# data[].attributes.body
Lohr, S. L. (2019). Sampling: Design and analysis (3rd ed.). CRC Press.

Kish, L. (1965). Survey sampling. Wiley.

Sarndal, C. E., Swensson, B., & Wretman, J. (2003). Model assisted survey sampling. Springer.

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

https://www.netquest.com/blog/muestreo-probabilistico-muestreo-conglomerados

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imagen alusiva a referencias bibliograficas

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Ejemplo de muestreo aleatorio por conglomerados en un partido de microfútbol

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Ejemplo de muestreo aleatorio por conglomerados en un partido de microfútbol

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ejemplo: Seleccionar un grupo representativo de jugadores de un torneo de microfútbol para realizar una encuesta sobre su experiencia en el torneo.

Método: Muestreo aleatorio por conglomerados

Pasos:

Dividir la población en conglomerados: En este caso, los conglomerados podrían ser los equipos participantes en el torneo.

Seleccionar aleatoriamente un número de conglomerados: Supongamos que queremos seleccionar el 20% de los equipos. Si hay 50 equipos en total, seleccionaríamos 10 equipos (50 equipos * 0.20 = 10 equipos).

Seleccionar a todos los individuos dentro de los conglomerados seleccionados: En este caso, todos los jugadores de cada equipo seleccionado serían incluidos en la muestra.

Ejemplo:

En un torneo de microfútbol con 50 equipos, se desea realizar una encuesta a una muestra de jugadores para conocer su experiencia en el torneo. Se utiliza el muestreo aleatorio por conglomerados para seleccionar la muestra.

Se dividen los equipos en conglomerados. En este caso, cada equipo es un conglomerado.

Se seleccionan aleatoriamente el 20% de los equipos. Se utilizan métodos estadísticos para seleccionar 10 equipos de los 50 equipos totales.

Se encuestan a todos los jugadores de los 10 equipos seleccionados. Esto da como resultado una muestra de jugadores que representa a toda la población de jugadores del torneo.

l.

Aplicación en un partido de microfútbol:

El muestreo aleatorio por conglomerados se puede utilizar para seleccionar una muestra de jugadores de un partido de microfútbol para realizar una encuesta sobre su experiencia en el partido. Esto podría ser útil para obtener información sobre la satisfacción de los jugadores, la calidad del juego o la organización del evento.

Al seleccionar los conglomerados, es importante asegurarse de que sean representativos de toda la población de jugadores.

El tamaño de la muestra debe ser lo suficientemente grande para ser preciso, pero no tan grande como para ser costoso o poco práctico.

Es importante utilizar métodos estadísticos adecuados para seleccionar los conglomerados y analizar los datos.

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Características del muestreo aleatorio por conglomerados 

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Características del muestreo aleatorio por conglomerados 

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El muestreo por conglomerados es una técnica que aprovecha la existencia de grupos o conglomerados en la población que representan correctamente el total de la población en relación a la característica que queremos medir. Dicho de otro modo, estos grupos contienen toda la variabilidad de la población

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características del muestreo aleatorio por conglomerados

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Desventajas del muestreo aleatorio por conglomerados 

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Desventajas del muestreo aleatorio por conglomerados 

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1. Se necesita conocer información del grupo.

2. Normalmente tiene un índice de error de muestreo más alto que otras técnicas que también utilizamos a menudo

3. El muestreo por conglomerados puede no reflejar la diversidad en el marco muestral.

4. el error es mayor que en el muestreo aleatorio simple o estratificado

5. el calculo del error estándar es muy complejo

6. Homogeneidad: Si los conglomerados no son homogéneos, puede aumentar el margen de error.

7. Dependencia de Conglomerados: La variabilidad dentro de los conglomerados puede afectar la precisión de los resultados.

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Con este post dedicado al muestreo por conglomerados cerramos el primer gran bloque de posts dedicados al muestreo probabilístico. A partir de la próxima publicación abordaremos técnicas de muestreo no probabilístico, las más habituales cuando hablamos de investigación online.

El muestreo por conglomerados es una técnica que aprovecha la existencia de grupos o conglomerados en la población que representan correctamente el total de la población en relación a la característica que queremos medir. Dicho de otro modo, estos grupos contienen toda la variabilidad de la población. Si esto sucede, podemos seleccionar únicamente algunos de estos conglomerados para conocer la información de interés del total de la población.

Podemos ver esta técnica desde otro punto de vista. Mientras que en todas las técnicas vistas hasta ahora las unidades de muestreo coinciden con las unidades a estudiar (individuos), en el muestreo por conglomerados las unidades de muestreo son grupos de unidades a estudiar (grupos de individuos), algo que puede resultar muy beneficioso en términos de coste. A cambio, es habitual obtener una menor precisión al usar esta técnica, causada por falta de heterogeneidad dentro de los conglomerados.

El proceso de muestreo

El primer paso para aplicar esta técnica es definir los conglomerados. Se trata de identificar una característica que permita dividir la población en grupos disjuntos (sin solapamiento) y de forma exhaustiva (todos los individuos deben estar en un grupo), de tal manera que los grupos no difieran entre sí en relación a aquello que queremos medir. Una vez hemos definido estos conglomerados, seleccionaremos al azar algunos de ellos para estudiarlos.

Un criterio habitual para definir conglomerados es el geográfico. Por ejemplo, si queremos estudiar qué proporción de la población argentina fuma, podemos dividir el total de la población en provincias y seleccionar algunas de ellas para ser estudiadas. Si no tenemos razones de peso para pensar que el porcentaje de fumadores va a cambiar de una provincia a otra, esta solución nos permitirá concentrar el esfuerzo de muestreo en un único entorno geográfico. Si el estudio se va a hacer mediante entrevistas personales, esto representa un importante ahorro de costes de desplazamientos.

Una vez definimos los conglomerados, el siguiente paso es seleccionar los conglomerados a estudiar, ya sea mediante un muestreo aleatorio simple o sistemático.

Por último, una vez seleccionados los conglomerados a estudiar, podemos investigar a todos los sujetos que forman parte de los mismos, o bien aplicar un nuevo proceso de muestreo dentro del conglomerado, por ejemplo obteniendo una muestra mediante muestreo aleatorio simple o sistemático. Si optamos por esta posibilidad, estaremos hablando de un muestreo en dos etapas o bietápico: la primera etapa será la selección del conglomerado; la segunda, la de individuos dentro del conglomerado. Si por el contrario estudiamos todos los individuos del conglomerado, hablaremos de muestreo por conglomerados unietápico.

Muestreo estratificado y muestreo por conglomerados

La idea del muestreo por conglomerados recuerda a la del muestreo estratificado. En ambos casos dividimos la población en grupos. Sin embargo, los principios detrás de ambas técnicas son en cierto modo opuestos.

El muestreo estratificado es especialmente adecuado cuando los grupos (estratos) son muy homogéneos internamente y muy diferentes entre sí. En ese caso, conviene asegurar que tenemos representantes en nuestra muestra que provienen de todos los estratos. Por el contrario, el muestreo por conglomerados es muy adecuado cuando los grupos en que dividimos la población son muy similares entre sí, por lo que no hay gran diferencia entre estudiar individuos de un grupo o de otro.

Es por ello que pese a que ambas técnicas dividen la población en estratos o conglomerados, el proceso de selección de individuos es radicalmente diferente.

Ventajas y desventajas del muestreo por conglomerados

✔ La principal ventaja de esta técnica es de tipo operativa: seleccionar un conglomerado a estudiar suele ser más fácil y económico que hacer una muestra aleatoria o sistemática. Hemos visto por ejemplo que usar conglomerados geográficos puede representar un importante ahorro en desplazamientos de personas.

Curiosamente, es habitual hacer estudios a través de Internet en los que se sigue pensando en términos de estudiar sólo unas zonas geográficas, cuando en realidad a través de Internet no obtenemos ningún beneficio operativo; al contrario, incurrimos en mayor riesgo de tener menor precisión por diferencias entre las regiones estudiadas y el resto de la población. Esta práctica es una herencia injustificada de técnicas que eran buenas en entrevistas personales, pero que no lo son al usar otras metodologías.

✘ Como principal inconveniente, al usar muestreo por conglomerados corremos un riesgo importante: que los conglomerados no sean realmente homogéneos entre ellos. En el ejemplo anterior sobre fumadores en Argentina, podría suceder que en una de las provincias exista más propensión a fumar, por ser una región más urbana, por razones culturales, etc.

Eficiencia del muestreo por conglomerados

¿Cómo podemos comparar esta técnica con otras vistas con anterioridad? Lo bien o mal que va a funcionar esta técnica va a depender, de forma similar a como ocurría en el muestreo estratificado, de la relación entre la varianza dentro y fuera de los conglomerados.

Esta relación se suele expresar con un coeficiente de correlación intraconglomerados (δ), que se define como el coeficiente de correlación lineal entre todos los pares de valores de la variable objeto de estudio, medidos sobre las unidades de los conglomerados y extendido a todos los conglomerados. En definitiva, este coeficiente es una medida de la homogeneidad en el interior de los conglomerados.

Cuanto menor sea el coeficiente de homogeneidad intraconglomerados δ, mayor eficiencia arrojará el muestreo por conglomerados. Recordemos que lo ideal es que los conglomerados sean tan heterogéneos como el total de la muestra, con el fin de que la selección de un conglomerado concreto nos de la misma información que la selección de individuos al azar del total de la población.

Si comparamos el muestreo aleatorio simple con el muestreo por conglomerados, es posible demostrar que si δ=0 ambos métodos son equivalentes. Esta condición implica que los conglomerados son exactamente tan heterogéneos como el total de la población. El peor caso sería δ=+1 , mientras que el más favorable sería el de δ=-1/(M-1), donde M es el tamaño del conglomerado. Sin embargo, normalmente δ va a ser siempre mayor que 0, ya que lo normal es que las unidades de un conglomerado tengan cierto parecido entre sí.

Otra forma de ver el impacto de este problema es calcular el tamaño de muestra necesario al emplear muestreo por conglomerados para lograr la misma precisión de un muestreo aleatorio simple. Esta expresión es la siguiente:
nc = na (1 + (M-1) δ)
donde nc es el tamaño de muestra en muestreo por conglomerados y na es el tamaño de muestra que necesitaríamos en muestreo aleatorio simple. Por lo tanto, el factor (1+(M-1) δ) es la variación del tamaño de muestra que necesitamos debido al uso de conglomerados. Normalmente será un incremento. Este factor se conoce como efecto de diseño.

Esperamos que este post haya sido de ayuda para entender mejor esta técnica de muestreo probabilístico. A continuación, podrás encontrar los enlaces al resto de artículos que conforman la serie:
ÍNDICE: Serie Muestreo

1. El muestreo: qué es y por qué funciona

2. Muestreo probabilístico o no probabilístico

3. Muestreo probabilístico: muestreo aleatorio simple

4. Muestreo probabilístico: muestreo estratificado

5. Muestreo probabilístico: muestreo sistemático

6. Muestreo probabilístico: muestreo por conglomerados

7. Muestreo no probabilístico: muestreo por conveniencia

8. Muestreo no probabilístico: muestreo por cuotas

9. Muestreo no probabilístico: muestreo por bola de nieve

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Guía del muestreo por conglomerados: funciones, ventajas y desventajas.

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Imagínate que quieres evaluar cuánto gastan los consumidores en varios tipos de bebida en la Ciudad de México. Ya que ciudad de Mexico es una gran superficie, necesitamos muestrear sólo 3 de cada 100 personas que consumen bebidad de la ciudad.

Hay tres etapas para la aplicación de este muestreo:

Selecciona una agrupación de conglomerados como marco muestral. En el ejemplo anterior, los 100 individuos que representan el marco muestral para el estudio.

Marca cada conglomerado o grupo con un número exclusivo. Podemos enumerar fácilmente cada delegación del 1 al 100

Elige una muestra de conglomerados aplicando el muestreo probabilístico. Utilizando el muestreo sistemático (o cualquier otro muestreo probabilístico), podemos elegir 3 de las 16 delegaciones. Los hogares que residen en las 3 delegaciones representarán la muestra para el estudio.

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Ventajas del muestreo aleatorio por conglomerados 

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Ventajas del muestreo aleatorio por conglomerados 

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-es muy eficiente cuando la población es grande y dispersa reduce costos

-no es preciso tener un listado de toda la población solo de las unidades primarias de muestreo

-Por consiguiente, en el muestreo por conglomerados una lista completa de los grupos representa el marco muestral. Luego, algunos grupos son elegidos al azar como fuente de datos primarios.

-Es el diseño probabilístico más rentable y eficiente en términos de tiempo para grandes áreas geográficas.

-Este método es fácil de usar desde un punto de vista práctico.

-Se pueden utilizar muestras más grandes debido al nivel de accesibilidad de los miembros del grupo de la muestra

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Conoce las características del muestreo por conglomerados

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Conoce las ventajas y desventajas del muestreo por conglomerados y checa s es el ideal para tu proyecto de investigación.

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Etapas del muestreo aleatorio por conglomerados 

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Etapas del muestreo aleatorio por conglomerados 

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1. Identificación de los conglomerados: los conglomerados pueden partir de datos ya existentes por ejemplo reunir de varia población, como una comunidad un colegio una empresa un estadio de futbol etc.

2. Selección de conglomerados: se realiza utilizando técnicas de muestreo aleatorio, como el uso de números aleatorios o tablas de números aleatorios.

3. Inclusión de elementos dentro de los conglomerados seleccionados: implica el método de muestreo seleccionado en donde todos los elementos de la muestra se incluyen

4. Análisis de datos: se realiza el análisis estadístico para obtener conclusiones sobre la población de interés. Este análisis puede incluir cálculos de estimación de parámetros, intervalos de confianza y pruebas de hipótesis, entre otros métodos estadísticos y otras pruebas.

5. Interpretación de resultados: interpretación de datos es la ejecución de varios procesos. Este proceso analiza y revisa los datos para obtener conclusiones y reconocer patrones y comportamientos emergentes. considerando los resultados dentro del problema muestral conglomerado

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Muestreo por conglomerados | Economipedia

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Te contamos todo lo que necesitas saber sobre el muestreo por conglomerados. Definición, importancia, pasos a seguir y un ejemplo

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👨‍💻 El Muestreo por conglomerados: Qué es, Cómo se hace + Ejemplo

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El muestreo conglomerado es una técnica estadística utilizada en investigaciones y encuestas para seleccionar una muestra representativa de una población. En este método, la población se divide en grupos o conglomerados, y luego se seleccionan algunos de estos conglomerados al azar para formar la muestra. Cada conglomerado seleccionado se estudia exhaustivamente, lo que permite reducir los costos y la carga de trabajo en comparación con el muestreo aleatorio simple, donde se seleccionan individuos individuales. Este enfoque es útil cuando los miembros de la población se agrupan naturalmente en subgrupos o cuando la lista completa de individuos en la población no está disponible.

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imagen alusiva al muestreo de conglomerados

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El muestreo por conglomerados nos ayuda cuando es imposible o poco práctico crear un marco de muestreo de una población objetivo debido a que está muy dispersa geográficamente y el costo de la recopilación de datos es relativamente alto.

El muestreo por conglomerados, también conocido como muestreo por racimos, 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.

Las unidades de muestreo o grupos pueden ser espaciados, tal como ocurre naturalmente en las unidades geográficas o físicas (por ejemplo: estados, delegaciones o distritos); en base a una organización como escuelas, grado escolar; o servicio telefónico tales como códigos de área o el cambio de las claves lada de los números de teléfono.

La heterogeneidad del grupo es fundamental para un buen diseño del muestreo por conglomerados. Por otra parte, los elementos dentro de cada grupo debe ser tan heterogéneos como la población objetivo

Pasos para seleccionar un muestreo por conglomerados

Definir la población objetivo.

Identificar un marco de muestreo existente o desarrollar un nuevo marco de muestreo de grupos de la población objetivo.

Evaluar el marco de muestreo para la falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple cobertura, y la agrupación, y hacer los ajustes cuando sea necesario. Idealmente, los grupos serían tan heterogéneos como la población, mutuamente excluyentes, y colectivamente exhaustivos. La duplicación de elementos de la muestra puede aparecer si elementos de la población pertenecen a más de un grupo. La omisión dará lugar a un sesgo de cobertura.

Determinar el número de grupos que se seleccione. Esto se puede hacer dividiendo el tamaño de la muestra por el número promedio estimado de elementos de la población en cada grupo. En la medida en que la homogeneidad y la heterogeneidad de los grupos sean diferentes a la de la población, el número del grupo aumenta e incrementa la precisión. Por otra parte, si las diferencias aumentan, la precisión disminuye.

Seleccionar al azar el número previsto de las agrupaciones.

Subtipos del muestreo por conglomerados

Dos grandes dimensiones se utilizan para clasificar los diferentes tipos de muestreo por conglomerados. Una se basa en el número de etapas en el diseño de la muestra, y el otro en la representación proporcional de los grupos en la muestra total.

Subtipo basado en el número de etapas: A menudo, el muestreo por conglomerados se lleva a cabo en más de una "etapa". Una etapa es un paso dentro del proceso de muestreo en el que se toma una muestra. Considerando el número de etapas en el diseño, hay tres subtipos principales de este muestreo: de una sola etapa, de dos etapas, y el muestreo de etapas múltiples.

Muestreo por conglomerados de una etapa. El muestreo se hace una sola vez. Un ejemplo sería, digamos que estamos interesados en el estudio de personas sin hogar que viven en refugios.

Si hay cinco refugios en una ciudad, un investigador seleccionará al azar a uno de los refugios y luego incluirá en el estudio a todas las personas sin hogar que residen en el refugio seleccionado. Un investigador de mercado podría optar por utilizar un diseño de muestreo por conglomerado de una sola etapa.

Digamos que un investigador está interesado en la prueba de comercialización de un producto. El investigador puede seleccionar al azar códigos postales; enviar muestras del producto junto con un cuestionario de evaluación a cada dirección dentro del grupo seleccionado.

Muestreo por conglomerados en dos etapas. El diseño incluye todos los pasos del diseño de un muestreo por conglomerados, con una excepción del último paso. En lugar de incluir todos los elementos de los grupos seleccionados de la muestra, una muestra aleatoria (ya sea una muestra aleatoria simple, muestra estratificada o muestra sistemática) se toman los elementos de cada grupo seleccionado.

El muestreo por conglomerados de una etapa se refiere a veces como un submuestreo. En general, a menos que el grupos sea homogéneo, un diseño de muestra de conglomerados en dos etapas es mejor que uno de una sola etapa.

Muestreo por conglomerados de etapas múltiples. Las encuestas de grandes áreas geográficas requieren una diseño de la muestra algo más complicado que los descritos hasta este punto. Por lo general, se debe utilizar un diseño de etapas múltiples, que consiste en la repetición de dos pasos básicos: listado y toma de muestras.

Típicamente, en cada etapa, los grupos se hacen progresivamente más pequeños en tamaño; y en la última etapa se utiliza el elemento de muestreo. Los procedimientos de muestreo (aleatorio simple, estratificado, o el sistemático) pueden ser diferentes en cada etapa.

Te invito a conocer sobre el muestreo polietápico o muestreo multietapas.

Fortalezas y debilidades del muestreo por conglomerados en comparación con el muestreo aleatorio simple

Fortalezas
En comparación con el muestreo aleatorio simple:

Debilidades
En comparación con el muestreo aleatorio simple:

Si los grupos están definidos geográficamente, el muestreo por conglomerados requiere
menos tiempo, dinero y mano de obra.

Una muestra por conglomerados puede no ser la más representativa de la población
como es el caso de una muestra aleatoria simple del mismo tamaño de la muestra.

El muestreo por conglomerados permite muestreos posteriores
debido a que los grupos incluidos en la muestra son elementos agregados.

Las variaciones en las muestras tienden a ser mucho más altas que
en las del muestreo aleatorio simple.

Uno puede estimar características de los grupos
como el de la población.

El muestreo por conglomerados hace aún más complejo
el análisis de datos e interpretación de los resultados.

El muestreo por conglomerados no requiere de un marco
de muestreo de todos los elementos de la población objetivo.

El muestreo produce errores de muestreo más
grandes para muestras de tamaño comparable que otras muestras de probabilidad.

Recuerda que pueden consultar nuestros demás artículos referentes al:

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Muestreo por conglomerados. ¿Cuándo utilizarlo?

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Descubre las ventajas de utilizar el muestreo por conglomerados. Checa si este tipo de muestreo probabilístico es ideal para tu proyecto.

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1)

https://fastercapital.com/es/tema/desventajas-del-muestreo.html

2)

https://www.google.com/imgres?q=muestreo%20aleatorio%20estratificado&imgurl=https%3A%2F%2Fwww.questionpro.com%2Fblog%2Fwp-content%2Fuploads%2F2017%2F05%2Fmuestreo-stratificado-1-1.jpg&imgrefurl=https%3A%2F%2Fwww.questionpro.com%2Fblog%2Fes%2Fmuestreo-estratificado%2F&docid=xKin-x6tWuMmHM&tbnid=rNvY7NAjqXQMYM&vet=1&w=1200&h=795&hcb=2&ved=2ahUKEwiru_q5sLOGAxWLSTABHWCrAu0QM3oECBsQAA

3)

https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=LYFaNN1Q1u0

4)

https://www.questionpro.com/blog/es/como-hacer-un-muestreo-estratificado/#:~:text=%C2%BFQu%C3%A9%20es%20un%20muestreo%20estratificado,estratos%20para%20realizar%20la%20investigaci%C3%B3n.

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Ejemplos de Muestreo Aleatorio Estratificado

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Ejemplos de Muestreo Aleatorio Estratificado

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1. Encuesta de satisfacción en un hospital:

Estratos: Edad (jóvenes, adultos, mayores).

Seleccionar aleatoriamente pacientes de cada grupo de edad para obtener una muestra representativa de la opinión del hospital en diferentes grupos demográficos.

2. Estudio de preferencias de alimentos en una escuela:

Estratos: Grado escolar (primaria, secundaria, preparatoria).

Seleccionar aleatoriamente estudiantes de cada nivel educativo para comprender las preferencias alimenticias en cada grupo de edad.

3. Investigación sobre hábitos de ejercicio en una comunidad:

Estratos: Niveles de actividad física (sedentario, moderadamente activo, muy activo).

Seleccionar aleatoriamente individuos de cada nivel de actividad para analizar los hábitos de ejercicio en diferentes segmentos de la población.

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Desventajas del muestreo aleatorio estratificado

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Desventajas del muestreo aleatorio estratificado

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Complejidad: Requiere información precisa sobre la población y la división en estratos, lo que puede ser complicado en ciertos casos.

Diseño requerido: Necesita un diseño cuidadoso para evitar sesgos en la selección de estratos y muestras.

Implementación costosa: Puede ser más costoso de implementar que otros métodos de muestreo más simples.

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Ventajas del muestreo aleatorio estratificado

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Ventajas del muestreo aleatorio estratificado

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Mayor precisión: Permite una estimación más precisa de los parámetros poblacionales al considerar las diferencias entre estratos.

Eficiencia: Puede requerir menos muestras que un muestreo aleatorio simple para lograr la misma precisión.

Representatividad: Asegura que cada estrato esté representado en la muestra, lo que mejora la validez de los resultados.

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Pasos para seleccionar un muestreo aleatorio estratificado

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Pasos para seleccionar un muestreo aleatorio estratificado

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1. Identificar las estratas: Dividir la población en grupos homogéneos o estratos basados en características comunes.

2. Determinar el tamaño de la muestra: Asignar la proporción adecuada de muestras a cada estrato según su importancia relativa en la población.

3. Seleccionar aleatoriamente: Seleccionar aleatoriamente las muestras dentro de cada estrato.

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El muestreo estratificado es un procedimiento de muestreo en el que el objetivo de la población se separa en segmentos exclusivos, homogéneos (estratos), y luego una muestra aleatoria simple se selecciona de cada segmento (estrato)

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Un grupo de investigadores quiere realizar una encuesta sobre el trabajo de profesores universitarios de Colombia. Para realizar la muestra, se siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Se selecciona a todos los profesores universitarios del país.

Se determina que de 122.910 profesores universitarios se necesitarán 385 individuos para elaborar la muestra.

Se elabora una lista de todos los profesores colombianos.

A cada profesor se le asigna un número comenzando por el 1.

Se escogen 385 números al azar utilizando un cuadro estadístico, por ejemplo: 1.345, 20.672 y 118.456.

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Características del muestreo aleatorio simple: 

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Características del muestreo aleatorio simple: 

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• Los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados para la muestra.

• Se enfoca en la máxima representación de una población.

• Se caracteriza por permitir la implementación de diversos programas informáticos para la generación de números aleatorios.

• Se basa en cálculos de tipo probabilístico.

• No existe intervención del investigador en los procesos investigativos, siendo la  única influencia que afecta a los mismos el azar.

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Ejemplo 1

En este muestreo se realiza un listado de todos los individuos de una población, a cada uno se le asigna un número comenzando por el 1, se escoge un número al azar y a partir de este se seleccionan los siguientes con un intervalo frecuente, por ejemplo, cada 15. Por ejemplo: Un grupo de investigación está realizando un estudio sobre el uso de las bibliotecas en una ciudad. Para hacer la muestra representativa, se confecciona una lista de todos los individuos de la ciudad, a cada uno se le asigna un número, se escoge uno al azar, el 700, y se selecciona a los individuos que tienen los números 715, 730, 745, 760, 775, 790, 805, etc.

Ejemplo 2

consideramos una población de 5000 agricultores pertenecientes a una determinada zona y de la que se pretende extraer una muestra sistemática de 10 agricultores El procedimiento es el siguiente:

Definir el tamaño del salto sistemático 5000/10=500

Selecciona un numero aleatorio entre 1 y 500, por ejemplo 96

Seleccionar los restantes elementos de la muestra 96,

96+500=596, 596+500=1096, 1596, 2096, 2596, 3096, 3596, 4096, 4596.

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Entre sus inconvenientes, podemos destacar que, a diferencia del simple, la probabilidad de elegir un individuo no es la misma en todos los casos.

La estimación de las variaciones es más complejo que en el muestreo aleatorio simple

Técnicamente, sólo la selección del primer elemento es una selección de probabilidad ya que para las selecciones posteriores, habrán elementos de la población objetivo que tendrán cero probabilidad de ser seleccionados.

Elementos combinados tienen diferentes probabilidades de ser seleccionados.

Si el intervalo de muestreo se relaciona con el orden periódico de los elementos en el marco de muestreo, puede resultar una mayor variabilidad.

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Con el muestreo aleatorio, por tanto, lo que hacemos es ir contando los elementos de la población para, con ello, escoger aquellos que queremos estudiar. A diferencia de otros, como el estratificado, no hacemos grupos homogéneos; sino que utilizamos un valor predeterminado para contar.

Los elementos elegidos tendrán un alto grado de heterogeneidad.

¿Por qué realizar un muestreo sistemático?

Este tipo de muestreo es muy útil en determinadas circunstancias.

Así pues, veamos, para ello, sus ventajas e inconvenientes:

En primer lugar, el método de selección es sencillo, no requiere de ninguna preparación. El mismo sistema, utilizado en otros muestreos aleatorios, nos permite elegir el primer caso. A partir de aquí solo hay que contar, como veremos en el ejemplo.

Por otro lado, elimina la posibilidad de autocorrelación, que puede darse en otros tipos de muestreo. Esta es un problema para el investigador, ya que dos variables correlacionadas pueden estar midiendo la misma cosa.

Entre sus inconvenientes, podemos destacar que, a diferencia del simple, la probabilidad de elegir un individuo no es la misma en todos los casos. Además, puede aumentar la variabilidad de la muestra elegida.

Pasos para realizar un muestreo sistemático

Los pasos para realizarlo son similares en cualquier muestreo aleatorio. Sobre todo, hay que tener en cuenta qué queremos y con qué vamos a contar.

Seleccionar la población: Primero, hay que elegir la población. Este es el paso esencial cuando investigamos un tema. Tenemos que saber a quién, o a qué, va a ir dirigido nuestro análisis.

Tamaño de la muestra: Una vez hemos realizado el primer paso, toca decidir el tamaño de la muestra. Existen diferentes fórmulas para calcularlo, todo ello teniendo en cuenta si la población es finita o no.

Intervalos: Una vez tenemos la muestra, dividimos la población entre ella y redondeamos el número que salga, si este tiene decimales. A este número se le llama intervalo de muestreo.

Entonces, hecho todo lo anterior, empezamos a contar. El primer caso lo elegimos al azar y, a partir de este, vamos sumando el número anterior. Es un proceso sencillo, como veremos en el ejemplo.

Ejemplo de un muestreo sistemático

Imaginemos un estudio en el que queremos medir el nivel de mercurio en el salmón de un determinado lugar. Los valores son ficticios para este ejemplo. Hemos decidido hacer un muestreo sistemático. El primer paso será dividir la población entre el valor mínimo de la muestra que queremos, que en este caso suponemos que es cinco.

Así pues, este sería el intervalo de muestreo:

El muestreo sistemático presenta un proceso sencillo. En primer lugar, elegimos uno de los datos, para ello, utilizando la opción de números aleatorios de una hoja de cálculo.

Una vez los tenemos, los ordenamos de mayor a menor, o al revés. Debemos saber que, en realidad, solo se recolocan, y elegimos el primero.

En último lugar, vamos contando de cinco en cinco y, de esa forma, obtenemos lo que será la muestra.

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✅ Muestreo sistemático | Qué es, significado, concepto y definición. Un resumen completo. Un muestreo sistemático es aquel en el que se elige un elemento al azar y,...

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El método de selección es sencillo, no requiere de ninguna preparación. El mismo sistema, utilizado en otros muestreos aleatorios, nos permite elegir el primer caso. A partir de aquí solo hay que contar, como veremos en el ejemplo.

Elimina la posibilidad de autocorrelación, que puede darse en otros tipos de muestreo. Esta es un problema para el investigador, ya que dos variables correlacionadas pueden estar midiendo la misma cosa.

Si el proceso de selección es manual, el muestreo sistemático es más fácil, más simple, menos tiempo, y más económico

La población objetivo no tiene porqué ser numerada y se compila un marco si hay representación física.

Si el orden de los elementos en el muestreo se asignaron al azar, el muestreo sistemático puede producir resultados similares al muestreo aleatorio simple.

El muestreo sistemático elimina la posibilidad de autocorrelación.

El muestreo sistemático asegura que la muestra es extendida a toda la población.

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Pasos para la selección de un muestreo sistemático

# data[].attributes.subject
Pasos para la selección de un muestreo sistemático

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Seleccionar la población: Primero, hay que elegir la población. Este es el paso esencial cuando investigamos un tema. Tenemos que saber a quién, o a qué, va a ir dirigido nuestro análisis.

Tamaño de la muestra: Una vez hemos realizado el primer paso, toca decidir el tamaño de la muestra. Existen diferentes fórmulas para calcularlo, todo ello teniendo en cuenta si la población es finita o no.

Intervalos: Una vez tenemos la muestra, dividimos la población entre ella y redondeamos el número que salga, si este tiene decimales. A este número se le llama intervalo de muestreo.

Entonces, hecho todo lo anterior, empezamos a contar. El primer caso lo elegimos al azar y, a partir de este, vamos sumando el número anterior. Es un proceso sencillo, como veremos en el ejemplo.

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El muestreo sistemático es un tipo de muestreo probabilístico donde se hace una selección aleatoria del primer elemento para la muestra, y luego se seleccionan los elementos posteriores utilizando intervalos fijos o sistemáticos hasta alcanzar el tamaño de la muestra deseado.

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Trabajar con un gran tamaño de muestra no es una tarea fácil, y a veces, puede llegar a ser un desafío encontrar un marco que sea realista y que cumpla con nuestras necesidades. Hoy vamos a conocer cómo realizar un muestreo aleatorio simple para que puedas decidir si este método te es de utilidad en tu próxima investigación.

¿Qué es el muestreo aleatorio simple?

El muestreo aleatorio simple es un subconjunto de una muestra elegida de una población más grande. Cada individuo se elige al azar y por pura casualidad. En este tipo de muestreo cada individuo tiene la misma probabilidad de ser elegido en cualquier etapa del proceso.

Cabe mencionar que es diferente al muestreo sistemático . Una muestra aleatoria simple es una técnica de muestreo justa.

El muestreo aleatorio simple es un tipo de método de muestreo muy básico y puede ser fácilmente un componente de un método de muestreo más complejo. El principal atributo de este método de muestreo es que cada muestra tiene la misma posibilidad de ser elegida.

El tamaño de la muestra en este método de muestreo idealmente debe ser de más de unos cientos de individuos para que se pueda aplicar de manera apropiada. A veces se argumenta que este método es teóricamente simple de entender pero difícil de implementar en la práctica.

¿Quieres saber cómo realizar un muestreo aleatorio simple? ¡Sigue estos pasos!

1.- Prepara una lista de todos los miembros de la población, posterior a esto marca a cada miembro con un número específico.

2.- De esta población, las muestras aleatorias se eligen de dos maneras: tablas de números aleatorios y con un softwares de generador de números aleatorios. Se recomienda (y comúnmente es lo que prefieren los investigadores) un software generador de números aleatorios, ya que los números de muestra se generan sin interferencia humana.

¿Quieres saber cómo realizar un muestreo aleatorio sin sesgo? Hay dos enfoques o métodos que se encargan de minimizar este punto:

El método de la lotería es uno de los métodos más antiguos y es definitivamente un ejemplo claro del mecanismo del muestreo aleatorio simple. En este método, cada miembro de la población debe estar numerado de manera sistemática y posterior a esto se escribe cada número en una hoja de papel por separado. Esos pedazos de papel se mezclan y se ponen en una caja y de esta de forma los números se extraen de manera aleatoria.

Uso de números aleatorios

El método de uso de números aleatorios es un método alternativo que también implica la numeración de la población. En este método, se utiliza una tabla similar a la de la siguiente imagen para aplicar la técnica:

Fórmula de muestreo aleatorio simple

Ejemplo; considera que tienes un hospital que cuenta con un personal de 1000 miembros y necesitan asignar a 100 personas al turno de la noche. Todos los nombres se ponen en unos papeles y posteriormente se mezclan en una caja o cubo para ser seleccionados al azar. Todas las personas participantes tienen la misma posibilidad de ser seleccionadas, y dado que conocemos el tamaño de la población (N) y el tamaño de la muestra (n), el cálculo es el siguiente:
P=1- N-1/N.N-2/N-1....N-n/N-(n-1)
Eliminando=1-N-n/N
=n/N
=100/1000
=10%
Ejemplo de muestreo aleatorio simple

Una organización tiene 500 empleados. Y lo que queremos obtener es una lista de 100 de estos individuos.

Paso 1: Haz una lista de todos los empleados que trabajan para la organización (Como se mencionó anteriormente, hay 500 empleados en la organización, es por eso que la lista debe contener 500 nombres).

Paso 2: Asignar un número secuencial a cada uno de los 500 empleados (1, 2, 3 ... n). Este es tu marco de muestreo (la lista de la cual extraerán tu muestra aleatoria simple).

Paso 3: Define cuál será el tamaño de tu muestra (en este caso es 100).

Paso 4: Utiliza un generador de números aleatorios para seleccionar la muestra, utilizando tu marco de muestreo (tamaño de la población) del paso dos y el tamaño de tu muestra, del paso 3. Por ejemplo, si tu tamaño de muestra es 100 y tu población es de 500, lo que debes hacer es generar 100 números entre 1 y 500.

Quizá te interese leer: Tipos de errores que afectan a los resultados de la investigación

Muestreo aleatorio simple para una investigación

Ahora que ya conoces cómo realizar un muestreo aleatorio simple, es momento de llevarlo a cabo. Hoy en día, los proyectos de investigación de mercado son mucho más grandes y, a veces, se trata de investigar un número indefinido de elementos.

Si como investigador deseas ahorrar tiempo y dinero, el muestreo aleatorio simple es uno de los mejores métodos de muestreo probabilísticos que puedes utilizar. Este método es, sin duda, el más conveniente y práctico.

El uso de un censo o una muestra depende de varios factores, como el tipo de censo, el grado de homogeneidad / heterogeneidad, los costos, el tiempo, la factibilidad de estudiar, el grado de precisión que se necesita, etc.

Ventajas del muestreo aleatorio simple

1.- Este es un método de muestreo justo, y si se aplica adecuadamente, ayuda a reducir cualquier sesgo involucrado con el muestreo en comparación con cualquier otro de los métodos de muestreo.

2.- Debido a que involucra un marco de muestra grande, generalmente es fácil seleccionar un tamaño de muestra más pequeño de una población más grande.

3.- La persona que realiza la investigación no necesita tener conocimiento previo de los datos que se recopilaran. Uno puede simplemente hacer una pregunta para reunir la información necesaria. La realidad es que en este caso no se necesita ser un experto en el tema.

4.- Este método de muestreo es un método básico de recopilación de datos. No se requieren conocimientos técnicos.

5.- Dado que el tamaño de la población es grande en este tipo de método de muestreo, no existe ninguna restricción en el tamaño de la muestra. De una población más grande se puede obtener con facilidad una muestra más pequeña.

Los datos recolectados a través de este método de muestreo suelen ser buenos.

Te recomiendo también leer: Cómo calcular el tamaño de la muestra para una encuesta .

Desventajas del muestreo aleatorio simple

1.- Es un método de muestreo que puede llegar a ser más costoso que otros, ya que requiere una lista completa de todos los encuestados potenciales.

2.- Este método de muestreo no es adecuado para estudios que involucran entrevistas cara a cara, ya que cubren grandes áreas geográficas que tienen limitaciones de costo y tiempo.

3.- Un tamaño de muestra que es demasiado grande puede llegar a ser problemático, ya que cada miembro de la población tiene las mismas posibilidades de selección. Una población más grande significa un marco de muestra más grande y muchas veces puede llegar a ser difícil manejar a una población.

4.- La calidad de los datos depende del investigador y su perspectiva. Si el investigador tiene experiencia, existen posibilidades de que la calidad de los datos recopilados sean de una calidad superior. Pero si el investigador no tiene experiencia, los datos recopilados pueden no estar a la altura de las necesidades.

Después de aprender cómo realizar un muestreo aleatorio simple, ¿es este el método que realmente necesitas?

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¿Sabes cómo realizar un muestreo aleatorio simple de manera sencilla?

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Aprende cómo realizar un muestreo aleatorio simple siguiendo estos sencillos pasos. Encuentra algunos ejemplos de este tipo de muestreo.

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

Puede ser difícil de implementar si la población es muy grande y dispersa.

Puede ser costoso y laborioso, especialmente si la población está geográficamente dispersa.

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Es facil de entender y de aplicar los metodos

Permite hacer inferencias precisas sobre la poblacion

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

Lo que son formulas y metodos estadisticos estandar se pueden aplicar directamente

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Ventajas de muestreo aleatorio de estudio

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Estudiante 1: Johan Estiven Chávez Rodríguez

Estudiante 2: Yessica Suarez Rodriguez

Estudiante 3: Yonathan Sánchez Soto

Estudiante 4: Niny Johana Llanos Prada

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Definición de la Población: Especificar el conjunto de interés.

Determinación del Tamaño de la Muestra: Decidir cuántos elementos incluir.

Enumeración de la Población: Asignar números únicos a cada elemento.

Selección Aleatoria de la Muestra: Elegir los elementos de forma aleatoria.

Recolección de Datos: Recopilar la información necesaria de la muestra seleccionada.

Análisis de Datos: Procesar y analizar los datos recolectados.

Interpretación y Presentación de Resultados: Interpretar los hallazgos y comunicar los resultados.

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Es un metodo de seleccion de una muestra de una poblacion en la que cada miembro de la poblacion tiene una probabilidad igual y es fundamental en la estadística para obtener muestras representativas.