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El muestreo conglomerado puede ser utilizado cuando no es posible o inviable elaborar una lista exhaustiva de los elementos que constituyen a la población objetivo, por lo general estos elementos de la población ya están agrupados en subpoblaciones y las listas de esas subpoblaciones ya existen o pueden ser creadas.

Subtipo

Subtipo basado en el número de etapas: A menudo, el muestreo por conglomerados se lleva a cabo en más de una etapa.

Teniendo en cuenta el número de etapas en el diseño, hay tres subtipos principales de este muestreo: de una sola etapa, de dos etapas, y el muestreo de etapas múltiples.

Muestreo por conglomerados de una etapa: El muestreo se hace una sola vez. Por ejemplo el interés en el estudio de personas sin hogar que viven en refugios.

Muestreo por conglomerados en dos etapas: Incluye todos los pasos del muestreo por conglomerados, en lugar de incluir todos los elementos de los grupos seleccionados de la muestra, una muestra aleatoria (ya sea una muestra aleatoria simple, muestra estratificada o muestra sistemática) se toman los elementos de cada grupo seleccionado.

Muestreo por conglomerados de etapas múltiples: Se debe utilizar un diseño de etapas múltiples, que consiste en la repetición de dos pasos básicos: listado y toma de muestras.

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El muestreo aleatorio simple consiste en seleccionar un subconjunto aleatorio de individuos de la población objetivo, es un procedimiento de muestreo probabilístico que se da a cada elemento de la población objetivo y a cada posible muestra de un tamaño determinado, la misma probabilidad de ser seleccionado.

Tipos de muestreo

Muestreo reemplazo: Después de que un elemento ha sido seleccionado de entre el marco de la muestra, se devuelve y es elegible para ser seleccionado de nuevo.

Muestreo sin reemplazo: Después de que un elemento se selecciona del marco de la muestra, se retira de la población y no regresa a la base del muestreo.

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El muestreo sistemático 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 deseada.

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El muestreo estratificado es un procedimiento en el que el objetivo de la población se separa en segmentos exclusivos, homogéneos, y luego una muestra aleatoria simple se selecciona de cada segmento por lo cual las muestras seleccionadas de los diversos estratos se combinan en una una sola muestra. Este procedimiento de muestreo se refiere a veces como muestreo de cuota aleatorio.

Tipos de muestreo

Muestreo estratificado proporcional:

En este enfoque, cada tamaño de muestra de estrato es directamente proporcional al tamaño de la población total. Eso significa que cada muestra de estratos tiene la misma fracción de muestreo.

Muestreo estratificado desproporcional:

En un muestreo desproporcional, cada estrato tiene una fracción de muestreo diferente.

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Veamos el Muestreo Aleatorio Estratificado y el Muestreo Aleatorio de Racimo 👍👍

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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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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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¿Sabes cómo hacer un muestreo estratificado? ¡En este artículo te presentaremos cómo lograrlo de la forma más sencilla!

Consideremos una situación en la que un equipo de investigación busca opiniones sobre religión entre varios grupos de edad.

En lugar de recopilar comentarios de 127.5 millones de ciudadanos en México, el equipo puede seleccionar muestras aleatorias de alrededor de 10,000 personas para realizar la investigación.

Estos 10,000 ciudadanos se pueden dividir en estratos según su edad, es decir, en grupos de 18 a 29 años, de 30 a 39 años, de 40 a 49 años, 50 a 59 años y 60 o más. Cada estrato tendrá miembros distintos y, por supuesto, de igual manera el número de miembros será diferente.

Ahora te lo explicaremos paso por paso.

¿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.

Los miembros de cada uno de estos grupos deben ser distintos para que todos los miembros de todos los grupos tengan la misma oportunidad de ser seleccionados.

La edad, las divisiones socioeconómicas, la religión, los logros educativos y otras clasificaciones de este tipo son los que se incluyen en el muestreo estratificado.

Los investigadores y estadísticos utilizan el muestreo estratificado para analizar las relaciones entre dos o más estratos. Como este muestreo implica capas múltiples o estratos, es crucial calcular los estratos antes de calcular el valor de la muestra.

Además, el muestreo estratificado beneficia a los investigadores con la reducción de costos y con una mejor eficiencia.

Tipos de muestreo estratificado

Ahora te presentaremos los diversos tipos de muestreo estratificado que existen:

Muestreo estratificado proporcional:

En este enfoque, cada tamaño de muestra de estrato es directamente proporcional al tamaño de la población total. Eso significa que cada muestra de estratos tiene la misma fracción de muestreo.

Fórmula de muestreo aleatorio estratificado proporcional: nh = ( Nh / N ) * n

nh= Tamaño de la muestra del estrato h

Nh= Tamaño de la población en relación con el estrato h

N= Tamaño de toda la población

N= Tamaño de la muestra completa

Si tienes 4 estratos con 500, 1000, 1500, 2000, etc., y la organización de investigación selecciona ½ como fracción de muestreo. Un investigador debe seleccionar, 250, 500, 750, 1000 miembros del estado respectivo.

Independientemente del tamaño de la muestra de la población, la fracción de muestreo seguirá siendo uniforme en todos los estratos.

Muestreo estratificado desproporcional:

La fracción de muestreo es el principal factor de diferenciación entre el muestreo estratificado proporcional y el desproporcional. En un muestreo desproporcional, cada estrato tiene una fracción de muestreo diferente.

El éxito de este método de muestreo depende de la precisión del investigador en la asignación de fracciones. Si las fracciones asignadas no son precisas, los resultados pueden estar sesgados debido a los estratos sobrerrepresentados o subrepresentados.

¿Cómo hacer un muestreo estratificado fácilmente?

A continuación te presentaremos 6 pasos para que aprendas cómo hacer un muestreo estratificado de forma fácil y efectiva:

1.- Define a tu público objetivo

Al igual que otros métodos de muestreo probabilístico, debe comenzar por definir claramente la población de la que se tomará la muestra.

2. Elige las características para la estratificación

También debe elegir la característica que utilizarás para dividir tus grupos. Esta elección es muy importante, ya que dado que cada miembro de la población sólo puede colocarse en un subgrupo, la clasificación de cada sujeto en cada subgrupo debe ser clara y evidente.

3. Realiza la estratificación por múltiples características

Puedes elegir estratificar por múltiples características diferentes a la vez, siempre y cuando puedas emparejar claramente cada sujeto con un subgrupo exactamente. En este caso, para obtener el número total de subgrupos, se multiplica el número de estratos de cada característica.

Por ejemplo, si se estratifica por raza e identidad de género, utilizando cuatro grupos para la primera y tres para la segunda, se tendrían 4 x 3 = 12 grupos en total.

4. Separa la población en estratos

A continuación, recopila una lista de todos los miembros de la población y asigna a cada uno de ellos un estrato.

Debes asegurarte de que cada estrato es mutuamente excluyente (es decir, que no haya solapamiento entre ellos), pero que juntos contengan a toda la población.

5. Decide el tamaño de la muestra para cada estrato

En primer lugar, debes decidir si quieres que tu muestra sea proporcional o desproporcionada.

A continuación, puedes decidir el tamaño total de la muestra. Debe ser lo suficientemente grande como para garantizar que pueda sacar conclusiones estadísticas sobre cada subgrupo.

Si conoces el y el nivel de confianza deseados, así como el tamaño estimado y la margen de error desviación estándar de la población con la que trabajas, puedes utilizar una calculadora de tamaño de muestra para estimar las cifras necesarias.

6. Realiza el muestreo aleatorio de cada estrato

Por último, debes utilizar otro método de muestreo probabilístico, como el muestreo aleatorio simple o el sistemático para tomar una muestra dentro de cada estrato.

Si se hace correctamente, la aleatoriedad inherente a estos métodos te permitirá obtener una muestra representativa de ese subgrupo concreto.

Ejemplo de muestreo estratificado

Ahora que ya sabes cómo hacer un muestreo estratificado, a continuación te mostraré un ejemplo clásico:

Digamos que a 100 (Nh) estudiantes de una escuela de 1000 (N) estudiantes se les hacen preguntas sobre su materia favorita. Es un hecho que estudiantes de primer grado tendrán diferentes preferencias que los estudiantes de quinto grado.

Para que la encuesta arroje resultados precisos, la manera ideal es dividir cada grado en varios estratos.

Aquí hay una tabla del número de estudiantes en cada grado:

Calcula la muestra de cada grado utilizando la fórmula de muestreo estratificado:

Muestra estratificada (n1) = 100/1000 * 150 = 15

Muestra estratificada (n2) = 100/1000 * 250 = 25

Muestra estratificada (n3) = 100/1000 * 300 = 30

Muestra estratificada (n4) = 100/1000 * 200 = 20

Muestra estratificada (n5) = 100/1000 * 100 = 10

Ventajas del muestreo aleatorio estratificado

Algunas ventajas de utilizar el muestreo aleatorio estratificado son:

1. Garantizar la diversidad de la muestra

Un muestreo estratificado incluye sujetos de cada subgrupo, lo que garantiza que refleja la diversidad de su población. Aunque no ocurre en todos los casos, es posible que esto no ocurra cuando se utilizan otros métodos, como el muestreo aleatorio simple .

2. Garantizar una varianza similar

Si quieres que los datos recogidos de cada subgrupo tengan un nivel de varianza similar, necesitas un tamaño de muestra similar para cada subgrupo.

Con otros métodos de muestreo, podrías acabar con un tamaño de muestra bajo para ciertos subgrupos porque son menos comunes en la población general.

3. Reduce la varianza global de la población

Aunque su población global puede ser bastante heterogénea, puede ser más homogénea dentro de ciertos subgrupos.

Por ejemplo, si estás estudiando cómo afecta un nuevo programa de escolarización a las puntuaciones de los niños en los exámenes, tanto sus puntuaciones originales como cualquier cambio en las puntuaciones estarán probablemente muy correlacionadas con los ingresos familiares. Es probable que las puntuaciones se agrupen por categoría de ingresos familiares.

En este caso, el muestreo estratificado permite obtener medidas más precisas de las variables que deseas estudiar, con una menor varianza dentro de cada subgrupo y, por tanto, para la población en su conjunto.

4. Permite una variedad de métodos de recolección de datos

A veces puede ser necesario utilizar diferentes métodos de recolección de datos de diferentes subgrupos.

Por ejemplo, para reducir el coste y la dificultad de tu estudio, puedes querer tomar muestras de sujetos urbanos yendo de puerta en puerta, pero de sujetos rurales utilizando el correo electrónico.

5. Mejor precisión en los resultados

El muestreo estratificado ofrece una alta precisión en los resultados, en comparación con otros métodos probabilísticos como el muestreo por conglomerados , el muestreo aleatorio simple y el muestreo sistemático .

Sin embargo, esto dependerá de la distinción de varios estratos, es decir, los resultados tendrán un nivel de precisión elevado si todos los estratos son sumamente diferentes.

6. Facilidad de implementación

Es un método fácil de aprender e implementar para los equipos de investigación debido a la exactitud de la naturaleza de esta técnica de muestreo.

7. Es conveniente para muestras pequeñas

Gracias a la precisión estadística de este método, los tamaños de muestra pequeños también pueden ofrecer a los investigadores resultados muy útiles.

Sin embargo, esta técnica de muestreo puede cubrir a la población total ya que los investigadores tienen la oportunidad de dividir de manera correcta los estratos.

¿Cuándo utilizar el muestreo estratificado?

Para utilizar el muestreo estratificado, es necesario poder dividir la población en subgrupos mutuamente excluyentes y exhaustivos. Esto significa que cada miembro de la población puede clasificarse de forma clara en un subgrupo.

El muestreo estratificado es la mejor opción entre los métodos de muestreo probabilístico cuando se considera que los subgrupos tendrán valores medios diferentes para la(s) variable(s) que se están estudiando.

Por lo tanto, puedes considerar el uso de la técnica de muestreo estratificado si...

Hay un amplio espacio para dividir a toda la población en estratos homogéneos.

La población objetivo es heterogénea y algunos subgrupos son extremadamente diferentes a los otros.

El análisis comparativo de los estratos es lo que estás buscando.

¿Ya sabes cómo hacer un muestreo estratificado y cuáles son los elementos más importantes que debes tener en cuenta? Esperamos que te haya quedado más claro con este artículo.

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Aprende paso a paso cómo hacer un muestreo estratificado y los tipos que existen. Conoce sus ventajas y métodos en que puede ser utilizado.

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El muestreo por conglomerados nos ayuda cuando es imposible o poco práctico crear un marco de muestreo de una población objetivo debido a que está muy dispersa geográficamente y el costo de la recopilación de datos es relativamente alto.

El muestreo por conglomerados, también conocido como muestreo por racimos, es un procedimiento de muestreo probabilístico en que los elementos de la población son seleccionados al azar en forma natural por agrupaciones (clusters). Los elementos del muestreo se seleccionan de la población de manera individual, uno a la vez.

Las unidades de muestreo o grupos pueden ser espaciados, tal como ocurre naturalmente en las unidades geográficas o físicas (por ejemplo: estados, delegaciones o distritos); en base a una organización como escuelas, grado escolar; o servicio telefónico tales como códigos de área o el cambio de las claves lada de los números de teléfono.

La heterogeneidad del grupo es fundamental para un buen diseño del muestreo por conglomerados. Por otra parte, los elementos dentro de cada grupo debe ser tan heterogéneos como la población objetivo

Pasos para seleccionar un muestreo por conglomerados

Definir la población objetivo.

Identificar un marco de muestreo existente o desarrollar un nuevo marco de muestreo de grupos de la población objetivo.

Evaluar el marco de muestreo para la falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple cobertura, y la agrupación, y hacer los ajustes cuando sea necesario. Idealmente, los grupos serían tan heterogéneos como la población, mutuamente excluyentes, y colectivamente exhaustivos. La duplicación de elementos de la muestra puede aparecer si elementos de la población pertenecen a más de un grupo. La omisión dará lugar a un sesgo de cobertura.

Determinar el número de grupos que se seleccione. Esto se puede hacer dividiendo el tamaño de la muestra por el número promedio estimado de elementos de la población en cada grupo. En la medida en que la homogeneidad y la heterogeneidad de los grupos sean diferentes a la de la población, el número del grupo aumenta e incrementa la precisión. Por otra parte, si las diferencias aumentan, la precisión disminuye.

Seleccionar al azar el número previsto de las agrupaciones.

Subtipos del muestreo por conglomerados

Dos grandes dimensiones se utilizan para clasificar los diferentes tipos de muestreo por conglomerados. Una se basa en el número de etapas en el diseño de la muestra, y el otro en la representación proporcional de los grupos en la muestra total.

Subtipo basado en el número de etapas: A menudo, el muestreo por conglomerados se lleva a cabo en más de una "etapa". Una etapa es un paso dentro del proceso de muestreo en el que se toma una muestra. Considerando el número de etapas en el diseño, hay tres subtipos principales de este muestreo: de una sola etapa, de dos etapas, y el muestreo de etapas múltiples.

Muestreo por conglomerados de una etapa. El muestreo se hace una sola vez. Un ejemplo sería, digamos que estamos interesados en el estudio de personas sin hogar que viven en refugios.

Si hay cinco refugios en una ciudad, un investigador seleccionará al azar a uno de los refugios y luego incluirá en el estudio a todas las personas sin hogar que residen en el refugio seleccionado. Un investigador de mercado podría optar por utilizar un diseño de muestreo por conglomerado de una sola etapa.

Digamos que un investigador está interesado en la prueba de comercialización de un producto. El investigador puede seleccionar al azar códigos postales; enviar muestras del producto junto con un cuestionario de evaluación a cada dirección dentro del grupo seleccionado.

Muestreo por conglomerados en dos etapas. El diseño incluye todos los pasos del diseño de un muestreo por conglomerados, con una excepción del último paso. En lugar de incluir todos los elementos de los grupos seleccionados de la muestra, una muestra aleatoria (ya sea una muestra aleatoria simple, muestra estratificada o muestra sistemática) se toman los elementos de cada grupo seleccionado.

El muestreo por conglomerados de una etapa se refiere a veces como un submuestreo. En general, a menos que el grupos sea homogéneo, un diseño de muestra de conglomerados en dos etapas es mejor que uno de una sola etapa.

Muestreo por conglomerados de etapas múltiples. Las encuestas de grandes áreas geográficas requieren una diseño de la muestra algo más complicado que los descritos hasta este punto. Por lo general, se debe utilizar un diseño de etapas múltiples, que consiste en la repetición de dos pasos básicos: listado y toma de muestras.

Típicamente, en cada etapa, los grupos se hacen progresivamente más pequeños en tamaño; y en la última etapa se utiliza el elemento de muestreo. Los procedimientos de muestreo (aleatorio simple, estratificado, o el sistemático) pueden ser diferentes en cada etapa.

Te invito a conocer sobre el muestreo polietápico o muestreo multietapas.

Fortalezas y debilidades del muestreo por conglomerados en comparación con el muestreo aleatorio simple

Fortalezas
En comparación con el muestreo aleatorio simple:

Debilidades
En comparación con el muestreo aleatorio simple:

Si los grupos están definidos geográficamente, el muestreo por conglomerados requiere
menos tiempo, dinero y mano de obra.

Una muestra por conglomerados puede no ser la más representativa de la población
como es el caso de una muestra aleatoria simple del mismo tamaño de la muestra.

El muestreo por conglomerados permite muestreos posteriores
debido a que los grupos incluidos en la muestra son elementos agregados.

Las variaciones en las muestras tienden a ser mucho más altas que
en las del muestreo aleatorio simple.

Uno puede estimar características de los grupos
como el de la población.

El muestreo por conglomerados hace aún más complejo
el análisis de datos e interpretación de los resultados.

El muestreo por conglomerados no requiere de un marco
de muestreo de todos los elementos de la población objetivo.

El muestreo produce errores de muestreo más
grandes para muestras de tamaño comparable que otras muestras de probabilidad.

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Muestreo por conglomerados. ¿Cuándo utilizarlo?

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Descubre las ventajas de utilizar el muestreo por conglomerados. Checa si este tipo de muestreo probabilístico es ideal para tu proyecto.

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

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

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

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Al interior de cada conglomerado se podrán seleccionar todos los sujetos que formen parte de él, o podrá seleccionarse una muestra aleatoria al interior del mismo.

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

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

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

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El marco muestral se divide en estratos.

Se requiere una lista de conglomerados.

Al interior de cada conglomerado se podrán seleccionar todos los sujetos que formen parte de él, o podrá seleccionarse una muestra aleatoria al interior del mismo.

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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.

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

Se requiere una lista de conglomerados.

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DANE-Tipo muestral Estratificada

Módulo de Formación para el Trabajo - MFPT- GEIH - 2022

Marco Muestral

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

El segundo estrato corresponde al resto urbano y al resto de cabeceras, centros poblados y rural disperso. Los municipios se estratificaron de acuerdo con los siguientes criterios: - Geográficos, a nivel de regiones constituidas por varios departamentos. - Socioeconómicos, a nivel municipal, con los siguientes indicadores: - Nivel de urbanización, en términos de la cantidad de población de las cabeceras municipales

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DANE - Muestreo Aleatorio por Conglomerados

Encuesta de Consumo Cultural - ECC - 2020

Unidades Primarias de Muestreo (UPM): se denominan así los municipios de 7.000 y más habitantes. Los municipios de menor tamaño se han combinado con algún vecino de similares características, para completar un tamaño mínimo de 7.000 habitantes y poder así garantizar los requerimientos de tamaño muestral a este nivel.

Unidades Secundarias de Muestreo (USM): son las manzanas en las cabeceras municipales.

Unidades Terciarias de Muestreo (UTM): son los segmentos o medidas de tamaño MT (áreas de 10 viviendas en promedio) en la cabecera, con límites naturales fácilmente identificables en los que se encuestan todos los hogares.