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Muestreo aleatorio conglomerado por economía

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Muestreo aleatorio conglomerado por economía

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La muestra de la Encuesta de Micronegocios es un subgrupo de la muestra mensual de la Gran Encuesta Integrada de Hogares. El módulo de micronegocios23 de la GEIH (ver Tabla 4) permite identificar a los independientes (patrones(as) empleadores(as) y trabajadores(as) por cuenta propia) que trabajan en empresas con máximo 10 personas ocupadas y que satisfacen una serie de criterios para clasificarlos como propietarios(a) o dueños de micronegocios.

El módulo de ocupados en la GEIH también tiene preguntas que permiten identificar los(as) propietarios(as) de micronegocios, como la categoría ocupacional en el primer empleo (P6430), el tamaño de la unidad económica donde se lleva a cabo la actividad del primer empleo (P6870), la categoría ocupacional en el segundo empleo (P7050), y el tamaño de la unidad económica donde se lleva a cabo la actividad del segundo empleo (P7075).

El módulo de micronegocios en la GEIH se habilita a todos los trabajadores independientes (trabajadores(as) por cuenta propia y patrones(as) empleadores(as)) en el primer y segundo empleo que trabajan en empresas con máximo 10 personas ocupadas. Los propietarios(as) o dueños(as) de micronegocios se establecen con dos criterios de selección: fuerte y flexible.

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

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Colombia - Encuesta de Micronegocios- 2021

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Los micronegocios constituyen un motor para el crecimiento del ingreso y la generación de empleo en las economías emergentes. Múltiples incentivos gubernamentales están dirigidos a la promoción y desarrollo de este segmento de la economía, a pesar de la relativa escasez de información. Por lo anteri…

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Muestreo aleatorio conglomerado por sociedad

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Muestreo aleatorio conglomerado por sociedad

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El diseño muestral de la encuesta es probabilístico y estratificado. Es probabilístico porque cada unidad de la población objetivo tiene una probabilidad de selección conocida y mayor que cero. Esto permite determinar la precisión deseada en los resultados antes de la recolección de datos y calcular la precisión de los resultados obtenidos posteriormente.

Además, es estratificado, lo que significa que las unidades de muestreo se dividen en grupos homogéneos basados en variables relevantes para el estudio, y estas variables están poco correlacionadas entre sí. Esto se hace para maximizar la precisión de las estimaciones al reducir la varianza de los resultados.

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Encuesta de Consumo Cultural - ECC - 2010.

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

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1. Construcción del Marco de Lista: Se creó un marco de lista para la Encuesta Anual de Comercio utilizando datos de la Cámara de Comercio, Confecámaras, la encuesta anual de comercio y servicios 1994, y los resultados de una miniencuesta de comercio. También se incluyeron archivos proporcionados por algunas asociaciones y los resultados de otra miniencuesta de comercio en 1996.

2. Actualización de la Información: Se procedió a revisar los archivos de la Cámara de Comercio y Confecámaras para confirmar la información sobre establecimientos económicos, incluyendo su dirección, número de teléfono, nombre de la persona encargada de la información y número de fax. Se eliminaron duplicados y se buscaron datos actualizados en directorios telefónicos y revistas especializadas.

3. Diseño de la Muestra: Se utilizó un diseño probabilístico estratificado de elementos para seleccionar la muestra. El universo se dividió en 23 estratos según la actividad económica principal de las empresas, utilizando el código CIIU. Las unidades económicas se clasificaron en empresas de inclusión forzosa o probabilística según el tamaño de la empresa en función de las ventas y el personal ocupado.

4. Tamaño de la Muestra: El tamaño de muestra dentro de cada estrato se determinó utilizando una fórmula que consideraba el tamaño del estrato, el coeficiente de variación esperado y la varianza de la variable ingresos en cada actividad, excluyendo el elemento de inclusión forzosa.

5. Response Rate: La tasa de respuesta se midió mediante el coeficiente de variación basado en la proporción de desviación estándar y la estimación del parámetro para cada variable de estudio.

6. Factores de Expansión: Para estimar el universo de estudio a partir de los datos muestrales, se utilizaron factores de expansión. Estos factores se ajustaron según las novedades de la información recopilada, como empresas liquidadas, cambios de sector, empresas inactivas, empresas no localizadas, deudas, etc.

7. Ajuste del Factor de Expansión: El ajuste del factor de expansión se basó en las unidades económicas esperadas en cada estrato y las unidades económicas que no respondieron en cada estrato.

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La Encuesta Anual de Comercio - EAC, surgió como respuesta a las necesidades de los usuarios por contar con información oportuna y confiable del sector. La primera Encuesta se realizó en 1994, sirviendo de prueba piloto para los ajustes de diseño. En 1996 se hizo la primera publicación y desde entonces se viene desarrollando en forma continua.

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Ejemplo: Supongamos que deseas realizar una encuesta sobre el sabor de un nuevo producto de helado en una feria de alimentos. Para hacerlo, puedes asignar un número a cada persona que pasa por tu puesto de muestra y luego usar un generador de números aleatorios para seleccionar al azar a 100 personas de tu lista. Estas 100 personas formarán tu muestra aleatoria simple.

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Ejemplo: Imagina que tienes una lista de estudiantes de una escuela y deseas seleccionar una muestra para una encuesta. Si tienes 1,000 estudiantes y deseas una muestra de 100, podrías seleccionar cada décimo estudiante en tu lista, comenzando en un punto aleatorio. Por ejemplo, si comienzas en el estudiante número 5, seleccionarías a los estudiantes 5, 15, 25, 35, y así sucesivamente hasta llegar a 100 estudiantes.

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Ejemplo: Supongamos que estás realizando una encuesta sobre preferencias alimentarias en una ciudad con tres vecindarios: A, B y C. Quieres asegurarte de que tu muestra refleje la diversidad de la ciudad. En lugar de tomar una muestra aleatoria simple de toda la población, puedes dividir la población en tres estratos (vecindarios) y luego seleccionar aleatoriamente una muestra de cada uno de los estratos para que representen proporcionalmente a la población total.

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Ejemplo: Si deseas realizar una encuesta a nivel nacional sobre la satisfacción con el sistema de transporte público, sería costoso y complejo encuestar a todas las personas en todas las ciudades y pueblos del país. En su lugar, puedes dividir el país en conglomerados, como ciudades o provincias, y luego seleccionar aleatoriamente algunos de estos conglomerados para encuestar a todas las personas dentro de esos conglomerados seleccionados. Esto reduce la complejidad y los costos de la encuesta, pero aún así proporciona una estimación representativa a nivel nacional.

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En estadística, el muestreo es la selección de una parte representativa de una población sobre la que se hará un análisis. Por ejemplo: seleccionar clientes…

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Tipos de muestreo

Los tipos de muestreo se dividen en dos categorías: probabilísticos y n o probabilísticos. ¡Veamos de qué se trata cada uno!

¿Qué es el muestreo probabilístico?

El muestreo probabilístico analiza y estudia una población utilizando la selección aleatoria, simplemente porque en un grupo de individuos todos tienen la misma oportunidad de ser elegidos. A su vez, esta categoría se divide en:

Muestreo aleatorio simple: este tipo de muestreo elige al azar cada individuo que hará parte de la muestra y todos tienen las mismas oportunidades de ser seleccionados.

Por ejemplo: si hay 400 universidades, eligen 20 aleatoriamente que cumplan ciertas características, tales como edificios con árboles, banderas, entrada de vidrio y grandes ventanas.

define un Muestreo sistemático: este muestreo selecciona de forma aleatoria al primer individuo de la población que hará parte del estudio y luego, intervalo para completar la muestra.

Por ejemplo: e n un grupo de 1000 personas desean obtener una muestra de 100 personas. El primer seleccionado es el número 2 (en azul). A partir de este y, mediante un intervalo de 4 personas decidido por el investigador, se seleccionarán los siguientes individuos. De esta manera, serán los números 6, 10, 14,18, 22, etc., hasta completar la muestra de 100 individuos.

Este muestreo asegura una selección equitativa de la población, lo que resulta muy útil y rápido, además permite que la población esté correctamente representada.

Muestreo por conglomerados: se utiliza cuando no se pueden estudiar todos los individuos de una población porque es muy grande o se encuentra dispersa en un área geográfica muy extensa, lo que aumenta el costo de la investigación.

Es útil cuando la población se encuentra agrupada previamente y de estos grupos se extraen los individuos para conformar la muestra.

Por ejemplo: imagina que necesitas realizar una investigación sobre la población de tu país. Como es un poco difícil llegar a cada habitante, aprovechas la división que ya existe por ciudades o por estados. Entonces, eliges 100 personas o 50 por cada zona de manera aleatoria para conformar la muestra.

Muestreo estratificado: el muestreo estratificado divide la población en subgrupos o estratos que comparten ciertas características. Luego, utilizando el método del muestreo aleatorio simple, se eligen individuos de cada estrato para conformar la muestra.

Por ejemplo: una empresa necesita averiguar cuántas personas consumen jugo de naranja en Puerto Rico. La persona encargada de realizar el estudio decide utilizar el muestreo estratificado.

Entonces, divide la población en diferentes estratos, en este caso, por edades. De cada estrato toma un porcentaje de personas y con ellas conforma una muestra de 100.000 personas para el estudio del jugo de naranja.

¿Qué es el muestreo no probabilístico?

El muestreo no probabilístico es una técnica que selecciona las personas que harán parte de la muestra de una manera subjetiva, esto quiere decir, según la decisión del investigador, evitando hacerlo al azar.

A diferencia en el muestreo probabilístico, donde cada individuo de la población tiene las mismas oportunidades de ser seleccionado, en el muestreo no probabilístico no todas las personas pueden participar.

El muestreo no probabilístico es menos estricto y depende en su mayoría de la experiencia de los investigadores. Se divide en:

Muestreo de bola de nieve: e sta técnica ayuda a los investigadores a encontrar muestras cuando son difíciles de localizar. Es útil si el tamaño de la muestra es pequeño y no está disponible fácilmente.

Por ejemplo: si eres un investigador y estás buscando personas con cierta enfermedad, lo que haces es contactar a uno o dos individuos que presenten dicha condición médica y que ellos mismos sean quienes te recomienden a otros individuos con una historia médica parecida.

Muestreo por cuotas: este método permite dividir la población en grupos o estratos que comparten características como el sexo, la edad, los estudios, etc., y de ellos se selecciona una muestra proporcional y representativa.

Por ejemplo: en una empresa grande quieren saber cuáles son los hobbies preferidos por sus empleados. Como son tantas personas, deciden dividirlas en dos estratos, por género: hombres y mujeres.

Las mujeres representan el 40 % de los empleados y los hombres el 60 %, por lo tanto, el investigador decide que en la muestra se incluirán 400 mujeres y 600 hombres para tener un total de 1000 individuos en el estudio. Así, asegura que la participación de cada género es proporcional a la población que representan. A esos porcentajes elegidos se les llama cuotas.

Muestreo intencional o por conveniencia: con este método las muestras se seleccionan basándose únicamente en el conocimiento y la credibilidad del investigador. En otras palabras, los investigadores eligen solo aquellas personas que ellos creen que son los adecuados para participar en un estudio de investigación, ya sea porque son fáciles de reclutar o porque los consideran buenos representantes de la población.

Si tienes alguna duda o pregunta sobre los tipos de muestreo escríbenos en nuestras redes sociales @GCFAprendelibre y sigue conectado al curso de Estadística Básica. ¡Ya casi terminas!

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Conoce los tipos de muestreo que puedes utilizar para aplicar la muestra en tus investigación y obtener los resultados basaos en la opinión de las personas.

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El muestreo por conglomerados y muestreo estratificado son técnicas de muestreo probabilístico que tienen diferentes enfoques en cuanto a creación y análisis de las muestras.

El muestreo por conglomerados es un método de muestreo en el que la población objetivo se divide en múltiples conglomerados o grupos. Algunos de estos grupos se seleccionan de manera aleatoria e incluso algunas veces, se lleva a cabo una segunda etapa o un muestreo de etapas múltiples para formar la muestra objetivo.

Dependiendo del número de pasos seguidos para crear la muestra deseada, el muestreo de conglomerados se divide utilizando una sola etapa, dos etapas o técnicas de muestreo de múltiples etapas.

Este método de muestreo es extremadamente rentable ya que requiere de un esfuerzo mínimo en cuanto a la creación de las muestras y también es conveniente para en cuanto a su ejecución.

El muestreo estratificado es un método de muestreo de probabilidad, este tipo de muestreo también es conocido como muestreo de cuota aleatoria, en este, una gran población se divide en estratos homogéneos únicos y, los miembros de estos se seleccionan al azar para formar la muestra.

Los elementos de cada una de las muestras son distintos ya que por supuesto cada población tiene diferentes partes. La segmentación se puede basar en edad, religión, nacionalidad, antecedentes socioeconómicos, etc.

Comparación entre el muestreo por conglomerados y muestreo estratificado

En este artículo hablaremos sobre el muestreo por conglomerados, también conocido como muestro por racimos, y sus diferencias con el muestreo estratificado.

Factores de comparación

Muestreo por conglomerados

Muestreo estratificado

Puntos clave del muestreo por conglomerados:

Los grupos naturales existentes se eligen para formar parte de la muestra final.

Es uno de los muestreos más utilizados para la investigación de mercado. En esta técnica, una población se divide en grupos y estos grupos se eligen al azar para formar parte de la muestra.

La información también puede ser recopilada a partir de elementos seleccionados de cada uno de los subgrupos.

Este método generalmente se aplica en grupos donde hay diversidad dentro de los grupos y no entre los grupos.

El único requisito previo es que todos los conglomerados deben ser distintos y no deben ser superpuestos.

Te recomiendo leer: ¿Cómo hacer un muestreo por conglomerados?

Puntos clave del muestreo estratificado:

Una población se divide en estratos por selección aleatoria.

La explicación más simple de los estratos es: un grupo de miembros de una población.

Se realiza un muestreo aleatorio simple de estos estratos para formar la muestra.

Una similitud entre el muestreo por conglomerados y muestreo estratificado es que la estrategia formada debe ser distinta y no superponerse.

Si el investigador se asegura que cada estrato es distinto, los errores en los resultados son mínimos.

Ahora que ya sabes las diferencias entre el muestreo por conglomerados y muestreo estratificado te toca valorar cuál es que necesitas para llevar a cabo tu próxima investigación.

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Muestreo por conglomerados y muestreo estratificado ¿Cuál debo usar?

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Conoce la diferencia entre muestreo por conglomerados y muestreo estratificado, cómo se realiza la selección y sus características.

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Muestreo aleatorio simple por territorio

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Muestreo aleatorio simple por territorio

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El diseño muestral de esta encuesta es estratificado, y en cada estrato se utiliza el método de Muestreo Aleatorio Simple (MAS). La estratificación se basa en la jerarquía de los cargos, dividiéndose en tres niveles:

1. Nivel 1: directivos y asesores.
2. Nivel 2: profesionales y técnicos.
3. Nivel 3: asistenciales.

El propósito de esta estratificación es asegurar que los resultados de la encuesta representen adecuadamente las perspectivas de cada nivel jerárquico. El número total de estratos depende de la cantidad de entidades y del número de niveles jerárquicos presentes en cada entidad.

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En los departamentos de Huila, Antioquia, Meta, Magdalena y Norte de Santander, se implementó un diseño de muestreo de una sola etapa, donde se seleccionaron segmentos directamente al interior de cada estrato utilizando Muestreo Aleatorio Simple (ESTMAS).

Para los demás departamentos, se mantuvo la muestra que ya se estaba recopilando, que involucra un diseño de dos etapas. En la primera etapa, se seleccionaron Unidades Primarias de Muestreo (UPM) dentro de cada estrato utilizando un diseño con Probabilidad Proporcional al Tamaño (PPT). En la segunda etapa, se seleccionó un Segmento Muestral (SM) dentro de cada UPM utilizando Muestreo Aleatorio Simple (MAS).

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

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

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Muestreo aleatorio estratificado por territorio 

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Muestreo aleatorio estratificado por territorio 

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Para la encuesta sobre Ambiente y Desempeño Institucional, el marco muestral corresponde al listado de servidores públicos de cada una de las entidades de estudio de cada sector público en donde se incluye información sobre el cargo, nivel jerárquico (directivo/asesor, profesional/técnico, administrativo/operativo), tiempo de servicio y ciudad donde labora. Esta información es proporcionada por cada una de las oficinas de recursos humanos de las entidades.

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Encuesta sobre Ambiente y Desempeño Institucional - EDI - 2009

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En Colombia, luego de la promulgación de la Constitución Política de 1991, se modificó el tipo y el alcance de la intervención estatal. Ese cambio de orden macro-institucional se tradujo en un cambio organizacional en el seno de las entidades públicas, para acoplarse a las nuevas competencias y responsabilidades de la estructura del Estado colombiano.

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El objetivo de realizar la estratificación del universo de estudio es proporcionarle al diseño muestral mayor eficiencia en términos de disminuir la varianza del estimador y tener mayor precisión en las estimaciones que se obtengan a partir de la muestra, al conformar grupos que sean homogéneos dentro y heterogéneos entre ellos. Los principales criterios para la definición de los estratos del universo de estudio de la ENA son:

- Departamento
- Piso térmico
- Uso predominante del suelo

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Encuesta Nacional Agropecuaria - ENA - 2017

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El presente documento describe la metodología de la ENA 2017, que incluye entre otros aspectos, los antecedentes de la operación estadística, el diseño de la operación estadística (temático, estadístico, ejecución, sistemas, métodos y mecanismos de control de calidad), la entrega de resultados y difusión, el diseño de la evaluación, el glosario, la bibliografía y los anexos.

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Muestreo aleatorio conglomerado por territorio

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Muestreo aleatorio conglomerado por territorio

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El marco censal se creó utilizando datos proporcionados por el Ministerio de Salud, que se basaron en talleres sociales realizados en el terreno. Se calculó una proporción de habitantes de la calle, considerando información del Censo General de 2005, proyecciones de población y datos proporcionados por los propios municipios donde se llevará a cabo la operación estadística.

Este marco incluye información sobre la población en calle y habitantes de la calle. Por lo tanto, se estableció una población estimada para llevar a cabo el censo en los diferentes municipios.

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Censo de Habitantes de Calle - CHC- 2019

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El Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) es la entidad responsable de la planeación, levantamiento, procesamiento, análisis y difusión de las estadísticas oficiales de Colombia. De acuerdo con el Decreto 262 de 2004, tiene como objetivo garantizar la producción, la disponibilidad y la calidad de la información estadística estratégica.

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El marco muestral que sirvió de base para el rediseño de la muestra se conformó, en primera instancia, a partir de la información de la Encuesta Anual Manufacturera de 1997; además, este fue complementado con los directorios como el de Confecámaras, gremios y agremiaciones de industriales (ANDI y Acopi, entre otras). El resultado fue un marco conformado por 8 321 establecimientos industriales que cumplieron con las condiciones de 10 o más personas ocupadas o un nivel de producción igual o superior a 60 millones de pesos de 1997.

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

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Colombia - Muestra Mensual Manufacturera - MMM - 2013

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La Muestra Mensual Manufactuera (MMM) es una investigación de carácter estadístico por medio de la cual el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) obtiene la información de evolución de las principales variables económicas del sector fabril colombiano en el corto plazo. A partir…

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

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

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

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Para su construcción se parte del Directorio que se obtiene a partir de la Encuesta Anual de Servicios. Su cobertura es nacional y sus fuentes están actualizadas por el censo del año 2005, por información de la Superintendencia de Sociedades, Cooperativas, CONFECÁMARAS, Gremios, Viceministerio de Turismo, Páginas Amarillas, las encuestas anuales del DANE, entre otros.

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Muestra Mensual de Hoteles - MMH - 2011 -2012

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Los servicios son un conjunto de actividades desarrolladas por las unidades económicas encaminadas a generar y poner a disposición de las personas, los hogares o las empresas una amplia gama de servicios cada vez que estos sean demandados y sobre los cuales no recaen derechos de propiedad por parte del usuario.

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

2. Los sujetos a estudiar son seleccionados de manera consecutiva hasta que se completa el tamaño de la muestra.

Esto organiza las etapas en función de los diferentes métodos de muestreo, destacando las características clave de cada uno.

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Muestreo aleatorio sistemático por Economia

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Muestreo aleatorio sistemático por Economia

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El marco muestral de la MTS es un listado de empresas que se identifican con el nit o registro mercantil y se ubican con la dirección, teléfono y correo electrónico. Su cobertura es nacional y es construido con el cenco económico del año 1990 y se actualiza con información de la Superintendencia de Sociedades, de Vigilancia, de Cooperativas, Confecámaras, Gremios, Viceministerio de Turismo, Páginas Amarillas, entre otros.

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

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Colombia - Muestra Trimestral de Servicios - MTS - 2010

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Los servicios son un conjunto de actividades desarrolladas por las unidades económicas encaminadas a generar y poner a disposición de las personas, los hogares o las empresas una amplia gama de servicios cada vez que estos sean demandados y sobre los cuales no recaen derechos de propiedad por parte…

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Muestreo Aleatorio por Conglomerados: etapas

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Muestreo Aleatorio por Conglomerados: etapas

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1. El marco muestral se divide en conglomerados.

2. No se requiere de una lista de todos los sujetos del universo.

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.

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

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1. El marco muestral se divide en estratos.

2. No se requiere de una lista de todos los sujetos del universo.

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Ventaja: Fácil de implementar y comprender. Cada elemento en la población tiene igual probabilidad de ser seleccionado, lo que simplifica los cálculos.

Desventaja: Puede ser ineficiente cuando la población es grande y la muestra es pequeña, ya que no se aprovecha la estratificación ni la agrupación.

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Ventaja: Relativamente fácil de implementar y adecuado para poblaciones grandes. Se evita el riesgo de omitir elementos importantes como en el muestreo simple.

Desventaja: Puede introducir sesgo si existe un patrón sistemático en la población que se alinee con la selección sistemática.

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Ventaja: Eficiente para poblaciones geográficamente dispersas o cuando no hay un marco muestral completo. También reduce costos y tiempo.

Desventaja: Puede introducir sesgo si los conglomerados no son representativos de la población total, y se necesita un muestreo adicional para obtener estimaciones precisas.

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Ventaja: Mejora la precisión de la estimación al garantizar que se incluyan elementos de cada estrato, lo que puede reducir el error de muestreo.

Desventaja: Requiere información precisa para estratificar correctamente, y si los estratos están mal definidos, puede llevar a estimaciones sesgadas.

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Dato Especial: Es el método más básico y fundamental de muestreo, donde cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. Es un punto de partida importante para comprender otros métodos de muestreo más complejos.

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Dato Especial: En este método, se selecciona un elemento inicial aleatoriamente y luego se seleccionan sistemáticamente otros elementos a intervalos regulares. La elección del primer elemento aleatorio es crucial para evitar sesgos, y es importante garantizar que no haya patrones sistemáticos en la población que coincidan con el intervalo de selección.

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Dato Especial: Este método divide la población en estratos o subgrupos homogéneos antes de seleccionar la muestra. Se utiliza para garantizar que se obtengan estimaciones precisas para subpoblaciones específicas dentro de la población total.

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Dato Especial: En lugar de seleccionar elementos individuales, se seleccionan grupos o conglomerados de elementos en el primer nivel de muestreo. Luego, se toma una muestra de elementos dentro de los conglomerados seleccionados. Este enfoque se utiliza cuando no se tiene un marco muestral completo o cuando los elementos están dispersos geográficamente.