# data[].attributes.body
Estudiante Ingeniería Sistemas, Fundación Universitaria Área Andina.

# data[].attributes.body
El muestreo aleatorio simple es un tipo de muestreo que consiste en seleccionar un subconjunto aleatorio de individuos de la población objetivo para representar a todo el grupo..

El muestreo aleatorio simple es un procedimiento de muestreo probabilístico que da a cada elemento de la población objetivo y a cada posible muestra de un tamaño determinado, la misma probabilidad de ser seleccionado.

Esta es una técnica utilizada en los estudios de mercado para recopilar datos de una muestra de una población más amplia.

# data[].attributes.attachment_link.title
Ejemplo 1  Selección de muestra aleatoria simple con tabla

# data[].attributes.headline
¿Cómo realizar el muestro Aleatorio Simple?

# data[].attributes.subject
¿Cómo realizar el muestro Aleatorio Simple?

# data[].attributes.body
1. Define la población objetivo.

2. Identifica un marco de muestreo actual de la población objetivo o desarrolla uno nuevo.

3. Evalúa el marco de muestreo para la falta de cobertura, cobertura excesiva, cobertura múltiple y la agrupación, y haz los ajustes que consideres necesario.

4. Asigna un número único a cada elemento de la trama.

5. Determina el tamaño de la muestra.

6. Selecciona al azar el número específico de elementos de la población.

# data[].attributes.body
El muestreo sistemático es un tipo de muestreo probabilístico donde se hace una selección aleatoria del primer elemento para la muestra, y luego se seleccionan los elementos posteriores utilizando intervalos fijos o sistemáticos hasta alcanzar el tamaño de la muestra deseado.

# data[].attributes.body
1. Definir la población objetivo.

2. Determinar el tamaño de la muestra deseado.

3. Calcular el intervalo de muestreo. Para ello, se divide el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra.

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

5. Seleccionar los elementos restantes de la muestra. Para ello, se va sumando sucesivamente el intervalo de muestreo al número seleccionado en el paso anterior.

# data[].attributes.attachment_caption
Es un procedimiento de muestreo en el que el objetivo de la población se separa en segmentos exclusivos, homogéneos (estratos), y luego una muestra aleatoria simple se selecciona de cada segmento (estrato).

# data[].attributes.attachment_link.title
🔍👉 #1 MUESTREO ESTRATIFICADO EJEMPLOS / MUESTREO ESTRATIFICADO / MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO 👍

# data[].attributes.body
Garantiza la diversidad de la muestra.

Garantiza la varianza similar.

Reduce la varianza global de la población.

Permite una variedad de métodos de recolección de datos.

Mejor precisión en los resultados.

Facilidad de implementación.

Es conveniente para muestras pequeñas.

# data[].attributes.body
Dificultad para encontrar estratos.

Complejidad para organizar.

# data[].attributes.body
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

# data[].attributes.body
División de la Población: La población se divide en conglomerados, que pueden ser naturales o artificiales.

Selección Aleatoria: Se eligen aleatoriamente algunos conglomerados.

Inclusión Completa: Todos los elementos dentro de los conglomerados seleccionados son incluidos en la muestra.

# data[].attributes.body
Desventajas:

Se necesita conocer información del grupo.

Normalmente tiene un índice de error de muestreo más alto que otras técnicas.

El muestreo por conglomerados puede no reflejar la diversidad en el marco muestral.

# data[].attributes.body
1. López, M. S., & Sandoval, R. (2017). Métodos de muestreo. En M. A. Yunes, & J. R. Sarquís, Investigación y Evaluación en Educación: Guía Metodológica (pp. 121-138). Editorial Bonum.

2. Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C., & Ponce de León, M. (2014). Metodología de la investigación (6a. ed.). McGraw-Hill.

3. García, E. R. (2020). Muestreo por Conglomerados. En A. J. Salazar, & M. A. Ramos, Investigación y Estadística en Psicología (pp. 89-104). Editorial El Manual Moderno.

4. Velasco, J. P., & Pacheco, J. C. (2019). Muestreo Estratificado: Conceptos y aplicación en estudios de poblaciones finitas. Revista Colombiana de Estadística, 42(2), 351-367.

5. Thompson, M. E. P., & Smith, N. J. (2008). Aleatorización y muestreo. En P. A. Ventura, Investigación Cualitativa: Un modelo integrado. Pearson Educación.

6. Cruz, M. G. (2015). El muestreo en investigaciones cualitativas. Revista de Investigación Educativa, 33(1), 95-109.