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Alejandro Rodríguez Cárdenas

Johan Camilo Velásquez

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Para mí el muestreo aleatorio simple es elegir una cosa al azar de un tema que se está hablando en concreto de forma justa, donde cada una tiene la misma posibilidad de ser seleccionada. Ejemplo: Como tener una cadena con las personas de la empresa (1,2,3,4...10) donde todas quieren quedar de los tres primeros puestos. Esto se haría de una manera justa ya con una ruleta online donde se coloquen los nombres y se pone a girar.

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En una fábrica de artículos electrónicos generalmente el 10% de los artículos presentan defectos. Para analizar el proceso se elige un lote de 2000 artículos ¿Cuantos artículos deben ser elegidos si se desea un nivel de confianza del 95% y un error de 0.05?

Analizar un lote de 2000

Nivel de confianza del 95%

Margen de error del 0.05

La fórmula para calcular el tamaño de la muestra en este caso sería: n = Z^2 ⋅ p ⋅ ( 1 − p )/ E^2

Donde:

n es el tamaño de la muestra que necesitamos.

Z es el valor de la distribución normal estándar que corresponde al nivel de confianza del 95%. Para un nivel de confianza del 95%, el valor de Z es aproximadamente 1.96.

p es la proporción estimada de elementos defectuosos en el lote (en este caso, el 10% o 0.1).

E es el margen de error deseado (en este caso, 0.05). Aplicando estos valores en la fórmula:

n= (1.96) ^2 ⋅ 0.1 ⋅ (1−0.1)​/ (0.05) ^2

n=3.8416 ⋅ 0.1 ⋅ 0.9/ 0.0025

n=0.345744/ 0.0025​

n= 138.3

Por lo tanto, se necesitará al menos 138 artículos del lote de 2000.

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Muestreo Aleatorio Simple (Probabilidad y Estadística)

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1. Definir la población

Identificar y delimitar claramente la población de la que se va a extraer la muestra. Ejemplo Que sabores de helado le gusta más a la gente

2. Identificar el tamaño de la muestra

Determinar cuántos elementos se necesitan para representar adecuadamente la población.

3. Asignar números o identificadores únicos

Cada elemento de la población debe tener una identificación única o número asociado para poder realizar la selección aleatoria. Cada elemento debe tener la misma probabilidad de ser seleccionado.

4. Recopilar datos

Una vez seleccionados los elementos de la muestra, se recopilan los datos pertinentes para el estudio o la investigación.

5. Analizar los resultados

Se utilizan los datos recopilados de la muestra para hacer inferencias sobre la población más amplia. Aplicando métodos estadísticos y análisis para sacar conclusiones válidas y generalizables sobre la población en base a la muestra seleccionada.

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Ventajas:

Cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado, lo que garantiza una muestra representativa de la población.

Es un método fácil de entender y de implementar, lo que lo hace práctico en muchos contextos de investigación.

Se minimiza la posibilidad de obtener resultados distorsionados.

Permite hacer deducciones válidas sobre la población general basadas en la muestra seleccionada.

Desventajas:

Lleva tiempo, especialmente cuando la población es grande y se requiere una muestra considerable.

Para obtener resultados precisos, a veces se necesita una muestra grande, lo que puede ser costoso y consumir más recursos.

Si la población está dispersa geográficamente o es difícil de acceder, el muestreo aleatorio simple puede resultar difícil de aplicar.

Se requiere de una lista completa de todos los miembros de la población.

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Este se basa en tomar muestras de una manera directa y ordenada a partir de una sola unidad que se selecciona en primer lugar, el resto de unidades de la muestra vienen determinadas automáticamente al aplicarle a dicha unidad una regla selección sistemática. Es como hacer una fila en la que quieres elegir algunos elementos, pero no quieres seleccionarlos al azar sin ningún orden. Imagina que estás formando una fila con todos los estudiantes de tu clase, y quieres seleccionar a algunos para hacerles una pregunta. En lugar de escoger a algunos al azar, decides elegir a cada dos estudiante en la fila.

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Encuentre una muestra de tamaño 4 para los siguientes datos

Formula:

K=N/n

A=N. aleatorio (1-5)

K=21/4

K=5

Calculadora científica

Función rand = 0,425 x 5 = 2,12

A=2

Formula:

A+K

1. 2 Jonathan

2. 7 Luis

3. 12 Naye

4. 17 Dani

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Identificar la población: En primer lugar, se debe definir la población de la que se va a extraer la muestra. Esta población debe estar bien definida y ser conocida en su totalidad.

Determinar el tamaño de la muestra: Se decide cuántos elementos se necesitan para la muestra. Este tamaño se elige antes de iniciar el proceso de muestreo.

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

Calcular el paso de selección: El paso de selección es la frecuencia con la que se eligen los elementos. Se calcula dividiendo el tamaño total de la población entre el tamaño de la muestra deseada.

Seleccionar el primer elemento: Se elige aleatoriamente un número entre 1 y el paso de selección como punto de partida.

Seleccionar los elementos de la muestra: A partir del número inicial seleccionado, se eligen los elementos en la secuencia sistemática, es decir, se seleccionan los elementos cada cierto número de intervalos (el paso de selección).

Recopilar datos: Una vez que se han seleccionado los elementos de la muestra, se recopilan los datos pertinentes de cada uno de ellos.

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Ventajas:

Menos sesgo: Si la población está bien ordenada y no hay patrones cíclicos que coincidan con el paso de selección, puede proporcionar una muestra representativa.

Control de procesos y sensación: Proporciona una cierta cantidad de control y sentido del proceso para investigadores y estadísticos. Esto puede ser particularmente beneficioso para estudios con parámetros rigurosos

Fácil de ejecutar y entender: Son relativamente fáciles de construir, ejecutar, comparar y comprender. Esto es especialmente importante para estudios o encuestas que operan bajo estrictas restricciones presupuestarias.

Desventajas:

Sensibilidad a patrones ocultos: Si existen patrones ocultos o ciclos en la población que coinciden con el intervalo de selección, puede llevar a resultados sesgados.

Problemas con la periodicidad: Si hay alguna periodicidad en la población que coincide con el paso de selección, podría causar una subrepresentación o sobre-representación de ciertos grupos en la muestra.

Dependencia del orden inicial: Si el orden inicial de la población está sesgado o no es aleatorio, puede afectar la representatividad de la muestra.

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método de selección de muestra en el que la población se divide en grupos homogéneos y luego se elige aleatoriamente una muestra de cada grupo o estrato. Cada estrato representa una subdivisión de la población que comparte características similares, como edad, género, nivel educativo u otros criterios relevantes para el estudio. Es especialmente útil cuando hay diferencias significativas dentro de la población que podrían afectar las conclusiones si no se tienen en cuenta.

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1. Utilizar la regla de 3: Utilizar el total global * el 100 % dividido entre el grupo homogéneo en cada grupo que se encuentre. Donde encontraremos el porcentaje de cada grupo.

2. Cuantos de cada grupo formaran parte de la muestra

Esto se hará teniendo el tamaño de la muestra. el porcentaje que se haya sacado de cada grupo se dividirá entre 100 y se multiplicara entre el tamaño de la muestra.

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Identificación de estratos: Primero, se divide la población en subgrupos mutuamente excluyentes y homogéneos, llamados estratos. Estos estratos deben ser grupos internamente homogéneos, pero con diferencias significativas entre ellos.

Determinación del tamaño de muestra por estrato: Se decide el tamaño de muestra que se tomará de cada estrato. La proporción del tamaño de muestra suele estar relacionada con el tamaño relativo de cada estrato en la población total.

Selección aleatoria dentro de cada estrato: Se selecciona aleatoriamente una muestra de elementos dentro de cada estrato, utilizando métodos aleatorios como números al azar o tablas aleatorias.

Combinación de las muestras estratificadas: Finalmente, se combinan todas las muestras seleccionadas de cada estrato para formar una muestra completa y representativa de la población total.

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Ventajas:

Mayor precisión: Permite obtener estimaciones más precisas de los parámetros de interés en comparación con otros métodos de muestreo, ya que tiene en cuenta la variabilidad existente entre los estratos.

Al garantizar la presencia de cada subgrupo en la muestra, refleja de manera más precisa la diversidad y heterogeneidad de la población, lo que conduce a conclusiones más confiables y generalizables.

Cuenta con mayor capacidad de hacer inferencia y comparaciones dentro de un grupo.

Desventajas:

Diseño y estratificación complejos: Requiere una identificación precisa y precisa de los estratos, lo que puede ser complicado y consumir tiempo, especialmente si la población no está claramente estratificada.

Requiere información precisa sobre los estratos: Si no se tienen datos precisos sobre los estratos o si hay cambios en la composición de los estratos, puede afectar la representatividad de la muestra.

Sensible a errores en la identificación de estratos: Si los estratos no reflejan adecuadamente la heterogeneidad de la población, podrían introducirse sesgos en la muestra.

Si se cuenta con un gran número de variables, la selección de la estratificación resultará más difícil.

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Es un método de selección de muestra en el que la población se divide en grupos o conglomerados naturalmente existentes, y luego se seleccionan algunos de estos grupos para formar la muestra. Ejemplo: Imagina que quieres saber cuántos dulces hay en una tienda enorme, pero sería muy difícil contar cada uno de ellos. Entonces, decides hacerlo más fácil.

En lugar de contar cada dulce, decides contar cuántos tarros de dulces hay en diferentes pasillos de la tienda. Cada pasillo es como un grupo o "conglomerado" de dulces.

Ayuda a hacer el recuento más fácil al agrupar los dulces en secciones más grandes y contar solo algunos grupos en lugar de cada dulce. Así, puedes estimar cuántos dulces hay en toda la tienda sin tener que contar cada uno individualmente.

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División en conglomerados: La población se divide en grupos o conglomerados naturales. Estos conglomerados podrían ser comunidades, escuelas, empresas o cualquier grupo significativo que forme una unidad natural.

Determinar la cantidad de grupos e incluir una cantidad de miembros promedio en ellos. Asegúrate de que cada uno de estos grupos realmente sea distinto el uno del otro.

Inclusión de todos los elementos del conglomerado: Todos los elementos dentro de los conglomerados seleccionados forman parte de la muestra. Por ejemplo, si seleccionas ciertas escuelas, todos los estudiantes, profesores y personal de esas escuelas se incluirán en la muestra.

El muestreo por conglomerados se deriva en subtipos de una etapa y de dos etapas, en función del número de pasos que siguen los investigadores para formar conglomerados.

Análisis dentro de los conglomerados seleccionados: Se recolectan datos y se realizan análisis específicos dentro de los conglomerados seleccionados.

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Ventajas:

Acceso conveniente: se pueden elegir muestras grandes con esta técnica de muestreo y eso por supuesto, aumenta el acceso a los diversos grupos o conglomerados.

Facilidad logística: En poblaciones extensas o dispersas, resulta más práctico y económico acceder a grupos o áreas geográficas que a cada individuo.

Representatividad de grandes poblaciones: Permite estudiar poblaciones extensas y heterogéneas al seleccionar grupos representativos, lo que ayuda a generalizar resultados.

Facilidad en el análisis: Simplifica la gestión de datos y análisis, ya que se trabaja con muestras menos numerosas y con información ya agrupada.

Menor variabilidad intraconglomerado: Suele haber menos variabilidad dentro de un conglomerado que entre conglomerados, lo que puede mejorar la precisión de las estimaciones.

Desventajas:

Pérdida de precisión: Puede llevar a estimaciones menos precisas debido a la mayor variabilidad entre conglomerados en comparación con la variabilidad dentro de ellos.

Sesgo por homogeneidad intragrupos: Si los conglomerados son muy homogéneos internamente, puede llevar a subestimar la variabilidad en la población total.

Menor representatividad intraconglomerado: Puede haber subgrupos dentro de los conglomerados que no estén representados adecuadamente en la muestra.

Dependencia del tamaño del conglomerado: El tamaño del conglomerado puede afectar la precisión de las estimaciones; conglomerados demasiado grandes o pequeños pueden introducir sesgos.

Complejidad en la selección inicial: La selección aleatoria de conglomerados puede ser compleja y depende de la organización y clasificación previa de la población en grupos naturales.

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Encuesta de Calidad de la Gestión Estatal para el Desarrollo Empresarial - ECDE - 2008 - 2009

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Es importante considerar herramientas cuantitativas que midan los impactos de las políticas públicas en los temas de desarrollo empresarial.

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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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Encuesta de Cultura Política - ECP - 2011

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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 sociedad de ciudadanos libres y responsables. 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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Entidad autora / Investigadores primarios Nombre agencia Dirección de Censos y Demográfia - DCD

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Colombia - Censo Nacional de Población y Vivienda 1993

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ASPECTOS METODOLÓGICOS El Censo 93 se llevó a cabo utilizando el criterio de jure como forma de empadronamiento. Así mismo, investigó características específicas de la población no profundizadas en los censos anteriores: A. El criterio de derecho (Jure) El criterio para la realización del Censo 93 fue el de DERECHO o de JURE, según el cual las personas se empadronan en el lugar de su residencia habitual. B. Pertenenecia étnica La pregunta sobre pertenenecia de la población a una étnia o comunidad indígena permite que estos grupos poblacionales se reconozcan como tales y puedan organizarse como entidades territoriales especiales. Los resultados relacionados con estas características serán objeto de estudios posteriores especiales. C. Discapacitados La información de los discapacitados incluida en el Censo 93, permite promover programas que .... contribuyan a la prevención, rehabilitación e integración social para los disminuidos físicos y sensoriales... que son responsabilidad del estado, tal como lo establece el Artículo 47 de la Constitución. D. Censo Colombo-Venezolano de la étnia Wayuú, 1992 Con el fin de mejorar las condiciones de vida de la étnia wayuú, los gobiernos de Colombia y Venezuela suscribieron un convenio en 1990, mediante el cual se realizó un censo específico en los municipios de Uribia y Manaure en los meses de julio y agosto de 1992. I. ACTIVIDADES PRECENSALES A. Cartografía El SAIG (Sistema Automatizado de Información Geoestadística), es un sistema de información geográfica que sirve para la captura, almacenamiento, procesamiento y análisis de información. Es una herramienta para la toma de decisiones que permite relacionar y analizar la información estadística sobre un marco geográfico bastante desagregado, pudiéndose llegar al nivel de manzana en el área urbana, y de sector en lo rural. B. Censos experimentales y pruebas piloto El Censo del archipiélago de SAN ANDRÉS, PROVIDENCIA y SANTA CATALINA, realizado en marzo de 1992, constituyó el primer Censo Experimental y tuvo como objetivos específicos, probar el contenido, el diseño de los formularios (hogares particulares y lugares especiales de alojamiento), el sistema de capacitación y el operativo de recolección de la información. C. Precensos El precenso es una actividad que se realiza previamente al censo y que consiste en relacionar todas las viviendas y hogares del país, identificándolos cartográficamente en su respectiva manzana. Esta actividad premitió agruparlas en número de 12 viviendas o 15 hogares, lo que se denominó área de empadronamiento -AE- , la cual tuvo una numeración única y secuencial a nivel de todo el país. D.Capacitación 1. Objetivos. -Garantizar el dominio de los conceptos censales y el correcto diligenciamiento de los formularios, por parte de los empadronadores y supervisores. -Unificar en todos los niveles de capacitación, los conceptos y procedimientos que se aplicarían en el empadronamiento. -Incentivar la información de una cultura estadística a nivel Nacional, especialmente entre los estudiantes y profesores. II. EL EMPADRONAMIENTO A. Formularios censales Para responder a los requerimientos censales, a los objetivos propuestos y a las características poblacionales, para este censo se utilizaron tres tipos de formularios. III. GRABACIÓN DE LA INFORMACIÓN Una vez finalizada la etapa censal y efectuado el proceso de alistamiento, se procedió a la grabación de la información la cual fue realizada por firmas contratadas en Santafé de Bogotá, Cúcuta, Medellín, Pereira y Manizales. IV. ENCUESTA DE COBERTURA La encuesta de cobertura estimó la población no censada en condiciones normales. Está asociada con la calidad de los resultados del Censo y con el tratamiento de que fueron objeto los problemas organizativos, logísticos-operativos, financieros, administrativos y de orden público en algunas localidades del país, propios de un Censo a nivel nacional. V. EVALUACIÓN DE LAS ETAPAS DE GRABACIÓN Y PROCESAMIENTO. CORRECCIÓN DE LA INFORMACIÓN. A. Objetivo El objetivo final de las acciones de evaluación y ajuste es determinar las desviaciones que se presentaron durante las distintas operaciones relativas a la grabación y al procesamiento censal y efectuar las correcciones que sean necesarias. Este proceso incluye la revisión de la información censal, los ajustes por cobertura, el mejoramiento de los procesos informatizados y la validación de la calidad de la información. VI. POBLACIÓN AJUSTADA POR COBERTURA Los desarrollos metodológicos planteados en páginas anteriores, resultan en un total de población censada y la que se obtiene una vez que se aplican los ajustes determinados por la encuesta de cobertura.

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Encuesta Anual de Servicios - EAS - 2012

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La importancia creciente del sector de servicios en la economía colombiana planteó la necesidad de contar con información estadística sobre el tema para realizar el seguimiento y análisis de su comportamiento. En el marco de su misión institucional, y en su esfuerzo permanente por presentar al país cifras oportunas y confiables, el DANE desarrolla procesos de medición encaminados a cubrir actividades desprovistas de información estadística.

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Capitulo 1 al 7

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Muestreo Aleatorio Estratificado Ejemplos | Muestreo aleatorio estratificado ejercicios resueltos

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Muestreo Aleatorio Estratificado Ejemplos | Muestreo aleatorio estratificado ejercicios resueltos

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Muestreo Aleatorio Estratificado Ejemplos | Muestreo aleatorio estratificado ejercicios resueltos

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Muestreo por conglomerados: Análisis de las ventajas y desventajas en la recolección de datos - Ventajas y desventajas top

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Muestreo por conglomerados: Análisis de las ventajas y desventajas en la recolección de datos - Ventajas y desventajas top - Análisis minucioso

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En el muestreo por conglomerados, en lugar de seleccionar a todos los sujetos de la población inmediatamente, el investigador realiza varios pasos para reunir su muestra de la población.

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Muestreo aleatorio simple: ¿Qué es y cómo realizarlo?

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

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¿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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Muestreo sistemático - ¿Qué es?, ventajas, desventajas y ejemplo

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Todo acerca de lo que es el muestreo sistemático probabilístico, su definición, gráfico, ventajas y desventajas y ejemplo de estas.