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Etapa 1: Se requiere un marco muestral o lista de los sujetos en el universo.

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Etapa 1: Se requiere un marco muestral o lista de los sujetos en el universo.

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Se crea un marco muestral que es una lista completa de todos los sujetos o elementos que conforman el universo o población de estudio. Esta etapa se realiza con la finalidad de establecer una base sólida y representativa para el proceso de muestreo.

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Muestreo Aleatorio Simple (tabla números aleatorios y excel) Esta etapa garantiza imparcialidad en la selección. 

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Etapa 2: Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente, mediante sorteo o tabla de números aleatorios.

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Etapa 2: Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente, mediante sorteo o tabla de números aleatorios.

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Esta selección se realiza de manera imparcial, generalmente mediante sorteos o el uso de tablas de números aleatorios. La finalidad de esta etapa es garantizar que la muestra sea representativa de la población y no esté sesgada, lo que permite obtener resultados confiables y válidos.

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Muestreo Aleatorio Simple (tabla números aleatorios y excel)

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Etapa 1 : El marco muestral se divide en estratos.

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Etapa 1 : El marco muestral se divide en estratos.

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Los estratos son grupos homogéneos de elementos de la población, que se definen en función de una o más variables. La división de la población en estratos permite obtener estimaciones más precisas de las características de la población, ya que se minimiza el sesgo de selección.

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Etapa 1: Se requiere un marco muestral o lista de los sujetos en el universo.

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Etapa 1: Se requiere un marco muestral o lista de los sujetos en el universo.

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Es necesario contar con un marco muestral, que consiste en una lista completa de todos los sujetos o elementos que conforman la población o universo de estudio. Esta etapa se lleva a cabo para establecer una base sólida y representativa desde la cual se realizará la selección sistemática.

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Etapa 3: A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.

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Etapa 3: A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.

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Se procede a calcular los estadísticos de interés utilizando los datos recopilados de la muestra seleccionada. Estos estadísticos pueden incluir promedios, desviaciones estándar, proporciones u otros valores relevantes para el estudio. La finalidad de esta etapa es analizar y comprender la población en función de la muestra obtenida, lo que proporciona información valiosa para la toma de decisiones o la realización de investigaciones.

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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…

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Es el tipo de muestreo más representativo, ya que todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.

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Requiere un marco muestral completo y actualizado, lo que puede ser difícil o costoso de obtener.

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Santiago Osorio Gallo
Luis David Morales Puche
Carlos Alberto Garcia Giraldo

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Etapa 1: Se requiere una lista de conglomerados.

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Etapa 1: Se requiere una lista de conglomerados.

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Los conglomerados son grupos de elementos de la población que son homogéneos entre sí en términos de una o más variables.

Finalidad:

La finalidad de esta etapa es identificar los conglomerados que serán utilizados para seleccionar la muestra.

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Muestreo Por Conglomerado 1.EN COMPARACION AL MUESTREO ALEATORIO SIMPLE O AL ESTRATIFICADO, REPRESENTA PERDIDAS DE PRECISION. 2. LA MUESTRA PIERDE CARÁCTER DE PROBABILISTICA, EN LA MEDIDA QUE UNA VEZ SELECCIONADOS LOS CONGLOMERADOS PRIMEROS, LA PROBABILIDAD DE SER EXTRAIDOS QUE

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Etapa 2 :  Se selecciona una muestra aleatoria de cada estrato.

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Etapa 2 :  Se selecciona una muestra aleatoria de cada estrato.

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Una vez que la población se ha dividido en estratos, se selecciona una muestra aleatoria de cada estrato. La selección de la muestra se puede realizar de varias maneras, como mediante un muestreo aleatorio simple, un muestreo aleatorio sistemático o un muestreo aleatorio por conglomerados.

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Etapa 3: A partir de las muestras estratificadas se calculan los estadísticos de interés.

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Etapa 3: A partir de las muestras estratificadas se calculan los estadísticos de interés.

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Una vez que se han seleccionado las muestras estratificadas, se calculan los estadísticos de interés para cada estrato. Los estadísticos de interés son las medidas que se utilizan para describir las características de la población.

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El muestreo estratificado es una técnica de muestreo utilizada en estadística para obtener una muestra representativa de una población. Esta técnica se utiliza cuando la población se divide en subgrupos homogéneos llamados estratos.

El objetivo del muestreo estratificado es asegurar que cada estrato esté representado adecuadamente en la muestra. Para lograr esto, se selecciona una muestra aleatoria de cada estrato en lugar de seleccionar una muestra aleatoria de toda la población.

El muestreo estratificado es especialmente útil cuando la población es heterogénea y hay grandes diferencias en las características de los individuos. Al dividir la población en subgrupos homogéneos, se puede reducir la variabilidad de la muestra y aumentar la precisión de las estimaciones.

Para implementar el muestreo estratificado, es necesario identificar los estratos y determinar el tamaño de la muestra para cada estrato. Luego, se debe seleccionar una muestra aleatoria de cada estrato utilizando una técnica de muestreo aleatoria simple.

Al dividir la población en subgrupos homogéneos y seleccionar una muestra aleatoria de cada estrato, se puede mejorar la precisión de las estimaciones.

¿Qué es el muestreo estratificado?

El muestreo estratificado es una técnica de muestreo que se utiliza en estadística para obtener una muestra representativa de una población. Esta técnica consiste en dividir la población en subgrupos o estratos y luego seleccionar una muestra aleatoria de cada estrato.

Cada estrato se selecciona de manera que represente a la población en términos de alguna característica relevante. Por ejemplo, si se está estudiando la opinión de los estudiantes universitarios sobre una determinada materia, se pueden crear estratos en función del año de carrera o de la facultad a la que pertenecen.

El objetivo del muestreo estratificado es aumentar la precisión de los resultados obtenidos a partir de la muestra, reduciendo así el margen de error. Además, esta técnica permite obtener información más detallada sobre diferentes subgrupos de la población y compararlos entre sí.

¿Qué son las características del muestreo estratificado?

Las características del muestreo estratificado son:

División en estratos: El conjunto de la población se divide en grupos homogéneos llamados estratos, según alguna característica relevante para el estudio.

Muestra representativa: De cada estrato se toma una muestra aleatoria simple, de tal forma que la muestra final sea representativa de toda la población.

Mayor precisión: El muestreo estratificado aumenta la precisión de la estimación de los parámetros poblacionales, ya que se reduce la variabilidad dentro de cada estrato.

Reducción de costos: En comparación con el muestreo aleatorio simple, el muestreo estratificado puede resultar más económico, ya que se requiere una muestra menor para lograr la misma precisión.

¿Cuándo usar muestreo estratificado?

El muestreo estratificado se utiliza cuando la población de interés se puede dividir en subgrupos homogéneos o estratos. Cada estrato se selecciona de forma independiente y se aplica un proceso de muestreo aleatorio simple dentro de cada uno de ellos.

Este método es útil cuando se desea obtener una muestra representativa de la población y cuando se quiere asegurar la precisión de las estimaciones en cada estrato. Además, el muestreo estratificado permite ahorrar tiempo y recursos al seleccionar una muestra más pequeña en cada estrato en lugar de realizar un muestreo aleatorio simple en toda la población.

Es importante tener en cuenta que el muestreo estratificado debe ser utilizado únicamente cuando existen diferencias significativas entre los estratos y cuando se desea estudiar cada uno de ellos de manera separada.

¿Qué es el muestreo estratificado?

El muestreo estratificado es una técnica de muestreo estadístico que consiste en dividir la población en grupos homogéneos llamados estratos y seleccionar una muestra aleatoria de cada estrato. Esta técnica se utiliza cuando se desea obtener una muestra representativa de una población heterogénea en la que existen subgrupos con características diferentes.

El objetivo del muestreo estratificado es reducir el error muestral y aumentar la precisión de los resultados obtenidos, ya que permite que cada estrato sea representado en proporción a su tamaño dentro de la población. Además, permite obtener información más detallada sobre cada estrato y, por lo tanto, realizar análisis más precisos y específicos.

Para llevar a cabo el muestreo estratificado es necesario identificar los estratos de la población y determinar el tamaño de muestra que se seleccionará en cada uno de ellos. Esto se puede hacer de forma proporcional al tamaño de cada estrato o utilizando otros criterios como la varianza o el coeficiente de correlación.

¡Y eso es todo por hoy! Espero que este post te haya ayudado a entender un poco más sobre el muestreo estratificado en estadística. Recuerda que este método es muy útil para obtener muestras representativas de una población y reducir el error muestral. Si tienes alguna duda o comentario, no dudes en dejarlo en la sección de comentarios. ¡Nos vemos en el próximo post!

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Muestreo estratificado: La clave para obtener datos precisos en estadística

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El muestreo estratificado es una técnica de muestreo utilizada en estadística para obtener una muestra representativa de una población. Esta técnica se utiliza cuando la población se divide en subgrupos homogéneos llamados estratos. El objetivo del muestreo estratificado es asegurar que cada estrato esté representado adecuadamente en la muestra.

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Reduce el sesgo, ya que los elementos de la población se dividen en grupos homogéneos (estratos) y se selecciona una muestra aleatoria de cada estrato.

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Muestreo Estratificado ¿Qué es? La selección puede ser: Ventajas Tipos de Muestreo Estratificado El Muestreo Estratificado es un tipo de muestreo de unidades elementales ya que la muestra estratificada de tamaño se obtiene seleccionando los elementos de cada uno de los estratos

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Etapa 2: Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan mediante sorteo de los conglomerados.

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Etapa 2: Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan mediante sorteo de los conglomerados.

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La selección se realiza mediante un sorteo aleatorio.

Finalidad:

La finalidad de esta etapa es seleccionar una muestra de conglomerados que sea representativa de la población.

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Análisis de conglomerados Valle Chávez María Fernanda Clusters análisis de conglomerado El Análisis Cluster, conocido como Análisis de Conglomerados, es una técnica estadística multivariante que busca agrupar elementos (o variables) tratando de lograr la máxima homogeneidad en

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Puede ser más difícil y costoso de implementar que otros tipos de muestreo.

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Etapa 3: 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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Etapa 3: 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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En esta etapa, se seleccionan los sujetos que formarán parte de la muestra dentro de cada conglomerado.

Finalidad:

La finalidad de esta etapa es seleccionar una muestra de sujetos dentro de cada conglomerado que sea representativa de la población del conglomerado.

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

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Etapa 4: A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.

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Etapa 4: A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.

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En esta etapa, se calculan los estadísticos de interés a partir de la muestra seleccionada.

Finalidad:

La finalidad de esta etapa es obtener estimaciones de las características de la población a partir de la información de la muestra.

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Es eficiente para poblaciones grandes o dispersas, ya que se seleccionan una muestra de conglomerados, en lugar de individuos.

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Puede ser sesgado si los conglomerados no son representativos de la población.

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Etapa 2: Se selecciona un número aleatorio para el primer sujeto.

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Etapa 2: Se selecciona un número aleatorio para el primer sujeto.

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Se selecciona un número aleatorio entre 1 y el tamaño de la población. Este número aleatorio determinará el primer sujeto que formará parte de la muestra. La finalidad de esta etapa es introducir un componente de aleatoriedad en el proceso de selección, lo que garantiza que el muestreo sea imparcial

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En estadística inferencialse suelen utilizar diversos cálculos probabilísticos para realizar estimaciones lo más precisas posible. Esto se hace en investigaciones donde no es posible abarcar todos los datos de una población, por lo que se extrae una muestra de la misma para alcanzar el mayor grado de representatividad de la característica estudiada. Este proceso se realiza a través de varias técnicas, y una de ellas es el muestreo sistemático.

El muestreo estadístico es uno de los tipos de muestreo probabilístico más seguros y sencillos. En este artículo sabrás de qué se trata y cómo implementarlo correctamente.

¿Qué es muestreo sistemático?

Un muestreo sistemático es una técnica, utilizada en estadística, para seleccionar los elementos de una muestra. Se trata de un método estadístico basado en probabilidades, evitando cualquier posible influencia sobre los procedimientos llevados a cabo durante la investigación.

Durante la implementación de este tipo de muestreo, se utilizan números aleatorios los cuales son asignados a diversos elementos de la población, proceso conocido como sorteo, los cuales son seleccionados para formar parte de la muestra.

Se denomina de esta manera, a diferencia de otros tipos de muestreo probabilístico, por utilizar una serie de operaciones y fórmulas mediante las cuales se lleva a cabo el proceso de selección. Estas son:

K = N / n, donde K equivale al coeficiente de elevación y N y n al tamaño de la población y la muestra, respectivamente.

A es el primer número aleatorio generado, y debe encontrarse entre 1 y el tamaño de la muestra.

Los demás números aleatorios se calculan mediante la fórmula A + K, multiplicando a K desde 1 hasta el número que complete el tamaño de la muestra. Es decir, A + K, A + 2K, A + 3K, ..., A + (n - 1) K.

¿En qué situaciones se utiliza el muestreo sistemático?

En general, el muestreo sistemático es un procedimiento que puede ser implementado en cualquier tipo de investigación. Sin embargo, en algunos casos su uso es más recomendable y provechoso que en otros. Principalmente, se refiere a las investigaciones donde los elementos ya cuentan con un ordenamiento predeterminado, de manera que el proceso de selección y conteo se pueda realizar fácilmente.

Un ejemplo de ello es una lista de estudiantes, productos o cualquier tipo de inventario cuyos elementos se encuentren enumerados.

Características del muestreo sistemático

Hace parte del grupo de muestreos probabilísticos, los cuales se basan en la selección aleatoria de los elementos de la muestra.

Utiliza ciertas fórmulas y operaciones específicas, las cuales constituyen el sistema que lo caracteriza.

Presenta un nivel mucho más riguroso con respecto a otros tipos de muestreo probabilísticos.

Abarca todo el rango de la población estudiada.

Muestreo sistemático ventajas y desventajas

Muestreo aleatorio simple vs sistemático

Tanto el muestreo aleatorio simplecomo el muestreo sistemático pertenecen al grupo de los muestreos probabilísticos, y cuentan con características que los convierten en dos métodos bastante similares entre sí. Sin embargo, cabe destacar algunas de sus diferencias para saber cuál utilizar en las investigaciones:

En el muestreo sistemático se prioriza la implementación de un sistema específico. En el caso del muestreo aleatorio simple, se puede llevar a cabo cualquier método de selección, a través de números aleatorios, una vez se ha calculado el tamaño de la muestra.

Debido a su carácter, el muestreo sistemático brinda un mayor nivel de rigurosidad en la selección de los elementos, evitando posibles influencias sobre el estudio. El muestreo aleatorio simple no brinda esta precisión.

Al implementar un muestreo sistemático, se garantiza que la muestra abarque todo el rango de la población. En el muestreo aleatorio simple, la muestra depende, en gran medida, del orden de los elementos.

En algunos casos, al utilizar un muestreo sistemático, la muestra puede poseer cierto grado de variabilidad, debido a la dispersión de los datos seleccionados. Por otro lado, en el muestreo aleatorio simple, este índice es más bajo.

¿Cómo hacer un muestreo aleatorio sistemático?

Definir la población a investigar.

Buscar que los elementos que tienen la posibilidad de conformar la muestra cuenten con un alto nivel de representatividad.

Organizar los elementos en una lista.

Calcular el tamaño de la muestra a partir de las fórmulas utilizadas para estas estimaciones. Se debe tener en cuenta si la población es finita o infinita, y si sus variables son cuantitativas o cualitativas.

Calcular el coeficiente de elevación K.

Calcular el primer número aleatorio.

Una vez calculado el primer número aleatorio, se calculan los demás mediante la fórmula explicada en el primer apartado del artículo.

Realizar el proceso de asignación de números aleatorios a los elementos de la población.

Ejemplo de muestreo sistemático

Para el presente ejemplo, el Departamento de Bienestar Universitario de una Universidad requiere crear un perfil psicosocial de los estudiantes de licenciatura que se encuentren cursando los primeros tres semestres de la carrera. Sin embargo, debido a la diferencia de horarios y disponibilidad de las personas, no es posible realizar una encuesta a toda la población estudiantil, por lo que es necesario realizar un muestreo sistemático.

En la base de estudiantes de la universidad se encuentran registradas 3000 personas, dato que constituye la población del estudio. Para este caso, se utilizará un tamaño muestral de 300 individuos.

Primero, se calculará el coeficiente K.

Ahora, se realizarán las operaciones correspondientes para hallar el número aleatorio inicial y los demás.

Una vez calculados los números aleatorios, se pueden seleccionar las personas que harán parte de la muestra a través de un conteo. Por ejemplo, el número 7 corresponde a Arturo.

Conclusiones y recomendaciones

El muestreo estadístico y sus tipos constituyen uno de los métodos más importantes dentro de cualquier investigación, pues reduce el esfuerzo y costos requeridos, utilizando, únicamente, un grupo de datos de una población. De esta manera, se pueden obtener resultados precisos y seguros, a partir de los cuales se pueden llevar a cabo acciones sin suponer un gran riesgo.

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Muestreo Sistemático: Importancia y Aplicación

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Descubre todo sobre el muestreo sistemático: su importancia en la investigación, características, ventajas y cómo aplicarlo correctamente.

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Etapa 3: Los sujetos que conformarán la muestra son seleccionados sistemáticamente, dejando pasar un cierto número antes de estudiar el siguiente.

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Etapa 3: Los sujetos que conformarán la muestra son seleccionados sistemáticamente, dejando pasar un cierto número antes de estudiar el siguiente.

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Se seleccionan sistemáticamente los sujetos que conformarán la muestra. Esto se hace al escoger un intervalo constante después del primer sujeto seleccionado en la Etapa 2. Por ejemplo, si el número aleatorio inicial fue 5, se seleccionarían los sujetos 5, 10, 15, y así sucesivamente, dejando pasar un cierto número antes de estudiar el siguiente. La finalidad de esta etapa es mantener una estructura sistemática en la selección de la muestra, pero aún con un componente de aleatoriedad para garantizar la representatividad.

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Muestreo por conglomerados: características y ejemplos

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El muestreo por conglomerados es un tipo de método de muestreo que se utiliza cuando en una población estadística se evidencian grupos homogéneos, pero que son internamente heterogéneos. Se utiliza con frecuencia en la investigación de mercados.

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Etapa 4: A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.

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Etapa 4: A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.

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Se procede a calcular los estadísticos de interés utilizando los datos recopilados de la muestra seleccionada. Estos estadísticos pueden incluir promedios, desviaciones estándar, proporciones u otros valores relevantes para el estudio. La finalidad de esta etapa es analizar y comprender la población en función de la muestra obtenida, lo que proporciona información valiosa para la toma de decisiones o la realización de investigaciones.

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Es más eficiente que el muestreo aleatorio simple, ya que se puede seleccionar la muestra con menos números aleatorios.

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Puede ser sesgado si el intervalo de selección no es aleatorio.

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Encuesta de Transición de la Escuela al Trabajo - ETET - 2013

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El tipo de muestreo establecido para la Encuesta de Transición de la Escuela al Trabajo en Colombia fue un muestreo aleatorio por conglomerados en dos etapas.

Marco muestral: Se utilizó el marco muestral de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH), que es una encuesta de hogares representativa a nivel nacional.

Estrato: La población se dividió en dos estratos: urbano y rural.

Conglomerado: En la primera etapa, se seleccionaron conglomerados urbanos y rurales de manera aleatoria. Un conglomerado urbano se define como un conjunto de viviendas en un mismo barrio o sector, mientras que un conglomerado rural se define como un conjunto de viviendas en una misma vereda o corregimiento.

Tamaño de la muestra: En la segunda etapa, se seleccionaron 30 hogares de cada conglomerado urbano y 15 hogares de cada conglomerado rural.

El muestreo aleatorio por conglomerados en dos etapas es un método de muestreo que se utiliza para obtener una muestra representativa de una población grande y dispersa. En este método, se seleccionan primero una muestra aleatoria de conglomerados, y luego se selecciona una muestra aleatoria de hogares dentro de cada conglomerado.

En el caso de la Encuesta de Transición de la Escuela al Trabajo en Colombia, el muestreo aleatorio por conglomerados en dos etapas permitió obtener una muestra representativa de la población joven del país, tanto urbana como rural.

A continuación, se presentan algunos detalles adicionales sobre el muestreo utilizado en la encuesta:

El proceso de muestreo fue realizado por el DANE, con el apoyo técnico de la OIT.

La encuesta se realizó en 2013, y abarcó a jóvenes entre 14 y 29 años.

La muestra final de la encuesta consistió en 12.000 hogares, con un total de 30.000 jóvenes encuestados.

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Encuesta de Transición de la Escuela al Trabajo - ETET - 2013

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El Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE ha desarrollado encuestas de hogares desde finales de la década del 60 cuando adelantó encuestas de fuerza de trabajo e ingresos y gastos de manera transversal.

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Probabilístico, ya que todos los elementos de la población tienen una probabilidad conocida y superior a cero de ser seleccionados.

Estratificado, ya que la población se divide en grupos homogéneos (estratos) para mejorar la precisión de las estimaciones.

De conglomerados, ya que la muestra se selecciona en etapas, comenzando con la selección de grandes grupos de elementos (conglomerados) y luego seleccionando elementos dentro de cada conglomerado.

Multietápico, ya que la muestra se selecciona en más de dos etapas.

Marco muestral

El marco muestral es el inventario cartográfico y el listado de viviendas obtenidas de la Muestra Maestra de Hogares, con actualizaciones permanentes y nuevos recuentos de edificaciones y viviendas a través de la misma.

Estratos

Los estratos son dos:

El primer estrato corresponde a las 24 capitales y áreas metropolitanas con dominios de estudio independientes.

El segundo estrato corresponde al resto urbano y al resto de cabeceras, centros poblados y rural disperso.

Conglomerados

Los conglomerados son:

Unidades Primarias de Muestreo (UPM): municipios con 7.000 o más habitantes en su población total.

Unidades Secundarias de Muestreo (USM): grupos de manzanas contiguas del mismo municipio, que contienen un mínimo de 12 medidas de tamaño (MT) con un promedio de 10 viviendas, y en la zona rural dispersa, la USM es una sección o sector censal.

Unidades Terciarias de Muestreo (UTM): segmentos con un promedio de 10 viviendas contiguas (5 a 14 viviendas), es decir, una medida de tamaño (MT).

Tamaño de la muestra

El tamaño de la muestra se calcula con una precisión deseada de la variable tasa de desempleo no superior a un error estándar relativo del 5% y una tasa de desempleo del 10%.

Pesos

Los pesos se utilizan para corregir las estimaciones muestrales y hacerlas comparables a la población total.

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Encuesta de Transición de la Escuela al Trabajo - ETET - 2013

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El Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE ha desarrollado encuestas de hogares desde finales de la década del 60 cuando adelantó encuestas de fuerza de trabajo e ingresos y gastos de manera transversal.

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Marco muestral

El marco muestral es un listado de todos los elementos de la población objetivo que tienen la posibilidad de ser seleccionados para la muestra. En el caso de la GEIH, el marco muestral es un listado de viviendas en Colombia, organizado por municipio, sector, sección y manzana.

Estrato

Los estratos son grupos de unidades de muestreo homogéneos en función de una o más variables, con el objetivo de maximizar la precisión de las estimaciones. En el caso de la GEIH, los estratos son:

Cabeceras municipales

Resto de cabeceras municipales

Centros poblados

Rural disperso

Conglomerados

Los conglomerados son grupos de unidades primarias de muestreo que se agrupan de manera tal que las unidades de muestreo dentro de un conglomerado son más similares entre sí que las unidades de muestreo de conglomerados diferentes. En el caso de la GEIH, los conglomerados son:

Manzanas

Secciones

Proceso de muestreo

El proceso de muestreo de la GEIH se lleva a cabo en tres etapas:

Etapa municipal: Se selecciona un número de manzanas en cada municipio, en proporción a la población del municipio.

Etapa de conglomerados: Se selecciona una sección en cada manzana seleccionada.

Etapa de hogares: Se selecciona un hogar en cada sección seleccionada.

El tamaño de la muestra de la GEIH es de aproximadamente 240.000 hogares por año.

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GEIH - Nuevos Departamentos de la Amazonía y Orinoquia - 2013

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El Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE ha desarrollado encuestas de hogares desde finales de la década del 60 cuando adelantó encuestas de fuerza de trabajo e ingresos y gastos de manera transversal.

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Vimos en un post reciente qué es el muestreo y qué ventajas nos ofrece cuando queremos estudiar una población. Hoy veremos las dos grandes familias de técnicas de muestreo existentes: las técnicas de muestreo probabilístico y no probabilístico. Para ello, empezaremos definiendo el concepto de marco muestral.

Marco muestral

Un marco muestral es una lista de todos los elementos que componen el universo que queremos estudiar y de la cual se extrae la muestra. Estos elementos a investigar pueden ser individuos, pero también pueden ser hogares, instituciones o cualquier otra cosa susceptible de ser investigada. Cada uno de estos elementos presentes en el marco muestral se conoce como unidades muestrales.

Pongamos un ejemplo. Supongamos que queremos medir la satisfacción de los clientes de una empresa. Para poder generar un marco muestral, podríamos acceder al sistema informático de la misma y extraer una lista de todas las personas que han contratado algún producto o servicio en el último año. Cada una de las personas de esa lista serían unidades muestrales. Seleccionando un conjunto de estos clientes, obtendríamos una muestra.

La proporción entre el tamaño de la muestra y el tamaño del marco muestral se conoce como fracción muestral. Ésta, junto con el tamaño del marco muestral, definen la precisión de los resultados que que obtenemos cuando analizamos la muestra.

Muestreo probabilístico

Hablaremos de muestro probabilístico siempre que se cumplan dos condiciones:

1. Todos los elementos de la población tienen una probabilidad mayor a cero de ser seleccionados en la muestra.

2. La probabilidad de inclusión de cada elemento en la muestra se conoce de forma precisa.

El cumplimiento de ambos criterios es el que hace posible obtener resultados no sesgados cuando se estudia la muestra y determinar el grado de incertidumbre que añade el proceso de muestreo. En ocasiones, estos resultados no sesgados requieren usar técnicas de ponderación ( weighting), pero esta ponderación es posible precisamente porque se conoce la probabilidad de que cada individuo sea seleccionado en la muestra. Las muestras generadas en estas condiciones se conocen también como muestras probabilísticas.

La definición anterior nos lleva a concluir que sólo podemos hacer muestreo probabilístico si se dispone de un marco muestral. El censo de un país, el conjunto de direcciones de hogares en una población o la lista de clientes de una empresa, son ejemplos de marcos muestrales que hacen posible un muestreo probabilístico. En cada uno de estos casos, el universo a estudiar es diferente: habitantes de un país, hogares de una población y clientes de una empresa, respectivamente.

Una tenemos un marco muestral, la forma exacta en que se utiliza para seleccionar la muestra define las diferentes técnicas de muestreo probabilístico: muestreo aleatorio simple, muestreo sistemático, muestreo estratificado, muestreo por conglomerados...

Muestreo no probabilístico

Sin embargo, no es sencillo cumplir con los requisitos propios de un muestreo probabilístico:

1. Disponer de un marco muestral es algo relativamente poco habitual en estudios de mercado. ¿Qué empresas pueden tener listados de toda población?

2. Lograr que todos los individuos de la población tengan una probabilidad no nula de ser seleccionados es un requisito igualmente exigente, más aún conocer la probabilidad de inclusión exacta de cada unidad muestral. Todos los individuos que no pueden ser seleccionados en una muestra se suelen referir como unidades fuera de cobertura.

Por todas estas razones, así como por razones de coste, los investigadores recurren con frecuencia a otras técnicas de muestreo, agrupadas dentro de lo que se conoce como muestreo no probabilístico. En estas técnicas alternativas, es habitual seleccionar elementos para la muestra basándose en hipótesis relativas a la población de interés, lo que se conoce como criterios de selección. Por ejemplo, seleccionar una muestra buscando individuos por la calle, tratando de que la mitad sean hombres y la mitad mujeres (coincidiendo con la distribución que se supone en la población) sería un criterio de muestreo no probabilísitico.

En estos casos, debido a que la selección de las unidades de la muestra no es aleatoria, cuando hablamos de muestreo no probabilístico no deberíamos incluir estimaciones de error. Dicho de otra forma, una muestra no probabilística nos informa de cómo es un universo pero no nos permite saber con qué precisión: no podemos establecer unos márgenes de error y unos niveles de confianza.

Algunas técnicas de muestreo de este tipo son:

- Muestreo por conveniencia.

- Muestreo secuencial.

- Muestreo por cuotas.

- Muestreo discrecional.

- Muestreo por bola de nieve.

Error de muestreo

Tal y como hemos indicado, no es posible conocer qué margen de error vamos a tener en un estudio (por ejemplo, los resultados de una encuesta) cuando empleamos muestreo no probabilístico. Esto incluye encuestas en las que se ha seleccionado personas por la calle, entrevistándolas cara a cara, haciendo llamadas telefónicas al azar o a través de una muestra obtenida en un panel online.

En ninguno de estos casos se cumplen los criterios exigidos por el muestreo probabilístico: tener un marco muestral con unidades para las que puedo calcular la probabilidad de que sean seleccionadas en mi muestra. En encuestas cara a cara por la calle no tengo el listado de individuos que componen el universo. En la encuesta telefónica, aunque disponga de un listado telefónico, no todos los individuos tienen un teléfono fijo o aparecen en las guías telefónicas públicas. En el caso de un panel online, las personas que no acceden a internet no pueden ser seleccionadas y tienen probabilidad de inclusión nula.

Sin embargo, es habitual encontrar estudios hechos con estas técnicas que indican margen de error y nivel de confianza. Es una práctica formalmente incorrecta, pero que suelen usar los investigadores con el objetivo de dar una indicación de la influencia que tiene el tamaño muestral empleado en la precisión de los resultados. Debería leerse como "si esta muestra fuese probabilística, ofrecería un margen de error X".

A este respecto, hay diversidad de opiniones sobre la bondad de indicar el margen de error en estas circunstancias, como se puso de manifiesto en un debate descrito en el siguiente post.

En próximos posts veremos cada una de las técnicas de muestreo: cómo son, para qué se utilizan y qué resultados ofrecen.
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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Muestreo probabilístico o no probabilístico

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Diferencias clave entre muestreo probabilístico y no probabilístico. Marco, unidades, fracciones y error muestral explicados.

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de Metodología y Producción Estadística (DIMPE), D. (2013). Gran Encuesta Integrada de Hogares 2012 - Colombia [Data set].

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de Metodología y Producción Estadística (DIMPE), D. (2013). Gran Encuesta Integrada de Hogares 2012 - Colombia [Data set].

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Colombia - Gran Encuesta Integrada de Hogares 2012

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El Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE ha desarrollado encuestas de hogares desde finales de la década del 60 cuando adelantó encuestas de fuerza de trabajo e ingresos y gastos de manera transversal. La recolección de la Gran Encuesta Integrada de Hogares empezó el 7 de agost…

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Perez, F. J. B. [@franciscojavierbalderramap7583]. (2022, marzo 4). CLASE 5 MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO. Youtube. https://www.youtube.com/watch?v=bMB2WtT6G6E

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Perez, F. J. B. [@franciscojavierbalderramap7583]. (2022, marzo 4). CLASE 5 MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO. Youtube. https://www.youtube.com/watch?v=bMB2WtT6G6E

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CLASE 5 MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO

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Urbina, G. R. (2018, October 5). Muestreo Aleatorio Simple (tabla números aleatorios y excel). YouTube. Retrieved September 21, 2023, from https://www.youtube.com/watch?v=pbX10Pwj3G8

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Urbina, G. R. (2018, October 5). Muestreo Aleatorio Simple (tabla números aleatorios y excel). YouTube. Retrieved September 21, 2023, from https://www.youtube.com/watch?v=pbX10Pwj3G8

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Muestreo Aleatorio Simple (tabla números aleatorios y excel)

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Evan, P. [@profeevan6491]. (2020, junio 2). muestreo por estratos. Youtube. https://www.youtube.com/watch?v=IVSZ-2MSBTo

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Evan, P. [@profeevan6491]. (2020, junio 2). muestreo por estratos. Youtube. https://www.youtube.com/watch?v=IVSZ-2MSBTo

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El muestreo estratificado es una técnica de muestreo utilizada en estadística para obtener una muestra representativa de una población. Esta técnica se utiliza cuando la población se divide en subgrupos homogéneos llamados estratos.

El objetivo del muestreo estratificado es asegurar que cada estrato esté representado adecuadamente en la muestra. Para lograr esto, se selecciona una muestra aleatoria de cada estrato en lugar de seleccionar una muestra aleatoria de toda la población.

El muestreo estratificado es especialmente útil cuando la población es heterogénea y hay grandes diferencias en las características de los individuos. Al dividir la población en subgrupos homogéneos, se puede reducir la variabilidad de la muestra y aumentar la precisión de las estimaciones.

Para implementar el muestreo estratificado, es necesario identificar los estratos y determinar el tamaño de la muestra para cada estrato. Luego, se debe seleccionar una muestra aleatoria de cada estrato utilizando una técnica de muestreo aleatoria simple.

Al dividir la población en subgrupos homogéneos y seleccionar una muestra aleatoria de cada estrato, se puede mejorar la precisión de las estimaciones.

¿Qué es el muestreo estratificado?

El muestreo estratificado es una técnica de muestreo que se utiliza en estadística para obtener una muestra representativa de una población. Esta técnica consiste en dividir la población en subgrupos o estratos y luego seleccionar una muestra aleatoria de cada estrato.

Cada estrato se selecciona de manera que represente a la población en términos de alguna característica relevante. Por ejemplo, si se está estudiando la opinión de los estudiantes universitarios sobre una determinada materia, se pueden crear estratos en función del año de carrera o de la facultad a la que pertenecen.

El objetivo del muestreo estratificado es aumentar la precisión de los resultados obtenidos a partir de la muestra, reduciendo así el margen de error. Además, esta técnica permite obtener información más detallada sobre diferentes subgrupos de la población y compararlos entre sí.

¿Qué son las características del muestreo estratificado?

Las características del muestreo estratificado son:

División en estratos: El conjunto de la población se divide en grupos homogéneos llamados estratos, según alguna característica relevante para el estudio.

Muestra representativa: De cada estrato se toma una muestra aleatoria simple, de tal forma que la muestra final sea representativa de toda la población.

Mayor precisión: El muestreo estratificado aumenta la precisión de la estimación de los parámetros poblacionales, ya que se reduce la variabilidad dentro de cada estrato.

Reducción de costos: En comparación con el muestreo aleatorio simple, el muestreo estratificado puede resultar más económico, ya que se requiere una muestra menor para lograr la misma precisión.

¿Cuándo usar muestreo estratificado?

El muestreo estratificado se utiliza cuando la población de interés se puede dividir en subgrupos homogéneos o estratos. Cada estrato se selecciona de forma independiente y se aplica un proceso de muestreo aleatorio simple dentro de cada uno de ellos.

Este método es útil cuando se desea obtener una muestra representativa de la población y cuando se quiere asegurar la precisión de las estimaciones en cada estrato. Además, el muestreo estratificado permite ahorrar tiempo y recursos al seleccionar una muestra más pequeña en cada estrato en lugar de realizar un muestreo aleatorio simple en toda la población.

Es importante tener en cuenta que el muestreo estratificado debe ser utilizado únicamente cuando existen diferencias significativas entre los estratos y cuando se desea estudiar cada uno de ellos de manera separada.

¿Qué es el muestreo estratificado?

El muestreo estratificado es una técnica de muestreo estadístico que consiste en dividir la población en grupos homogéneos llamados estratos y seleccionar una muestra aleatoria de cada estrato. Esta técnica se utiliza cuando se desea obtener una muestra representativa de una población heterogénea en la que existen subgrupos con características diferentes.

El objetivo del muestreo estratificado es reducir el error muestral y aumentar la precisión de los resultados obtenidos, ya que permite que cada estrato sea representado en proporción a su tamaño dentro de la población. Además, permite obtener información más detallada sobre cada estrato y, por lo tanto, realizar análisis más precisos y específicos.

Para llevar a cabo el muestreo estratificado es necesario identificar los estratos de la población y determinar el tamaño de muestra que se seleccionará en cada uno de ellos. Esto se puede hacer de forma proporcional al tamaño de cada estrato o utilizando otros criterios como la varianza o el coeficiente de correlación.

¡Y eso es todo por hoy! Espero que este post te haya ayudado a entender un poco más sobre el muestreo estratificado en estadística. Recuerda que este método es muy útil para obtener muestras representativas de una población y reducir el error muestral. Si tienes alguna duda o comentario, no dudes en dejarlo en la sección de comentarios. ¡Nos vemos en el próximo post!

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Muestreo estratificado: La clave para obtener datos precisos en estadística

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El muestreo estratificado es una técnica de muestreo utilizada en estadística para obtener una muestra representativa de una población. Esta técnica se utiliza cuando la población se divide en subgrupos homogéneos llamados estratos. El objetivo del muestreo estratificado es asegurar que cada estrato esté representado adecuadamente en la muestra.

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Muestreo Estratificado. (s/f). Prezi.com. Recuperado el 27 de septiembre de 2023, de https://prezi.com/lenkxbhq8qat/muestreo-estratificado/

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Muestreo Estratificado. (s/f). Prezi.com. Recuperado el 27 de septiembre de 2023, de https://prezi.com/lenkxbhq8qat/muestreo-estratificado/

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Muestreo Estratificado ¿Qué es? La selección puede ser: Ventajas Tipos de Muestreo Estratificado El Muestreo Estratificado es un tipo de muestreo de unidades elementales ya que la muestra estratificada de tamaño se obtiene seleccionando los elementos de cada uno de los estratos

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Giani, C. (2022, February 28). 10 Ejemplos de Muestreo Aleatorio Simple. Ejemplos. Retrieved September 26, 2023, from https://www.ejemplos.co/muestreo-aleatorio-simple/

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Giani, C. (2022, February 28). 10 Ejemplos de Muestreo Aleatorio Simple. Ejemplos. Retrieved September 26, 2023, from https://www.ejemplos.co/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 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…

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Muestreo Por conglomerado. (s/f). Prezi.com. Recuperado el 27 de septiembre de 2023, de https://prezi.com/vr83bjztiqwt/muestreo-por-conglomerado/

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Muestreo Por conglomerado. (s/f). Prezi.com. Recuperado el 27 de septiembre de 2023, de https://prezi.com/vr83bjztiqwt/muestreo-por-conglomerado/

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Muestreo Por Conglomerado 1.EN COMPARACION AL MUESTREO ALEATORIO SIMPLE O AL ESTRATIFICADO, REPRESENTA PERDIDAS DE PRECISION. 2. LA MUESTRA PIERDE CARÁCTER DE PROBABILISTICA, EN LA MEDIDA QUE UNA VEZ SELECCIONADOS LOS CONGLOMERADOS PRIMEROS, LA PROBABILIDAD DE SER EXTRAIDOS QUE

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ReferencesExcel Para Todos. (n.d.). Muestreo Sistemático: Importancia y Aplicación. Excel Para Todos. Retrieved September 26, 2023, from https://excelparatodos.com/muestreo-sistematico/

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ReferencesExcel Para Todos. (n.d.). Muestreo Sistemático: Importancia y Aplicación. Excel Para Todos. Retrieved September 26, 2023, from https://excelparatodos.com/muestreo-sistematico/

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En estadística inferencialse suelen utilizar diversos cálculos probabilísticos para realizar estimaciones lo más precisas posible. Esto se hace en investigaciones donde no es posible abarcar todos los datos de una población, por lo que se extrae una muestra de la misma para alcanzar el mayor grado de representatividad de la característica estudiada. Este proceso se realiza a través de varias técnicas, y una de ellas es el muestreo sistemático.

El muestreo estadístico es uno de los tipos de muestreo probabilístico más seguros y sencillos. En este artículo sabrás de qué se trata y cómo implementarlo correctamente.

¿Qué es muestreo sistemático?

Un muestreo sistemático es una técnica, utilizada en estadística, para seleccionar los elementos de una muestra. Se trata de un método estadístico basado en probabilidades, evitando cualquier posible influencia sobre los procedimientos llevados a cabo durante la investigación.

Durante la implementación de este tipo de muestreo, se utilizan números aleatorios los cuales son asignados a diversos elementos de la población, proceso conocido como sorteo, los cuales son seleccionados para formar parte de la muestra.

Se denomina de esta manera, a diferencia de otros tipos de muestreo probabilístico, por utilizar una serie de operaciones y fórmulas mediante las cuales se lleva a cabo el proceso de selección. Estas son:

K = N / n, donde K equivale al coeficiente de elevación y N y n al tamaño de la población y la muestra, respectivamente.

A es el primer número aleatorio generado, y debe encontrarse entre 1 y el tamaño de la muestra.

Los demás números aleatorios se calculan mediante la fórmula A + K, multiplicando a K desde 1 hasta el número que complete el tamaño de la muestra. Es decir, A + K, A + 2K, A + 3K, ..., A + (n - 1) K.

¿En qué situaciones se utiliza el muestreo sistemático?

En general, el muestreo sistemático es un procedimiento que puede ser implementado en cualquier tipo de investigación. Sin embargo, en algunos casos su uso es más recomendable y provechoso que en otros. Principalmente, se refiere a las investigaciones donde los elementos ya cuentan con un ordenamiento predeterminado, de manera que el proceso de selección y conteo se pueda realizar fácilmente.

Un ejemplo de ello es una lista de estudiantes, productos o cualquier tipo de inventario cuyos elementos se encuentren enumerados.

Características del muestreo sistemático

Hace parte del grupo de muestreos probabilísticos, los cuales se basan en la selección aleatoria de los elementos de la muestra.

Utiliza ciertas fórmulas y operaciones específicas, las cuales constituyen el sistema que lo caracteriza.

Presenta un nivel mucho más riguroso con respecto a otros tipos de muestreo probabilísticos.

Abarca todo el rango de la población estudiada.

Muestreo sistemático ventajas y desventajas

Muestreo aleatorio simple vs sistemático

Tanto el muestreo aleatorio simplecomo el muestreo sistemático pertenecen al grupo de los muestreos probabilísticos, y cuentan con características que los convierten en dos métodos bastante similares entre sí. Sin embargo, cabe destacar algunas de sus diferencias para saber cuál utilizar en las investigaciones:

En el muestreo sistemático se prioriza la implementación de un sistema específico. En el caso del muestreo aleatorio simple, se puede llevar a cabo cualquier método de selección, a través de números aleatorios, una vez se ha calculado el tamaño de la muestra.

Debido a su carácter, el muestreo sistemático brinda un mayor nivel de rigurosidad en la selección de los elementos, evitando posibles influencias sobre el estudio. El muestreo aleatorio simple no brinda esta precisión.

Al implementar un muestreo sistemático, se garantiza que la muestra abarque todo el rango de la población. En el muestreo aleatorio simple, la muestra depende, en gran medida, del orden de los elementos.

En algunos casos, al utilizar un muestreo sistemático, la muestra puede poseer cierto grado de variabilidad, debido a la dispersión de los datos seleccionados. Por otro lado, en el muestreo aleatorio simple, este índice es más bajo.

¿Cómo hacer un muestreo aleatorio sistemático?

Definir la población a investigar.

Buscar que los elementos que tienen la posibilidad de conformar la muestra cuenten con un alto nivel de representatividad.

Organizar los elementos en una lista.

Calcular el tamaño de la muestra a partir de las fórmulas utilizadas para estas estimaciones. Se debe tener en cuenta si la población es finita o infinita, y si sus variables son cuantitativas o cualitativas.

Calcular el coeficiente de elevación K.

Calcular el primer número aleatorio.

Una vez calculado el primer número aleatorio, se calculan los demás mediante la fórmula explicada en el primer apartado del artículo.

Realizar el proceso de asignación de números aleatorios a los elementos de la población.

Ejemplo de muestreo sistemático

Para el presente ejemplo, el Departamento de Bienestar Universitario de una Universidad requiere crear un perfil psicosocial de los estudiantes de licenciatura que se encuentren cursando los primeros tres semestres de la carrera. Sin embargo, debido a la diferencia de horarios y disponibilidad de las personas, no es posible realizar una encuesta a toda la población estudiantil, por lo que es necesario realizar un muestreo sistemático.

En la base de estudiantes de la universidad se encuentran registradas 3000 personas, dato que constituye la población del estudio. Para este caso, se utilizará un tamaño muestral de 300 individuos.

Primero, se calculará el coeficiente K.

Ahora, se realizarán las operaciones correspondientes para hallar el número aleatorio inicial y los demás.

Una vez calculados los números aleatorios, se pueden seleccionar las personas que harán parte de la muestra a través de un conteo. Por ejemplo, el número 7 corresponde a Arturo.

Conclusiones y recomendaciones

El muestreo estadístico y sus tipos constituyen uno de los métodos más importantes dentro de cualquier investigación, pues reduce el esfuerzo y costos requeridos, utilizando, únicamente, un grupo de datos de una población. De esta manera, se pueden obtener resultados precisos y seguros, a partir de los cuales se pueden llevar a cabo acciones sin suponer un gran riesgo.

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Muestreo Sistemático: Importancia y Aplicación

# data[].attributes.attachment_link.description
Descubre todo sobre el muestreo sistemático: su importancia en la investigación, características, ventajas y cómo aplicarlo correctamente.

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Maria Fernanda Valle Chavéz. (n.d.). Análisis de conglomerados by on Prezi Next. Prezi. Retrieved September 24, 2023, from https://prezi.com/p/ikmvmtcdbrka/analisis-de-conglomerados/

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Maria Fernanda Valle Chavéz. (n.d.). Análisis de conglomerados by on Prezi Next. Prezi. Retrieved September 24, 2023, from https://prezi.com/p/ikmvmtcdbrka/analisis-de-conglomerados/

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Análisis de conglomerados Valle Chávez María Fernanda Clusters análisis de conglomerado El Análisis Cluster, conocido como Análisis de Conglomerados, es una técnica estadística multivariante que busca agrupar elementos (o variables) tratando de lograr la máxima homogeneidad en

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Tesis de Cero a 100 - TV. (2022, September 11). 👨‍💻 El Muestreo por conglomerados: Qué es, Cómo se hace + Ejemplo. YouTube. Retrieved September 22, 2023, from https://www.youtube.com/watch?v=zwUlZvW2leA

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Tesis de Cero a 100 - TV. (2022, September 11). 👨‍💻 El Muestreo por conglomerados: Qué es, Cómo se hace + Ejemplo. YouTube. Retrieved September 22, 2023, from https://www.youtube.com/watch?v=zwUlZvW2leA

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

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Corvo, H. S. (2019, July 13). Muestreo por conglomerados: características y ejemplos. Lifeder. Retrieved September 22, 2023, from https://www.lifeder.com/muestreo-por-conglomerados/

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Corvo, H. S. (2019, July 13). Muestreo por conglomerados: características y ejemplos. Lifeder. Retrieved September 22, 2023, from https://www.lifeder.com/muestreo-por-conglomerados/

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Muestreo por conglomerados: características y ejemplos

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El muestreo por conglomerados es un tipo de método de muestreo que se utiliza cuando en una población estadística se evidencian grupos homogéneos, pero que son internamente heterogéneos. Se utiliza con frecuencia en la investigación de mercados.