# data[].attributes.body
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.

https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-por-conglomerados/

# data[].attributes.body
Encuesta de Consumo Cultural - ECC - 2010.

Tipo de muestreo:

Teniendo en cuenta los objetivos de la encuesta, el diseño muestral es probabilístico, estratificado, multietápico, de conglomerados, según los siguientes criterios:

Probabilístico: cada unidad de la población objetivo tiene una probabilidad de selección conocida y mayor a cero. Este tipo de muestra permite determinar a priori la precisión deseada en los resultados principales, y posteriormente calcular la precisión de los resultados obtenidos a partir de la información recolectada.

Estratificado: clasifica las unidades de muestreo en grupos homogéneos, en función de variables independientes, altamente asociadas con los indicadores de estudio y poco correlacionadas entre sí, con el objeto de maximizar la precisión de los resultados al disminuir la varianza de las estimaciones.

Criterios de estratificación:

A nivel macro, el país se clasificó en dos subuniversos: el primero corresponde a las 24 ciudades con sus áreas metropolitanas y el segundo, constituido por las cabeceras municipales.

Las áreas geográficas se organizaron según sectores, secciones y manzanas con la información del número de viviendas a nivel de manzana y el estrato socioeconómico.

El segundo estrato corresponde al resto de cabeceras, los municipios se estratifican de acuerdo con los siguientes criterios:

- Geográficos, a nivel de regiones constituidas por departamentos.
- Socioeconómicos, a nivel municipal, con los siguientes indicadores:

Nivel de urbanización, en términos de la cantidad de población de las cabeceras municipales.

Estructura urbano-rural de la población municipal (% de población en cabecera): Proporción de la población con necesidades básicas insatisfechas (NBI), la cual, a su vez, se clasificó en 4 intervalos:

Intervalo A: [0 - 29,8%)
Intervalo B: [29,8% - 42,7%)
Intervalo C: [42,7% - 57,3%)
Intervalo D: [57,3% - 100%]

- Tamaño poblacional del estrato.

Cada municipio con 7.000 o más habitantes en su población total, se constituyó en Unidad Primaria de Muestreo (UPM). Los de menor población se agruparon con un vecino para constituirse en UPM.

Las UPM cuyo tamaño era similar al tamaño promedio de los estratos, se constituyeron en estratos de "certeza"; para efectos probabilísticos tuvieron probabilidad 1. Las demás UPM se agruparon en estratos de no certeza, aplicando las variables de estratificación en el orden de prioridad especificado antes.

- Multietápico: corresponde a tres unidades de selección:

* Unidades Primarias de Muestreo (UPM), subdividida en dos estratos de certeza y no certeza:

Estrato de certeza o inclusión forzosa: las áreas metropolitanas y el resto de capitales departamentales, y aquellos municipios de tamaño intermedio cuya población es similar o mayor que el tamaño promedio de los estratos de su departamento.

Estrato de no certeza o inclusión probabilística: corresponde a las UPM seleccionadas con probabilidad proporcional al tamaño (PPT) de los estratos conformados por dos o más UPM. La técnica de selección controlada utilizada permitió mediante un procedimiento probabilístico incrementar las probabilidades de selección de las combinaciones preferidas de UPM que podían ser seleccionadas en una región, adicionalmente a lo obtenible con un muestreo estratificado corriente.

* Unidades Secundarias de Muestreo (USM).

En las cabeceras municipales, las USM son grupos de manzanas contiguas del mismo municipio, que contienen un mínimo de 12 medidas de tamaño (MT), cada MT con un promedio de 10 viviendas.

* Unidades Terciarias de Muestreo (UTM).

La selección dentro de cada USM de una o más UTM, dependiendo de las requeridas, del tamaño y cantidad de USM preseleccionadas en cada municipio.

Cada UTM es un segmento con un promedio de 10 viviendas contiguas (intervalo de viviendas contiguas [7 a 14]).

- Conglomerados: Corresponde a la unidad final de muestreo, que es la medida de tamaño o segmento; es el área que contiene un promedio de diez viviendas, en la cual se investigan todas las viviendas, todos los hogares y todas las personas. La concentración de la muestra en conglomerados presenta grandes beneficios en el nivel operativo; lo cual reduce, en forma considerable, los tiempos, los costos, y facilita la supervisión.

Tamaño de la muestra:

Los cálculos se hicieron con fórmulas correspondiente al tipo de diseño muestral. El Efecto de los Conglomerados en el Diseño (deff), determinado como una relación para cada dominio, entre la varianza real de este diseño de conglomerados y la que se obtendría con un diseño Aleatorio Simple de Elementos (MAS)51. Los parámetros básicos a estimar son proporciones del 10%, con un error estándar relativo no mayor del 5%.

https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/242#metadata-sampling

# data[].attributes.body
El muestreo estratificado es una técnica de muestreo probabilístico en donde el investigador divide a toda la población en diferentes subgrupos o estratos. Luego, selecciona aleatoriamente a los sujetos finales de los diferentes estratos en forma proporcional.
https://explorable.com/es/muestreo-estratificado

# data[].attributes.body
El muestreo aleatorio simple es un método para seleccionar un grupo de personas de una población grande. El grupo seleccionado se nombra como "muestra".

El muestreo aleatorio simple hace parte del grupo de muestreos probabilísticos, y se refiere a una técnica en la que todos los elementos de una población o universo pueden ser seleccionados para la muestra de una investigación. Este proceso de selección se lleva a cabo, como su nombre lo indica, de manera aleatoria o al azar.
https://excelparatodos.com/muestreo-aleatorio-simple/#que-es-el-muestreo-aleatorio-simple

# data[].attributes.body
Se debe tener en cuenta lo siguiente para realizar un proceso de Muestreo Aleatorio por Conglomerados:

Se debe realizar la identificación de los grupos, en un lugar realizar una lista individual de los sujetos y dividirla en grupos más grandes llamados conglomerados. Se debe tener en cuenta que no es necesario conocer el tamaño total de la población, solo un aproximado.

Ahora dentro de los conglomerados hay que se puede investigar a todas las personas, únicamente elementos dentro del grupo o solo a una muestra más pequeña, dependiendo de cuales son los objetivos a lograr.

Después de realizarlo se debe recopilar información de los elementos dentro de los grupos seleccionados.

Por último realizar un análisis de los datos recopilados calculando las estadísticas y la conclusión de la población total.

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Para realizar un correcto Muestreo Aleatorio Simple, es importante cumplir con cada una de las etapas descritas a continuación:

Definición de la población

Realizar o Definir Marco de Muestreo

Seleccionar los sujetos Aleatoriamente

Determinar el tamaño de la muestra

Realizar el calculo deseado

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Es de gran importancia ver varios ejemplos para poder comprender y tener mas claro lo que es el muestreo aleatorio por conglomerados, por lo tanto en la siguiente pagina podemos encontrar mayor información acerca de este tema.

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En este artículo te explicamos qué es un muestreo por conglomerados y cómo se hace. Encontrarás un ejemplo de un muestreo por conglomerados y los subtipos que hay de muestreos por conglomerados. Finalmente, podrás ver cuáles son las ventajas y las desventajas del muestreo por conglomerados y cuándo se debe utilizar este tipo de muestreo.

¿Qué es el muestreo por conglomerados?

El muestreo por conglomerados es un método estadístico para seleccionar qué elementos de una población formarán parte de la muestra de un estudio.

La principal característica del muestreo por conglomerados es que aprovecha la existencia de conglomerados (grupos) naturales en la población para estudiar solamente unos conglomerados en lugar de todos los individuos de la población.

Lógicamente, para poder realizar un muestreo por conglomerados los grupos (o conglomerados) en los que se divide la población deben ser representativos de la población.

De este modo se simplifica el estudio ya que se realiza el mismo análisis pero en muchos menos individuos, y luego se extrapolan los resultados obtenidos a la población estadística. Esto implica un menor coste económico pero también una pérdida de precisión, más abajo indagaremos en todas las ventajas y los inconvenientes que tiene el muestreo por conglomerados.

El muestreo por conglomerados también se conoce como muestreo por racimos, muestreo por clusters o muestreo por áreas.

Cabe destacar que el muestreo por conglomerados es diferente al muestreo estratificado. En el muestreo por conglomerados se seleccionan todos los individuos de un grupo, en cambio, en el muestreo estratificado se seleccionan unos individuos de todos los grupos.

Cómo hacer un muestreo por conglomerados

Los pasos para hacer un muestreo por conglomerados son los siguientes:

1. Definir la población objetivo.

2. Determinar el tamaño muestral deseado para realizar el estudio estadístico.

3. Definir los conglomerados. Es decir, dividir la población en conjuntos sin solapamiento y exhaustivos.

4. Seleccionar aleatoriamente los conglomerados que formarán la muestra del estudio estadístico.

Cabe destacar que una manera habitual de decidir los conglomerados en los que se dividirá la población es por zonas geográficas, es decir, los lugares que están geográficamente más cerca forman un conglomerado. Por ejemplo, si queremos analizar estadísticamente un país, podríamos hacer que las provincias del país fuesen los conglomerados.

Es importante que los conglomerados sean representativos, de lo contrario el estudio estadístico dará resultados poco fiables. Siguiendo el ejemplo anterior, si hacemos que los conglomerados sean las provincias del país, debemos asegurarnos que cada provincia tiene unas características muy similares al global de la población.

Además, debemos asegurarnos que todos los conglomerados tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, de lo contrario, se pondría en compromiso la aleatoriedad del muestreo.

Ejemplo de muestreo por conglomerados

Una vez hemos visto la definición de muestreo por conglomerados, a continuación, te mostramos un ejemplo de cómo se haría un muestreo de este tipo.

Se pretende analizar estadísticamente la satisfacción que han recibido los clientes de una empresa nacional el último año. Obviamente, hacer una encuesta de satisfacción a cada cliente requiere mucho dinero y tiempo, por lo tanto, se ha decidido hacer un muestreo por conglomerados. A continuación, se explica cómo se realizará el muestreo por conglomerados.

Lo primero que debemos hacer para llevar a cabo el muestreo por conglomerados es agrupar la población del estudio en conglomerados. En este caso, como se trata de una empresa centrada en un solo país, agruparemos los clientes según su provincia.

De esta manera los conglomerados serán heterogéneos, pues cada cliente puede tener diferente edad, diferentes gustos, diferentes hábitos,... Lo único que tienen en común los individuos de un conglomerado es el lugar donde viven.

Una vez hemos hecho los conglomerados, tenemos que seleccionar al azar unos cuantos. El número de conglomerados seleccionados debe ser suficientemente grande para ser una muestra representativa, pero también debe ser suficientemente pequeño para ahorrar en recursos utilizados.

Finalmente, podemos proceder a entrevistar a todas las personas que forman los grupos seleccionados y a estudiar estadísticamente los datos recopilados. Sin embargo, ahora también podríamos hacer un muestreo aleatorio simple o un muestreo sistemático para reducir aún más el tamaño de la muestra. En el siguiente apartado profundizaremos más en esta posibilidad.

Tipos de muestreos por conglomerados

Los tipos de muestreos por conglomerados se clasifican según su número de etapas:

Muestreo por conglomerados unietápico: solo se realiza un único muestreo en todo el proceso.

Muestreo por conglomerados bietápico: se hacen dos muestreos por conglomerados para obtener la muestra.

Muestreo por conglomerados multietápico: cuando el muestreo por conglomerados requiere más de dos etapas para conseguir la muestra estadística.

Hacer más de una etapa en un muestreo por conglomerados sirve para reducir el tamaño muestral y es muy útil en estudios de grandes dimensiones. Por ejemplo, si queremos hacer un estudio estadístico de todo un país, primero podemos hacer conglomerados de las provincias del país y, una vez hemos seleccionado una provincia aleatoria, podemos volver a hacer otro muestreo por conglomerados dividendo la provincia en municipios.

Incluso a veces, dependiendo de las características de los conglomerados, se pueden combinar los muestreos por conglomerados con otros tipos de muestreos. Por ejemplo, se puede hacer primero un muestreo por conglomerados y luego un muestreo aleatorio simple o un muestreo sistemático.

Ventajas y desventajas del muestreo por conglomerados

El muestreo por conglomerados tiene las siguientes ventajas y desventajas:

El muestreo por conglomerados reduce los recursos, el tiempo y el dinero necesarios para la investigación.

Si los conglomerados no son heterogéneos, se obtendrán unos resultados sesgados.

Es muy fácil de hacer si los conglomerados están definidos geográficamente

Probabilidad de error de muestreo alto.

Permite incluir otros tipos de muestreos en el proceso.

Se pueden obtener muestras más representativas utilizando otros tipos de muestreo.

Lógicamente, usar un muestreo por conglomerados permite reducir los recursos que se requieren para hacer el muestreo ya que se estudia un grupo menor, en consecuencia, se necesitan menos tiempo y dinero.

Sin embargo, la precisión obtenida analizando estadísticamente un conglomerado es inferior a si estudiáramos toda la población. Además, debemos asegurarnos que los conglomerados sean heterogéneos para que representen correctamente al conjunto de la población, así evitaremos obtener resultados poco fiables.

Otro beneficio del muestreo por conglomerados es que permite combinarlo con otros tipos de muestreos, e incluso se pueden hacer dos o más muestreos por conglomerados en un mismo muestreo. Como se ha explicado más arriba, se puede hacer un muestreo aleatorio simple o un muestreo sistemático después del muestro por conglomerados.

Por contra, otro inconveniente del muestreo por conglomerados es que normalmente se obtienen muestras menos representativas en comparación con otros tipos de muestreos. Por ejemplo, las variaciones suelen ser mucho mayores respecto al muestreo aleatorio simple.

Cuándo utilizar el muestreo por conglomerados

Es muy útil utilizar el muestreo por conglomerados cuando la población que queremos estudiar es muy numerosa o está extendida por una área geográfica muy amplia, ya que el muestreo por conglomerados permite reducir el número de individuos y las áreas a investigar.

Hay que tener en cuenta que este tipo de muestreo probabilístico es apropiado si para hacer el estudio tenemos que hacer técnicas laboriosas como las entrevistas personales, ya que entonces se reduce notablemente el número de entrevistas a realizar.

Sin embargo, si se recopilan los datos mediante otros métodos, como por ejemplo un formulario online, probablemente no sea buena idea emplear un muestreo por conglomerados, porque utilizando otro tipo de muestreo podrías recabar más información empleando menos tiempo.

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Qué es el muestreo por conglomerados - Cómo hacer un muestreo por conglomerados - Ejemplo - Ventajas y desventajas

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Para que podamos comprender más sobre el muestreo aleatorio por conglomerados, encontramos gran variedad de paginas que nos ayudan a entenderlo, a continuación podrán encontrar mayor información.

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Algunas ventajas de realizar este tipo de muestreo son:

Es eficiente cuando se trata de poblaciones grandes y dispersas geográficamente.

Es más económico que el muestreo aleatorio simple cuando la población es grande y diversa, ya que se requiere menos trabajo de campo y recursos

Es más fácil de llevar a cabo cuando la población está agrupada en conglomerados naturales, como ciudades o escuelas, lo que facilita la organización de la investigación.

Garantiza una representación geográfica adecuada, ya que los conglomerados suelen ser representativos de diferentes áreas geográficas.

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Algunas desventajas que pueden haber para este tipo de muestreo y que se deben tener en cuenta a la hora de realizarlo son las siguientes:

Puede haber una mayor variabilidad entre los elementos dentro de un conglomerado en comparación con el muestreo aleatorio simple, lo que puede afectar la precisión de las estimaciones.

En algunos casos, puede ser menos preciso que el muestreo aleatorio simple, especialmente si los conglomerados seleccionados no son representativos de la población total.

Requiere un diseño de muestreo más complejo y cálculos adicionales para estimar parámetros poblacionales.

Si la población es homogénea y los conglomerados no agregan ningún valor, el muestreo aleatorio simple puede ser más adecuado.

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Para comprender un poco más sobre el Muestreo Aleatorio Simple, existen algunas paginas web, que ayudan a comprender de manera mas sencilla como funciona y sus características más importantes.

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¿Qué es el muestreo aleatorio simple?

El muestreo aleatorio simple es un tipo de muestreo probabilístico en el cual todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.

Este sistema funciona a través de un método de "sorteo" entre un universo de individuos, en el que se le asigna a cada integrante un número para ser escogido.

Por ejemplo, si se necesita seleccionar una muestra de 50 personas entre un universo de 1000, se le asignará a esas 1000 personas un número y, a modo de sorteo, se seleccionarán 50 números al azar que conformarán la muestra requerida.

Dicho procedimiento garantiza que todos los elementos muestrales tengan la misma probabilidad de ser seleccionados para formar parte de la muestra.

Ventajas y desventajas del muestreo aleatorio simple

El muestreo aleatorio simple presenta tanto ventajas como desventajas.

Ventajas

Las ventajas del muestreo aleatorio simple son las siguientes:

Es sencillo para armar las muestras.

Toma de forma equitativa la selección de las muestras a partir de una población.

En general, todos los individuos de la población tienen iguales oportunidades de ser seleccionados.

La población es representativa, siendo el único margen de error la suerte, llamada error de muestreo.

Es el mejor método a la hora de explicar los resultados, ya que su selección es aleatoria e imparcial.

Por la representatividad obtenida se pueden realizar generalizaciones con respecto a la población, a partir de los resultados de las muestras.

Desventajas

Las desventajas del muestreo aleatorio simple son las siguientes:

Se requiere de una lista completa de todos los miembros de la población.

Esta lista debe estar debidamente elaborada, completa y actualizada.

En las poblaciones grandes es difícil disponer de los datos necesarios para este tipo de muestreo, por lo que se recomienda utilizar otra técnica.

Ejemplos del muestreo aleatorio simple

Veamos el siguiente ejemplo: una consultora que realiza auditorías sobre diversas organizaciones decide realizar una investigación en una empresa donde trabajan 500 empleados.

Para llevar a cabo dicho estudio, la consultora debe trabajar sobre una muestra estadística de 50 personas (10%), por lo que escoge utilizar el método de muestreo aleatorio simple, para el cual sigue los siguientes pasos:

1. Enlistar con número a los 500 empleados de la organización.

2. Elegir 50 números al azar.

3. Finalmente, aquellos 50 números que correspondan a un empleado serán los individuos que conformen la muestra.

De esta manera quedará conformada la muestra para realizar la investigación, habiéndole otorgado, a todos los empleados de la organización, las mismas posibilidades de ser seleccionados.

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Muestreo aleatorio simple - ¿Qué es?, ventajas, desventajas y ejemplos

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Todo acerca de lo qué es el muestreo aleatorio simple, su definición, ventajas y desventajas que presenta este método y ejemplo donde se aplica este.

# data[].attributes.body
Otra pagina web que resulta interesante para comprender un poco mejor y con ejemplos sobre el Muestreo Aleatorio Simple es: https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-aleatorio-simple/

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A continuación, veremos algunas de las ventajas de este método de muestreo:

Sencillez

Equidad

Representatividad

Generalización

Cálculo rápido

Reducción de costos

Uso de la estadística inferencial

Con lo anterior podemos decir que el Muestreo Aleatorio Muestreo Simple, se destaca por su sencillez y facilidad de implementación. Su característica principal es que brinda a cada individuo de la población las mismas posibilidades de ser elegido, asegurando que la representación sea equitativa. Esto lo permite hacer generalizaciones sobre toda la población a partir de los resultados.

# data[].attributes.body
A continuación vemos algunas desventajas del Muestreo Aleatorio Simple:

Lista completa requerida

Dificultad con poblaciones grandes

Tiempo y costo

Representatividad

Acceso a la lista de población

Con lo anterior, a pesar de que el este método es sencillo y útil, presenta ciertas desventaja como el hecho de tener la lista completa de individuos, cuando son poblaciones grandes puede ser difícil y costosas.

# data[].attributes.body
A continuación, hay algunos recursos de YouTube, que permiten comprender de manera visual y con ejercicios prácticos el Muestreo Aleatorio Simple:

https://www.youtube.com/watch?v=arpDvw3-C5M En este video es posible ver la definición del Muestreo Aleatorio Simple, algunos ejemplos y el uso de Excel.

https://www.youtube.com/watch?v=vK7KscmDets En este video encontraremos un ejemplo práctico de cómo realizar el proceso del muestreo aleatorio simple, donde también se hace el uso de calculadora.

De esta manera podemos ver dos ejemplos prácticos que nos ayudan a realizar procesos de Muestreo Aleatorio Simple, haciendo uso de dos herramientas.

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El muestreo sistemático es un tipo de muestreo probabilístico que se basa en enlistar a toda una población, elegir de forma aleatoria al primer individuo para la muestra y luego, a partir de un intervalo definido por el investigador, seleccionar al resto de los individuos que conformarán la muestra.

https://enciclopediaeconomica.com/muestreo-sistematico/

# data[].attributes.body
Las siguientes son las etapas necesarias para desarrollar correctamente, el proceso de Muestreo Aleatorio Sistemático:

Se requiere un marco muestral o lista de sujetos.

Solo es necesario una aproximación del tamaño del universo en estudio.

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

Los sujetos a estudiar son seleccionados de manera consecutiva hasta que se completa el tamaño de la muestra.

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

# data[].attributes.body
A continuación presentamos la siguiente Pagina Web, que ayuda mucho más a comprender que es el Muestreo Aleatorio Sistemático.

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

En el muestreo aleatorio sistemático, el investigador primero escoge aleatoriamente la primera pieza o sujeto de la población. A continuación, el investigador seleccionará a cada enésimo sujeto de la lista.

¿En qué consiste el muestreo sistemático?

El muestreo aleatorio sistematico es una técnica dentro de la categoría de muestreos probabilísticos - y que por lo tanto requiere tener un control preciso del marco muestral de individuos seleccionables junto con la probabilidad de que sean seleccionados - consistente en escoger un individuo inicial de forma aleatoria entre la población y, a continuación, seleccionar para la muestra a cada enésimo individuo disponible en el marco muestral.

El muestreo sistemático es un proceso muy simple y que sólo requiere la elección de un individuo al azar. El resto del proceso es trivial y rápido. Los resultados que obtenemos son representativos de la población, de forma similar al muestreo aleatorio simple, siempre y cuando no haya algún factor intrínseco en la forma en que los individuos están listados que haga que se reproduzcan ciertas características poblacionales cada cierto número de individuos. Este suceso es realmente poco frecuente.

Ventajas del muestreo sistemático.

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.

Existe una posibilidad de un muestreo aleatorio simple que permite una selección por conglomerados de sujetos. Esto es eliminado sistemáticamente en el muestreo sistemático.

Desventaja de muestreo sistemático.

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.

Resumiendo...

En un muestreo aleatorio sistemático se elige un individuo al azar y a partir de él, a intervalos constantes, se eligen los demás hasta completar la muestra.

Por ejemplo si tenemos una población formada por 100 elementos y queremos extraer una muestra de 25 elementos, en primer lugar debemos establecer el intervalo de selección que será igual a 100/25 = 4. A continuación elegimos el elemento de arranque, tomando aleatoriamente un número entre el 1 y el 4, y a partir de él obtenemos los restantes elementos de la muestra. 2, 6, 10, 14,..., 98

Mas tipos de muestreo

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▷ Muestreo aleatorio sistematico [ 2023 ]

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El muestreo sistemático es una técnica de muestreo aleatorio que los investigadores eligen con frecuencia por su sencillez y calidad regular. En el

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En QuestionPro brinda una opción muy sencilla en la manera en la que se explica el Muestreo Aleatorio Sistemático, a diferencia de otros sitios Web, allí la comprensión de la temática es mucho mas sencilla.

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¿Sabes cómo realizar un muestreo sistemático para tu próxima investigación? ¡Muy fácil! ¿Recuerdas cuando en la escuela, al seleccionar al capitán de los equipos deportivos, la mayoría de nuestros entrenadores nos pedían que nos llamáramos con números del 1 al 5 (1-n) y los estudiantes con un número aleatorio decidido por el entrenador eran los que eran nombrados como capitanes de los equipos?

Hacer esto en realidad hacía que la selección no fuera estresante, tanto para el entrenador como para nosotros. El muestreo sistemático es una implementación de la mismísima técnica de la probabilidad. Con este método de muestreo siempre hay una oportunidad igual para que cada miembro de una población sea seleccionado.

Por ejemplo, si una ONG busca formar un muestreo sistemático de 500 voluntarios de una población de 5000, puede seleccionar a cada décima persona de la población (esto es básicamente de lo que se trata el muestreo sistemático).

Otras técnicas probabilísticas de muestreo, como el muestreo por conglomerados y el muestreo aleatorio estratificado pueden llegar a ser poco organizados y laboriosos, y es por eso que muchas veces los investigadores prefieren realizar un muestreo sistemático o aleatorio simple para obtener mejores resultados de muestreo.

El muestreo sistemático consume menos tiempo que el resto, ya que requiere la selección del tamaño de la muestra y la identificación del punto de partida, y además, este debe continuar en intervalos regulares (para formar la muestra).

¿Sabes cómo realizar un muestreo sistemático? ¡Sigue estos pasos!

Es necesario desarrollar una audiencia estructural definida para que el investigador comience a trabajar en el aspecto del muestreo.

El investigador a cargo debe determinar el tamaño de la muestra ideal, es decir, cuántas personas de la población completa se van a elegir.

La clave para obtener resultados precisos razonables y prácticos es tener una audiencia grande.

Una vez que se decida el número de tamaño de la muestra, se debe asignar un número a cada miembro de la muestra.

Decide cuál será el intervalo de esta muestra. Este es básicamente la distancia estándar entre los elementos.

El ejemplo mencionado anteriormente sugiere que el intervalo de muestra debe ser 10, que es el resultado de la división de 5000 (N= tamaño de la población) y 500 (N = tamaño de la muestra) (i) = N/n = 5000/500 = 10

El investigador debe seleccionar miembros que cumplan con este criterio. En este caso sería una persona de cada 10.

Se debe elegir un número de manera aleatoria como miembro inicial (r) de la muestra, y este intervalo se agregara al número aleatorio para seguir agregando miembros r, r+i, r+2i etc. que serán elementos de la muestra.

Una vez que sabes cómo realizar un muestreo sistemático, te darás cuenta de que es una excelente opción para tu próxima investigación.

Ventajas del muestreo sistemático

Es extremadamente simple y conveniente para los investigadores crear, conducir y analizar las muestras.

Como no es necesario enumerar a cada miembro de la muestra, el muestreo sistemático es mejor para representar a una población de manera más rápida y sencilla.

Las muestras creadas se basan en la selección de miembros libre de favoritismos.

En los otros métodos de muestreo hay posibilidades de que los conglomerados creados sean altamente sesgados, y esto comúnmente no sucede en el muestreo sistemático, ya que los miembros se encuentran a una distancia fija el uno del otro.

El factor de riesgo involucrado en este método de muestreo es extremadamente mínimo.

En caso de que hayan diversos miembros de una población, el muestreo sistemático puede ser beneficioso debido a la distribución uniforme de los miembros que son seleccionados para formar una muestra.

Te comparto algunas consideraciones para tener el mejor muestreo .

¿Cuando utilizar el muestreo sistemático?

Si ya sabes cómo realizar un muestreo sistemático, te será más fácil saber cuando utilizarlo. Por ejemplo, si deseas formar una muestra de 500 personas de una población de 5000, este es un ejemplo claro de cuándo utilizar el muestreo sistemático. Por supuesto, en este caso tendrías que numerar a cada una de las personas de la población.

Una vez que hayas terminado de numerar a las personas, el investigador podría seleccionar un número al azar, por ejemplo, el 5. El 5to individuo será el primero en ser parte de la muestra sistemática, después de eso, el décimo miembro se agregará la muestra y así sucesivamente hasta llegar al 4995.

Estas son otras cuatro situaciones en las cuales puedes utilizar el muestreo sistemático:

Restricciones presupuestarias: en comparación con otros métodos de muestreo como el muestreo aleatorio simple, esta técnica de muestreo es la más adecuada para situaciones en las que existen restricciones de presupuesto.

Implementación sin complicaciones: como el muestreo sistemático depende de los intervalos de muestreo definidos para decidir la muestra, es sencillo para los investigadores administrar muestras de tamaños mas grandes. Esto se debe a que el tiempo invertido en la creación de muestras es mínimo y el costo invertido también está restringido debido a la naturaleza periódica del muestreo sistemático.

Ausencia de patrón de datos: hay ciertos datos que no tienen un arreglo en su lugar. Esta información puede analizarse de manera imparcial utilizando el muestreo sistemático.

Bajo riesgo de manipulación de datos en la investigación: El muestreo sistemático es altamente productivo cuando se realiza una investigación sobre un tema amplio, especialmente cuando existe un riesgo insignificante de manipulación de datos.

Te recomiendo que también leas: 5 pasos crear una muestra de investigación efectiva .

Ahora que ya sabes cómo realizar un muestreo sistemático, ¡éxito en tu proyecto de investigación! No olvides que en QuestionPro contamos con las herramientas online que te pueden ayudar en la recolección de los datos que necesitas.

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¿Sabes cómo realizar un muestreo sistemático?

# data[].attributes.attachment_link.description
Aprende cómo realizar un muestreo sistemático que ayude a seleccionar a los miembros de tu muestra para tu proyecto de investigación.

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Las ventajas de realizar un Muestreo Aletorio Sistematico son:

Simplicidad y Rapidez

Representatividad

Selección equitativa

Fácil de usar

como lo podemos ver el muestreo aleatorio sistemático tiene varias ventajas. Como por ejemplo, ofrece una representación clara de la población. Además, no requiere la creación de números aleatorios para cada persona en la muestra, lo que lo hace rápido y simple de implementar. Esto también garantiza una selección de población justa, lo que puede ser útil para diferenciar entre grupos. El muestreo aleatorio sistemático, a diferencia de otros métodos de muestreo, evita la necesidad de estratificar la población.

# data[].attributes.body
A continuación vemos algunas desventajas de este método de muestreo:

Se supone que el tamaño de la población es determinable.

Dificultad para determinar el intervalo de muestreo.

Orden de los elementos

Sesgos

Son varias las desventajas con este método de Muestreo aleatorio, dado a que se pueden presentar varios factores, como por ejemplo, puede existir sesgos ya que si la población no está distribuida de manera uniforme pueden haber sesgos en la selección. También el orden de los elementos o determinar el intervalo de muestreo si los datos no son precisos o no pueden determinarse, se dificulta el proceso.

# data[].attributes.body
Cardona, F. (2023, enero 31). Muestreo Aleatorio Simple. Excel Para Todos. https://excelparatodos.com/muestreo-aleatorio-simple/

Muguira, A. (2016, septiembre 19). Muestreo aleatorio simple: ¿Qué es y cómo realizarlo? QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-aleatorio-simple/

Muestreo aleatorio simple. (2019, marzo 5). Enciclopedia Económica. https://enciclopediaeconomica.com/muestreo-aleatorio-simple/

Economía Planificada. (2023, June 2). ¿Qué es el muestreo aleatorio simple? Características y ventajas. - Economía planificada. Economía Planificada. https://economiaplanificada.com/muestreo-aleatorio-simple/

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Cruzito. (2020, October 27). Muestra aleatoria simple: ventajas y desventajas. ExoNegocios. https://exonegocios.com/muestra-aleatoria-simple-ventajas-y-desventajas/

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A continuación menciono algunos vídeos que ayudarán a comprender un poco más el Muestreo Aleatorio por Conglomerados.

Qué es? Cómo se hace?
https://www.youtube.com/watch?v=zwUlZvW2leA

Cómo realizarlo?
https://www.youtube.com/watch?v=GIdby-TAPgo

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A continuación compartimos algunos videos que puede apoyar la comprensión del tema, junto con ejemplos prácticos, usando las formulas correspondientes para cada caso:

https://www.youtube.com/watch?v=fgfrlRgS5tM En este video se explica mediante ejemplos como debe implementarse este tipo de muestreo.

https://www.youtube.com/watch?v=jBV4F84tFz4 Este video ayuda a comprender como funciona y en que consiste el Muestreo Aleatorio Sistemático.

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Se deben tener en cuenta las siguientes etapas para poder realizar correctamente un muestreo aleatorio Estratificado

Se debe elegir las características para la estratificación, hay que tener en cuenta la propiedad con la que se van a dividir los subgrupos.

Al realizar la estratificación se pueden elegir múltiples propiedades de la población, siempre y cuando todo se igualitario.

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

Hay que tener en cuenta el tamaño de la muestra que se va utilizar para cada uno de los estratos ya que este debe ser lo suficientemente grande para poder sacar conclusiones estadísticas.

Como ultimo paso se debe utilizar alguno de los métodos anteriormente mencionados esto permitirá poder hacer un análisis dentro de cada estrato.

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Para comprender más detalladamente como realizar un muestreo Estratificado existen diversas paginas a continuación mostrare la que mejor se asemeja.

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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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Para que podamos comprender más sobre el muestreo aleatorio estratificado, hemos encontramos gran variedad de paginas que nos ayudan a complementar los conocimientos, a continuación podemos ver mayor información.

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Los diversos elementos que conforman a una población pueden presentar ciertas similitudes y diferencias que, al no considerarlas, pueden afectar el resultado de la investigación en curso. En este tipo de casos, se suele realizar una división de los individuos a partir de sus características, proceso que hace parte del muestreo estratificado.

El muestreo estratificado es uno de los muestreos probabilísticos implementados en las investigaciones de estadística inferencial. En este artículo, te explicaremos de qué se trata, cómo lo puedes aplicar y qué debes tener en cuenta al hacerlo.

¿Qué es el muestreo estratificado?

El muestreo estratificado es un método implementado en estadística en el que la población se divide en estratos homogéneos, es decir, grupos de elementos que cuentan con una característica en común. De esta manera, cada clasificación obtiene una representación significativa dentro de la muestra de la investigación.

Cada estrato ocupa un porcentaje de la población total y, por lo tanto, se busca que el número de elementos de cada grupo cuente con la cantidad de representantes necesarios para que la muestra sea equitativa.

¿Cuándo se utiliza el muestreo estratificado?

Este tipo de muestreo probabilístico se utiliza en poblaciones cuyos elementos son heterogéneos, es decir, que no cuentan con un patrón o característica general que los identifique. En estos casos, es necesario que el investigador divida a la población en grupos que reúnan las partes similares entre sí, buscando representar, equitativamente, a todos en la muestra.

En este mismo contexto, el muestreo estratificado se utiliza para estudiar el comportamiento de los subgrupos dentro de la población y sus relaciones.

Características del muestreo estratificado

La población se divide en estratos, cuyos elementos cuentan con una característica en común.

Es uno de los muestreos estadísticos más utilizados, debido a la facilidad que brinda al investigador de conocer la población.

El cálculo del tamaño de muestras se puede hacer de manera proporcional o no.

Estima el tamaño de la muestra de una población a partir de los costos de una investigación.

Tipos de muestreo estratificado

Según el tamaño de la muestra obtenido para cada estrato, el muestreo estratificado se clasifican en los siguientes tipos:

Muestreo estratificado proporcional

También denominado muestreo por afijación proporcional, se refiere a que el tamaño de la muestra para cada estrato es proporcional al porcentaje que ocupa dicho grupo en la población. La fórmula para este tipo de muestreo es:
n_estrato = n (número de elementos del estrato / tamaño de la población)
donde n es el tamaño de la muestra.

Muestreo estratificado no proporcional

Conocido, de igual manera, como muestreo por afijación igual, los tamaños muestrales de cada estrato son iguales, sin considerar la proporción de los mismos con respecto a la población. En este caso, la operación a realizar es:

n_estrato = n / número de estratos.

Muestreo estratificado óptimo

En este caso, se consideran los costos de la investigación al calcular el tamaño de la muestra, buscando reducir el margen de error con respecto a un costo. La fórmula para este caso es:
n = (Costo total de la investigación - Costo fijo) / Costo unitario por estrato.

Muestreo Estratificado por conglomerados

La población se divide en conglomerados, los cuales se encuentran conformados de manera natural y previamente a la investigación. Por lo tanto, los grupos pueden presentar cierta heterogeneidad al no considerarse las características evidentes, sino su clasificación existente en la realidad.

En este caso, la muestra no considera la totalidad de los grupos definidos en la investigación, sino que se realiza una selección aleatoria de los conglomerados y, posteriormente, otra selección dentro de los mismos.

Dependiendo del número de selecciones a realizar, el muestreo estratificado por conglomerados se divide en:

Muestreo por conglomerados de una sola etapa: solo se realiza una selección, en la que se escogen los conglomerados de manera aleatoria, de manera que todos los elementos que pertenecen a los mismos son representados en la muestra.

Bietápico: se seleccionan los conglomerados y, posteriormente, se aplica otro tipo de muestreo probabilístico para seleccionar algunos de los elementos de cada uno de ellos.

Polietápico: en este caso, se realizan más de dos selecciones, pues los conglomerados contienen subgrupos, los cuales también se dividen en otros, de manera que se aplica un muestreo para cada uno de ellos.

De acuerdo a algunas definiciones, el muestreo por conglomerados es un tipo de muestreo probabilístico similar al muestreo estratificado, pero no pertenece a este último. Sin embargo, cuentan con ciertas similitudes, a partir de las cuales se puede hacer una sola clasificación entre los dos métodos.

Ventajas y desventajas del muestreo estratificado

Ventajas

Todos los estratos o grupos de elementos cuentan con una representación significativa en la muestra, lo que brinda resultados más precisos con respecto a la población.

Permite clasificar los diversos datos de una población, reduciendo la complejidad de la misma a sus partes.

Abarca cualquier clase de elemento que conforma una población, y considera las características particulares de cada grupo.

Reduce el margen de error de la investigación.

Permite conocer la naturaleza de una población.

Desventajas

Puede resultar costoso debido al trabajo que supone la clasificación de la población en los estratos.

En poblaciones donde se presente un gran porcentaje de heterogeneidad, la clasificación puede resultar dificultosa. En este caso, la cantidad de estratos supone un grado de complejidad del estudio.

Se debe considerar tanto la proporción como las características de los estratos de manera previa.

¿Cómo se realiza el muestreo estratificado?

A continuación describiremos los pasos para realizar el muestreo estratificado:

Definición de la población

La primera etapa de cualquier investigación es identificar el contexto, campo o población de la cual se desea realizar un estudio.

Selección de variables y estratos

La selección del marco muestral debe considerar que los elementos que hacen parte del mismo cuenten con características capaces de representar con la mayor exactitud y relevancia el aspecto objetivo de la investigación. De igual manera, al dividir la población en estratos estos deben incluir datos que cuenten con una característica en común bien definida.

Cálculo del tamaño de la muestra

El tamaño de la muestra se debe calcular considerando ciertos aspectos propios de los elementos de la población y el objetivo de la investigación. Para este tipo de cálculo se aplican las fórmulas del muestreo aleatorio simple. Se debe verificar que la cantidad de datos que conformarán a la muestra sean suficientes para lograr una mayor representatividad.

Selección de la muestra

Este proceso se lleva a cabo, como en todos los muestreos de tipo probabilístico, a partir de un sorteo de números aleatorios, los cuales son asignados a cada elemento de cada uno de los estratos, los cuales son seleccionados para conformar la muestra. El criterio de selección depende del investigador, y se puede realizar mediante el ordenamiento de mayor a menor o viceversa de los datos o mediante otro tipo de conteo.

Recolección de datos

Una vez preparados los recursos y los cálculos pertinentes, los investigadores pueden recolectar los datos que hacen parte del estudio, teniendo en cuenta que deben cumplir con el tamaño de la muestra de cada estrato.

Análisis e interpretación de resultados

La fase final de la investigación se refiere a un proceso de definición de conclusiones a partir de los resultados obtenidos. Esto se puede lograr mediante las diversas fórmulas y herramientas de la estadística descriptiva e inferencial, ramas que permiten representar, gráficamente, el comportamiento de la población y la toma de decisiones.

Cómo hacer un muestreo estratificado en Excel

Microsoft Excel es una excelente herramienta para este tipo de investigaciones, pues permite realizar los cálculos y organizar los datos de manera eficiente. A continuación, te explicaremos cómo hacer un muestreo estratificado fácilmente:

Antes de iniciar cualquier tipo de cálculo, es recomendable utilizar una tabla para organizar los datos que hacen parte del estudio. Esto facilita el uso defunciones matemáticas y permite comprender el contexto en el que se encuentra la información.

Para calcular los porcentajes a los que corresponde cada estrato con respecto a la población, se divide el número de individuos que hacen parte del estrato entre la totalidad de personas. Esta fórmula se puede escribir en labarra de fórmulas de Excel.

Para aplicar la operación en las demás celdas, se debe utilizar elvalor absolutode la celda en la que se encuentra, en este caso, el tamaño de la población, de manera que este dato sea constante. Para ello, se debe escribir un signo $ antes de las etiquetas de columna y fila, como se observa en la imagen.

De esta manera, al arrastrar la función aplicada en la primera celda hacia las demás, la operación se realizará correctamente.

La cantidad de elementos o individuos por estrato que harán parte de la muestra se puede calcular utilizando, nuevamente, el valor absoluto de la celda a la que se hace referencia, en este caso, tanto del tamaño de la muestra como de la población, y una simple operación de multiplicación y división.

Dado que para el presente tutorial se está calculando una muestra conformada por individuos, esta no puede ser decimal. Para evitar esto, podemos utilizar la función matemática REDONDEAR, cuya sintaxis es:

=REDONDEAR(número; núm_decimales). En este caso, el segundo argumento debe ser igual a 0.

La suma de los resultados anteriores debe ser igual al tamaño de la muestra, cosa que se puede comprobar seleccionando el rango de celdas y, en la barra de estado de la parte inferior, se mostrará el total de la operación.

Ejemplo de muestreo aleatorio estratificado

La gerencia de un conjunto residencial requiere hacer un estudio de viabilidad de un proyecto en un edificio, conformado por cuatro pisos, con el fin de buscar la aprobación de los habitantes. De acuerdo a los registros de la administración, el edificio cuenta con 90 residentes. Por lo tanto, la empresa opta por usar un muestreo estratificado, considerando cada una de las manzanas que conforman la zona. Se calcula un tamaño muestral de 10 personas.

Al calcular el tamaño muestral, proporcionalmente, para cada estrato, utilizando la fórmula n * (tamaño del estrato / tamaño de la población), se obtiene que:

Una vez hecho esto, la empresa realiza un sorteo a partir de números aleatorios, los cuales son asignados a cada una de las personas que habitan en cada uno de los pisos. El orden de selección se realiza de menor a mayor, de manera que los individuos que cuentan con los números aleatorios menores fueron seleccionados para la muestra.

En el caso del piso 1, se seleccionaron las siguientes personas:

Consideraciones al realizar muestreo estratificado

Tanto el muestreo estratificado como el muestreo sistemático parten de la base del muestreo aleatorio simple, añadiendo otros cálculos y técnicas. Por lo tanto, al implementar cualquier tipo de muestreo probabilístico, se deben utilizar las mismas fórmulas para calcular el tamaño de la muestra y seleccionar los elementos de la misma.

Los estratos deben encontrarse en un mismo rango o nivel de clasificación. Por ejemplo, en una investigación donde exista un estrato para perros y otro para gatos, no puede existir otro para gatos de color naranja o perros pequeños, pues es un clasificación subyacente de los dos principales grupos.

Dependiendo de la clase de variables que conforman la población y el tamaño de esta última, se debe utilizar una u otra fórmula para calcular el tamaño de la muestra. Cabe mencionar que las variables pueden ser cualitativas o cuantitativas, mientras que las poblaciones pueden ser finitas o infinitas.

Conclusiones y recomendaciones

Desde las civilizaciones más antiguas, la estadística ha supuesto una de las ramas más importantes para la gestión de grandes poblaciones. Es por esta razón que esta ciencia se ha posicionado como una herramienta eficaz, tanto en el pasado como en el presente, para la administración del Estado, de donde proviene su nombre, y las empresas. Su importancia radica, por lo tanto, en la seguridad que brinda al tomar decisiones significativas.

Los diversos tipos de muestreo son, en este contexto, un gran apoyo para la estimación del comportamiento y estado de un gran conjunto de datos. Saber implementarlos correctamente facilita las investigaciones y reduce los costos de las mismas. Por ello, el aprendizaje respecto a la aplicación de estas técnicas junto a la estadística en general supone un enorme progreso.

En Excel Para Todos sabemos que el constante aprendizaje es la base para todo avance y, por esta razón, te invitamos a visitar nuestro blog, donde podrás encontrar artículos y tutoriales similares a este, así como nuestros cursos de Excel, mediante los cuales conseguirás saber utilizar este programa para que obtengas mejores resultados y optimices tus tareas.

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Muestreo Estratificado: Conceptos y Aplicación

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Los diversos elementos que conforman a una población pueden presentar ciertas similitudes y diferencias que, al no considerarlas, pueden afectar el resultado de la investigación en curso. En este tipo de casos, se suele realizar una división de los individuos a partir de sus características, proceso que hace parte del muestreo estratificado.

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Aquí te presento algunas ventajas del muestreo estratificado:

Tiende a asegurar que la muestra represente adecuadamente a la población en función de unas variables seleccionadas.

Se obtienen estimaciones más precisas.

Al dividir la población en estratos homogéneos, se asegura que cada subgrupo esté representado proporcionalmente en la muestra, lo que mejora la representatividad de la muestra en relación con la población total.

Al incluir una muestra representativa de cada estrato, se reduce la varianza total de la estimación, lo que lleva a una estimación más precisa de la característica de interés en comparación con el muestreo aleatorio simple.

Permite una asignación más eficiente de recursos, ya que se pueden dedicar más esfuerzos y recursos a los estratos más importantes o relevantes, garantizando una precisión óptima en la estimación global.

El muestreo estratificado es una herramienta efectiva para abordar las limitaciones del muestreo aleatorio simple y mejorar la precisión y representatividad de las estimaciones en estudios de investigación.

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A continuación vemos algunas desventajas del muestreo estratificado:

Se ha de conocer la distribución en la población de las variables utilizadas para la estratificación.

Los análisis son complicados, en muchos casos la muestra tiene que ponderarse (asignar pesos a cada elemento).

La implementación del muestreo estratificado puede ser más costosa y complicada en términos logísticos en comparación con el muestreo aleatorio simple, especialmente si la población está dispersa geográficamente o si hay una gran cantidad de estratos.

Puede haber errores en la asignación de individuos a los estratos, lo que podría generar sesgos si no se realiza correctamente. Es fundamental garantizar que cada individuo pertenezca al estrato adecuado.

A pesar de estas desventajas, el muestreo estratificado sigue siendo una estrategia valiosa para mejorar la representatividad y la precisión de las estimaciones en muchas situaciones de investigación y encuestas. La clave está en abordar estas desventajas con un diseño cuidadoso y una implementación adecuada.

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Posteriormente se da la evidencia de algunos videos donde se puede evidenciar como realizar el muestreo estratificado sencillamente y adicional como hacerlo utilizando la herramienta Excel.

https://youtu.be/9ldbajzFjUI?feature=shared
https://youtu.be/ErPFlLEE7d4?feature=shared

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Cartera Hipotecaria de Vivienda - CHV - 2023

El proceso estadístico de la operación de Cartera Hipotecaria de Vivienda (CHV) en Colombia implica una serie de pasos y metodologías clave para garantizar la calidad de los datos y la validez de los resultados. Los aspectos más importantes relacionados con la estadística y los muestreos aleatorios se pueden resumir de la siguiente manera:

Diseño de Muestreo Aleatorio:
La operación CHV utiliza un diseño de muestreo aleatorio para seleccionar una muestra representativa de fuentes de información, como entidades financieras y superintendencias. Esto garantiza que los datos recopilados sean una representación precisa de la población total de interés.

Entrenamiento de Personal:
Antes de la recolección de datos, se lleva a cabo un entrenamiento en sitio para el equipo encargado de la operación estadística. Este entrenamiento aborda conceptos generales, manejo de instrumentos de recolección y procesos de validación de información, entre otros. El objetivo es asegurar que el personal esté preparado para realizar muestreos aleatorios y recopilar datos de manera precisa.

Instrumento de Recolección de Datos:
Se utiliza un instrumento diseñado para captar información sobre CHV de las fuentes de información. Este instrumento incluye datos de identificación, año, trimestre y códigos de clasificación que son fundamentales para el análisis estadístico posterior.

Procesamiento de Datos:
El procesamiento de datos incluye operaciones de limpieza y consolidación de la información recopilada. Se utiliza un aplicativo en la plataforma de Oracle para garantizar la calidad y confidencialidad de los datos. Se realizan análisis de consistencia interna y se buscan datos atípicos que puedan requerir aclaraciones o correcciones por parte de las fuentes.

Análisis Estadístico:
El análisis estadístico se centra en validar las variaciones trimestrales y anuales de las variables de estudio, como el saldo de capital total, capital de cuotas vencidas y número de créditos. Se comparan los resultados con información de otras entidades, como la Superintendencia Financiera, para verificar la validez y coherencia de los datos.

Anonimización de Microdatos:
Se realiza un proceso de anonimización de microdatos para mejorar el acceso a la información y garantizar la transparencia en la publicación de datos. Sin embargo, se menciona que algunos datos son considerados muy sensibles y no pueden ser anonimizados debido a los requerimientos de los usuarios.

Para resumir la idea en general del muestreo relacionado en la página del DANE la operación de CHV en Colombia se basó en un diseño de muestreo aleatorio y un proceso estadístico que incluye la recopilación, procesamiento y análisis de datos. La calidad y confiabilidad de la información se mantienen a través de prácticas de control de calidad y anonimización de microdatos, lo que asegura que los resultados sean útiles y precisos para la toma de decisiones.

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Encuesta Ambiental de Hoteles EAH - 2012 - 2013 - 2014 - 2015

La Encuesta Ambiental de Hoteles (EAH) en Colombia es una iniciativa estadística de gran relevancia que se centra en recopilar datos sobre la industria hotelera del país, con un énfasis particular en aspectos ambientales. Para lograr una representación precisa de esta industria, se emplea un enfoque de muestreo aleatorio. Los valores clave relacionados con la estadística y los muestreos aleatorios en este contexto incluyen:

1. Cobertura Nacional: La encuesta abarca todo el territorio colombiano, lo que garantiza una representación geográfica amplia y significativa.

2. Siete Regiones Geográficas: La información se desglosa en siete regiones geográficas, lo que permite un análisis detallado a nivel regional.

3. Universo Bien Definido: La encuesta se enfoca en todos los establecimientos formales de alojamiento y servicios de comida en Colombia que pertenecen a categorías específicas de la Clasificación Industrial Internacional Uniforme (CIIU), lo que proporciona un universo claramente definido.

4. Muestreo Aleatorio: Se utiliza el muestreo aleatorio para seleccionar una muestra representativa de establecimientos de acuerdo con criterios estadísticos sólidos. Esto garantiza que los resultados sean extrapolables a toda la población objetivo.

5. Autodiligenciamiento Electrónico: Los establecimientos participantes completan un formulario electrónico a través de la web, lo que asegura la confidencialidad y la precisión de los datos.

6. Proceso de Precrítica: Se realiza una verificación exhaustiva de los datos recopilados, lo que mejora la calidad de las respuestas y minimiza errores.

7. Capacitación Rigurosa: El personal encargado de la recopilación de datos recibe capacitación específica, lo que garantiza la uniformidad en el proceso de recolección.

8. Análisis de Contexto: Los datos recopilados se someten a un análisis estadístico detallado que incluye comparaciones regionales y tendencias a lo largo del tiempo.