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🔍👉 #1 MUESTREO ESTRATIFICADO EJEMPLOS / MUESTREO ESTRATIFICADO / MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO 👍

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GRANADOS ROJAS LAURA FERNANDA

LUMBAQUE RIOS LAURA VALENTINA

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

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@𝗲𝘀𝘁𝗮𝗱𝗶𝗴𝗿𝗮𝗳𝗼

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

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

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Representatividad: El muestreo aleatorio simple garantiza que cada unidad de la población tenga la misma probabilidad de ser seleccionada, lo que ayuda a garantizar la representatividad de la muestra. Esto significa que la muestra refleja las características de la población en general, lo que permite realizar inferencias y generalizaciones precisas.

Simplicidad: El muestreo aleatorio simple es fácil de entender y de implementar. No requiere información adicional sobre la población y no implica una división en estratos o una selección sistemática de unidades.

Inferencia estadística: El muestreo aleatorio simple permite el uso de técnicas estadísticas más simples y directas para realizar inferencias y estimaciones sobre la población. Estas técnicas son ampliamente conocidas y pueden aplicarse de manera efectiva.

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Ineficiencia: En comparación con otros métodos de muestreo, como el muestreo estratificado o por conglomerados, el muestreo aleatorio simple puede ser menos eficiente en términos de precisión y costos. Puede requerir un tamaño de muestra más grande para lograr la misma precisión que otros métodos más específicos.

Sesgo de selección: Aunque el muestreo aleatorio simple garantiza la igualdad de oportunidades para la selección de unidades de la población, existe la posibilidad de que algunas unidades sean seleccionadas más de una vez o que algunas no sean seleccionadas en absoluto. Esto puede introducir un sesgo en las estimaciones resultantes.

No adecuado para poblaciones grandes y heterogéneas: Si la población es muy grande o está compuesta por subgrupos heterogéneos, el muestreo aleatorio simple puede no ser la mejor opción. En estos casos, otros métodos de muestreo más específicos, como el muestreo estratificado o por conglomerados, pueden ser más apropiados para garantizar una representatividad adecuada.

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

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

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

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Eficiencia: el muestreo sistemático es un método eficiente, ya que permite obtener una muestra representativa de la población de una manera relativamente rápida y sencilla.

Menor sesgo de selección: al seguir un patrón sistemático, se reduce la probabilidad de sesgo de selección y se obtiene una muestra más representativa de la población.

Fácil de implementar: el muestreo sistemático no requiere cálculos complicados ni recursos especiales, por lo que es fácil de implementar en la práctica.

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Posible sesgo de periodicidad: si el patrón sistemático coincide con alguna característica periódica de la población, como un ciclo estacional, puede introducir sesgos en la muestra.

Requisito de aleatoriedad: para que el muestreo sistemático sea válido, es necesario que el primer elemento seleccionado sea aleatorio. De lo contrario, existe el riesgo de introducir sesgos en la muestra.

Sensibilidad a la periodicidad: si la población presenta alguna periodicidad que no coincide con el patrón sistemático utilizado, puede resultar en una muestra no representativa.

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

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El marco muestral se divide en estratos.

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

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Mayor precisión: Al dividir la población en estratos y seleccionar muestras de cada estrato, se puede obtener una estimación más precisa de los parámetros de interés. Esto se debe a que se asegura la representación de cada estrato en la muestra, lo que permite una mejor cobertura de la diversidad presente en la población.

Eficiencia de costos: Al enfocar los esfuerzos de muestreo en estratos específicos, se puede reducir el tamaño de la muestra total requerida en comparación con el muestreo aleatorio simple. Esto puede resultar en una reducción de los costos asociados con la recolección de datos.

Mayor precisión en subgrupos: El muestreo estratificado permite asegurar una representación adecuada de subgrupos específicos de la población, lo que puede ser útil para realizar análisis más detallados y obtener estimaciones más precisas en esos grupos.

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Mayor complejidad en el diseño: El muestreo estratificado requiere una planificación y diseño cuidadosos, ya que implica dividir la población en estratos y seleccionar muestras de cada estrato. Esto puede requerir un mayor esfuerzo y tiempo en comparación con el muestreo aleatorio simple.

Requiere información adicional: Para implementar el muestreo estratificado de manera efectiva, se requiere información adicional sobre la población, como la distribución de la variable de interés en los estratos. Si esta información no está disponible o es difícil de obtener, puede dificultar la implementación del muestreo estratificado.

Sesgo de selección de estratos: Si los estratos no se definen correctamente o si la distribución de la variable de interés dentro de los estratos no se conoce con precisión, puede introducirse un sesgo en las estimaciones resultantes del muestreo estratificado.

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

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Se requiere una lista de conglomerados.

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

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

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Eficiencia: El muestreo por conglomerados puede ser más eficiente en términos de costos y tiempo, ya que se requiere menos esfuerzo para seleccionar y encuestar a los miembros de un conglomerado en lugar de encuestar a cada individuo en la población.

Representatividad: Si los conglomerados se seleccionan de manera adecuada y representativa, el muestreo por conglomerados puede proporcionar una muestra que sea representativa de la población en estudio.

Factibilidad logística: En algunos casos,  es más práctico y factible seleccionar conglomerados en lugar de individuos, especialmente cuando la población es dispersa o inaccesible.

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Sesgo de conglomerado: Existe la posibilidad de que los conglomerados seleccionados no sean representantes de la población en estudio, lo que puede resultar en un sesgo en los resultados del estudio.

Pérdida de precisión: El muestreo por conglomerados puede llevar a una mayor variabilidad en los resultados en comparación con el muestreo simple, lo que puede resultar en una menor precisión de las estimaciones.

Pérdida de información individual: Al seleccionar conglomerados en lugar de individuos, se pierde información individual detallada que puede ser relevante para el estudio.

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Supongamos que queremos realizar un estudio sobre el nivel de satisfacción de los clientes de un restaurante en particular.

1. Definir la población: En este caso, la población serán todos los clientes del restaurante.

2. Determinar el tamaño de la muestra: Decidir cuántos clientes queremos incluir en nuestra muestra. Por ejemplo, podríamos querer encuestar a 100 clientes.

3. Asignar un número a cada miembro de la población: Asignar un número a cada cliente del restaurante para poder seleccionarlos aleatoriamente. Por ejemplo, si hay 500 clientes en total, podríamos asignarles números del 1 al 500.

4. Utilizar un generador de números aleatorios: Utilizar un generador de números aleatorios para seleccionar al azar los números correspondientes a los clientes que formarán parte de nuestra muestra. Por ejemplo, si el generador de números aleatorios nos da los números 25, 150, 300, 400, 450, seleccionaríamos a los clientes correspondientes a esos números.

5. Encuestar a los clientes seleccionados: Una vez que hemos seleccionado a los clientes, procedemos a realizar las encuestas o entrevistas correspondientes para obtener la información sobre su nivel de satisfacción.

Es importante tener en cuenta que en un muestreo aleatorio simple, cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado, lo que garantiza la representatividad de la muestra. Esto nos permite obtener conclusiones válidas sobre la población en general a partir de los datos recopilados de la muestra seleccionada.

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Supongamos que queremos realizar un estudio sobre el nivel de consumo de energía de los hogares en una determinada ciudad.

1. Definir la población: En este caso, la población serán todos los hogares de la ciudad.

2. Determinar el tamaño de la muestra: Decidir cuántos hogares queremos incluir en nuestra muestra. Por ejemplo, podríamos querer seleccionar 200 hogares.

3. Calcular el intervalo de muestreo: Calcular el intervalo de muestreo, que es el número de hogares entre los que seleccionamos a uno como muestra. Para ello, dividimos el tamaño de la población (N) entre el tamaño de la muestra deseada (n). Por ejemplo, si hay 10,000 hogares en total y queremos seleccionar 200, el intervalo de muestreo sería 10,000 / 200 = 50.

4. Seleccionar el primer hogar de manera aleatoria: Utilizar un generador de números aleatorios para seleccionar de manera aleatoria el primer hogar de la muestra. Por ejemplo, si el número aleatorio generado es 35, seleccionamos el hogar número 35 como el primer hogar de nuestra muestra.

5. Seleccione los hogares adicionales de manera sistemática: A partir del primer hogar seleccionado, seleccione los hogares adicionales de manera sistemática, utilizando el intervalo de muestreo. Por ejemplo, si el intervalo de muestreo es 50, seleccionamos los hogares números 35, 85, 135, 185, etc., hasta alcanzar el tamaño de muestra deseado.

6. Recolectar datos de los hogares seleccionados: Una vez que hemos seleccionado los hogares, procedemos a recolectar los datos sobre su consumo de energía, ya sea mediante encuestas, mediciones, etc.

Es importante tener en cuenta que en un muestreo aleatorio sistemático, el primer elemento se selecciona de manera aleatoria, pero los demás elementos se seleccionan de manera sistemática siguiendo un patrón predefinido. Esto nos permite obtener una muestra representativa de la población, siempre y cuando no exista un patrón sistemático en la distribución de los hogares en la ciudad.

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Queremos realizar un estudio sobre las preferencias de sabor de los consumidores de helados en una ciudad determinada.

1. Definir la población: En este caso, la población serán todos los consumidores de helados en la ciudad.

2. Identificar los estratos: Identificar los diferentes grupos o estratos dentro de la población que queremos considerar en nuestra muestra. Por ejemplo, podríamos considerar los siguientes estratos: niños, adolescentes y adultos.

3. Determinar el tamaño de la muestra para cada estrato: Decidir cuántos consumidores queremos incluir en nuestra muestra para cada estrato. Por ejemplo, podríamos querer seleccionar 50 niños, 100 adolescentes y 150 adultos.

4. Calcular el tamaño relativo de cada estrato: Calcular el tamaño relativo de cada estrato en relación con el tamaño total de la población. Por ejemplo, si hay 10.000 consumidores en total, y los niños representan el 30%, los adolescentes el 40% y los adultos el 30%, entonces tendríamos 3.000 niños, 4.000 adolescentes y 3.000 adultos.

5. Calcular el tamaño de la muestra para cada estrato: Calcular el tamaño de muestra para cada estrato, multiplicando el tamaño relativo del estrato por el tamaño de muestra deseado para ese estrato. Por ejemplo, si queremos seleccionar 50 niños, el tamaño de muestra para ese estrato sería 50 * (3,000/10,000) = 15.

6. Seleccionar muestras aleatorias en cada estrato: Utilizar un método de muestra aleatoria simple para seleccionar muestras aleatorias en cada estrato, asegurándonos de que el tamaño de muestra seleccionado para cada estrato se cumpla. Por ejemplo, seleccionaríamos aleatoriamente 15 niños, 40 adolescentes y 60 adultos.

7. Recolectar datos de los consumidores seleccionados: Una vez que hemos seleccionado los consumidores de cada estrato, procedemos a recolectar los datos sobre sus preferencias de sabor de helados, ya sea mediante encuestas, pruebas de degustación, etc.

Es importante tener en cuenta que en un muestreo aleatorio estratificado, se divide la población en diferentes estratos y se selecciona una muestra aleatoria en cada estrato. Esto nos permite obtener una muestra representativa de cada grupo dentro de la población y asegurar que se capturen las diferencias y variaciones existentes entre los estratos.

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(n.d.). Muestreo. Recuperado Noviembre 21, 2023, de https://www.chospab.es/calidad/archivos/Metodos/Muestreo.pdf

Estadística básica: Tipos de muestreo. (n.d.). GCFGlobal. Recuperado Noviembre 21, 2023, de https://edu.gcfglobal.org/es/estadistica-basica/tipos-de-muestreo/1/

Ortega, C. (n.d.). ¿Sabes cómo realizar un muestreo aleatorio simple de manera sencilla? QuestionPro. Recuperado Noviembre 21, 2023, de https://www.questionpro.com/blog/es/como-realizar-un-muestreo-aleatorio-simple/

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El muestreo simple implica que se utiliza un proceso de selección aleatoria para elegir los elementos de la muestra. Esto significa que todos los individuos de la población tienen la misma oportunidad de ser incluidos en la muestra y que no se introduce sesgo en la selección.

Para realizar un muestreo simple, se puede utilizar un método de selección aleatoria como el sorteo de números al azar, el uso de tablas de números aleatorios o el uso de software especializado. Una vez seleccionados los elementos de la muestra, se recopilan los datos necesarios para el estudio o investigación.

La principal ventaja del muestreo simple es su simplicidad y facilidad de implementación. Además, al utilizar un proceso de selección aleatoria, se reduce la posibilidad de introducir sesgos en la muestra, lo que permite obtener resultados más representativos de la población.

Sin embargo, el muestreo simple también tiene limitaciones. En poblaciones grandes, puede ser costoso y consumir mucho tiempo seleccionar una muestra aleatoria. Además, en ocasiones puede no ser posible realizar un muestreo simple si no se tiene acceso a una lista completa de la población.

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El muestreo estratificado es un método que divide la población en subgrupos homogéneos llamados estratos y selecciona una muestra de cada estrato para obtener una muestra representativa de la población total. Esto permite obtener estimaciones más precisas y confiables para las características de interés en cada estrato y en la población en general

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Encuesta Anual de Comercio - EAC - 2010

La operación estadística que se utiliza en esta investigación es la encuesta por muestreo aleatorio simple estratificado.

Teniendo en cuenta que el objetivo de la encuesta es tener elementos para determinar la estructura del sector comercio, las variables que tienen mayor importancia dentro de la investigación son aquellas referentes al empleo, producción, costos y ventas, entre otras. Dicho esto, las principales variables que se analizan en la encuesta anual de comercio son las siguientes:

* Variables de clasificación: escala de ventas, escala de personal y organización jurídica y clasificación CIIU Rev. 3.

* Variables de estudio: ingresos por ventas, gastos de personal (sueldos y prestaciones), costos de la mercancía vendida, gastos de operación, personal ocupado, inventarios, movimiento de activos fijos.

* Variables calculadas: producción bruta, consumo intermedio y valor agregado, inversión neta.

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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).

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Encuesta de Cultura Política - ECP - 2021

El método a utilizar para la encuesta es entrevista directa, que se hace a cada una de las personas (informantes directos).

Primera etapa: el país se clasificó en dos grandes estratos de certeza y no certeza

Segunda etapa: en las cabeceras municipales, las USM son grupos de manzanas contiguas del mismo municipio, que contienen un mínimo de 12 medidas de tamaño (MT), cada MT con un promedio de 10 viviendas. El algoritmo de selección usado para elegir las unidades secundarias de muestreo es un proporcional al tamaño sistemático (PPT-SYS) cuya proporcionalidad viene en función del número de medidas de tamaño dentro de esta unidad de muestreo.

En la tercera etapa se selecciona el segmento o UTM con un muestreo aleatorio simple de conglomerados (MASC).

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Encuesta de Cultura Política - ECP - 2021

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El Estado colombiano se ha comprometido en el fortalecimiento de la democracia en Colombia, como una de las grandes estrategias orientadas a lograr la paz y la construcción de una ciudadanía libre y responsable. Para alcanzar este propósito, es necesario contar con investigaciones que apunten a realizar seguimiento y evaluación al cumplimiento de estas metas.

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Encuesta Nacional Agropecuaria - ENA - 2015

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Encuesta Nacional Agropecuaria - ENA - 2015

El método de recolección de datos fue subjetivo, lo que en muchos casos llevó a reuniones de trabajo con actores del sector agrícola para adoptar, a través del análisis, las cifras para un área y período específico. Debido a que la recopilación de datos fue subjetiva, se describieron las limitaciones con respecto a los errores estadísticos anuales.

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.

El objetivo principal es estimar el área sembrada y cosechada de los principales cultivos, así como la producción y el rendimiento de los mismos en 22 departamentos del país.

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

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Colombia - Encuesta Nacional Agropecuaria - ENA - 2015

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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. Esta medición fue iniciada con el apoyo de la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO por sus siglas en inglés)y desarrollada trabajando en conjunto con el Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural (MADR). A continuación se presenta el diseño metodológico de la ENA cuyo objetivo principal es estimar el área sembrada y cosechada de los principales cultivos, así como la producción y el rendimiento de los mismos en 22 departamentos del país. Inicialmente se presentan los antecedentes de la ENA, el marco conceptual con la definición de los principales conceptos que se utilizan, las generalidades del diseño temático en lo referente a estructura del cuestionario, variables e indicadores a ser estimados.

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El muestreo sistemático es un método de muestreo utilizado en la investigación científica y en encuestas de opinión pública. Consiste en seleccionar una muestra de manera sistemática a partir de una población objetivo.

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El muestreo por conglomerado es un método de muestreo en el que se seleccionan grupos o conglomerados como unidades de muestreo en lugar de individuos individuales. Este método es útil cuando la población es extensa y dispersa, o cuando los conglomerados representan unidades naturales o de interés en el estudio. Sin embargo, es importante realizar una selección aleatoria adecuada de los conglomerados para garantizar la representatividad de la muestra.

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Supongamos que queremos realizar un estudio sobre la calidad del agua en diferentes barrios de una ciudad.

1. Definir la población: En este caso, la población serían todos los barrios de la ciudad.

2. Identificar los conglomerados: Identificar los conglomerados o grupos dentro de la población que queremos considerar en nuestra muestra. En este caso, podríamos considerar los diferentes barrios de la ciudad como conglomerados.

3. Determinar el tamaño de la muestra para cada conglomerado: Decidir cuántos barrios queremos incluir en nuestra muestra. Por ejemplo, podríamos querer seleccionar 10 barrios.

4. Seleccionar los conglomerados: Utilizar un método de muestreo aleatorio simple para seleccionar los conglomerados que formarán parte de nuestra muestra. Por ejemplo, podríamos seleccionar al azar 10 barrios de la ciudad.

5. Recolectar datos de los conglomerados seleccionados: Una vez que hemos seleccionado los conglomerados, procedemos a recolectar los datos sobre la calidad del agua en cada uno de ellos. Por ejemplo, podríamos tomar muestras de agua en diferentes puntos dentro de cada barrio y analizar su calidad.

Es importante tener en cuenta que en un muestreo aleatorio por conglomerados, la población se divide en grupos o conglomerados y se seleccionan algunos de estos conglomerados para formar la muestra. Esto nos permite obtener una muestra representativa de la población, ya que los conglomerados seleccionados deben ser una muestra representativa de la población en términos de la característica que estamos estudiando (en este caso, la calidad del agua en los barrios).