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Johann Salas Sanchez

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Lista de marco muestral

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

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Permite obtener muestras representativas y habilita el uso de la estadística inferencial en el análisis de los datos.

Tiende a producir muestras representativas

Todas las posibles combinaciones de las unidades de la muestra tienen la misma oportunidad de ser seleccionadas.

Suele ser más sencillo de utilizar que otros procedimientos del muestreo probabilístico, y también, de comunicar a otros.

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No se aprovecha del conocimiento que el investigador podría tener de la población.

El muestreo aleatorio simple tiende a presentar errores de muestreo más grandes y menor precisión.

Puede ocurrir que los encuestados estén muy dispersos, y los costos de la recolección pueden incrementarse frente a otros posibles diseños.

Si algunos subgrupos de la población presentan intereses particulares, no pueden ser incluidos con un número representativo en la muestra.

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Es una técnica de muestreo aleatorio que los investigadores eligen con frecuencia por su sencillez y calidad regular.

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

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La principal ventaja de utilizar un muestreo sistemático sobre un muestreo aleatorio simple es su sencillez. Permite que el investigador añada un grado de sistema o proceso en la selección aleatoria de los sujetos.

Otra ventaja del muestreo aleatorio sistemático sobre el muestreo aleatorio simple es la garantía de que el muestreo se hará equitativamente sobre la población.

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El proceso de selección puede interactuar con un rasgo periódico oculto dentro de la población. Si la técnica de muestreo coincide con la periodicidad del rasgo, la técnica de muestreo ya no será aleatoria y la representatividad de la muestra se ve comprometida.

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Se divide a toda la población en diferentes subgrupos o estratos

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Se selecciona aleatoriamente a los sujetos finales de los diferentes estratos en forma proporcional.

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Sobre cada estrato se realiza un muestreo aleatorio simple o sistemático.

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El muestreo estratificado puede aumentar la precisión de las estimaciones al asegurar que cada subgrupo importante esté representado en la muestra.

Al considerar diferentes estratos, el muestreo estratificado puede mejorar la representatividad de la muestra al capturar la variabilidad inherente en la población.

Puede reducir la varianza total de la muestra al tener en cuenta las diferencias internas de cada estrato.

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La implementación del muestreo estratificado puede ser más compleja que otros métodos de muestreo. Requiere información detallada sobre la población y la identificación adecuada de los estratos.

La implementación del muestreo estratificado puede ser más costosa en términos de recursos y tiempo, especialmente si hay muchos estratos y se requiere una recopilación de datos exhaustiva.

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¿Cómo hacer un muestreo estratificado? Recuperado de https://www.questionpro.com/blog/es/como-hacer-un-muestreo-estratificado/

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¿Sabes cómo hacer un muestreo estratificado? ¡En este artículo te presentaremos cómo lograrlo de la forma más sencilla!

Consideremos una situación en la que un equipo de investigación busca opiniones sobre religión entre varios grupos de edad.

En lugar de recopilar comentarios de 127.5 millones de ciudadanos en México, el equipo puede seleccionar muestras aleatorias de alrededor de 10,000 personas para realizar la investigación.

Estos 10,000 ciudadanos se pueden dividir en estratos según su edad, es decir, en grupos de 18 a 29 años, de 30 a 39 años, de 40 a 49 años, 50 a 59 años y 60 o más. Cada estrato tendrá miembros distintos y, por supuesto, de igual manera el número de miembros será diferente.

Ahora te lo explicaremos paso por paso.

¿Qué es un muestreo estratificado?

El muestreo estratificado es un tipo de muestreo probabilístico mediante el cual se puede ramificar toda una población en múltiples grupos homogéneos no superpuestos (estratos) y elegir aleatoriamente a miembros finales de los diversos estratos para realizar la investigación.

Los miembros de cada uno de estos grupos deben ser distintos para que todos los miembros de todos los grupos tengan la misma oportunidad de ser seleccionados.

La edad, las divisiones socioeconómicas, la religión, los logros educativos y otras clasificaciones de este tipo son los que se incluyen en el muestreo estratificado.

Los investigadores y estadísticos utilizan el muestreo estratificado para analizar las relaciones entre dos o más estratos. Como este muestreo implica capas múltiples o estratos, es crucial calcular los estratos antes de calcular el valor de la muestra.

Además, el muestreo estratificado beneficia a los investigadores con la reducción de costos y con una mejor eficiencia.

Tipos de muestreo estratificado

Ahora te presentaremos los diversos tipos de muestreo estratificado que existen:

Muestreo estratificado proporcional:

En este enfoque, cada tamaño de muestra de estrato es directamente proporcional al tamaño de la población total. Eso significa que cada muestra de estratos tiene la misma fracción de muestreo.

Fórmula de muestreo aleatorio estratificado proporcional: nh = ( Nh / N ) * n

nh= Tamaño de la muestra del estrato h

Nh= Tamaño de la población en relación con el estrato h

N= Tamaño de toda la población

N= Tamaño de la muestra completa

Si tienes 4 estratos con 500, 1000, 1500, 2000, etc., y la organización de investigación selecciona ½ como fracción de muestreo. Un investigador debe seleccionar, 250, 500, 750, 1000 miembros del estado respectivo.

Independientemente del tamaño de la muestra de la población, la fracción de muestreo seguirá siendo uniforme en todos los estratos.

Muestreo estratificado desproporcional:

La fracción de muestreo es el principal factor de diferenciación entre el muestreo estratificado proporcional y el desproporcional. En un muestreo desproporcional, cada estrato tiene una fracción de muestreo diferente.

El éxito de este método de muestreo depende de la precisión del investigador en la asignación de fracciones. Si las fracciones asignadas no son precisas, los resultados pueden estar sesgados debido a los estratos sobrerrepresentados o subrepresentados.

¿Cómo hacer un muestreo estratificado fácilmente?

A continuación te presentaremos 6 pasos para que aprendas cómo hacer un muestreo estratificado de forma fácil y efectiva:

1.- Define a tu público objetivo

Al igual que otros métodos de muestreo probabilístico, debe comenzar por definir claramente la población de la que se tomará la muestra.

2. Elige las características para la estratificación

También debe elegir la característica que utilizarás para dividir tus grupos. Esta elección es muy importante, ya que dado que cada miembro de la población sólo puede colocarse en un subgrupo, la clasificación de cada sujeto en cada subgrupo debe ser clara y evidente.

3. Realiza la estratificación por múltiples características

Puedes elegir estratificar por múltiples características diferentes a la vez, siempre y cuando puedas emparejar claramente cada sujeto con un subgrupo exactamente. En este caso, para obtener el número total de subgrupos, se multiplica el número de estratos de cada característica.

Por ejemplo, si se estratifica por raza e identidad de género, utilizando cuatro grupos para la primera y tres para la segunda, se tendrían 4 x 3 = 12 grupos en total.

4. Separa la población en estratos

A continuación, recopila una lista de todos los miembros de la población y asigna a cada uno de ellos un estrato.

Debes asegurarte de que cada estrato es mutuamente excluyente (es decir, que no haya solapamiento entre ellos), pero que juntos contengan a toda la población.

5. Decide el tamaño de la muestra para cada estrato

En primer lugar, debes decidir si quieres que tu muestra sea proporcional o desproporcionada.

A continuación, puedes decidir el tamaño total de la muestra. Debe ser lo suficientemente grande como para garantizar que pueda sacar conclusiones estadísticas sobre cada subgrupo.

Si conoces el y el nivel de confianza deseados, así como el tamaño estimado y la margen de error desviación estándar de la población con la que trabajas, puedes utilizar una calculadora de tamaño de muestra para estimar las cifras necesarias.

6. Realiza el muestreo aleatorio de cada estrato

Por último, debes utilizar otro método de muestreo probabilístico, como el muestreo aleatorio simple o el sistemático para tomar una muestra dentro de cada estrato.

Si se hace correctamente, la aleatoriedad inherente a estos métodos te permitirá obtener una muestra representativa de ese subgrupo concreto.

Ejemplo de muestreo estratificado

Ahora que ya sabes cómo hacer un muestreo estratificado, a continuación te mostraré un ejemplo clásico:

Digamos que a 100 (Nh) estudiantes de una escuela de 1000 (N) estudiantes se les hacen preguntas sobre su materia favorita. Es un hecho que estudiantes de primer grado tendrán diferentes preferencias que los estudiantes de quinto grado.

Para que la encuesta arroje resultados precisos, la manera ideal es dividir cada grado en varios estratos.

Aquí hay una tabla del número de estudiantes en cada grado:

Calcula la muestra de cada grado utilizando la fórmula de muestreo estratificado:

Muestra estratificada (n1) = 100/1000 * 150 = 15

Muestra estratificada (n2) = 100/1000 * 250 = 25

Muestra estratificada (n3) = 100/1000 * 300 = 30

Muestra estratificada (n4) = 100/1000 * 200 = 20

Muestra estratificada (n5) = 100/1000 * 100 = 10

Ventajas del muestreo aleatorio estratificado

Algunas ventajas de utilizar el muestreo aleatorio estratificado son:

1. Garantizar la diversidad de la muestra

Un muestreo estratificado incluye sujetos de cada subgrupo, lo que garantiza que refleja la diversidad de su población. Aunque no ocurre en todos los casos, es posible que esto no ocurra cuando se utilizan otros métodos, como el muestreo aleatorio simple .

2. Garantizar una varianza similar

Si quieres que los datos recogidos de cada subgrupo tengan un nivel de varianza similar, necesitas un tamaño de muestra similar para cada subgrupo.

Con otros métodos de muestreo, podrías acabar con un tamaño de muestra bajo para ciertos subgrupos porque son menos comunes en la población general.

3. Reduce la varianza global de la población

Aunque su población global puede ser bastante heterogénea, puede ser más homogénea dentro de ciertos subgrupos.

Por ejemplo, si estás estudiando cómo afecta un nuevo programa de escolarización a las puntuaciones de los niños en los exámenes, tanto sus puntuaciones originales como cualquier cambio en las puntuaciones estarán probablemente muy correlacionadas con los ingresos familiares. Es probable que las puntuaciones se agrupen por categoría de ingresos familiares.

En este caso, el muestreo estratificado permite obtener medidas más precisas de las variables que deseas estudiar, con una menor varianza dentro de cada subgrupo y, por tanto, para la población en su conjunto.

4. Permite una variedad de métodos de recolección de datos

A veces puede ser necesario utilizar diferentes métodos de recolección de datos de diferentes subgrupos.

Por ejemplo, para reducir el coste y la dificultad de tu estudio, puedes querer tomar muestras de sujetos urbanos yendo de puerta en puerta, pero de sujetos rurales utilizando el correo electrónico.

5. Mejor precisión en los resultados

El muestreo estratificado ofrece una alta precisión en los resultados, en comparación con otros métodos probabilísticos como el muestreo por conglomerados , el muestreo aleatorio simple y el muestreo sistemático .

Sin embargo, esto dependerá de la distinción de varios estratos, es decir, los resultados tendrán un nivel de precisión elevado si todos los estratos son sumamente diferentes.

6. Facilidad de implementación

Es un método fácil de aprender e implementar para los equipos de investigación debido a la exactitud de la naturaleza de esta técnica de muestreo.

7. Es conveniente para muestras pequeñas

Gracias a la precisión estadística de este método, los tamaños de muestra pequeños también pueden ofrecer a los investigadores resultados muy útiles.

Sin embargo, esta técnica de muestreo puede cubrir a la población total ya que los investigadores tienen la oportunidad de dividir de manera correcta los estratos.

¿Cuándo utilizar el muestreo estratificado?

Para utilizar el muestreo estratificado, es necesario poder dividir la población en subgrupos mutuamente excluyentes y exhaustivos. Esto significa que cada miembro de la población puede clasificarse de forma clara en un subgrupo.

El muestreo estratificado es la mejor opción entre los métodos de muestreo probabilístico cuando se considera que los subgrupos tendrán valores medios diferentes para la(s) variable(s) que se están estudiando.

Por lo tanto, puedes considerar el uso de la técnica de muestreo estratificado si...

Hay un amplio espacio para dividir a toda la población en estratos homogéneos.

La población objetivo es heterogénea y algunos subgrupos son extremadamente diferentes a los otros.

El análisis comparativo de los estratos es lo que estás buscando.

¿Ya sabes cómo hacer un muestreo estratificado y cuáles son los elementos más importantes que debes tener en cuenta? Esperamos que te haya quedado más claro con este artículo.

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Aprende paso a paso cómo hacer un muestreo estratificado y los tipos que existen. Conoce sus ventajas y métodos en que puede ser utilizado.

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Los conglomerados se consideran como las unidades de muestreo.

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•Muestreo. Recuperado 05 Mayo 2022, de https://explorable.com/es/course/muestreo

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En el muestreo por conglomerados, en lugar de seleccionar a todos los sujetos de la población inmediatamente, el investigador realiza varios pasos para reunir su muestra de la población.

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Se eligen aleatoriamente algunos conglomerados de la lista de conglomerados creada

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Todos los elementos dentro de los conglomerados seleccionados se incluyen en la muestra.

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Es más eficiente en términos de costos y tiempo cuando la población es grande y dispersa.

Puede facilitar la logística del estudio, especialmente cuando los elementos dentro de los conglomerados están geográficamente cercanos.

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Puede haber una mayor variabilidad entre los conglomerados, lo que puede afectar la representatividad de la muestra.

La precisión de las estimaciones puede ser menor en comparación con el muestreo aleatorio simple si hay una gran variabilidad entre conglomerados.

El análisis estadístico puede ser más complejo debido a la estructura de conglomerados, y se deben utilizar técnicas de análisis que tengan en cuenta esta estructura.

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El tipo de muestreo es estratificada y de conglomerados.

• Unidades Primarias de Muestreo (UPM): todos los municipios del país.

• Unidades Secundarias de Muestreo (USM): son los segmentos o medidas de tamaño MT (áreas de 10 viviendas en promedio) tanto en la cabecera como en el resto del municipio, con límites naturales fácilmente identificables en los que se encuestan todos los hogares.

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Encuesta Nacional de Calidad de Vida - ECV 2022

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Las encuestas dirigidas a hogares constituyen una de las principales fuentes de datos socioeconómicos con las que cuentan los países. A partir de la información obtenida de ellas se calculan indicadores para la medición de variados aspectos económicos y sociales.

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El marco muestral corresponde al listado de servidores(as) públicos de cada una de las entidades objeto de estudio

El diseño muestral propuesto para esta encuesta es doblemente estratificado y el método de selección en cada estrato es Muestreo Aleatorio Simple

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Encuesta Sobre Ambiente y Desempeño Institucional Nacional - EDI - 2022 (SECTOR)

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En Colombia, luego de la promulgación de la Constitución Política de 1991, el tipo de intervención estatal y su alcance fueron modificados, orientando su desarrollo hacia un modelo de descentralización y desconcentración de funciones.

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•Principios de muestreo estadístico. Recuperado 14 septiembre 2022, de https://rpubs.com/labuitragor/534947