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Entidad autora / Investigadores primarios Nombre agencia Dirección de Metodologias y Producción Estadistica - DIMPE

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Colombia - Encuesta sobre Pobreza y Calidad de Vida en Santafé de Bogotá - EPCV - 1991

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El DANE, con el apoyo del Departamento Nacional de Planeación (DNP), el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) y el Fondo de las Naciones Unidas para la Infancia (UNICEF), desarrolló a partir de 1987 el proyecto Sistema de Indicadores Sociales y de Pobreza Absoluta , dentro del cual se estimó la magnitud de la Pobreza en Colombia, utilizando las metodologías de: - Necesidades básicas Insatisfechas (NBI), que permitió con base en el Censo de 1985 identificar la población en miseria, pobre y no pobre de todos los municipios del país. - Línea de Pobreza (LP), trabajada con base en la Encuesta de Ingresos y Gastos 1984 - 1985 identificó los grupos poblacionales indigentes y pobres de 13 ciudades del país. Investigaciones complementarias permitieron caracterizar estos grupos sociales, su evolución temporal y cuantificar la población pobre, según su distribución espacial en las principales ciudades, con estudio más profundo para la cuidad de Santafé de Bogotá. Estos estudios permitieron avanzar en forma importante en la comprensión del fenómeno de la pobreza, en la elaboración de indicadores que sirvieron para conocer el número de pobres y en el estudio de algunas de sus características, pero además creó nuevas inquietudes que no podían ser resueltas con la información existente referentes básicamente a la calidad de vida no solo de los pobres sino de otro grupo de población. Adicionalmente surgieron nuevas preguntas en torno a los indicadores mismos de pobreza y su relación con otro tipo de variables importantes como salud, y condiciones del medio donde los diferentes grupos poblacionales habitan, creándose un interés especial por observar, de un lado, las condiciones de vida del hogar ya que es allí donde los individuos tratan de satisfacer sus necesidades y de otro, algunas condiciones de trabajo, debido que es en este sitio donde transcurre la mayor parte de la vida adulta. Como etapa preparatoria a su ejecución se realizó en agosto del mismo año, una prueba piloto durante dos semanas con el fin de evaluar la aplicabilidad y eficiencia del diseño metodológico previsto, los procedimientos a implementar y realizar los ajustes correspondientes. Este documento hace una presentación general de la encuesta incluyendo los antecedentes del estudio, la metodología utilizada, algunos resultados obtenidos y demás aspectos considerados de importancia para los técnicos y demás personas en este país.

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Etapa 1: Definir la Población y el Marco Muestral

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Etapa 1: Definir la Población y el Marco Muestral

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Se identifica claramente la población de estudio y se establece un listado (marco muestral) con todos los individuos que la componen, asegurando que cada uno tenga la misma probabilidad de ser seleccionado.

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Respuestas de Flexi - ¿Qué es un marco de muestreo? | CK-12 Foundation

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Un marco muestral es una lista o representación de todos los individuos, elementos o unidades en una población de la cual se selecciona una muestra.
Sirve como referencia o fuente de la cual se extrae la muestra. El marco muestral proporciona la base para garantizar que la muestra sea representativa de la población de interés. Idealmente, debe incluir a todos los miembros de la población para evitar sesgos de selección.
Un marco muestral puede tener diferentes formas, como una lista de nombres, direcciones, números de teléfono, o cualquier otro medio de identificar y acceder a los individuos o elementos que conforman la población.

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Etapa 2: Determinar el tamaño de la muestra

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Etapa 2: Determinar el tamaño de la muestra

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Etapa 2: Determinar el Tamaño de la Muestra Se establece cuántos sujetos se seleccionarán para que la muestra sea representativa. Para ello, se pueden usar tablas de referencia, calculadoras de tamaño muestral o consultar estudios previos. Si la población es pequeña, se recomienda hacer un censo.

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Soy Yeison muñoz amador, estudiante de ingeniera en sistema, vivo en cartagena de indias pero trabajo para una compañia de tecnologia de bogota

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

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

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Cómo funciona

1. Se divide la población en subgrupos homogéneos, llamados estratos.

2. Se toma una muestra aleatoria de cada estrato.

3. Se analiza los resultados.

Ventajas

Permite obtener una representación más precisa de la población.

Minimiza el sesgo de selección.

Garantiza que todo el grupo poblacional esté representado.

Es conveniente para muestras pequeñas.

Desventajas

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

No es adecuado para grupos de población con pocas características que puedan utilizarse para dividir la población.

Factores de estratificación

Los factores que se pueden utilizar para estratificar una población son:

Edad

Género

Nivel de ingresos

Educación

Raza

Color de pelo

Rango de edad

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Encuesta sobre Pobreza y Calidad de Vida en Santafé de Bogotá - EPCV - 1991

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Encuesta sobre Pobreza y Calidad de Vida en Santafé de Bogotá - EPCV - 1991

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Identificación:La pobreza es uno de los problemas sociales más apremiantes y persistentes que afrontan las sociedades latinoamericanas, en cuya conformación inciden múltiples aspectos en los que se combina y manifiestan distintos tipos de necesidades afectando diversas áreas de la vida desde la biológica hasta la social. El grado de satisfacción de estas necesidades determina niveles en la calidad de vida.

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Se utilizó un diseño de muestra probabilístico, multietápico, estratificado. Probabilístico porque todos y cada uno de los hogares tiene una probabilidad conocida o conocible mayor de cero de ser incluido en la muestra. - Multietápico porque se utilizaron tres etapas diferentes para llegar al hogar seleccionado.

Primera etapa de selección: La unidad primaria de muestreo es la unidad censal, se consideró que esta servía convenientemente como unidad de muestreo, dado que es un área relativamente pequeña en población y fácilmente identificable.

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Se consideran los siguientes objetivos en la definición del tamaño de la muestra:

- Los resultados de la encuesta deben permitir evaluar los Indicadores de Necesidades Básicas Insatisfechas - NBI - obtenidos del estudio de Pobreza en Bogotá en 1989 con una confiabilidad de 95% y un error máximo permisible de 10% en cada una de las Alcaldías zonales.

- Los resultados de la encuesta deben servir para generar un modelo que explique la Pobreza y Calidad de Vida en Santafé de Bogotá.

El parámetro utilizado en la determinación del tamaño de la muestra fue el porcentaje de la población con NBI por Bogotá; este tamaño se determinó independientemente por Alcaldía zonal, de acuerdo a las siguientes variables que se utilizaron en la formula:

Na = Tamaño de la muestra en personas por alcaldía
K = 1.96 múltiplo de error estándar definido para alcanzar un grado de confianza del 95%
E = Error relativo máximo (10%) esperado para la característica estimada.
Pa = porcentaje de población con NBI por alcaldía

Estos valores iniciales, de tamaños de muestra, se les aplico el factor de corrección para poblaciones finitas así:

nDQ = Tamaño de la muestra, en personas, definitivo por Alcaldía
Na = Población total por Alcaldía zonal

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Wilmer Eduardo centeno Daza

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es un tipo de muestreo probabilístico donde se realiza una selección aleatoria del primer elemento para la muestra, y luego se seleccionan los elementos posteriores utilizando intervalos fijos o sistemáticos hasta alcanzar el tamaño de la muestra deseado. Es una implementación de la técnica de la probabilidad, donde inicialmente cada miembro de una población tiene la misma oportunidad de ser seleccionado

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Pasos para la selección de un muestreo sistemático 

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Pasos para la selección de un muestreo sistemático 

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1. Definir la población objetivo.

2. Determinar el tamaño deseado de la muestra (n).

3. Identificar el marco muestreo existente o desarrollar un marco de muestreo de la población objetivo. Es importante evaluar el marco muestral por falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple cobertura, agrupación, periodicidad, y hacer los ajustes cuando sea necesario. Idealmente, la lista estará en un orden aleatorio con respecto al estudio variable o, mejor aún, ordenada en función de la variable de interés o su correlación, creando así estratificación implícita.

4. Determinar el número de elementos en el marco de la muestra (N).

5. Calcular el intervalo de muestreo (i) dividiendo el número de elementos en el marco de muestreo (N) por el tamaño de la muestra específica (n). Se debe ignorar el resto y redondear o terminar en el número entero más próximo . Redondear hacia abajo y truncar puede hacer que el tamaño de la muestra sea más grande de lo deseado, en cuyo caso se pueden eliminar aleatoriamente las selecciones adicionales. Si no se conoce el tamaño exacto, o es poco práctico determinarlo, se puede fijar una fracción de muestreo.

6. Seleccionar al azar un número, r, de «1» hasta i .

7. Seleccionar para la muestra, r, r + i, r + 2i, r + 3i, y así sucesivamente, hasta agotar el marco

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A diferencia de un muestreo aleatorio simple, si el proceso de selección es manual, el muestreo sistemático es más fácil, más simple, requiere menos tiempo y es más económico.

La población objetivo no necesariamente tiene que estar numerada si se cuenta con una representación física de la misma. Sin embargo, para aplicar el método, generalmente se requiere un listado ordenado o la capacidad de secuenciar los elementos.

Si el orden de los elementos en el muestreo se asigna al azar, el muestreo sistemático puede producir resultados similares al muestreo aleatorio simple.

El muestreo sistemático asegura que la muestra esté extendida a toda la población

Es extremadamente simple y conveniente para los investigadores crear, conducir y analizar las muestras

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A diferencia de un muestreo aleatorio simple, si el intervalo de muestreo se relaciona con el orden periódico de los elementos en el marco de muestreo, puede resultar una mayor variabilidad.

Elementos combinados tienen diferentes probabilidades de ser seleccionados. Por ejemplo, elementos adyacentes en el marco de muestreo podrían no ser seleccionados.

Técnicamente, sólo la selección del primer elemento es una selección de probabilidad, ya que para las selecciones posteriores, habrá elementos de la población objetivo que tendrán cero probabilidad de ser seleccionados. Esto significa que a nivel técnico, el muestreo sistemático no crea una muestra verdaderamente aleatoria.

La estimación de las variaciones es más compleja que en el muestreo aleatorio simple.

Cierta combinación de elementos, como los elementos que son adyacentes entre sí en el marco de muestreo, pueden no ser seleccionados. Para abordar este problema, se pueden utilizar muestreos sistemáticos repetidos.

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QuestionPro. (s.f.). Muestreo sistematico: fácil, sencillo y económico. Recuperado de ( Muestreo sistematico: fácil, sencillo y económico. )

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Muestreo sistematico: fácil, sencillo y económico.

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El muestreo sistemático es una de las técnicas de muestreo de probabilidad, checa si es la que determinará tu muestra y por resultados.

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QuestionPro. (s.f.). ¿Sabes cómo realizar un muestreo sistemático? Recuperado de ( Muestreo sistematico: fácil, sencillo y económico. )

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¿Sabes cómo realizar un muestreo sistemático para tu próxima investigación? ¡Muy fácil! ¿Recuerdas cuando en la escuela, al seleccionar al capitán de los equipos deportivos, la mayoría de nuestros entrenadores nos pedían que nos llamáramos con números del 1 al 5 (1-n) y los estudiantes con un número aleatorio decidido por el entrenador eran los que eran nombrados como capitanes de los equipos?

Hacer esto en realidad hacía que la selección no fuera estresante, tanto para el entrenador como para nosotros. El muestreo sistemático es una implementación de la mismísima técnica de la probabilidad. Con este método de muestreo siempre hay una oportunidad igual para que cada miembro de una población sea seleccionado.

Por ejemplo, si una ONG busca formar un muestreo sistemático de 500 voluntarios de una población de 5000, puede seleccionar a cada décima persona de la población (esto es básicamente de lo que se trata el muestreo sistemático).

Otras técnicas probabilísticas de muestreo, como el muestreo por conglomerados y el muestreo aleatorio estratificado pueden llegar a ser poco organizados y laboriosos, y es por eso que muchas veces los investigadores prefieren realizar un muestreo sistemático o aleatorio simple para obtener mejores resultados de muestreo.

El muestreo sistemático consume menos tiempo que el resto, ya que requiere la selección del tamaño de la muestra y la identificación del punto de partida, y además, este debe continuar en intervalos regulares (para formar la muestra).

¿Sabes cómo realizar un muestreo sistemático? ¡Sigue estos pasos!

Es necesario desarrollar una audiencia estructural definida para que el investigador comience a trabajar en el aspecto del muestreo.

El investigador a cargo debe determinar el tamaño de la muestra ideal, es decir, cuántas personas de la población completa se van a elegir.

La clave para obtener resultados precisos razonables y prácticos es tener una audiencia grande.

Una vez que se decida el número de tamaño de la muestra, se debe asignar un número a cada miembro de la muestra.

Decide cuál será el intervalo de esta muestra. Este es básicamente la distancia estándar entre los elementos.

El ejemplo mencionado anteriormente sugiere que el intervalo de muestra debe ser 10, que es el resultado de la división de 5000 (N= tamaño de la población) y 500 (N = tamaño de la muestra) (i) = N/n = 5000/500 = 10

El investigador debe seleccionar miembros que cumplan con este criterio. En este caso sería una persona de cada 10.

Se debe elegir un número de manera aleatoria como miembro inicial (r) de la muestra, y este intervalo se agregara al número aleatorio para seguir agregando miembros r, r+i, r+2i etc. que serán elementos de la muestra.

Una vez que sabes cómo realizar un muestreo sistemático, te darás cuenta de que es una excelente opción para tu próxima investigación.

Ventajas del muestreo sistemático

Es extremadamente simple y conveniente para los investigadores crear, conducir y analizar las muestras.

Como no es necesario enumerar a cada miembro de la muestra, el muestreo sistemático es mejor para representar a una población de manera más rápida y sencilla.

Las muestras creadas se basan en la selección de miembros libre de favoritismos.

En los otros métodos de muestreo hay posibilidades de que los conglomerados creados sean altamente sesgados, y esto comúnmente no sucede en el muestreo sistemático, ya que los miembros se encuentran a una distancia fija el uno del otro.

El factor de riesgo involucrado en este método de muestreo es extremadamente mínimo.

En caso de que hayan diversos miembros de una población, el muestreo sistemático puede ser beneficioso debido a la distribución uniforme de los miembros que son seleccionados para formar una muestra.

Te comparto algunas consideraciones para tener el mejor muestreo .

¿Cuando utilizar el muestreo sistemático?

Si ya sabes cómo realizar un muestreo sistemático, te será más fácil saber cuando utilizarlo. Por ejemplo, si deseas formar una muestra de 500 personas de una población de 5000, este es un ejemplo claro de cuándo utilizar el muestreo sistemático. Por supuesto, en este caso tendrías que numerar a cada una de las personas de la población.

Una vez que hayas terminado de numerar a las personas, el investigador podría seleccionar un número al azar, por ejemplo, el 5. El 5to individuo será el primero en ser parte de la muestra sistemática, después de eso, el décimo miembro se agregará la muestra y así sucesivamente hasta llegar al 4995.

Estas son otras cuatro situaciones en las cuales puedes utilizar el muestreo sistemático:

Restricciones presupuestarias: en comparación con otros métodos de muestreo como el muestreo aleatorio simple, esta técnica de muestreo es la más adecuada para situaciones en las que existen restricciones de presupuesto.

Implementación sin complicaciones: como el muestreo sistemático depende de los intervalos de muestreo definidos para decidir la muestra, es sencillo para los investigadores administrar muestras de tamaños mas grandes. Esto se debe a que el tiempo invertido en la creación de muestras es mínimo y el costo invertido también está restringido debido a la naturaleza periódica del muestreo sistemático.

Ausencia de patrón de datos: hay ciertos datos que no tienen un arreglo en su lugar. Esta información puede analizarse de manera imparcial utilizando el muestreo sistemático.

Bajo riesgo de manipulación de datos en la investigación: El muestreo sistemático es altamente productivo cuando se realiza una investigación sobre un tema amplio, especialmente cuando existe un riesgo insignificante de manipulación de datos.

Te recomiendo que también leas: 5 pasos crear una muestra de investigación efectiva .

Ahora que ya sabes cómo realizar un muestreo sistemático, ¡éxito en tu proyecto de investigación! No olvides que en QuestionPro contamos con las herramientas online que te pueden ayudar en la recolección de los datos que necesitas.

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¿Sabes cómo realizar un muestreo sistemático?

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Aprende cómo realizar un muestreo sistemático que ayude a seleccionar a los miembros de tu muestra para tu proyecto de investigación.

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Ejemplo de muestreo sistemático ll Demografía y población

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Ejemplo de muestreo sistemático ll Demografía y población

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"Colombia - Censo Nacional de Población y Vivienda 1973". podemos ilustrar cómo se podría haber aplicado un muestreo sistemático dentro del proceso censal. Específicamente, la fuente menciona que se seleccionó una muestra sistemática del 4% de los formularios de hogares particulares de los departamentos para un procesamiento avanzado

Ejemplo de Muestreo Sistemático aplicado al Censo de 1973 (Basado en la información de DANE):

1. Definir la población objetivo: La población objetivo en este caso fueron todos los formularios de hogares particulares de los departamentos que se recolectaron durante el Censo Nacional de Población y Vivienda de 1973.

2. Determinar el tamaño deseado de la muestra: DANE decidió seleccionar una muestra del 4% de estos formularios para realizar un procesamiento y análisis preliminar.

3. Identificar el marco muestral: El marco muestral fue el conjunto ordenado de todos los formularios de hogares particulares de los departamentos, probablemente organizados por departamento, municipio y posiblemente por área de enumeración dentro de cada jurisdicción . Se asume que estos formularios fueron archivados de manera secuencial30 .

4. Determinar el número de elementos en el marco de la muestra (N) y el tamaño de la muestra deseado (n): Aunque la fuente no proporciona el número exacto de formularios de hogares particulares, podemos representarlo como N. El tamaño de la muestra deseado (n) sería el 4% de N, es decir, 0.04 * N.

5. Calcular el intervalo de muestreo (i): El intervalo de muestreo se calcularía dividiendo el número total de formularios (N) entre el tamaño de la muestra deseado (n): i = N / n = N / (0.04 * N) = 1 / 0.04 = 25. Esto significa que se seleccionaría aproximadamente un formulario cada 25 en el marco muestral.

6. Seleccionar al azar un número de inicio (r): DANE habría seleccionado un número aleatorio (r) entre 1 y el intervalo de muestreo (en este caso, entre 1 y 25). Este número aleatorio indicaría el primer formulario que se incluiría en la muestra.

7. Seleccionar los elementos para la muestra: A partir del formulario seleccionado aleatoriamente (r), se seleccionarían los formularios subsiguientes a intervalos fijos de i = 25. Por ejemplo, si el número de inicio aleatorio fuera 10, los formularios seleccionados serían el 10º, el (10 + 25) = 35º, el (35 + 25) = 60º, y así sucesivamente, hasta completar el tamaño de la muestra del 4%

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Censo Nacional de Población y Vivienda 1973

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El censo de población y vivienda es sin lugar a dudas la investigación estadística de mas grandes proporciones en el país y consiste en el conjunto de operaciones tendientes a lograr el recuento completo de los habitantes y vivienda existentes en un momento determinado dentro del territorio nacional, precisando sus características más relevantes.

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El muestreo por conglomerados es un método estadístico que se utiliza para estudiar grandes poblaciones, especialmente cuando no es fácil acceder a los elementos individuales.

En contraste con el muestreo aleatorio simple, donde cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado, el muestreo por conglomerados divide la población en grupos o "conglomerados" antes de realizar una selección aleatoria

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dos tipos principales de muestreo por conglomerados: el muestreo por conglomerados en una sola etapa y el muestreo por conglomerados en varias etapas.

Muestreo por conglomerados en una sola etapa (o muestreo por conglomerados en una etapa): En este tipo de muestreo, el proceso se realiza en una única etapa: la selección de los conglomerados. Primero, la población se divide en conglomerados y luego se selecciona aleatoriamente una muestra de estos conglomerados . Una vez que los conglomerados son seleccionados, todos los miembros de estos conglomerados se incluyen en el estudio.

Este método es sencillo y se utiliza comúnmente cuando los conglomerados son relativamente homogéneos y se puede asumir que cada uno representa una versión a pequeña escala de la población total. Es particularmente útil en situaciones donde se necesita un método rápido y rentable, y donde la representación detallada de cada conglomerado no es tan crucial.

Muestreo multietápico por conglomerados: Como su nombre indica, este tipo de muestreo se desarrolla en varias etapas. La forma más común es el muestreo por conglomerados en dos etapas.

Primera etapa: Los conglomerados se seleccionan aleatoriamente, de manera similar al muestreo en una sola etapa.

Segunda etapa: En lugar de incluir a todos los miembros de cada conglomerado seleccionado, se elige una muestra aleatoria de elementos dentro de estos conglomerados

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Pasos típicos para realizar un muestreo por conglomerados

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Pasos típicos para realizar un muestreo por conglomerados

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1. Definir la población y los objetivos: La etapa inicial consiste en definir claramente la población de interés y los objetivos del estudio. Esto incluye identificar las características que se medirán y comprender el alcance de la investigación. Una definición clara de la población asegura que los conglomerados creados sean pertinentes y representativos.

2. Identificar y dividir en conglomerados: Una vez definida la población, el siguiente paso es dividirla en conglomerados. Los conglomerados deben ser lo más homogéneos posible internamente y heterogéneos entre sí . Pueden basarse en zonas geográficas, grupos demográficos u otros criterios pertinentes. La división debe estar en consonancia con los objetivos de la investigación y facilitar la recopilación de datos relevantes para la pregunta de investigación. Es importante asegurarse de que las agrupaciones sean representativas de la población en su conjunto.

3. Seleccionar los conglomerados: Una vez identificados los conglomerados, se selecciona una muestra de ellos para el estudio. La selección puede ser aleatoria o basarse en criterios específicos relevantes para los objetivos de la investigación. En el muestreo polietápico, como el muestreo por conglomerados en dos etapas, también se planifica un submuestreo adicional dentro de estos conglomerados durante este paso.

4. Realización del muestreo: Una vez elegidos los conglomerados, comienza la recogida de datos propiamente dicha. El método de recogida de datos (encuestas, entrevistas, observaciones, etc.) depende de los objetivos de la investigación. En el muestreo en una sola etapa, se encuesta a todos los miembros de las agrupaciones seleccionadas. En el muestreo polietápico, se seleccionan aleatoriamente y se encuestan elementos específicos dentro de cada conglomerado elegido.

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Ventajas del Muestreo por Conglomerados:

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Ventajas del Muestreo por Conglomerados:

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Rentabilidad y Eficacia: Una de las ventajas más importantes es su rentabilidad. Al concentrarse en conglomerados específicos en lugar de toda la población, se pueden reducir significativamente los gastos de viaje y logística. Esto es especialmente útil cuando la población está dispersa geográficamente. Además, la recogida de datos se vuelve más rápida al enfocarse en áreas seleccionadas, permitiendo una asignación más eficiente de los recursos.

Practicidad en Poblaciones Grandes: El muestreo por conglomerados es muy práctico para poblaciones extensas donde no se dispone de una lista completa de todos los miembros o donde sería difícil estudiar a cada individuo. Simplifica el proceso al permitir a los investigadores centrarse en grupos manejables, facilitando los estudios a gran escala en campos como la epidemiología, la sociología y la investigación de mercados.

Accesibilidad: Este método mejora la accesibilidad en zonas de difícil acceso. En poblaciones remotas o dispersas, llegar a cada individuo puede ser un desafío. Al seleccionar conglomerados basados en la ubicación geográfica u otras características, los investigadores pueden superar estos obstáculos logísticos.

Flexibilidad de Aplicación: El muestreo por conglomerados es versátil y puede adaptarse a diversas necesidades de investigación. Permite tanto el muestreo en una sola etapa como en varias etapas, lo que brinda flexibilidad según los objetivos del estudio y los recursos disponibles

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Desventajas del Muestreo por Conglomerados:

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Desventajas del Muestreo por Conglomerados:

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Mayor Error de Muestreo: Una de las principales limitaciones es la posibilidad de un mayor error de muestreo en comparación con el muestreo aleatorio simple7 . Dado que se estudia en profundidad conglomerados seleccionados, la variabilidad dentro de estos conglomerados puede no reflejar con exactitud la variabilidad de toda la población. Esto puede generar sesgos si los conglomerados elegidos no son representativos.

Desafíos en la Selección de Conglomerados: La eficacia del muestreo por conglomerados depende en gran medida de cómo se definan y seleccionen los conglomerados. Si los conglomerados no están bien definidos o son demasiado heterogéneos internamente, los resultados podrían no ser generalizables a toda la población. Por lo tanto, el proceso de definir y seleccionar conglomerados apropiados es crítico y a menudo desafiante.

Control Limitado sobre la Selección Individual: En el muestreo por conglomerados, los investigadores tienen un control limitado sobre la selección de los elementos individuales dentro de cada conglomerado. Una vez que se elige un conglomerado, normalmente todos los elementos que lo componen se incluyen en la muestra. Esto puede ser problemático si los individuos dentro de los conglomerados seleccionados no son suficientemente diversos o si ciertos subgrupos están sobrerrepresentados o infrarrepresentados.

Necesidad de Muestras de Mayor Tamaño: Para alcanzar el mismo nivel de precisión que el muestreo aleatorio, el muestreo por conglomerados suele requerir un tamaño de muestra mayor. Esto se debe a que la homogeneidad dentro de los conglomerados puede reducir la representatividad general de la muestra

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Ejemplo de  muestreo por conglomerados ll Información regional. 

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Ejemplo de  muestreo por conglomerados ll Información regional. 

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Los pasos para un muestreo por conglomerados hipotético basado en la información del DANE:

1. Definir la población y los objetivos: Supongamos que el objetivo de nuestro estudio hipotético es estimar ciertas características (por ejemplo, necesidades de salud, tiempo en calle) de la población de habitantes de calle en Bogotá de una manera más rápida y con menos recursos que un censo completo. La población de interés sigue siendo los habitantes de calle de Bogotá.

2. Identificar y dividir en conglomerados: Utilizaríamos la división de la ciudad en Unidades de Cobertura Urbana (UCU) definida por el DANE para el censo de 2017 como nuestros conglomerados. Cada UCU se define como la menor división de la cartografía censal urbana, delimitada por vías de tránsito o elementos naturales permanentes. Alternativamente, podríamos usar las Áreas Operativas (AO), que agrupan varias UCU. La elección entre UCU y AO como conglomerados dependería del tamaño de la muestra deseado y la variabilidad esperada dentro de estas unidades.

3. Seleccionar los conglomerados: En este paso, seleccionaríamos aleatoriamente un número de UCU (o AO) para incluir en nuestra muestra. La forma de selección podría ser aleatoria simple o estratificada (si tuviéramos información adicional sobre las UCU o AO, como la densidad estimada de habitantes de calle basada en la georreferenciación de 2017 mencionada en el marco censal). El número de conglomerados a seleccionar dependería del tamaño de la muestra deseado y los recursos disponibles.

4. Realización del muestreo dentro de los conglomerados seleccionados: Una vez que hayamos seleccionado nuestra muestra de UCU (o AO), tendríamos dos opciones, dependiendo de si aplicamos un muestreo por conglomerados en una etapa o en varias etapas:

Muestreo en una etapa: Incluiríamos a todos los habitantes de calle encontrados dentro de las UCU (o AO) seleccionadas en nuestro estudio. Esto significaría enviar equipos de recolección de datos a cada una de las áreas seleccionadas y tratar de entrevistar u observar a todos los habitantes de calle presentes.

Muestreo en varias etapas (por ejemplo, dos etapas): Después de seleccionar las UCU (o AO), seleccionaríamos aleatoriamente una muestra de habitantes de calle dentro de cada uno de los conglomerados seleccionados. Esto requeriría una forma de identificar o listar a los habitantes de calle dentro de cada conglomerado al momento del estudio, lo cual podría ser desafiante dada la naturaleza móvil de la población. Sin embargo, podríamos definir "puntos de encuentro" conocidos dentro de cada UCU (basándonos en la información de "parches y cambuches" del marco censal.) y realizar un muestreo en esos puntos.

5. Analizar e interpretar los datos: Los datos recopilados de los habitantes de calle dentro de los conglomerados seleccionados se analizarían teniendo en cuenta el diseño del muestreo por conglomerados. Se deberían aplicar métodos estadísticos que consideren la posible correlación entre los individuos dentro del mismo conglomerado para obtener estimaciones válidas de las características de la población de habitantes de calle en Bogotá

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Censo de Habitantes de Calle - CHC- 2017 - Bogotá, D.C.

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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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La fuente "Muestreo por conglomerados: Técnicas y buenas prácticas - ATLAS.ti"

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Lauren Stewart Qualitative Data Analysis Expert & ATLAS.ti Professional

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Muestreo por conglomerados: Técnicas y buenas prácticas

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Domina el muestreo por conglomerados para tu investigación ✓ Cómo utilizar el muestreo por conglomerados ✓ Técnicas y mejores prácticas ► ¡Lee más!

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Etapa 3: Selección Aleatoria de la Muestra

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Etapa 3: Selección Aleatoria de la Muestra

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Se eligen los sujetos de manera completamente aleatoria, usando métodos como sorteos, tablas de números aleatorios o generadores informáticos, asegurando que todos tengan la misma probabilidad de ser seleccionados.

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Etapa 4: Recolección y Análisis de Datos

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Etapa 4: Recolección y Análisis de Datos

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Se aplican técnicas como encuestas, entrevistas u observaciones para obtener información de la muestra seleccionada. Luego, los datos se organizan y analizan para calcular los estadísticos de interés.

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Es el método más sencillo y objetivo, ya que todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, evitando sesgos en la muestra.

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Puede ser poco eficiente si la población es muy grande y dispersa, ya que requiere una lista completa de todos los individuos para realizar la selección aleatoria.

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Tipo de muestreo La ECP-2023 utiliza un muestreo probabilístico estratificado por conglomerados, combinando estratificación geográfica y conglomerados urbanos/rurales.  

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Tipo de muestreo

La ECP-2023 utiliza un muestreo probabilístico estratificado por conglomerados, combinando estratificación geográfica y conglomerados urbanos/rurales.

Elementos del plan de muestreo

1. Marco muestral:

Unidades de análisis: Hogares y personas mayores de 18 años residentes en Colombia.

Cobertura: Nacional, incluyendo cabeceras municipales, centros poblados y zonas rurales dispersas.

Tamaño de la muestra:

23.145 hogares con encuesta completa.

64.770 personas con información completa.

2. Estratificación:

Estratos geográficos:

5 regiones: Caribe, Oriental, Central, Pacífica y Bogotá.

Departamento del Cauca: Analizado como unidad adicional.

Estratos por área:

Cabeceras municipales (urbano).

Centros poblados y rural disperso (rural).

3. Conglomerados:

Segmentos: Unidades primarias de muestreo distribuidas en ciudades y municipios.

Ejemplo de distribución por ciudades (página 5 del PDF):

Bogotá: 329 segmentos.

Cali: 216 segmentos.

Medellín: 171 segmentos.

Ciudades menores como Florencia (27 segmentos) o Quibdó (39 segmentos).

4. Método de recolección:

Barrido presencial: Entrevistas directas en hogares seleccionados.

Duración promedio: 45 minutos por persona.

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Estudiante 1 : Deibis Alexander Losada Blandon