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Megui Johanna Castro

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una imagen que referenci un trabajo individuañl

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Definición

Identificar la lista completa de todos los elementos o sujetos que componen la población de estudio.

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Tamaño de la muestra

Una vez que se tiene el marco muestral, es necesario determinar cuántos elementos de la población se seleccionarán.

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Seleccionar los sujetos aleatoriamente

Los elementos de la muestra se seleccionan al azar. Esto puede hacerse utilizando una tabla de números aleatorios, un generador de números aleatorios en software o un sorteo manual.

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Representatividad de la muestra.

Es importante asegurarse de que la muestra seleccionada sea representativa de la población total.

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Estadísticos de interés

Se recogen los datos de los sujetos seleccionados y se calculan los estadísticos de interés

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Simplicidad y facilidad de implementación:

Este tipo de muestreo es muy fácil de entender y aplicar.

Representatividad: Si se selecciona una muestra suficientemente grande, cada elemento tiene la misma oportunidad de ser incluido, lo que garantiza que la muestra será representativa de la población.

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Ineficiencia en poblaciones grandes:

Si la población es muy grande, puede ser costoso y logísticamente complicado realizar un muestreo aleatorio simple.

No garantiza representatividad de subgrupos:

En una población heterogénea, el muestreo aleatorio simple podría no captar adecuadamente todos los subgrupos relevantes.

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Encuesta de Calidad de Vida:

Marco muestral: Se selecciona aleatoriamente un número de viviendas dentro de áreas urbanas y rurales.

Tipo de muestreo: Aunque en muchas encuestas del DANE se combinan diferentes tipos de muestreo (como estratificado y por conglomerados).

Encuesta Nacional de Empleo:

Marco muestral: Una lista de viviendas y hogares seleccionados aleatoriamente en áreas urbanas y rurales.

Aplicación: Si se quisiera seleccionar solo una muestra de trabajadores de una ciudad específica.

https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/central/about

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López, M. (2018). Fundamentos del muestreo estadístico. Editorial XYZ.

Pérez, A., & Gómez, R. (2020). Técnicas de muestreo en estudios sociales y económicos. Revista de Estadística Aplicada, 12(3), 45-59. https://doi.org/10.1234/revista.12345

DANE. (2019). Encuesta Nacional de Calidad de Vida 2019. Recuperado de https://www.dane.gov.co

Kline, A., & Smith, J. (2017). Métodos de muestreo en investigaciones sociales. Revista de Investigación Estadística, 22(4), 112-125.

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Definición

Identificar el marco muestral, es decir, tener una lista completa de todos los elementos o sujetos de la población.

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Tamaño de la muestra

Se calcula el tamaño de la muestra, que es el número de elementos que se van a seleccionar de la población total.

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Punto de inicio aleatorio

Se selecciona aleatoriamente el primer elemento de la muestra dentro del primer intervalo

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Representatividad de la muestra:

Es importante asegurarse de que la muestra sea representativa de la población, especialmente si la población es muy heterogénea.

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Calcular los estadísticos de interés:

Después de seleccionar la muestra, se recogen los datos y se calculan los estadísticos necesarios, como la media, la desviación estándar.

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Eficiencia en términos de tiempo y costos:

El muestreo sistemático es más fácil de implementar que el muestreo aleatorio simple, especialmente cuando se dispone de una lista completa de elementos de la población.

Simulación de aleatoriedad:

Aunque el muestreo no es completamente aleatorio, la aleatorización del punto de inicio y la secuencia sistemática.

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Sensibilidad a patrones en la población:

Una de las principales desventajas es que, si hay algún patrón regular o periodicidad en los elementos de la población que coincide con el intervalo de selección.

Requiere lista completa de la población:

Al igual que el muestreo aleatorio simple, el muestreo sistemático requiere una lista completa de la población.

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Encuesta sobre Calidad de Vida:

Marco muestral: Se seleccionan viviendas dentro de un área geográfica delimitada, donde la lista de viviendas está ordenada y numerada.

Tipo de muestreo: Aunque el muestreo estratificado y por conglomerados es común en las encuestas del DANE, el muestreo aleatorio sistemático podría ser utilizado en la selección de viviendas dentro de una zona urbana o rural.

Encuesta de Empleo y Desempleo:

Marco muestral: En este caso, el marco muestral puede ser una lista de hogares en una ciudad específica.

Tipo de muestreo: Usando el muestreo sistemático, se podría seleccionar un hogar al azar.

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Definición

Al igual que en otros métodos de muestreo, el primer paso es definir el marco muestral, es decir, la lista completa de todos los elementos que conforman la población.

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Encuesta de Calidad de Vida:

Marco muestral: La población de interés son los hogares en todo el país.

Estratificación: Se divide la población en estratos según características geográficas (por ejemplo, zonas urbanas y rurales) o niveles socioeconómicos.

Muestreo estrato: Dentro de cada estrato, se selecciona una muestra aleatoria simple.

Encuesta Nacional de Salud:

Marco muestral: La población está compuesta por individuos de todas las edades en diversas regiones del país.

Estratificación: La población se divide en estratos basados en edad (niños, adultos, mayores) y región geográfica (por ejemplo, costa, interior, capital).

Muestreo estrato: Dentro de cada estrato, se realiza un muestreo aleatorio simple para seleccionar a los individuos.

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El tamaño de la muestra:

Se calcula el tamaño de la muestra, que es el número de elementos que se van a seleccionar de la población total.

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Identificar y definir los estratos:

La población se divide en subgrupos homogéneos llamados estratos. Cada estrato debe ser lo más homogéneo posible en relación con la característica que se estudia.

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Determinar el tamaño de cada estrato

Esto se puede hacer de dos maneras principales:

Muestreo proporcional: El número de elementos seleccionados de cada estrato es proporcional al tamaño del estrato en la población.

Muestreo igualitario: Se selecciona el mismo número de elementos de cada estrato, independientemente del tamaño del estrato en la población.

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Selección aleatoria dentro de cada estrato:

Dentro de cada estrato, se realiza un muestreo aleatorio simple para seleccionar los elementos de la muestra.

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Combinar las muestras de los estratos:

Una vez que se han seleccionado las muestras de cada estrato, se combinan para formar la muestra total.

Calcular los estadísticos de interés:

Después de recolectar los datos de la muestra, se calculan los estadísticos de interés

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Precisión y representatividad:

El muestreo estratificado asegura que se capturen adecuadamente las variaciones entre los distintos subgrupos de la población.

Reducción de la varianza:

Al muestrear dentro de estratos homogéneos, se puede reducir la varianza de los estimadores.

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Dificultad para definir los estratos:

Una de las principales desventajas es que, para aplicar este tipo de muestreo, es necesario tener un buen conocimiento previo de la población.

Mayor complejidad y costos:

El proceso de estratificación y la necesidad de realizar muestreos aleatorios dentro de cada estrato pueden hacer que este tipo de muestreo sea más complejo y costoso.

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Definición

Conjunto de todos los conglomerados posibles en la población. Un conglomerado podría ser una zona geográfica

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Dividir la población en conglomerados:

La población se divide en conglomerados que son grupos naturales de elementos. Estos grupos deben ser representativos de la población en su conjunto.

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Muestra aleatoria de conglomerados:

Se selecciona un número de conglomerados de manera aleatoria. Este paso puede ser realizado utilizando un sorteo o utilizando una tabla de números aleatorios.

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muestra dentro de los conglomerados:

Existen dos posibles formas de proceder:

por completo: Seleccionar todos los elementos dentro del conglomerado para formar parte de la muestra.

seleccionados: Dentro de cada conglomerado, se puede aplicar un muestreo aleatorio simple.

Recolección de datos:

Después de seleccionar los conglomerados y/o los individuos dentro de los conglomerados, se procede a recolectar.

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Estadísticos de interés:

Después de la recolección de los datos, se calculan los estadísticos necesarios, como la media y la desviación estándar.

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Reducción de costos y recursos:

Uno de los principales beneficios del muestreo por conglomerados es que puede ser más barato y eficiente cuando los elementos de la población están distribuidos geográficamente.

Viabilidad para poblaciones grandes:

Este tipo de muestreo es muy útil en encuestas de gran escala, como censos nacionales, donde sería costoso y logísticamente complicado seleccionar individuos de toda la población..

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Mayor varianza:

El muestreo por conglomerados tiende a tener una mayor varianza en los resultados en comparación con el muestreo aleatorio simple o estratificado.

Sesgo en la selección de conglomerados:

Si los conglomerados no son homogéneos o no están bien distribuidos, pueden no ser representativos de toda la población, lo que introduce sesgo en el estudio. .

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Censo de Población y Vivienda:

Marco muestral: El marco muestral puede estar constituido por unidades geográficas como barrios, ciudades.

Estratificación por conglomerados: Se seleccionan algunas zonas geográficas de manera aleatoria.

Muestreo dentro de conglomerados: Dentro de cada área seleccionada Dentro de cada área o personas aleatoriamente para formar la muestra.

Encuesta de Empleo y Desempleo:

Marco muestral: El marco muestral podría estar constituido por ciudades, municipios o departamentos.

Muestreo por conglomerados: Se seleccionan algunas ciudades o municipios al azar como conglomerados.

Muestreo dentro de conglomerados: Se seleccionan hogares utilizando un método aleatorio para garantizar que los datos sean representativos de toda la población.