# data[].attributes.body
🔢 Etapas:

1. Se requiere una lista de conglomerados.

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

3. Al interior de cada conglomerado se podrán seleccionar todos los sujetos, o una muestra aleatoria dentro del mismo.

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

✔️ Ventaja:

Útil cuando no se dispone de una lista completa de toda la población.

❌ Desventaja:

Puede tener menor precisión si los conglomerados son muy diferentes entre sí.

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Muestreo Aleatorio Estratificado Ejemplos | Muestreo aleatorio estratificado ejercicios resueltos

# data[].attributes.body
🔢 Etapas:

1. El marco muestral se divide en estratos.

2. Dentro de cada estrato se selecciona aleatoriamente a los sujetos.

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

✔️ Ventaja:

Aumenta la precisión porque cada subgrupo está representado.

❌ Desventaja:

Es más complejo y requiere información previa para dividir la población en estratos.

# data[].attributes.body
🔢 Etapas:

1. Se requiere un marco muestral o lista ordenada de los sujetos.

2. Se elige un punto de inicio al azar.

3. Los sujetos a estudiar son seleccionados sistemáticamente, dejando pasar un cierto número antes de estudiar el siguiente.

✔️ Ventaja:

Más rápido que el muestreo aleatorio simple, sobre todo en poblaciones grandes.

❌ Desventaja:

Si existe un patrón en la lista, puede sesgar los resultados.

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Muestreo Aleatorio Simple | ¿Cómo hacer un Muestreo Aleatorio Simple?

# data[].attributes.body
🔢 Etapas:

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

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

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

✔️ Ventaja:

Es el más fácil de entender y aplicar. Proporciona resultados confiables si la población está bien definida.

❌ Desventaja:

Puede no ser eficiente si la población es muy grande o está dispersa geográficamente.

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3. Territorio: XVI Censo Nacional de Población y V de Vivienda - 1993

Tipo de muestreo: Censo completo (no probabilístico).

Marco muestral: Cobertura total del territorio nacional, incluyendo áreas urbanas y rurales.

Estratificación: No aplica, ya que se censó a toda la población.

Conglomerados: No aplica.

Etapas: Empadronamiento de todas las viviendas y personas en el país.

Enlace: https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/113

# data[].attributes.body
2. Economía: Zonas Francas (ZF) 2017

Tipo de muestreo: Censo completo (no probabilístico).

Marco muestral: Listado completo de Zonas Francas Permanentes y Especiales.

Estratificación: No aplica, ya que se recolectó información de todas las unidades.

Conglomerados: No aplica.

Etapas: Recolección directa de datos de todas las Zonas Francas activas en 2017.

Enlace: https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/524

# data[].attributes.body
Definición:

La población se divide en grupos naturales o conglomerados (barrios, colegios, zonas), luego se seleccionan aleatoriamente conglomerados completos.

# data[].attributes.body
Definición:

La población se divide en estratos homogéneos (por ejemplo: por edad, género, zona), y luego se toma una muestra aleatoria de cada uno.

# data[].attributes.body
Definición:

Se seleccionan sujetos de la población a intervalos regulares, por ejemplo: uno cada 10 personas en una lista.

# data[].attributes.body
Definición:

Es un método de selección en el que todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos. La selección se hace al azar, como en una rifa.

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DANE. (1993). XVI Censo Nacional de Población y V de Vivienda 1993 [Base de datos]. Catálogo Central de Microdatos. https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/113

DANE. (2017). Estadísticas de Zonas Francas 2017 [Base de datos]. Catálogo Central de Microdatos. https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/524

DANE. (2017). Encuesta Nacional de Uso del Tiempo 2016-2017 [Base de datos]. Catálogo Central de Microdatos. https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/513

Universidad Nacional Abierta y a Distancia – UNAD. (s.f.). Referente de pensamiento estadístico – Eje 4: Inferencia estadística y muestreo probabilístico. Documentos y recursos digitales institucionales.

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1. Sociedad: Encuesta Nacional de Uso del Tiempo (ENUT) 2016-2017

Tipo de muestreo: Probabilístico, estratificado, multietápico.

Marco muestral: Basado en la Muestra Maestra de Hogares del DANE.

Estratificación: Por dominio geográfico y urbano/rural.

Conglomerados: Unidades Primarias de Muestreo (UPM) seleccionadas aleatoriamente.

Etapas:

1. Selección aleatoria de UPM.

2. Selección aleatoria de viviendas dentro de las UPM.

3. Selección de personas dentro de las viviendas.

Enlace: https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/513

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Trabajo individual desarrollado según los lineamientos de la actividad colaborativa del eje 4, cumpliendo con cada uno de los pasos establecidos. El padlet contiene las secciones solicitadas, referencias APA, ejemplos del DANE y recursos visuales complementarios.