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Garzon Hernandez Lubian

Hernandez Garnica Ariel

Mora Villamizar Angelica

Parrado Sarmiento Fabio

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Etapas:

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

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

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

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

Ventajas:

Simplicidad: Es fácil de entender y de implementar, lo que lo hace adecuado para situaciones donde se necesita rapidez y simplicidad en la selección de la muestra.

Desventaja:

Posibilidad de sesgo: Puede haber sesgos si el proceso de selección aleatoria no se realiza correctamente, especialmente si el marco muestral no está actualizado o completo.

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Etapas:

El marco muestral se divide en estratos.

Los sujetos que conformarán la muestra son seleccionados mediante sorteo de los conglomerados

Ventajas

Precisión Mejorada: Permite obtener estimaciones más precisas al garantizar una representación adecuada de subgrupos importantes dentro del universo de estudio.

Desventajas:

Complejidad de diseño: Requiere información precisa sobre la población para estratificar adecuadamente, lo que puede ser difícil de obtener o requerir recursos adicionales.

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

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

Ventajas

Eficiencia: Puede ser más eficiente en términos de costo y tiempo en comparación con el muestreo aleatorio simple, especialmente cuando el marco muestral está bien organizado y se pueden seleccionar fácilmente los elementos de la muestra.

Desventaja:

Posible patrón de sesgo: Si hay un patrón en la forma en que se seleccionan los elementos (por ejemplo, si el marco muestral está ordenado de alguna manera), puede introducir sesgos en la muestra.

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Etapas

El marco muestral se divide en conglomerados.

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

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.

Se requiere una lista de conglomerados.

Ventajas:

Eficiencia Logística: Puede ser más práctico y económico cuando el universo de estudio está disperso geográficamente o es costoso de enumerar en su totalidad.

Desventajas:

Mayor Variabilidad: La variabilidad entre los conglomerados puede aumentar en comparación con otros métodos, lo que puede requerir un tamaño de muestra más grande para lograr la misma precisión.

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Encuesta micronegocios - 2021 (DANE). Economía

1. Tipo de muestreo: Probabilístico, estratificado, de conglomerados y multietápico.

2. Probabilístico: Cada elemento del universo de estudio tiene una probabilidad de selección conocida y superior a cero.

3. Estratificado: El universo se divide en grupos homogéneos (estratos) en función de variables asociadas con los indicadores de estudio para maximizar la precisión de los resultados.

4. Conglomerados: La unidad final de muestreo es el conglomerado, que consiste en un área que contiene un promedio de diez viviendas. Este enfoque reduce costos y tiempos operativos.

5. Multietápico: Se lleva a cabo en varias etapas, incluyendo la selección de Unidades Primarias de Muestreo (UPM), Unidades Secundarias de Muestreo (USM), Unidades Terciarias de Muestreo (UTM) y Unidades Cuartas de Muestreo (UCM).

6. Marco muestral: Se utiliza la nomenclatura cartográfica establecida para organizar el marco de cada municipio, incluyendo sectores, secciones y manzanas, con información sobre el número de viviendas, hogares y estrato socioeconómico.

7. Estratos: Se establecen estratos a nivel macro (ciudades y áreas metropolitanas vs. resto del país) y estratos geográficos y socioeconómicos a niveles más detallados (departamento, municipio).

8. Selección de la muestra: Se utiliza una combinación de técnicas de selección controlada, probabilística y aleatoria en cada etapa del proceso de selección de la muestra.

9. Tamaño de la muestra: El tamaño de la muestra se ajusta para garantizar una precisión deseada en las estimaciones, con base en la tasa de desempleo y un error estándar relativo del 5%.

10. Ponderadores: Se aplican ponderadores o factores de expansión para ajustar la muestra y garantizar su representatividad, corrigiendo la pérdida de muestra y teniendo en cuenta las características de la población objetivo.

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Encuesta Nacional de Calidad de Vida - ECV 2022 (DANE). social

1. Probabilístico: Cada unidad de muestreo tiene una probabilidad de selección conocida y mayor que cero, lo que permite calcular la precisión de los resultados obtenidos.

2. Multietápico: Se seleccionan secuencialmente las unidades de observación en dos etapas: Unidades Primarias de Muestreo (UPM) y Unidades Secundarias de Muestreo (USM). En la primera etapa se seleccionan municipios, y en la segunda etapa se seleccionan conglomerados de 10 viviendas.

3. Estratificado: Se estratifica tanto en UPM como en USM. En la primera etapa, se estratifican los municipios dentro de cada departamento en función de características como el índice de pobreza multidimensional, el porcentaje de urbanización, entre otros. En la segunda etapa, la estratificación se realiza a nivel de cabecera, centro poblado y rural disperso.

4. De conglomerados: Los conglomerados están definidos por la unidad secundaria de muestreo, que son 10 viviendas contiguas en promedio, donde se encuestan todas las viviendas, hogares y personas que las conforman.

Marco Muestral: El marco muestral incluye municipios y viviendas dentro de esos municipios.

Estratos: Se establecen estratos tanto en la primera etapa (UPM) como en la segunda etapa (USM), considerando características como la ubicación geográfica, nivel de urbanización y nivel socioeconómico.

Conglomerados: Los conglomerados están formados por 10 viviendas contiguas, donde se realiza la encuesta a todas las unidades de análisis.

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Encuesta Nacional Agropecuaria - ENA - 2019 (DANE). Territorio

1. Probabilístico: Se cumplen las condiciones necesarias para considerar que se trata de un muestreo probabilístico. Se dispone de un marco muestral que contiene todas las unidades del universo de estudio, y se definen procesos y algoritmos de selección que permiten determinar la probabilidad de selección de cada elemento. Cada elemento de la población tiene una probabilidad conocida y diferente de cero de ser seleccionado.

2. Estratificado: El universo de estudio se estratifica para proporcionarle al diseño muestral mayor eficiencia en términos de disminuir la varianza del estimador y tener mayor precisión en las estimaciones. Los estratos se definen considerando criterios como departamento, piso térmico y uso predominante del suelo, generando un total de 341 estratos. Dentro de cada estrato se seleccionan los conglomerados.

3. Por conglomerados: La selección de la muestra se realiza mediante la selección de conglomerados del marco de áreas. Se seleccionan las Explotaciones Agropecuarias (UPA) con más área sembrada en los diferentes cultivos, a partir del marco de lista. Los conglomerados seleccionados se extraen del marco de áreas para evitar el traslape de los dos marcos en el proceso de estimación. Además, se utiliza un algoritmo de selección de conglomerados, como el de coordinado negativo, para garantizar la aleatoriedad en la selección.

Marco Muestral: El marco muestral incluye áreas geográficas y explotaciones agropecuarias.

Estratos: Se establecen estratos según características como departamento, piso térmico y uso predominante del suelo, con el objetivo de generar grupos homogéneos dentro y heterogéneos entre ellos.

Conglomerados: Los conglomerados están formados por las explotaciones agropecuarias seleccionadas, las cuales tienen mayor área sembrada en los diferentes cultivos.

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https://www.netquest.com/blog/muestreo-sistematico

https://explorable.com/es/muestreo-por-conglomerados

https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=GIdby-TAPgo

https://www.dane.gov.co/files/investigaciones/boletines/ech/micro/bol-micronegocios-I2022.pdf

https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/agropecuario/encuesta-nacional-agropecuaria-ena

https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/793#metadata-sampling

https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/796

https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/749#metadata-sampling

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El muestreo aleatorio simple es un método de selección de una muestra estadística en el que todos los elementos de una población tienen la misma posibilidad de ser incluidos.

Los muestreos son técnicas que se usan en la estadística y que permiten determinar cómo se seleccionará a los individuos que conformarán una muestra, es decir, una parte representativa de una población que se utilizará para hacer un estudio o un análisis.

El muestreo aleatorio simple es un tipo de muestreo probabilístico, porque permite precisar la probabilidad que tienen los elementos de ser incluidos en la muestra.

En el caso del muestreo aleatorio simple, todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, porque es un procedimiento que se realiza al azar utilizando bolillas, cuadros o programas informáticos especiales.

Este muestreo presenta ventajas, por ejemplo, tiene un nivel alto de representatividad en poblaciones numerosas y, por eso, permite realizar inferencias o generalizaciones sobre grupos grandes.

Pero también tiene desventajas, por ejemplo, es un proceso más lento que otros, porque se debe hacer una lista de todos los elementos de la población y tiene más margen de error que otros tipos de muestreo.

Pasos del muestreo aleatorio simple

Para hacer un muestreo aleatorio simple, se deben seguir los siguientes pasos:

Seleccionar la población. Se debe definir la población que se analizará. Por ejemplo: Todos los habitantes de una ciudad.

Calcular la cantidad de elementos de la muestra. Se debe determinar cuántos individuos tendrán que ser seleccionados para que la muestra sea representativa. Por ejemplo: En una población de 10.000 habitantes, se elegirán 100.

Elaborar un marco muestral. Se debe elaborar un listado que incluya a todos los individuos de la población seleccionada.

Asignar un número a cada elemento. Se debe asignar un número a cada elemento del marco muestral comenzando por el 1.

Seleccionar a los individuos. Se deben elegir los números necesarios al azar para realizar la muestra.

Tipos de muestreo aleatorio simple

Existen dos tipos de muestreo aleatorio simple:

Muestreo aleatorio simple con reposición de elementos. Es el procedimiento en el que se extrae un número y posteriormente se lo devuelve, por lo tanto, podrá volver a ser seleccionado para conformar la muestra. Se suele emplear cuando se realizan estudios sobre poblaciones muy numerosas.

Muestreo aleatorio simple sin reposición de elementos. Es el procedimiento en el que se extrae un número, pero no se lo devuelve y, por lo tanto, no podrá volver a ser seleccionado. Se suele emplear cuando se realizan estudios sobre poblaciones con pocos individuos.

Ejemplos de muestreo aleatorio simple

Un gobierno quiere estudiar el ingreso promedio por núcleo familiar. Para realizar la muestra, el equipo de investigación sigue los pasos del muestreo aleatorio simple:

Un grupo de investigadores quiere realizar una encuesta sobre el trabajo de profesores universitarios de España. Para realizar la muestra, se siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Un grupo de investigadores está estudiando la profesionalización de los deportes femeninos. Para realizar la muestra, se siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Un equipo de marketing está realizando un estudio sobre las preferencias de los consumidores. Para seleccionar a los individuos que conformarán la muestra, se siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Un grupo de investigadores estudiará la opinión de los estudiantes de derecho sobre la carrera. Para realizar la selección de la muestra, los investigadores siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Una empresa de consultoría realizará una encuesta sobre la preferencia de los candidatos a presidente. Para realizar la muestra representativa, se siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Una ONG ambientalista realizará un estudio sobre el conocimiento que tiene la población de una región sobre el cambio climático. Para elaborar la muestra estadística, se siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Un periódico realizará una encuesta para medir el grado de aceptación que tienen las medidas económicas recientes en una ciudad. Para realizar la muestra estadística, se siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Una empresa de telefonía está estudiando la opinión de los clientes sobre el servicio. Para realizar la muestra estadística, se deben seguir los pasos del muestreo aleatorio simple:

Unos estudiantes de comunicación tienen que realizar un estudio sobre la utilización de redes sociales. Para elaborar la muestra representativa, se siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

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10 Ejemplos de Muestreo Aleatorio Simple

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El muestreo aleatorio simple es un método de selección de una muestra estadística en el que todos los elementos de una población tienen la misma posibilidad…