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Tipo de muestreo:
Se empleó un muestreo probabilístico aleatorio simple estratificado (ESTMAS).

Probabilístico: Porque todas las unidades tienen una probabilidad de selección mayor que cero y conocida.

Estratificado: Se agrupan las unidades en estratos antes de seleccionar la muestra.

Aleatorio simple: Dentro de cada estrato, la selección de la muestra es completamente aleatoria.

Marco muestral:
Está conformado por 811 establecimientos en funcionamiento en el territorio nacional durante el año 2008. Este marco se derivó de un directorio inicial de 1.142 establecimientos recopilado a partir de fuentes como FEDEGAN, ACP e INVIMA, del cual se eliminaron establecimientos cerrados y duplicados mediante verificaciones a nivel territorial y central.

Estratos:
La estratificación se realizó con base en dos criterios:

Geográfico: Se establecieron siete regiones NUTE.

Tamaño de sacrificio: Dentro de cada región, se clasificaron los establecimientos en tres estratos:

Plantas grandes: Incluidas obligatoriamente en la muestra.

Plantas medianas y pequeñas: Seleccionadas mediante muestreo aleatorio simple (MAS).

Conglomerados establecidos:
No se menciona un muestreo por conglomerados en este diseño. En cambio, la estructura de muestreo se basa en estratos geográficos y de tamaño de sacrificio, sin agrupar unidades en conglomerados.

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Muestreo

MARCO MUESTRAL

Para el año 2008 es un marco de lista, constituido por 811 establecimientos que se encontraban registrados y en funcionamiento, ubicados en el territorio nacional.

El marco construido para el año 2008, se elaboró a partir de un directorio de establecimientos donde se sacrifica o reporta el sacrificio de ganado que contaba con 1.142 establecimientos en el país, este se compiló consultando los directorios de FEDEGAN, ACP, y el Instituto Nacional de Vigilancia de Medicamentos y Alimentos (INVIMA). Se excluyeron de él, los establecimientos cerrados y los duplicados y cada una de las direcciones territoriales del DANE, realizó una verificación en los municipios de su competencia y en el DANE central se realizó un proceso de verificación telefónica para determinar si estaban o no en funcionamiento.

El marco cuenta con variables de identificación y ubicación de las diferentes fuentes de sacrificio y además con variables auxiliares que complementan el mismo.

DISEÑO MUESTRAL

Tipo de muestreo. El diseño empleado para esta operación estadística es un Muestreo Probabilístico Aleatorio Simple Estratificado (ESTMAS).

Es probabilístico porque todas las unidades de muestreo tienen probabilidad de selección mayor que cero y conocida.

Es estratificado de la siguiente forma: el primer criterio de estratificación del marco es de tipo geográfico y corresponde a las siete regiones NUTE. Dentro de cada una de ellas se crean tres estratos que clasifican las plantas según la cantidad de cabezas que sacrifican: plantas grandes, que entran de manera forzosa en la muestra, y las plantas medianas y pequeñas, de las cuales se seleccionó una muestra mediante muestreo aleatorio simple (MAS)

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Tipo de muestreo:
Se trata de un muestreo probabilístico, de conglomerados, estratificado y multietápico. Este tipo de muestreo permite optimizar recursos, garantizar la representatividad de la muestra y minimizar sesgos en la recolección de información.

Marco muestral:
Está constituido por el directorio de sedes educativas, que incluye todas las instituciones que deben rendir información estadística dentro del periodo de referencia.

Estratos:
La estratificación se basa en variables como:

Cobertura (cantidad de sedes educativas que rinden información).

Oportunidad (tiempo en el que las sedes educativas entregan la información).

Calidad de la información recolectada (rechazos por ciudad).

Gestión central del DANE sobre la información recolectada.

Conglomerados establecidos:

Unidades Primarias de Muestreo (UPM): Sedes educativas que conforman el directorio del periodo de referencia.

Unidades Secundarias de Muestreo (USM): Subsedes o grupos de sedes educativas organizadas según ubicación geográfica y operativa.

Unidades Terciarias de Muestreo (UTM): Datos recolectados en cada sede educativa, analizados y controlados a través del aplicativo SIEF.

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- Diseño de la estrategia de seguimiento y control

Desde el grupo de logística se realiza un seguimiento, evaluación y control periódico del avance del operativo en cuanto a la cobertura y oportunidad durante la fase de recolección que permite asegurar el cumplimiento de las metas de acuerdo con el cronograma establecido, a través de la herramienta control operativo del aplicativo SIEF al cual tienen acceso todos los roles internos de acuerdo a su competencia y actividades individuales.

Si bien el monitoreo de avance se puede consultar de manera individual, el equipo logístico realiza con periodicidad quincenal revisión al avance puntual por sedes y subsedes DANE en variables como cobertura, oportunidad, calidad y gestión central, lo que permite identificar posibles retrasos o dificultades en el avance del operativo de recolección y tomar las medidas correctivas pertinentes con agentes internos o externos.

De acuerdo con lo anterior se utilizan los siguientes indicadores:

· Indicador de cobertura (IC): este indicador permite establecer el porcentaje de sedes educativas que rindieron la información estadística frente al total de sedes que integran el directorio del periodo de referencia.

· Indicador de calidad sede (ICS): este indicador establece el porcentaje de calidad de la información recolectada, teniendo en cuenta el número de rechazos realizados por ciudad. La fórmula de cálculo es la siguiente:

· Indicador gestión central (IGC): este indicador permite medir el porcentaje de gestión realizada por el área logística del DANE Central frente a la información rendida por las sedes educativas que componen el directorio.

· Indicador de oportunidad (IO): este indicador permite establecer el porcentaje de sedes educativas que ya rindieron la información estadística y están en DANE central versus los días del operativo en curso.

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Explicación: Marco muestral:
Está constituido por el inventario cartográfico y el archivo agregado de viviendas y hogares a nivel de manzana en cabeceras municipales y centros poblados, y a nivel de sección cartográfica en el resto del territorio. Esta información se basa en el Censo General de Población y Vivienda de 2005.

Estratos:
La estratificación se realizó para minimizar el error estándar de las estimaciones. Se usó el criterio de tamaño de los conglomerados, garantizando que los municipios más pequeños (menos de 7.000 habitantes) se agruparan con otros similares para cumplir con los requerimientos de tamaño muestral.

Conglomerados establecidos:
Se utilizó un muestreo probabilístico, de conglomerados, estratificado y multietápico, con las siguientes unidades de muestreo:

Unidades Primarias de Muestreo (UPM): Municipios de 7.000 y más habitantes. Los municipios menores se agruparon con vecinos similares.

Unidades Secundarias de Muestreo (USM): Manzanas en cabeceras municipales y secciones en el resto del municipio.

Unidades Terciarias de Muestreo (UTM): Segmentos o medidas de tamaño (MT), con áreas de aproximadamente 10 viviendas, delimitadas con límites naturales fácilmente identificables.

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El marco muestral está constituido por el inventario cartográfico y el archivo agregado de viviendas y hogares a nivel de manzana, para cabeceras municipales y centros poblados, y el agregado a nivel de sección cartográfica para el resto; datos generados a partir de la información del Censo General de Población y Vivienda de 2005. Es un muestreo probabilístico, de conglomerados, estratificado y multietápico.

Se utilizó el muestreo de conglomerados porque permite minimizar los costos de la recolección, aunque el error estándar de las estimaciones se incrementa en forma moderada, lo que se reduce considerablemente estratificando por tamaño los conglomerados. Las siguientes son las categorías de conglomerados de la muestra:

- Unidades Primarias de Muestreo (UPM): se denominan así los municipios de 7.000 y más habitantes. Los municipios de menor tamaño se han combinado con algún vecino de similares características, para completar un tamaño mínimo de 7.000 habitantes, y así garantizar los requerimientos de tamaño muestral a este nivel.

- Unidades Secundarias de Muestreo (USM): son las manzanas en las cabeceras municipales y secciones en el resto del municipio.

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

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🔍👉 MUESTREO por CONGLOMERADOS & ¿QUÉ ES MUESTREO por CONGLOMERADOS? Sus VENTAJAS y DESVENTAJAS 👍

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El muestreo aleatorio por conglomerados es una técnica de muestreo en la que la población se divide en grupos o “conglomerados” y se selecciona aleatoriamente a algunos de estos grupos para luego estudiar a todos o parte de los individuos que los conforman. Es ampliamente utilizado en investigaciones donde la población es muy grande o geográficamente dispersa, facilitando el proceso de recolección de datos sin comprometer la representatividad de la muestra.

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Esta metodología se fundamenta en la agrupación de la población en conglomerados, la selección aleatoria de dichos grupos y, en algunos casos, la aplicación de muestreos en etapas dentro de los conglomerados seleccionados, lo que permite una recolección de datos más práctica y representativa cuando resulta difícil obtener una lista completa de la población.

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Se pueden distinguir dos tipos principales: el muestreo de una etapa, en el cual se seleccionan aleatoriamente los conglomerados y se estudian todos sus elementos, y el muestreo de dos o más etapas, donde tras elegir los conglomerados se realiza un muestreo adicional dentro de ellos, optimizando recursos y precisión en el estudio.

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Entre sus ventajas se destaca la reducción de costos y tiempo, además de la facilidad de acceso a poblaciones dispersas; sin embargo, presenta desventajas como la posible introducción de errores muestrales si los conglomerados son heterogéneos, lo que exige un diseño cuidadoso y un análisis estadístico más complejo para garantizar resultados confiables.

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Para la estadística inferencial, el muestreo por conglomerados permite generalizar los resultados obtenidos de la muestra a toda la población, apoyándose en análisis de varianza y en la estimación de intervalos de confianza, lo que resulta crucial para validar hipótesis y tomar decisiones basadas en datos representativos.

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Cordial saludo, Un gusto mi nombre es Harold de Jesús Marimón Herrera, tengo 33 años, Soy de Valledupar, la hermosa ciudad del folclor vallenato y sus fiestas.Soy emprendedor, mi negocio se llama RepairValledupar y abarca todo en reparaciones, venta de equipos y accesorios para celulares y computadores.Estoy en 5to semestre y me estoy formando como ingeniero de sistemas para dedicarme al entorno del desarrollo backend con Java y spring a través del aprendizaje 

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Cordial saludo, Un gusto mi nombre es Harold de Jesús Marimón Herrera, tengo 33 años, Soy de Valledupar, la hermosa ciudad del folclor vallenato y sus fiestas.Soy emprendedor, mi negocio se llama RepairValledupar y abarca todo en reparaciones, venta de equipos y accesorios para celulares y computadores.Estoy en 5to semestre y me estoy formando como ingeniero de sistemas para dedicarme al entorno del desarrollo backend con Java y spring a través del aprendizaje 

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El muestreo estratificado tiene algunas desventajas, como:

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El muestreo estratificado tiene algunas desventajas, como:

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Requiere más tiempo y recursos

Puede ser más costoso en tiempo y trabajo que otros métodos de muestreo.

Requiere más información

Se necesita conocer la población y las variables relevantes para definir los estratos.

Puede ser complejo

La selección de estratos puede ser compleja si no se determinan bien las variables de estratificación.

Los análisis son complicados

En muchos casos la muestra tiene que ponderarse (asignar pesos a cada elemento).

Puede introducir sesgos o errores

Si los estratos no son mutuamente excluyentes o colectivamente exhaustivos.

Otras desventajas del muestreo estratificado son:

Puede ser difícil y llevar mucho tiempo seleccionar grupos de estratos relevantes.

Puede requerir más tiempo analizar datos estratificados.

Es posible que el conocimiento previo de la población y de las variables relevantes no siempre esté disponible o sea factible.

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Ramos, L., Piccini, J., & Villar, A. (2013). El Muestreo Alfabético visto desde el Muestreo Estratificado: comentarios y consecuencias. Informatio. Revista del Instituto de Información de la Facultad de Información y Comunicación, 18(1), 3-20.

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El muestreo estratificado es un método de muestreo que tiene varias ventajas, entre ellas: 

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El muestreo estratificado es un método de muestreo que tiene varias ventajas, entre ellas: 

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Mayor precisión: Al dividir la población en subgrupos homogéneos, se pueden obtener estimaciones más precisas.

Mejor representación: Se garantiza que la muestra represente adecuadamente a la población.

Reducción del error de muestreo: Se reduce la variabilidad dentro de cada estrato, lo que disminuye el error de estimación.

Comparaciones precisas: Se pueden realizar comparaciones entre diferentes subgrupos.

Eficiencia: Al centrarse en estratos específicos, se puede ser más eficiente y económico.

Reducción del sesgo: Se reduce el sesgo de selección al garantizar que cada estrato esté adecuadamente representado.

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Morillas, J. M. B., Escobar, G., Gozalo, G. R., Gómez, R. V., Carmona, J. T., Sierra, J. A. M., ... & González, D. M. (2013). El Método de Categorización: ventajas e inconvenientes de un muestreo estratificado. In 44 Congreso Español de Acústica: Encuentro ibérico de acústica (p. 265). Sociedad Española de Acústica.

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Pasos de selección para un muestreo estratificado

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Pasos de selección para un muestreo estratificado

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Hay ocho pasos principales en la selección de una muestra aleatoria estratificada:

Define la población objetivo.

Identifica la variable o variables de estratificación y determinar el número de estratos a usarse. Las variables de estratificación deben estar relacionados con el propósito de estudio. Si el propósito del estudio es hacer estimaciones de los subgrupos, las variables de estratificación deben estar relacionados con esos subgrupos.

La disponibilidad de información auxiliar a menudo determina las variables de estratificación que se utilizan. Puede ser utilizada más de una variable de estratificación. Considera que a medida que el número de variables de estratificación aumenta, incrementa la probabilidad de que algunas de las variables cancelen los efectos de otras variables, no más de cuatro a seis variables de estratificación y no se deben utilizar más de seis estratos de una variable en particular.

Identifica un marco de muestreo existente o desarrolla uno que incluya información sobre la o las variables de estratificación para cada elemento de la población objetivo. Si el marco de la muestra no incluye la información en las variables de estratificación, la estratificación no sería posible.

Evalúa el marco de muestreo para la falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple, y la agrupación, y haz los ajustes cuando sea necesario.

Divide el marco de muestreo en estratos, categorías de la estratificación de la o las variables, creando un marco de muestreo para cada estrato. Dentro del estrato las diferencias deben reducirse al mínimo, y las diferencias entre los estratos deben maximizarse. Los estratos no deben estar superpuestos, en conjunto, debe constituir toda la población. Los estratos deben ser independientes y mutuamente exclusivos del subconjunto de la población. Cada elemento de la la población debe estar en un sólo estrato.

Asigna un número único a cada elemento.

Determina el tamaño de la muestra para cada estrato. La distribución numérica de los elementos incluidos en la muestra a través de los diversos estratos determina el tipo de muestreo a implementar. Puede ser un muestreo proporcional estratificado o uno de los diversos tipos de muestreo estratificado desproporcionado.

Selecciona al azar el número específico de elementos de cada estrato. Al menos un elemento se debe seleccionar de cada estrato para la representación de la muestra; y por lo menos dos elementos deben ser elegidos de cada estrato para el cálculo del margen de error de las estimaciones calculadas a partir de los datos recogidos.

Te invito a leer el siguiente artículo: ¿Cómo determinar el tamaño de la muestra de una investigación de mercados?

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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).

Las muestras seleccionadas de los diversos estratos se combinan en una una sola muestra. Este procedimiento de muestreo se refiere a veces como » muestreo de cuota aleatorio».

Aquí te comparto algunas consideraciones para tener el mejor muestreo.

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Desventajas: Si en la lista seleccionada hay un "patrón" que coincide con el intervalo de muestreo (k = N/n), es posible que exista un sesgo sistemático, Además , la calidad de los resultados obtenidos depende totalmente del orden del marco de muestreo y si la lista está incompleta, afectará directamente la calidad del resultado 

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Desventajas: Si en la lista seleccionada hay un "patrón" que coincide con el intervalo de muestreo (k = N/n), es posible que exista un sesgo sistemático, Además , la calidad de los resultados obtenidos depende totalmente del orden del marco de muestreo y si la lista está incompleta, afectará directamente la calidad del resultado 

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Platzi. (20 de Abril de 2023). platzi.com. Obtenido de platzi.com: https://platzi.com/cursos/estadistica-probabilidad/

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Ventajas: Esta técnica de muestreo se caracteriza por ser fácil de comprender, Asegura una cobertura de población más amplia que en el muestreo aleatorio simple y funciona perfectamente al utilizar una muestra de población ordenada secuencialmente

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Ventajas: Esta técnica de muestreo se caracteriza por ser fácil de comprender, Asegura una cobertura de población más amplia que en el muestreo aleatorio simple y funciona perfectamente al utilizar una muestra de población ordenada secuencialmente

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Para realizar el muestreo sistematico es necesario Fefinir la población objetivo, Determinar el tamaño de la muestra (n), Crear el marco de muestreo, Determinar el tamaño de la población (N), Calcular el intervalo de muestreo (K = N/n), Seleccionar el punto de inicio aleatorio (r) y Elegir los elementos de la muestra

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Para realizar el muestreo sistematico es necesario Fefinir la población objetivo, Determinar el tamaño de la muestra (n), Crear el marco de muestreo, Determinar el tamaño de la población (N), Calcular el intervalo de muestreo (K = N/n), Seleccionar el punto de inicio aleatorio (r) y Elegir los elementos de la muestra

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Técnica de muestreo enfocada en seleccionar la muestra de una población secuencialmente eligiendo un punto de partida aleatorio desde el cual se definirán los elementos posteriores a intervalos regulares predeterminados

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Técnica de muestreo enfocada en seleccionar la muestra de una población secuencialmente eligiendo un punto de partida aleatorio desde el cual se definirán los elementos posteriores a intervalos regulares predeterminados

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Mi nombre es Diego Andrés Lopez, tengo 23 años, soy de Bogotá, Colombia. Actualmente estoy cursando 5° semestre de Ingenieria de Sistemas y también me estoy especializando en Desarrollo Web en Platzi, Me destaco por ser un estudiante que nunca para de aprender y aspiro a trabajar en la industria de la tecnologia como Frontend Developer ✌️💚

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Mi nombre es Diego Andrés Lopez, tengo 23 años, soy de Bogotá, Colombia. Actualmente estoy cursando 5° semestre de Ingenieria de Sistemas y también me estoy especializando en Desarrollo Web en Platzi, Me destaco por ser un estudiante que nunca para de aprender y aspiro a trabajar en la industria de la tecnologia como Frontend Developer ✌️💚

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oy dada a vivir nuevas oportunidades que me permitan crecer personal y laboral así como a dar oportunidades a otras personas que de alguna forma quieren crecer de la misma manera. 

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Me presento mi nombre es Liana Victoria Gaitán Higuera, tengo 34 años soy chef de profesión y mamá de una hermosa princesa de 7 años actualmente resido en la hermosa ciudad de Bogotá. Estoy también cursando quinto semestre de Ingeniería de Sistemas; me considero una persona responsable comprometida dedicada y resiliente con cada meta y objetivo que me propongo

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Me presento mi nombre es Liana Victoria Gaitán Higuera, tengo 34 años soy chef de profesión y mamá de una hermosa princesa de 7 años actualmente resido en la hermosa ciudad de Bogotá. Estoy también cursando quinto semestre de Ingeniería de Sistemas; me considero una persona responsable comprometida dedicada y resiliente con cada meta y objetivo que me propongo

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Características principales                                                           Cada individuo u objeto de la población tiene la misma posibilidad de ser seleccionado.                         La selección de un elemento no afecta la probabilidad de selección de otro.   

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Un ejemplo práctico de aplicación es el estudio del rendimiento académico en una ciudad, donde se dividen las zonas escolares en conglomerados (distritos o escuelas), se seleccionan aleatoriamente algunos de estos grupos y se analiza el rendimiento de los estudiantes, permitiendo obtener datos representativos que facilitan inferencias sobre la totalidad del sistema educativo.

# data[].attributes.headline
Buen día ...Les cuento un poco sobre mi; soy de Bogotá tengo 24 años y actualmente estoy cursando el quinto semestre en Ingeniería de sistemas. Me caracterizo por siempre buscar  nuevas oportunidades para aprender y mejorar, tanto a nivel personal como profesional.

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Buen día ...Les cuento un poco sobre mi; soy de Bogotá tengo 24 años y actualmente estoy cursando el quinto semestre en Ingeniería de sistemas. Me caracterizo por siempre buscar  nuevas oportunidades para aprender y mejorar, tanto a nivel personal como profesional.

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ChatGPT. (2025). Diagrama de las etapas del muestreo aleatorio simple [Imagen generada por IA]. OpenAI.

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El muestreo aleatorio por conglomerados es una herramienta poderosa en la investigación estadística, ya que equilibra la necesidad de representatividad y eficiencia, permitiendo tanto la descripción detallada de características poblacionales como la generalización de resultados, siempre y cuando se realice un diseño y una ejecución cuidadosos para minimizar posibles errores muestrales.

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Tipos                              *Sin reemplazo             Al seleccionar un individuo, será retirado de la población y no podrá elegirse  nuevamente.          *Con reemplazo            Después de seleccionar un individuo, este se devuelve a la población y puede ser seleccionado nuevamente                                                                                           

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Tipos                              *Sin reemplazo             Al seleccionar un individuo, será retirado de la población y no podrá elegirse  nuevamente.          *Con reemplazo            Después de seleccionar un individuo, este se devuelve a la población y puede ser seleccionado nuevamente                                                                                           

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@𝗲𝘀𝘁𝗮𝗱𝗶𝗴𝗿𝗮𝗳𝗼

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Ventajas                      Es fácil de entender y aplicar  Imparcialidad en  la selección                         Facilita el uso de métodos estadísticos comunes para estudiar los datos y sacar conclusiones sobre toda la población.                       Facilita la obtención de muestras representativas

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Ventajas                      Es fácil de entender y aplicar  Imparcialidad en  la selección                         Facilita el uso de métodos estadísticos comunes para estudiar los datos y sacar conclusiones sobre toda la población.                       Facilita la obtención de muestras representativas

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Desventajas                        Necesita una lista completa y actualizada de todas las personas o elementos que forman la población, lo cual es difícil de obtener                       La selección y recopilación de datos pueden ser costosas y consumir mucho tiempo si la población está dispersa                          No garantiza que subgrupos dentro de la población estén representados adecuadamente en la muestra

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Desventajas                        Necesita una lista completa y actualizada de todas las personas o elementos que forman la población, lo cual es difícil de obtener                       La selección y recopilación de datos pueden ser costosas y consumir mucho tiempo si la población está dispersa                          No garantiza que subgrupos dentro de la población estén representados adecuadamente en la muestra

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En el siguiente link https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-aleatorio-simple/    se encontraran                       *Pasos para realizar un muestreo aleatorio simple                                                            *Métodos para seleccionar los elementos de la muestra

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En el siguiente link https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-aleatorio-simple/    se encontraran                       *Pasos para realizar un muestreo aleatorio simple                                                            *Métodos para seleccionar los elementos de la muestra

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En el ámbito descriptivo, esta técnica se utiliza para estimar parámetros poblacionales como medias, proporciones y varianzas, facilitando la organización y visualización de grandes bases de datos en estudios como encuestas de opinión, investigaciones demográficas y análisis de tendencias en diferentes grupos.