# data[].attributes.body
Se requiere un marco muestral o lista de los sujetos en el universo.

El marco muestral se divide en estratos.

En cada estrato, los sujetos se seleccionan aleatoriamente para formar la muestra

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

# data[].attributes.body
MAILY ZOLENY AGUDELO RINCON

CARLOS DAVID FRASICA PEREZ

EDWIN ANDRES SALINAS CHAPARRO

ROXANA MARCELA SIMANCAS SARABIA

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA E INFE

Muestreo probabilístico e Intervalos de Confianza

# data[].attributes.body
Se requiere una lista de conglomerados.

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

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.

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

# data[].attributes.body
No se requiere de una lista de todos los sujetos del universo.

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

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

# data[].attributes.body
1. Puede ser más eficiente en términos de tiempo y recursos, ya que solo se necesita una lista de conglomerados en lugar de una lista completa de la población.

2. Es útil cuando la población está dispersa o cuando es difícil acceder a cada individuo de manera individual.

3. Puede ser más práctico y menos costoso en términos de logística de recolección de datos en comparación con otros métodos.

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Podría ser menos costoso y más fácil de implementar que el muestreo aleatorio simple cuando la población está ordenada de alguna manera, también puede proporcionar una cobertura más uniforme de la población que el muestreo aleatorio simple.

Una vez que se establece el intervalo, la selección sistemática puede ser rápida y fácil.

Reduce el riesgo de omitir elementos clave en la población si están ordenados de alguna manera.

# data[].attributes.body
-Todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados

-Se reduce la probabilidad de introducir sesgos de seleccion

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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

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

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

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Puede ser ineficiente cuando la población es muy grande y dispersa además que no garantiza la representatividad de ciertos grupos de interés si no se toman medidas adicionales.

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Garantiza que todos los estratos estén representados en la muestra, lo que mejora la precisión de las estimaciones.

Al estratificar la población según características relevantes, se puede mejorar la precisión de las estimaciones.

Se puede asegurar la representación de subgrupos importantes dentro de la población y se puede mejorar la precisión de las estimaciones al permitir que los tamaños de muestra sean más pequeños en cada estrato.

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Solicita información precisa sobre la población para estratificar adecuadamente y puede ser más complicado y costoso de implementar que el muestreo aleatorio simple.

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-Puede introducir un sesgo si los conglomerados no son representativos de la población y también la variabilidad dentro de los conglomerados puede ser mayor que entre ellos, lo que puede afectar la precisión de las estimaciones

-Puede ser más difícil de analizar y generalizar los resultados debido a la estructura de conglomerados en lugar de una muestra aleatoria simple.

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SOCIEDAD (Encuesta de Consumo Cultural - ECC - 2020)

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SOCIEDAD (Encuesta de Consumo Cultural - ECC - 2020)

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TIPO DE MUESTREO: Estratificado y de conglomerados.

Marco muestral: El desarrollo dinámico del marco de muestreo en algunos casos puede ser mayor o menor que 1, de acuerdo con la densidad de viviendas del segmento en el momento de hacer la encuesta, y por tal motivo modifica el factor básico de expansión en el segmento.

ESTRATOS: MULTIETÁPICO - Para lograr la selección de las unidades de observación (viviendas, hogares o personas) se seleccionaron secuencialmente las unidades de muestreo en tres etapas (UPM, USM y UTM).

En una primera etapa, la UPM, se utiliza la selección controlada dentro de cada estrato. Segunda etapa, la USM a nivel de manzana. Para la selección de manzanas, se utiliza una selección de muestra proporcional al tamaño sistemática (PPT-SIS) de manzanas y en la tercera etapa se selecciona el segmento o UTM con un muestreo aleatorio simple de conglomerados (MASC).

CONGLOMERADOS: En esta encuesta los conglomerados están definidos por la unidad terciaria de muestreo y corresponde a un promedio de 10 viviendas (contiguas), donde se encuestan todas las viviendas, hogares y personas que lo conforman.

https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/691

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ECONOMIA (Encuesta Ambiental Industrial - EAI - 2018)

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ECONOMIA (Encuesta Ambiental Industrial - EAI - 2018)

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Tipo de muestreo: probabilístico con un Estratificado triple.

Marco Muestral: En el caso de la Encuesta Ambiental Industrial el marco es una lista de establecimientos industriales y para su construcción se partió del directorio de la Encuesta Anual Manufacturera del año 2016. Tiene información acerca del nombre del establecimiento y NIT para su identificación, y del departamento, municipio y dirección para su ubicación.

Los estratos: se conforman 49 estratos, ya que en la región Amazonía solamente se tienen 4 de las 9 actividades económicas. Al interior de cada uno de estos 49 estratos en los casos donde se analice y determine realizar la división implementando el algoritmo de Hidiroglou se conforman dos subestratos según las variables de empleo y producción. El algoritmo de Hidirogloua partir de un cve preestablecido, en este caso de (3%), proporciona tanto el tamaño de muestra a seleccionar, como el límite que divide el estrato de Inclusión Forzosa (IF) y el de Inclusión Probabilística (IP).

Conglomerados:

https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/683#metadata-sampling

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TERRITO (Encuesta Nacional Agropecuaria - ENA - 2013 - I - Semestre.)

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TERRITO (Encuesta Nacional Agropecuaria - ENA - 2013 - I - Semestre.)

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Tipo de muestreo: estratificado y de conglomerados, la selección de la muestra se realiza en dos etapas.

Marco muestral: El marco de muestreo de áreas MMA, esta delimitada por accidentes físicos, naturales o culturales, sin sobreposición ni omisión, las cuales han sido delineadas sobre una imagen de satélite, una fotografía aérea o un mapa.Es una partición de la UPM, su tamaño varia desde 2 ha hasta 1000 ha, dependiendo del estrato al que pertenece, es un pedazo de terreno delimitado por accidentes físicos naturales y/o culturales, fácilmente identificables sobre el terreno y demarcados sobre una fotografía aérea, mapa o cualquier otro material que lo sustituya adecuadamente. En la construcción del MMA, el área total del universo (cada departamento del país) a ser muestreado, realmente es dividido en SM.

Estrato: El estrato, se define mediante un diseño con Probabilidad Proporcional al Tamaño PPT y en la segunda etapa se selecciona mediante Muestreo Aleatorio Simple (MAS) un (1) SM dentro de cada UPM.

Conglomerados: El número total de SM son 4519 distribuido en los 22 departamentos objetos de estudio

https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/677#metadata-sampling

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Puede introducir sesgos si existe algún patrón en la forma en que los elementos están ordenados en la población además la selección del primer elemento puede ser crítica para evitar sesgos

Se necesita una lista ordenada de la población, lo que puede no estar disponible o ser difícil de obtener.

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Representatividad: Una de las mayores ventajas del muestreo aleatorio es que proporciona una muestra que es estadísticamente representativa del universo en estudio. Cada individuo tiene la misma probabilidad de ser seleccionado, lo que ayuda a garantizar que los resultados de la muestra reflejen con precisión las características y la diversidad del universo. Esto aumenta la confiabilidad de los resultados y permite hacer inferencias válidas sobre la población en general.

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Costo y tiempo: Una desventaja del muestreo aleatorio es que puede ser costoso y consumir mucho tiempo, especialmente cuando el universo en estudio es grande o disperso. La necesidad de recopilar y mantener un marco muestral actualizado, así como la implementación de técnicas adecuadas de selección de muestra, puede requerir recursos financieros y humanos significativos. Además, el proceso de selección y recopilación de datos puede llevar bastante tiempo, lo que puede retrasar la disponibilidad de resultados. Esto puede ser una limitación en situaciones donde se necesita obtener información rápidamente o con recursos limitados.

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1. Mayor precisión en las estimaciones.

2. Mejora la representatividad de la muestra.

3. Permite comparaciones más detalladas entre subgrupos.

4. Reduce la variabilidad dentro de la muestra.

5. Es útil cuando hay estratos con características particulares que necesitan ser representadas.

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1. Requiere información precisa para estratificar correctamente.

2. Puede ser más costoso y complejo que otros métodos de muestreo.

3. La identificación de los estratos adecuados puede ser subjetiva.

4. Si los estratos no están definidos adecuadamente, pueden introducir sesgos en la muestra.

5. Puede ser difícil de implementar en poblaciones heterogéneas o con poca información disponible.

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1. Eficiencia en términos de tiempo y recursos.

2. Manejo más sencillo de grandes poblaciones dispersas.

3. Reducción de costos en comparación con otros métodos de muestreo.

4. Flexibilidad para seleccionar diferentes tamaños de conglomerados.

5. Puede ser útil cuando la lista de individuos en el universo no está disponible o es difícil de obtener.

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1. Eficiencia

2. Facilidad de implementación

3. Menor sesgo de selección

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1. Posible sesgo de periodicidad

2. Sensibilidad a los patrones de la población

3. Requiere una lista ordenada

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SOCIEDAD(Encuesta de consumo cultural  ECC - 2020)

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SOCIEDAD(Encuesta de consumo cultural  ECC - 2020)

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Tipo de muestreo: Estratificado y de conglomerados.

Marco muestral: El marco muestral consiste en una lista de todas las escuelas primarias públicas en una determinada región. La densidad de estudiantes por escuela puede variar, lo que puede afectar el factor de expansión en cada escuela.

Estratos:

1. Primera etapa (UPM): Seleccionar escuelas dentro de cada estrato. Los estratos podrían ser áreas urbanas y rurales.

2. Segunda etapa (USM): A nivel de aulas en cada escuela seleccionada. Se eligen aulas específicas dentro de cada escuela.

3. Tercera etapa (UTM): Seleccionar estudiantes dentro de cada aula elegida.

Conglomerados: Las unidades de conglomerados están definidas por las aulas en cada escuela. Cada aula puede contener un promedio de 20 estudiantes, y se encuestan todos los estudiantes dentro de cada aula seleccionada.

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https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-aleatorio-simple/

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https://www.chospab.es/calidad/archivos/Metodos/Muestreo.pdf