etapas, tienen probabilidad de selección conocida y superior a cero de ser seleccionadas.

ESTMAS: hace referencia a la primera etapa del diseño en donde se selecciona una muestra, a través de muestreo aleatorio simple (MAS), de municipios dentro de cada estrato.

MAS: hace relación a la segunda etapa del diseño, en la que se seleccionan conglomerados utilizando muestreo aleatorio simple, dentro de cada municipio escogido en la etapa anterior.

MASC: En la tercera etapa se seleccionan de forma aleatoria simple hogares y se indaga a TODAS las personas de cinco años y más en cada uno. Dentro de la teoría de muestreo esto se conoce como diseño por conglomerados.

En tres etapas: la selección de las unidades finales de muestreo se realiza en tres etapas donde primero se seleccionan municipios, luego conglomerados y finalmente hogares.

MUESTREOS:

ETAPA 1 - SELECCIÓN DE MUNICIPIOS

De acuerdo con el tamaño del municipio formando seis estratos, fueron establecidos mediante el algoritmo de Lavalle.-Hidriroglou, utilizando como criterio la cantidad de personas en la cabecera municipal.

ETAPA 2 - SELECCIÓN DE CONGLOMERADOS.

68 municipios seleccionados, Un conglomerado es un conjunto de manzanas que agrupan una cantidad determinada de hogares, y dependiendo del estrato del municipio la cantidad de hogares:

Estrato 1: 120 Hogares
Estrato 2: 100 Hogares
Estrato 3: 90 Hogares
Estrato 4: 60 Hogares
Estrato 5: 60 Hogares
Estrato 6: 40 Hogares

ETAPA 3 - SELECCIÓN DE HOGARES

Al interior de cada uno de los conglomerados se seleccionan hogares por Muestreo Aleatorio Simple:

Municipios estrato 1: 20 hogares por conglomerado
Municipios estrato 2: 15 hogares por conglomerado
Municipios estrato 3: 10 hogares por conglomerado
Municipios estrato 4: 10 hogares por conglomerado
Municipios estrato 5: 10 hogares por conglomerado
Municipios estrato 6: 17 hogares por conglomerado

Deviations from the Sample Design

La encuesta de Consumo cultural se aplica en 68 municipios de 26 departamentos del país. La cantidad final de hogares seleccionados para la Encuesta de Cultura fue de 12.031 hogares.

# data[].attributes.attachment_link.description
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.

# data[].attributes.body
https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo/

Autor
Cristina Ortega (2025)

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Cualquier persona que haya trabajado en un proyecto de investigación sabe que los recursos son limitados. Es por eso que la mayoría de los proyectos buscan recolectar datos de una muestra de personas, y no de toda la población (el censo es una de las pocas excepciones), para optimizar al máximo los resultados. Pero, ¿cómo se hace un muestreo?

¿Qué es el muestreo?

El muestreo es el proceso mediante el cual ciertos individuos son seleccionados de una población que es objeto de análisis.

Es necesario porque las poblaciones pueden ser demasiado grandes y no es viable (económica y materialmente hablando) recolectar datos de todos los individuos (como se mencionó).

El objetivo es que la muestra sea representativa. Es decir, sus indicadores, tales como edad media, ingreso medio, porcentaje de hombres y mujeres, entre otros, deben ser los mismos o muy similares a los de la población.

¿Cuál es la importancia del muestreo?

Los investigadores operan en condiciones donde el error es posible. Por lo tanto, es importante tener una estrategia que proporcione, como mínimo, un plan de qué y dónde medir, cuántas unidades de muestreo recolectar, el período en que las unidades deben ser recolectadas y la frecuencia.

Puede ser útil consultar a estadísticos experimentados durante el proceso de diseño, ya que varios factores importantes deben ser considerados, tales como los aspectos estadísticos y de análisis.

Tipos de muestreo

Cuando se realiza una investigación, rara vez es posible estudiar toda la población de interés. Es por eso que los investigadores utilizan varios tipos de muestreo cuando desean recolectar datos y responder a preguntas de investigación.

Existen dos técnicas principales de muestreo en la investigación: las que se basan en la probabilidad y las que no. Veamos los diferentes tipos que se pueden utilizar con ambas técnicas para una recolección eficiente de datos en tu próxima investigación.

Muestreo probabilístico

El muestreo probabilístico es un método que se refiere al estudio o análisis de pequeños grupos de una población que utiliza formas de métodos de selección aleatoria. Se divide en:

Muestreo aleatorio simple

El muestreo aleatorio simple, como su nombre indica, es un método completamente aleatorio utilizado para seleccionar una muestra. Este método es tan sencillo como asignar números a individuos (muestra) y luego elegir números al azar a través de un proceso automatizado. Finalmente, los números elegidos son los miembros incluidos en la muestra.

Muestreo estratificado

Este es un método en el que una gran población se divide en dos grupos más pequeños, que generalmente no se superponen, pero representan a toda la población en su totalidad.

Durante el muestreo, estos grupos pueden ser organizados y luego cada grupo puede ser muestreado por separado.

Una característica común del muestreo estratificado es organizar o clasificar las muestras por sexo, edad, etnia, etc. Este método divide a los sujetos en grupos mutuamente excluyentes y luego utiliza un muestreo aleatorio simple para seleccionar a los miembros de los grupos.

Muestreo por conglomerados

Generalmente analiza una determinada población en la cual la muestra consiste en varios elementos, por ejemplo, ciudad, familia, universidad, etc. Los conglomerados son básicamente seleccionados a través de la división de la población mayor en varias secciones más pequeñas.

Conoce más del muestreo por conglomerados

Muestreo sistemático

Este se enfoca en la elección de cada "enésima" persona para formar parte de la muestra. Por ejemplo, puedes elegir a cada quinta persona para formar parte de la muestra, o cada décima persona para formar parte de la muestra.

El muestreo sistemático es una implementación extendida de la misma técnica de probabilidad en la que cada miembro de un grupo es seleccionado en períodos regulares para formar una muestra.

Ventajas del muestreo probabilístico

Rentable: este proceso es eficaz en términos de costos y tiempo.

Sencillo y fácil: es un método fácil, ya que no involucra un proceso complicado. Es rápido y ahorra tiempo.

No técnico: este método no requiere ningún conocimiento técnico debido a la simplicidad con la que puede ser ejecutado. No requiere conocimiento complejo y, afortunadamente, no consume tiempo.

Muestreo no probabilístico

Es una técnica donde el investigador selecciona muestras basándose en el juicio subjetivo y no en la selección aleatoria.

A diferencia del probabilístico, en el que cada miembro de la población tiene una probabilidad conocida de ser seleccionado, en el muestreo no probabilístico, no todos los miembros de la población tienen la oportunidad de participar en el estudio. Se divide en los siguientes tipos:

Muestreo de conveniencia

El muestreo por conveniencia es una técnica no probabilístico en la que las muestras de la población son seleccionadas simplemente porque están convenientemente disponibles para el investigador. Estas muestras son seleccionadas solo porque son fáciles de reclutar y porque el investigador no consideró seleccionar una muestra que representara a toda la población.

Muestreo consecutivo

Esta técnica es muy similar a la anterior (con una ligera variación). En un muestreo consecutivo, el investigador elige a una sola persona o a un grupo de muestra, realiza una investigación durante un período, analiza los resultados, y luego pasa a otro sujeto o grupo de sujetos, si es necesario.

Muestreo por cuotas

Hipotéticamente, supongamos que un investigador quiere estudiar los objetivos de carrera de los empleados de una organización. Hay 500 empleados trabajando en esta organización y estos son colectivamente conocidos como la "población".

Para comprender mejor una población, el investigador solo necesitará una muestra, no toda la población. Además, el investigador está interesado en ciertos estratos de la población. Es aquí donde el muestreo por cuotas ayuda a dividir la población en estratos o grupos.

Conoce más de la diferencia entre población y muestra.

Muestreo casual

En esta técnica, las muestras son seleccionadas únicamente en base al conocimiento y la credibilidad del investigador. En otras palabras, los investigadores eligen solo a aquellos que creen que son apropiados (en lo que respecta a los atributos y representación de una población) para participar en un estudio de investigación.

Aquí más información del muestreo casual.

Muestreo bola de nieve

Este tipo de técnica ayuda a los investigadores a encontrar muestras cuando estas son difíciles de localizar. Los investigadores utilizan esta técnica cuando el tamaño de la muestra es pequeño y no está fácilmente disponible.

Encuentra aquí cómo realizar un muestreo bola de nieve.

Ventajas del muestreo no probabilístico

Práctico: es un método práctico para investigadores que implementan encuestas en el mundo real. Naturalmente, los estadísticos prefieren el probabilístico porque este produce datos en forma de números. Pero la realidad es que, si se hace correctamente, el no probabilístico puede producir resultados similares, si no de la misma calidad.

Rápido y rentable: El proceso es más rápido y más rentable en comparación con el muestreo probabilístico porque el investigador conoce la muestra. Los participantes están frecuentemente motivados a responder rápidamente en comparación con individuos seleccionados aleatoriamente.

Conoce la calculadora de muestra de investigación de QuestionPro

Prácticas para una buena estrategia de muestreo

Algunas de las mejores prácticas para ejecutar correctamente una estrategia de muestreo son:

La reducción del error de muestreo es el principal objetivo de cualquier técnica de selección.

Una muestra debe ser suficientemente grande para responder a la pregunta de investigación, pero no tan grande como para hacer que el proceso no sea rentable.

Es importante estimar el tamaño global de la muestra. Se necesita una muestra más grande para representar con precisión la población cuando la cantidad de variabilidad en los grupos es mayor, así como cuando la diferencia entre los dos grupos es menor.

En general, cuanto mayor sea la muestra, menor será el error de muestreo y mejor será el trabajo que se pueda hacer.

Si vas a utilizar varios subgrupos en tu trabajo (tales como hombres y mujeres con 10 años, y residentes urbanos saludables y no saludables), asegúrate de que tu selección inicial de temas sea suficientemente grande para justificar la eventual ruptura de grupos de temas.

Si vas a enviar encuestas por correo electrónico, cuenta con el aumento del tamaño de la muestra en un 40-50% para considerar la pérdida de correos y la no cooperación de los sujetos.

No desperdicies tu dinero ganado con esfuerzo y tu valioso tiempo generando muestras más grandes de lo necesario.

¿Preparado para optimizar tus procesos de muestreo?

Ahora que sabes qué son las estrategias, es momento de definir tu marco de muestreo y elegir los métodos más apropiados para alcanzar tu objetivo de investigación.

Afortunadamente, existen herramientas como QuestionPro que te pueden ayudar en este camino hacia el éxito.

Agenda una demostración y aprende cómo comenzar a utilizar la plataforma para ayudarte a reunir el conocimiento que necesitas para maximizar resultados y minimizar errores.

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Muestreo: Qué es, tipos y características

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El muestreo es el proceso por el que se toman determinados individuos de una población que se está analizando. Conoce más.