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Sólo es necesaria una aproximación del tamaño del universo en estudio

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El marco muestral se divide en estratos.

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Se requiere un marco muestral o lista de los sujetos en el universo

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Al interior de cada conglomerado se podrán seleccionar todos los sujetos que formen parte de él, o podrá seleccionarse una muestra aleatoria al interior del mismo.

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Estudiantes:

Navin Andres Balmaceda Monzon

Leider Stiben Galindo Toledo

Leonardo Favio Ramos Pérez

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Se requiere una lista de conglomerados

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

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

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

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

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

Ahora te lo explicaremos paso por paso.

¿Qué es un muestreo estratificado?

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

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

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

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

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

Tipos de muestreo estratificado

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

Muestreo estratificado proporcional:

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

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

nh= Tamaño de la muestra del estrato h

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

N= Tamaño de toda la población

N= Tamaño de la muestra completa

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

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

Muestreo estratificado desproporcional:

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

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

¿Cómo hacer un muestreo estratificado fácilmente?

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

1.- Define a tu público objetivo

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

2. Elige las características para la estratificación

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

3. Realiza la estratificación por múltiples características

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

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

4. Separa la población en estratos

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

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

5. Decide el tamaño de la muestra para cada estrato

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

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

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

6. Realiza el muestreo aleatorio de cada estrato

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

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

Ejemplo de muestreo estratificado

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Ventajas del muestreo aleatorio estratificado

Algunas ventajas de utilizar el muestreo aleatorio estratificado son:

1. Garantizar la diversidad de la muestra

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

2. Garantizar una varianza similar

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

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

3. Reduce la varianza global de la población

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

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

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

4. Permite una variedad de métodos de recolección de datos

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

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

5. Mejor precisión en los resultados

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

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

6. Facilidad de implementación

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

7. Es conveniente para muestras pequeñas

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

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

¿Cuándo utilizar el muestreo estratificado?

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

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

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

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

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

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

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

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

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Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan mediante sorteo de los conglomerados.

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Garantizar que la muestra represente cada estrato asegura una adecuada representación de todas las subpoblaciones dentro del universo, lo cual previene el sesgo en las estimaciones.

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Es un método más caro, ya que requiere tiempo y es complicado en comparación con otros métodos.

Se debe obtener datos sobre la proporción de la población en cada estrato.

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El muestreo más económico que otras técnicas de muestreo, sobre todo cuando los conglomerados están dispersos geográficamente o son costosos de alcanzar.

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El muestreo conglomerado puede llevar a estimaciones menos precisas en comparación con el muestreo aleatorio simple.

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El muestreo por conglomerados es un método de selección de una muestra estadística en el que se divide una población por grupos, que tienen alto nivel de representatividad de la totalidad, para después analizar todos o algunos de los elementos de uno o de varios grupos.

Los conglomerados o grupos deben estar previamente divididos, por ejemplo, pueden ser vecindarios, y tienen que representar la heterogeneidad de la población. Además, es necesario que sean homogéneos, es decir, que tengan características similares entre sí.

Los muestreos se utilizan en estadística para determinar cómo se seleccionarán los elementos de una muestra, es decir, de una parte de la población que permitirá hacer inferencias sobre la totalidad.

Este tipo de muestreo es probabilístico, porque se puede saber la probabilidad que tienen los grupos o los elementos de ser seleccionados. En el caso del muestreo por conglomerados, todos los grupos tienen la misma posibilidad de ser incluidos en la muestra, ya que es una técnica que se realiza al azar.

Este procedimiento posee ventajas, por ejemplo, proporciona muestras representativas de poblaciones muy grandes o cuyos elementos se encuentran muy separados. Además, es más eficiente que otros tipos de muestreo, porque permite ahorrar costos y tiempo.

Sin embargo, también presenta desventajas, por ejemplo, puede ser menos representativo que otros tipos de muestreos y no es posible aplicarlo en todos los casos, porque se necesita tener un conocimiento previo de la población que se va a analizar.

Pasos del muestreo por conglomerados

Seleccionar y estudiar la población. Se debe definir cuál es la población objetivo y analizarla para conocer cómo está dividida y para poder indicar cómo serán los grupos o conglomerados.

Calcular la cantidad de elementos de la muestra. Se debe determinar cuántos grupos se necesitarán para elaborar la muestra.

Elaborar un marco muestral. Se debe hacer una lista de todos los conglomerados.

Seleccionar los conglomerados. Se debe escoger al azar uno o más grupos. La investigación se puede hacer sobre todo el conglomerado o eligiendo algunos de sus elementos con otros tipos de muestreos.

Tipos de muestreo por conglomerados

Existen dos tipos de muestreo por conglomerados, que se diferencian según la cantidad de etapas que hay en el proceso de selección:

Muestreo por conglomerados de una etapa. Tiene una sola etapa, porque solo se seleccionan los conglomerados y se incluyen en la muestra todos los elementos de los grupos elegidos.

Muestreo por conglomerados de dos etapas. Tiene dos etapas; en una se seleccionan los conglomerados y en la otra se escogen elementos dentro de cada grupo. Por eso, en la muestra solo hay algunos de los individuos de cada grupo.

Ejemplos de muestreo por conglomerados

Un grupo de investigadores quiere estudiar las características de las maquinarias que se utilizan en distintas fábricas. Para realizar la muestra, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

Un equipo de investigación de marketing quiere conocer las características de los clientes que acuden a centros comerciales. Para realizar la muestra, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

Unos estudiantes de literatura tienen que hacer una investigación sobre el mercado editorial. Para realizar la muestra estadística, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

Se seleccionan todas las editoriales de las ciudades de un país como población objetivo. Cada ciudad será un conglomerado.

Se calcula que de las 23 ciudades, se necesitarán 5 conglomerados para elaborar la muestra.

Se realiza una lista de las ciudades.

Se seleccionan 5 ciudades al azar y con un muestreo aleatorio simple se escogen 3 editoriales por ciudad.

Un grupo de investigadores quiere conocer las características de las personas que trabajan en el sector empresarial. Para realizar la muestra representativa, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

Un gobierno quiere conocer las características de los hogares de toda la población de un país. Para realizar la muestra representativa, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

El Ministerio de Economía de México quiere conocer la productividad del país, por eso, debe analizar distintas fábricas. Para realizar la muestra estadística, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

El Ministerio de Sanidad de España está estudiando cuáles son las enfermedades más frecuentes de los habitantes de este país. Para realizar la muestra estadística, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

Un grupo de biólogos está estudiando el comportamiento de los lobos. Para realizar la muestra representativa, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

Un equipo de ingenieros agrónomos está estudiando la efectividad de las semillas de trigo. Para realizar la muestra representativa, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

El Ministerio de Educación de Ciudad Autónoma de Buenos Aires está haciendo un estudio sobre los libros que se utilizan en clase. Para realizar la muestra representativa, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

Puede servirte:

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10 Ejemplos de Muestreo por Conglomerados

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El muestreo por conglomerados es un método de selección de una muestra estadística en el que se divide una población por grupos, que tienen alto nivel de representatividad de la totalidad, para después analizar todos o algunos de los elementos de uno o de varios grupos.

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

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Sólo es necesaria una aproximación del tamaño del universo en estudio.

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Se requiere un marco muestral o lista de los sujetos en el universo.

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Característica:

Cada individuo de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. No requiere de conocimientos previos sobre la población.

Es relativamente fácil de implementar.

Puede generar una muestra representativa si se realiza correctamente

Ventajas:

Recoger la muestra es fácil. Esto requiere una muestra aleatoria razonable de la población.

En general, todos los individuos de la población tienen la misma oportunidad de ser seleccionados.

La población es representativa y el único margen de error es la suerte, llamado error de muestreo.

Es la mejor manera de interpretar los resultados porque su selección esa aleatoria e imparcial.

Desventajas:

Se requiere una lista completa de todos los residentes.

Esta lista debe estar bien preparada, completa y actualizada. En poblaciones grandes es difícil obtener los datos necesarios para este tipo de muestreo, por lo que se recomienda otro método.

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Muestreo aleatorio simple: ¿Qué es y cómo realizarlo?

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Conoce qué es un muestreo aleatorio simple y como puedes ahorrar tiempo y recursos en tu próxima investigación al hacer uso de este muestreo.

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En esta primera etapa, se seleccionan aleatoriamente un conjunto de conglomerados (unidades primarias de muestreo) de la población total. Estos conglomerados pueden ser, por ejemplo, barrios, escuelas, empresas, etc

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Una vez seleccionados los conglomerados, en la segunda etapa se eligen aleatoriamente sujetos (unidades secundarias de muestreo) dentro de cada uno de los conglomerados seleccionados en la primera etapa.

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En la tercera y última etapa, se puede optar por seleccionar a todos los sujetos dentro de cada conglomerado, o bien, escoger una muestra aleatoria de sujetos dentro de cada conglomerado. Esta decisión dependerá de los objetivos del estudio y de los recursos disponibles.

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1. Simplicidad y eficiencia: El muestreo sistemático es un método sencillo de implementar y requiere menos recursos que otros métodos de muestreo probabilístico.

2. Garantía de cobertura: Al seleccionar los elementos de la muestra a intervalos regulares, se asegura que toda la población tenga la misma oportunidad de ser incluida en la muestra.

3. Representatividad: Cuando la población está ordenada de acuerdo a alguna característica relevante, el muestreo sistemático puede garantizar una representación proporcional de los diferentes grupos en la muestra.

4. Facilidad de implementación: Una vez determinado el intervalo de muestreo, la selección de los elementos de la muestra es sencilla y no requiere complejos cálculos.

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1. Sesgo potencial: Si existe una relación entre el orden de la población y la variable de interés, el muestreo sistemático puede introducir sesgos en la muestra.

2. Dificultad para estimar varianza: Al no seleccionar los elementos de forma completamente aleatoria, los métodos tradicionales para estimar la varianza de los estimadores pueden no ser válidos.

3. Sensibilidad a patrones periódicos: Si la población presenta un patrón periódico en la variable de interés, el muestreo sistemático puede generar estimaciones sesgadas.

4. Limitaciones con poblaciones pequeñas: Cuando la población es muy pequeña, el tamaño de la muestra obtenida mediante muestreo sistemático puede ser demasiado reducido para obtener estimaciones confiables.

5. Falta de independencia entre observaciones: Al seleccionar los elementos a intervalos regulares, las observaciones pueden no ser independientes entre sí, lo cual puede afectar la validez de los supuestos estadísticos.

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1. Tipo de muestreo:

Diseño probabilístico estratificado.

Estratificación por actividad económica principal (código CIIU Rev. 3 A.C.).

Clasificación de las unidades económicas en dos grupos: inclusión forzosa e inclusión probabilística, según el tamaño de la empresa.

2. Marco muestral:

Conformado a partir de diversos archivos y registros, como la Cámara de Comercio, Confecámaras, encuestas previas y miniencuestas.

Proceso de actualización y depuración del listado, eliminando duplicados y verificando la información.

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Entidad autora / Investigadores primarios Nombre agencia Dirección de Metodología y Producción Estadística - DIMPE

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Colombia - Encuesta Anual de Comercio - EAC - 2003 - A - 2008

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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. Dada la importancia del sector comercial en el país y teniendo en cue…

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Se usa los muestros Conglomerados y Estratificados

se clasifica en 24 ciudades y el segundo cabezera municipales.

Geograficos: por regiones y departamentos

Geograficos: por regiones y departamentos

Se hace el tamaño de urbanizacion en los muncicios dividiendo los intervalos A,B,C,D

Tamaño poblacional con 7000 habitantes en cada municipios.

Aleratorio simple

se seleccionan aleratoriamentes los municipios y las viviendas poblacional.

Grupos de Manzanas o casas en las cabezas municipales cada medidas es de 10 vivendas.

tercer muestreos el promedio de 10 viviendas contiguas (7 a 14)

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Encuesta de Consumo Cultural - ECC - 2010.

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Las prácticas culturales asociadas al consumo de bienes y servicios ofertados por el sector cultural, así como al uso del tiempo libre, se plantean como nuevas dimensiones en la estructuración de la vida, tanto de los individuos como de los distintos grupos sociales.

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El diseño muestral de la ENA es probabilístico, estratificado, de conglomerados aleatorio simple

la selección de la muestra se realiza en dos etapas.

Probabilístico:

Todas las unidades de muestreo tienen probabilidad de selección mayor que cero y conocida

Estratificado:

A partir del Marco de Áreas (MMA) se tienen tres

criterios de estratificación,

aleatorio simple

Se seleccionó muestra nueva en un diseño de una sola etapa donde se seleccionan al interior de cada estrato directamente Segmentos mediante Muestreo Aleatorio Simple.

escogidos aleatorio 5 departamentos de 22 departamentos los otros continúan con muestra que se venia recogiendo la cual corresponde a un diseño en dos etapas probabilístico, estratificado

Norte de Santander

de Huila,

Antioquia,

Meta,

Magdalena

2. La siguiente es la combinación de los criterios de piso térmico y cobertura
se selecciona piso térmico ( tres pisos: frio, templado y cálido)

3. Principales clases de suelo tanto naturales

áreas

boscosas

Se escoge agro ecosistemas

cultivos transitorios

pastos otros

La siguiente es la combinación de los criterios de piso térmico y cobertura

De tal forma que con la combinación de estos tres criterios, piso térmico y cobertura se construyen los estratos del diseño para un total de 171 estratos.

TAMAÑO DE LA MUESTRA

El número total de SM son 4519 distribuido en los 22 departamentos objetos de estudio.

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Encuesta Nacional Agropecuaria - ENA - 2013 - II - Semestre.

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Dentro de las acciones encaminadas para ofrecer información confiable y oportuna sobre la actividad del sector agropecuario se encuentra la realización, desde el año 1995, de la Encuesta Nacional Agropecuaria (ENA), cuyo objetivo es estimar el área, la producción y el rendimiento, para una canasta con los principales cultivos del país, así como el inventario de ganado vacuno y otras especies pecuarias.

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El muestreo aleatorio simple es un método de selección de una muestra estadística en el que todos los elementos de una población tienen la misma posibilidad de ser incluidos.

Los muestreos son técnicas que se usan en la estadística y que permiten determinar cómo se seleccionará a los individuos que conformarán una muestra, es decir, una parte representativa de una población que se utilizará para hacer un estudio o un análisis.

El muestreo aleatorio simple es un tipo de muestreo probabilístico, porque permite precisar la probabilidad que tienen los elementos de ser incluidos en la muestra.

En el caso del muestreo aleatorio simple, todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, porque es un procedimiento que se realiza al azar utilizando bolillas, cuadros o programas informáticos especiales.

Este muestreo presenta ventajas, por ejemplo, tiene un nivel alto de representatividad en poblaciones numerosas y, por eso, permite realizar inferencias o generalizaciones sobre grupos grandes.

Pero también tiene desventajas, por ejemplo, es un proceso más lento que otros, porque se debe hacer una lista de todos los elementos de la población y tiene más margen de error que otros tipos de muestreo.

Pasos del muestreo aleatorio simple

Para hacer un muestreo aleatorio simple, se deben seguir los siguientes pasos:

Seleccionar la población. Se debe definir la población que se analizará. Por ejemplo: Todos los habitantes de una ciudad.

Calcular la cantidad de elementos de la muestra. Se debe determinar cuántos individuos tendrán que ser seleccionados para que la muestra sea representativa. Por ejemplo: En una población de 10.000 habitantes, se elegirán 100.

Elaborar un marco muestral. Se debe elaborar un listado que incluya a todos los individuos de la población seleccionada.

Asignar un número a cada elemento. Se debe asignar un número a cada elemento del marco muestral comenzando por el 1.

Seleccionar a los individuos. Se deben elegir los números necesarios al azar para realizar la muestra.

Tipos de muestreo aleatorio simple

Existen dos tipos de muestreo aleatorio simple:

Muestreo aleatorio simple con reposición de elementos. Es el procedimiento en el que se extrae un número y posteriormente se lo devuelve, por lo tanto, podrá volver a ser seleccionado para conformar la muestra. Se suele emplear cuando se realizan estudios sobre poblaciones muy numerosas.

Muestreo aleatorio simple sin reposición de elementos. Es el procedimiento en el que se extrae un número, pero no se lo devuelve y, por lo tanto, no podrá volver a ser seleccionado. Se suele emplear cuando se realizan estudios sobre poblaciones con pocos individuos.

Ejemplos de muestreo aleatorio simple

Un gobierno quiere estudiar el ingreso promedio por núcleo familiar. Para realizar la muestra, el equipo de investigación sigue los pasos del muestreo aleatorio simple:

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

Un grupo de investigadores está estudiando la profesionalización de los deportes femeninos. Para realizar la muestra, se siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Un equipo de marketing está realizando un estudio sobre las preferencias de los consumidores. Para seleccionar a los individuos que conformarán la muestra, se siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Un grupo de investigadores estudiará la opinión de los estudiantes de derecho sobre la carrera. Para realizar la selección de la muestra, los investigadores siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Una empresa de consultoría realizará una encuesta sobre la preferencia de los candidatos a presidente. Para realizar la muestra representativa, se siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Una ONG ambientalista realizará un estudio sobre el conocimiento que tiene la población de una región sobre el cambio climático. Para elaborar la muestra estadística, se siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Un periódico realizará una encuesta para medir el grado de aceptación que tienen las medidas económicas recientes en una ciudad. Para realizar la muestra estadística, se siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Una empresa de telefonía está estudiando la opinión de los clientes sobre el servicio. Para realizar la muestra estadística, se deben seguir los pasos del muestreo aleatorio simple:

Unos estudiantes de comunicación tienen que realizar un estudio sobre la utilización de redes sociales. Para elaborar la muestra representativa, se siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Puede servirte:

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10 Ejemplos de Muestreo Aleatorio Simple

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El muestreo aleatorio simple es un método de selección de una muestra estadística en el que todos los elementos de una población tienen la misma posibilidad…