# data[].attributes.headline
1. Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente, mediante sorteo o tabla de números aleatorios.

# data[].attributes.subject
1. Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente, mediante sorteo o tabla de números aleatorios.

# data[].attributes.headline
2. Sólo se necesita una aproximación del tamaño del universo en estudio.

# data[].attributes.subject
2. Sólo se necesita una aproximación del tamaño del universo en estudio.

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

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

# data[].attributes.headline
1. Sólo es necesaria una aproximación del tamaño del universo en estudio.

# data[].attributes.subject
1. Sólo es necesaria una aproximación del tamaño del universo en estudio.

# data[].attributes.body
Camilo Andrés Rincones Ustariz

Adrián Enrique Martínez Tarifa

# data[].attributes.headline
3. A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.

# data[].attributes.subject
3. A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.

# data[].attributes.body
Es un muestreo de comprensión sencilla.

# data[].attributes.body
Requiere un listado previo de toda la población.

# data[].attributes.headline
2. Los sujetos que conforman la muestra son seleccionados sistemáticamente, dejando pasar un cierto número antes de estudiar el siguiente.

# data[].attributes.subject
2. Los sujetos que conforman la muestra son seleccionados sistemáticamente, dejando pasar un cierto número antes de estudiar el siguiente.

# data[].attributes.headline
3. A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.

# data[].attributes.subject
3. A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.

# data[].attributes.headline
1. El marco muestral se divide en estratos.

# data[].attributes.subject
1. El marco muestral se divide en estratos.

# data[].attributes.headline
2. Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente dentro de cada estrato.

# data[].attributes.subject
2. Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente dentro de cada estrato.

# data[].attributes.headline
3. A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.

# data[].attributes.subject
3. A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.

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

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

# data[].attributes.headline
3. Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan mediante sorteo de conglomerados.

# data[].attributes.subject
3. Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan mediante sorteo de conglomerados.

# data[].attributes.headline
4. Dentro de cada conglomerado se podrán seleccionar todos los sujetos que formen parte de él, o podrá seleccionarse una muestra aleatoria dentro del mismo.

# data[].attributes.subject
4. Dentro de cada conglomerado se podrán seleccionar todos los sujetos que formen parte de él, o podrá seleccionarse una muestra aleatoria dentro del mismo.

# data[].attributes.headline
5. A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.

# data[].attributes.subject
5. A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.

# data[].attributes.body
Si la población se encuentra ordenada vamos a tener una tendencia conocida.

# data[].attributes.body
Se pueden dar estimaciones con nivel sesgado, si el muestreo se asocia al fenómeno de interés.

# data[].attributes.body
Las estimaciones son con un alto nivel de precisión.

# data[].attributes.body
Se debe conocer la forma en que se encuentra distribuida la población para realizar la estratificación.

# data[].attributes.body
Es realmente útil cuando la población es dispersa y grande.

# data[].attributes.body
Existe mayor error estándar que el muestreo estratificado o simple.

# data[].attributes.body
(S/f-a). Edu.ec. Recuperado el 5 de abril de 2024, de http://repositorio.utmachala.edu.ec/bitstream/48000/12838/1/ECUACE-2018-CA-DE00859.pdf

(S/f-b). Scielo.cl. Recuperado el 5 de abril de 2024, de https://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-95022017000100037

(S/f-c). Repositorioinstitucional.mx. Recuperado el 7 de abril de 2024, de https://centrogeo.repositorioinstitucional.mx/jspui/bitstream/1012/163/1/19-Tipos%20de%20Muestreo%20-%20%20Diplomado%20en%20An%C3%A1lisis%20de%20Informaci%C3%B3n%20Geoespacial.pdf

# data[].attributes.body
(S/f-a). Edu.ec. Recuperado el 8 de abril de 2024, de http://repositorio.utmachala.edu.ec/bitstream/48000/12838/1/ECUACE-2018-CA-DE00859.pdf

(S/f-b). Scielo.cl. Recuperado el 8 de abril de 2024, de https://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-95022017000100037

(S/f-c). Repositorioinstitucional.mx. Recuperado el 8 de abril de 2024, de https://centrogeo.repositorioinstitucional.mx/jspui/bitstream/1012/163/1/19-Tipos%20de%20Muestreo%20-%20%20Diplomado%20en%20An%C3%A1lisis%20de%20Informaci%C3%B3n%20Geoespacial.pdf

# data[].attributes.body
1. Marco Estadístico:

Se compone de dos marcos muestrales: uno de municipios y otro de medidas de tamaño o segmentos (conglomerados).

El marco de municipios enumera cada municipio del país, con información auxiliar como poblaciones, indicadores de pobreza, y estratos de muestreo.

El marco de segmentos se deriva del censo nacional de vivienda de 2018 y lista conglomerados de 10 viviendas asociados a manzanas o secciones rurales.

2. Diseño Muestral:

Es un diseño probabilístico, multietápico, estratificado y de conglomerados.

Probabilístico: Cada unidad de muestreo tiene una probabilidad de selección conocida y mayor que cero, permitiendo calcular la precisión deseada en las estimaciones.

Multietápico: Se seleccionan secuencialmente unidades de muestreo en dos etapas (UPM y USM) con probabilidades de inclusión basadas en la población del censo 2018.

Estratificado: Se estratifica en municipios y en niveles más detallados como cabeceras, centros poblados y áreas rurales dispersas.

3. Definición del Tamaño de la Muestra:

Se identifica un indicador relevante en la investigación y se asigna un tamaño de muestra suficiente para que el estimador de este indicador cumpla con ciertas características de precisión y confianza.

Se ajusta el tamaño de muestra primario por el efecto del diseño muestral, la tasa de no respuesta esperada y las subdivisiones de la población.

Se adicionan segmentos adicionales en el año 2022 debido a un convenio con el ministerio de justicia para incluir un módulo de necesidades jurídicas en la encuesta.

4. Fuente

https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/790

# data[].attributes.body
1. Marco Muestral:

Se construye utilizando archivos de la Cámara de Comercio, Confecámaras, encuestas anteriores y miniencuestas realizadas por el DANE y algunas asociaciones.

Se incluyen también archivos proporcionados por asociaciones y resultados de miniencuestas adicionales para garantizar cobertura.

Se actualiza la información mediante la revisión de archivos de la Cámara de Comercio y Confecámaras, así como la depuración del listado para eliminar duplicados y actualizar datos.

2. Tipo de Muestreo:

Se utiliza un diseño probabilístico estratificado de elementos.

Los estratos se definen según la principal actividad económica de la empresa, utilizando el código CIIU Rev. 3 A.C., formando 23 agrupaciones.

Dentro de los estratos, se clasifican las unidades económicas en empresas de inclusión forzosa o probabilística, dependiendo de la distribución del tamaño de la empresa en función de las ventas y/o cantidad de personal ocupado.

3. Definición del Tamaño de la Muestra:

Se cálcula teniendo en cuenta:

n(t) = Tamaño de la muestra total
t = Número de elementos de inclusión forzosa
N a = Tamaño del estrato (actividad)
C = Coeficiente de variación esperado
Y a = Total de la variable ingresos en cada actividad
S ²[ N -t] = Varianza de la variable ingresos en cada actividad con la exclusión del elemento t en el estrato de inclusión forzosa

4. Tamaño de la Muestra:

Se establece un total de 7905 empresas, con aproximadamente 3785 de inclusión forzosa y 4010 de inclusión probabilística.

5. Fuente

https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/478

# data[].attributes.attachment_link.title
Encuesta Anual de Comercio - EAC - 2003 - A - 2008

# data[].attributes.attachment_link.description
El Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE -, en cumplimiento de su misión institucional de proveer al país de estadísticas confiables y oportunas, desarrolla periódicamente la Encuesta Anual de Comercio - EAC.

# data[].attributes.body
1. Diseño Muestral: Probabilístico, estratificado y de conglomerados.

2. Estratificación: Se realiza en tres niveles: departamento, piso térmico y clases de cobertura del suelo.

3. Métodos de Selección:

Para cinco departamentos específicos, se emplea un diseño de una sola etapa, seleccionando segmentos mediante Muestreo Aleatorio Simple (ESTMAS).

4.  Para los otros departamentos, se utiliza un diseño de dos etapas: en la primera etapa se seleccionan Unidades Primarias de Muestreo (UPM) con Probabilidad Proporcional al Tamaño (PPT), y en la segunda etapa se selecciona una muestra aleatoria simple (MAS) de un Segmento de Muestreo (SM) dentro de cada UPM.

5. Tamaño de la Muestra: Se cuenta con un total de 4519 SM distribuidos en los 22 departamentos.

6. Fuente

https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/677