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Paula Cacais Linares, Jhon Jairo López

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Identificar el grupo que deseamos realizar el estudio, Ejemplo: numero de estudiantes matriculados.

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Etapa 2: Establecer la cantidad de la muestra

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Etapa 2: Establecer la cantidad de la muestra

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Determinar cuantos elementos se necesita en la muestra, Ejemplo: en una población del total de matriculados tomaremos los estudiantes de la facultad de ingenierías y ciencias básicas.

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Etapa 3: Elaborar una lista de referencia

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Etapa 3: Elaborar una lista de referencia

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Se elabora un listado de la muestra luego de esto se establece una manera de identificar por medio de números consecutivos, esto facilitara la selección aleatoria.

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Etapa 4: Selección de los datos aleatorio

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Etapa 4: Selección de los datos aleatorio

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Se selecciona al azar los elementos en la muestra siempre teniendo en cuenta que tienen que se aleatorios se recolecta la informacion y se calcula los resultados que se requieran medir

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El muestreo aleatorio simple es un método de selección de una muestra estadística en el que todos los elementos de una población tienen la misma posibilidad de ser incluidos.

Los muestreos son técnicas que se usan en la estadística y que permiten determinar cómo se seleccionará a los individuos que conformarán una muestra, es decir, una parte representativa de una población que se utilizará para hacer un estudio o un análisis.

El muestreo aleatorio simple es un tipo de muestreo probabilístico, porque permite precisar la probabilidad que tienen los elementos de ser incluidos en la muestra.

En el caso del muestreo aleatorio simple, todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados, porque es un procedimiento que se realiza al azar utilizando bolillas, cuadros o programas informáticos especiales.

Este muestreo presenta ventajas, por ejemplo, tiene un nivel alto de representatividad en poblaciones numerosas y, por eso, permite realizar inferencias o generalizaciones sobre grupos grandes.

Pero también tiene desventajas, por ejemplo, es un proceso más lento que otros, porque se debe hacer una lista de todos los elementos de la población y tiene más margen de error que otros tipos de muestreo.

Pasos del muestreo aleatorio simple

Para hacer un muestreo aleatorio simple, se deben seguir los siguientes pasos:

Seleccionar la población. Se debe definir la población que se analizará. Por ejemplo: Todos los habitantes de una ciudad.

Calcular la cantidad de elementos de la muestra. Se debe determinar cuántos individuos tendrán que ser seleccionados para que la muestra sea representativa. Por ejemplo: En una población de 10.000 habitantes, se elegirán 100.

Elaborar un marco muestral. Se debe elaborar un listado que incluya a todos los individuos de la población seleccionada.

Asignar un número a cada elemento. Se debe asignar un número a cada elemento del marco muestral comenzando por el 1.

Seleccionar a los individuos. Se deben elegir los números necesarios al azar para realizar la muestra.

Tipos de muestreo aleatorio simple

Existen dos tipos de muestreo aleatorio simple:

Muestreo aleatorio simple con reposición de elementos. Es el procedimiento en el que se extrae un número y posteriormente se lo devuelve, por lo tanto, podrá volver a ser seleccionado para conformar la muestra. Se suele emplear cuando se realizan estudios sobre poblaciones muy numerosas.

Muestreo aleatorio simple sin reposición de elementos. Es el procedimiento en el que se extrae un número, pero no se lo devuelve y, por lo tanto, no podrá volver a ser seleccionado. Se suele emplear cuando se realizan estudios sobre poblaciones con pocos individuos.

Ejemplos de muestreo aleatorio simple

Un gobierno quiere estudiar el ingreso promedio por núcleo familiar. Para realizar la muestra, el equipo de investigación sigue los pasos del muestreo aleatorio simple:

Un grupo de investigadores quiere realizar una encuesta sobre el trabajo de profesores universitarios de España. Para realizar la muestra, se siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Un grupo de investigadores está estudiando la profesionalización de los deportes femeninos. Para realizar la muestra, se siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Un equipo de marketing está realizando un estudio sobre las preferencias de los consumidores. Para seleccionar a los individuos que conformarán la muestra, se siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Un grupo de investigadores estudiará la opinión de los estudiantes de derecho sobre la carrera. Para realizar la selección de la muestra, los investigadores siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Una empresa de consultoría realizará una encuesta sobre la preferencia de los candidatos a presidente. Para realizar la muestra representativa, se siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Una ONG ambientalista realizará un estudio sobre el conocimiento que tiene la población de una región sobre el cambio climático. Para elaborar la muestra estadística, se siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Un periódico realizará una encuesta para medir el grado de aceptación que tienen las medidas económicas recientes en una ciudad. Para realizar la muestra estadística, se siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Una empresa de telefonía está estudiando la opinión de los clientes sobre el servicio. Para realizar la muestra estadística, se deben seguir los pasos del muestreo aleatorio simple:

Unos estudiantes de comunicación tienen que realizar un estudio sobre la utilización de redes sociales. Para elaborar la muestra representativa, se siguen los pasos del muestreo aleatorio simple:

Puede servirte:

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10 Ejemplos de Muestreo Aleatorio Simple

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El muestreo aleatorio simple es un método de selección de una muestra estadística en el que todos los elementos de una población tienen la misma posibilidad…

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Ventajas: al tener una muestra completa se puede entender y aplicar fácilmente ya que en base de datos grandes se pueden reducir a una cantidad menor para realizar los cálculos estadísticos debido a que la selección de datos al azar dan una mayor credibilidad debido a que disminuye la influencia.

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Ingeniería de Calidad | Quality Engineering

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El muestreo aleatorio es un proceso que permite obtener una muestra sobre una población, basada en una determinada probabilidad de elección de los individuos que la conforman. Con el muestreo aleatorio, por tanto, lo que hacemos es plantear un método de elección. Un método que tiene en cuenta diferentes probabilidades, esto lo diferencia de los métodos no aleatorios en que es la subjetividad del investigador la que decide la selección de la muestra.

Es por eso que hoy aprenderemos:
1. Conceptos básicos en el muestreo aleatorio 3. Tipos de muestreo aleatorio 4. Ventajas y desventajas del muestreo aleatorio
En el muestreo existen cuatro conceptos básicos:

Elemento: Es el objeto o individuo al cual se toman las mediciones o la información.

Población: Es una colección de elementos acerca de los cuales se desea tener cierta información o tomar alguna decisión.

Unidades de muestreo: Son las colecciones no traslapadas de elementos de la población que cubren la población completa.

Marco: Es la lista de unidades de muestreo.

El muestreo aleatorio es una metodología propia del muestreo probabilístico, que da la misma posibilidad de ser seleccionado a cada elemento de la población objetivo. Para llevarlo adelante, es importante determinar una muestra proporcional al conjunto que se estudiará, con el fin de evitar un error de muestreo.

En general, para decidir un tamaño de muestra y el método para elegirla, no hay una respuesta única; más bien depende de aspectos como la cantidad y el patrón de variabilidad entre los individuos de la población, así como del objetivo que se persigue.

En conclusión, se tiene que el tamaño de muestra y el método para elegir una muestra que sea representativa depende de la cantidad de variabilidad y del patrón o tipo de variabilidad que se da en la población, ambas en función del problema o decisión a tomar. Por lo que antes de recolectar datos o analizar los existentes, se debe entender muy bien el problema y la población. Además, es necesario tomar en cuenta que todos los procesos tienen variabilidad, por lo que se requieren métodos estadísticos para entender adecuadamente esta variabilidad.

Existen varios tipos de muestreo aleatorio, describiremos brevemente los cuatro principales tipos que existen:

Es uno de los más utilizados. Consiste en asignar un número aleatorio a la población y, luego, a partir de este, escoger la muestra. Es muy útil en poblaciones con cierta homogeneidad. Por ejemplo, es muy utilizado en geología.

En este caso, estamos ante una población que, si bien es heterogénea, se puede separar en grupos homogéneos (sexo, edad, etc.). En cada grupo se realiza una muestra aleatoria simple. Es muy utilizado en ciencias sociales, como la psicología.

En este caso, el objetivo es crear una serie de bloques o conglomerados. Estos son elegidos al azar de entre toda la población. En este caso, existe una heterogeneidad dentro de ellos, así como una homogeneidad fuera. Las investigaciones de mercado suelen usar este muestreo aleatorio.

En este caso, se divide el número de individuos de la población entre los de la muestra que queremos obtener. Después, escogemos uno al azar y vamos contando, utilizando ese valor. Los sujetos elegidos serán los que correspondan a ese recuento. Este tipo reduce el problema de autocorrelación.

Empecemos por conocer sus ventajas:

Permite obtener muestras representativas y habilita el uso de la estadística inferencial en el análisis de los datos.

Tiende a producir muestras representativas

Todas las posibles combinaciones de las unidades de la muestra tienen la misma oportunidad de ser seleccionadas.

Suele ser más sencillo de utilizar que otros procedimientos del muestreo probabilístico, y también, de comunicar a otros.

Los procedimientos estadísticos necesarios para analizar datos y calcular errores, son más simples que los requeridos por otros tipos de muestreos probabilísticos.

Por otro lado, dentro de las desventajas podemos encontrar:

Se requiere conocer el marco de muestreo de elementos de la población objetivo y puede que no exista uno apropiado para la población en cuestión.

No se aprovecha del conocimiento que el investigador podría tener de la población.

El muestreo aleatorio simple tiende a presentar errores de muestreo más grandes y menor precisión.

Puede ocurrir que los encuestados estén muy dispersos, y los costos de la recolección pueden incrementarse frente a otros posibles diseños.

Si algunos subgrupos de la población presentan intereses particulares, no pueden ser incluidos con un número representativo en la muestra.

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¿Qué es el Muestreo Aleatorio? | Tipos, Ventajas y Desventajas

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Es una metodología propia del muestreo probabilístico, que da la misma posibilidad de ser seleccionado a cada elemento de la población objetivo.

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Desventajas: El tipo de informacion debe ser completo y en bases de datos grandes pueden ser complejos tener todo la informacion ya que si no tiene completa puede generar un sesgo en el resultado además de que al ser aleatorio se pueden seleccionar datos redundantes al igual que no se tiene en cuenta el conocimiento de la persona que realiza la recopilación informacion y conoce la población.

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Tambien identificamos el grupo de población que deseamos realizar el estudio

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Etapa 2: Establecer la cantidad de la muestra

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Etapa 2: Establecer la cantidad de la muestra

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Determinar cuantos elementos se necesitan en la muestra

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Etapa 3: Elaborar una lista de referencia

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Etapa 3: Elaborar una lista de referencia

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Se elabora un listado de la muestra luego de esto se establece una manera de identificar por medio de números consecutivos

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Etapa 4: Establecer el numero total de estudiados

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Etapa 4: Establecer el numero total de estudiados

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https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=ZpcqjuBHD4wSe establece cuantos elementos serán estudiados en una muestra.

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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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Etapa 5: Establecer los datos que se estudiaran

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Etapa 5: Establecer los datos que se estudiaran

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Mediante la formula donde K que es el paso que se dará de una muestra a otra, es igual a N que es la población Dividido sobre n que es la muestra,

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Etapa 6: Selección y analisis de los datos 

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Etapa 6: Selección y analisis de los datos 

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Despues de seleccionar los datos se realiza los estudios para obtener los resultados estadisiticos.

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Ventajas: al realizar el muestreo sistemático el sesgo reduce mucho a diferencia del muestreo simple además que la primera selección es aleatoria las siguientes son basadas en la formula de intervalos, además de ser rapido para seleccionar los datos que se estudiaran.

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Definición

El muestreo sistemático es un tipo de muestreo probabilístico que se basa en enlistar a toda una población, elegir de forma aleatoria al primer individuo para la muestra y luego, a partir de un intervalo definido por el investigador, seleccionar al resto de los individuos que conformarán la muestra.

Por ejemplo, supongamos que necesitamos extraer una muestra de 10 personas a partir de una población total de 100 y el primer individuo seleccionado para la muestra es el número 3.

A partir de este, mediante un intervalo de 4 decidido por el investigador, se seleccionarán los próximos individuos hasta completar la muestra, de manera que serán los números 7, 11, 15, etc.

Ventajas y desventajas

El muestreo sistemático presenta tanto ventajas como desventajas al momento de implementarlo.

Ventajas

Sus principales beneficios son los siguientes:

Permite obtener buenas propiedades de representatividad.

Es un sistema muy rápido y simple, ya que evita la necesidad de generar números aleatorios de individuos en la muestra.

Garantiza una selección perfectamente equitativa de la población, lo que resulta muy útil en la distinción de grupos.

Evita la necesidad de usar diferentes estratos, aunque existe variedad de individuos en cada fragmento.

Desventajas

Existe tan solo una desventaja o inconveniente al utilizar esta técnica: el orden en el que se coloca a la población seleccionada puede llegar a tener un tipo de periodicidad oculta, la cual puede coincidir con el intervalo seleccionado, ocasionando una muestra sesgada.

Ejemplo

Supongamos que poseemos una población de 1000 individuos y necesitamos obtener una muestra de 100 de ellos. Para ello, dividiremos en primer lugar el total de la población en 100 fragmentos aleatorios de 10 individuos. Luego, seleccionaremos un número al azar entre el 1 y 10.

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Si el número obtenido al azar es el 6, a partir del individuo número 6 de la población se definirá nuestra muestra. Es decir que a partir de él se irán completando intervalos de 10, es decir: 6, 16, 26, 36, 46 hasta el 996.

De esta manera quedará conformada la muestra de 100 individuos a través del muestreo sistemático.

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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.

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Desventajas: además de que los datos tienen que estar muy bien organizados se tiene que conocer el total exacto de la población, si los datos manejan un orden una periodicidad al generar esos intervalos no se va a notar ese detalle en la población.

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Se menciona que en la segunda etapa se nota que se realizo un muestreo aleatorio simple.

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

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Colombia - Encuesta Nacional Agropecuaria - ENA - 2019

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La Encuesta Nacional Agropecuaria - ENA, es una operación estadística cuyo objetivo es estimar el uso del suelo, el área, la producción y el rendimiento de los principales cultivos transitorios, permanentes, árboles frutales dispersos, el área en pastos y forestal, la producción de leche y el inventario pecuario, en 32 departamentos del territorio colombiano. La ENA se realiza por muestreo probabilístico a partir de un marco dual (áreas y lista), con recolección de información mediante entrevista directa a los productores agropecuarios. La encuesta permite obtener estimaciones de variables estructurales y de coyuntura de la actividad productiva agropecuaria en el territorio colombiano y genera información para la toma de decisiones por parte de los productores, las agremiaciones y las entidades del Estado. Adicionalmente, produce información para el fortalecimiento de las políticas de desarrollo rural, seguridad alimentaria y competitividad del sector agropecuario del país. La ENA 2019 se adelantó en el marco del Convenio Especial de Cooperación número 80740610-2019 celebrado entre la Fiduciaria La Previsora S.A. - FIDUPREVISORA S.A. actuando como vocera y administradora del Fondo Nacional de Financiamiento Para la Ciencia, la Tecnología y la Innovación, Fondo Francisco José de Caldas del Departamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e Innovación - COLCIENCIAS1 y el Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE con el Fondo Rotatorio del Departamento Administrativo Nacional de Estadística - FONDANE que tiene por objeto: Aunar esfuerzos para generar información actualizada del sector agropecuario mediante la realización y fortalecimiento de la Encuesta Nacional Agropecuaria . Los recursos para realizar el levantamiento de la información de la ENA 2019, fueron aportados por el Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural - MADR a través del Fondo Francisco José de Caldas en el marco del Convenio Especial de Cooperación Número 853 de 2018, suscrito entre COLCIENCIAS y el MADR. La ENA 2019 se desarrolló mediante dos operativos de recolección de información en campo, correspondientes al primer y segundo semestre de 2019 e incluyó información sobre la percepción del productor como campesino en cumplimiento de lo establecido para el DANE en la Sentencia 2028 de 2018 de la Corte de Suprema de Justicia. En el marco del convenio 610 de 2019 y el trabajo conjunto con COLCIENCIAS y el Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural - MADR, para el 2019 la encuesta además de la información que tradicionalmente proporciona, incluyó información sobre caracterización del productor(a), un módulo sobre energía aplicado en el primer semestre de este año y un módulo sobre ciencia, tecnología e innovación en el segundo semestre. El presente documento describe la metodología de la ENA 2019, que incluye entre otros aspectos, los antecedentes de la operación estadística, el diseño temático, diseño estadístico, diseño de recolección/acopio, diseño del procesamiento, diseño del análisis, diseño de la difusión y comunicación, diseño de la evaluación de las fases del proceso, diseño de los sistemas de producción y flujos de trabajo, la documentación relacionada, el glosario, la bibliografía y los anexos. De otro lado, dado que no se realizó ENA en el año 2018, se agrega una descripción de la metodología empleada para la estimación de las variables del área cosechada, producción y rendimiento de los principales cultivos del país en 2018 (Ver Anexo 1) a partir de un modelamiento con la información histórica de la ENA y la información proporcionada por un módulo que se incorporó en el primer semestre de la ENA 2019. Este documento relaciona los cuestionarios aplicados para la recolección de la información, los manuales, formatos y procedimientos y demás instrumentos utilizados en la ENA por los grupos de trabajo de las territoriales y del DANE central, siguiendo las directrices de la Norma Técnica de la Calidad del Proceso Estadístico (NTC PE 1000).

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Se menciona que la muestra se obtiene mediante un muestreo probabilístico estratificado con selección aleatoria sistemática

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Colombia - Encuesta de Opinión del Consumidor - EOC - 2001-2015

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Desde noviembre de 2001, Fedesarrollo viene adelantando la Encuesta de Opinión del Consumidor orientada a los consumidores del territorio colombiano, tomando como referente la encuesta de opinión que elabora mensualmente la Universidad de Michigan. Durante los primeros dos años de diligenciamiento se incluyeron los estratos 1, 2 y 3. A partir de 2004 se incluyó el estrato 4 y desde mayo de 2005 se incluyeron los estratos 5 y 6. En cuanto a la desagregación por ciudad, desde el inicio de la encuesta se han evaluado cuatro ciudades: Bogotá, Medellín, Cali y Barranquilla. Posteriormente, a partir de noviembre de 2013, se incluyó a Bucaramanga. Desde su implementación, el Índice de Confianza del Consumidor ha demostrado ser un buen predictor del comportamiento del consumo final de los hogares. En efecto, a partir de los resultados de la EOC es posible tener una primera aproximación de la dinámica del consumo privado, anticipando posibles cambios en el gasto de los hogares y sirviendo como referente en la toma de decisiones de política del país. Adicionalmente, la EOC indaga sobre aspectos clave de la economía nacional como la percepción de los consumidores sobre el empleo, las tasas de interés de los préstamos, los precios y las condiciones actuales para comprar vivienda y bienes durables. Es importante resaltar que las expectativas del consumidor se miden normalmente a través de preguntas cualitativas por medio de encuestas realizadas a los hogares. Debido a la naturaleza cualitativa de este tipo de indicadores, se deben tener en cuenta tres aspectos que son fundamentales para la interpretación de los resultados de las encuestas de expectativas: el diseño de la muestra, la redacción de las preguntas y la transformación de los datos en bruto en las estimaciones de los índices de confianza. Con el fin de realizar una revisión completa de la Encuesta de Opinión del Consumidor y proporcionar a los usuarios de la misma los elementos necesarios para una adecuada interpretación de sus resultados, el presente documento se divide en tres secciones, además de la presente introducción. En la primera sección, se presentan los antecedentes de las encuestas de opinión a nivel nacional e internacional. En la segunda sección, se describen los objetivos y características generales de la EOC, es decir, aquellos elementos relacionados con la operación estadística, desde la recolección de información hasta el análisis y divulgación de los resultados. Finalmente, en la tercera sección, se presenta el glosario de términos comúnmente empleados en las encuestas de opinión y los cuestionarios de la EOC.

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Primero, se debe identificar a toda la población que se quiere estudiar y dividirla en grupos, llamados estratos, según características clave como la edad, el género o el nivel educativo

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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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Luego, hay que decidir cuántas personas se van a seleccionar en total y cómo se distribuirán entre los diferentes estratos. Dependiendo de lo que se elija, puede ser un muestreo proporcional, donde el número de personas seleccionadas de cada estrato es proporcional a su tamaño en la población

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Etapa 3 - Selección aleatoria dentro de cada estrato

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Etapa 3 - Selección aleatoria dentro de cada estrato

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Una vez definidos los estratos y el tamaño de la muestra, se eligen de manera aleatoria a los individuos dentro de cada estrato. Esto asegura que todos tengan la misma oportunidad de ser seleccionados.

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Después de seleccionar a los individuos de cada grupo, se combinan todas las muestras de los diferentes estratos para formar la muestra final. Esta muestra debe representar bien a la población en su conjunto

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Finalmente, con los datos recopilados, se realiza el análisis estadístico. Es importante tener en cuenta la estructura de los estratos al hacer el análisis para que los resultados sean precisos.

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Etapa 1 - División de la población en conglomerados

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Etapa 1 - División de la población en conglomerados

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Primero, se divide a la población en grupos o "conglomerados", que deben ser representativos del total de la población. Los miembros dentro de cada conglomerado deben ser similares entre sí, pero los conglomerados deben diferir entre sí para garantizar la diversidad.

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Se seleccionan de manera aleatoria los conglomerados que formarán parte de la muestra. Dependiendo del diseño del estudio, se pueden elegir varios conglomerados o, en algunos casos, uno solo.

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Etapa 3 - Selección de unidades dentro de los conglomerados

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Etapa 3 - Selección de unidades dentro de los conglomerados

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Una vez elegidos los conglomerados, se procede a seleccionar aleatoriamente las unidades o elementos dentro de esos grupos. Esto puede significar elegir individuos o unidades específicas dentro de cada conglomerado

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Se recopilan los datos de las unidades seleccionadas dentro de los conglomerados. Este proceso puede incluir encuestas, entrevistas u otros métodos de recolección, según sea necesario

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Se han recolectado los datos, se analizan tomando en cuenta el diseño de muestreo para ajustar cualquier estimación o error estándar, dado que el muestreo por conglomerados tiene sus particularidades.

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Este es un claro ejemplo, ya que, en los procedimientos descritos, se hace una clasificación de los datos en función de características como el estrato socioeconómico, área geográfica, nivel educativo, sexo, entre otros factores. Esto indica que la población está segmentada en diferentes estratos antes de realizar la selección de las unidades de muestreo.

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Colombia - Medición de Pobreza Monetaria y Desigualdad 2018

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MEDICIÓN DE POBREZA MONETARIA La Misión para el Empalme de las Series de Empleo, Pobreza y Desigualdad - MESEP fue creada en enero de 2009 mediante un convenio DANE-DNP con el objetivo de evaluar los factores que afectaron la comparabilidad de las cifras de mercado laboral y pobreza con el paso de la Encuesta Continua de Hogares - ECH a la Gran Encuesta Integrada de Hogares - GEIH, y realizar los empalmes correspondientes. En su segunda fase de trabajo, la MESEP se concentró en el diseño de la nueva metodología de medición de pobreza monetaria. Existen diferentes métodos para llevar a cabo la identificación de la población pobre. Sen (1979) diferencia entre dos métodos generales. El primero de ellos es el método directo. A través de éste se identifica el conjunto de hogares (o personas) que no satisfacen un grupo específico de necesidades previamente establecidas (condiciones de la vivienda, educación, composición demográfica del hogar, tenencia de activos, etc.). El segundo se denomina método indirecto. Es este caso la identificación se lleva a cabo mediante el cálculo de un umbral mínimo, por lo general asociado a un nivel de ingreso o gasto, por debajo del cual se considera que una persona no puede satisfacer sus necesidades básicas. Mientras que el primero se basa en la satisfacción efectiva de un conjunto de necesidades, el segundo hace referencia a la posibilidad de satisfacerlas (considerando para ello un nivel mínimo de ingresos). Como ejemplos del método directo se cuentan el Índice de Necesidades Básicas Insatisfechas (NBI) y el nuevo Índice de Pobreza Multidimensional (IPM). La medición de pobreza monetaria a través de la definición de unas líneas de pobreza e indigencia se enmarca dentro del método indirecto, y fue producto de actualización y revisión metodológica por parte de la MESEP. Para la medición de la pobreza monetaria se requieren dos elementos principalmente: el valor de las líneas de pobreza y el ingreso per-cápita disponible de los hogares. La línea de indigencia corresponde al valor de una canasta básica de alimentos y la de pobreza al valor de una canasta que incluye además de alimentos otros bienes básicos. Esta medición consiste en determinar cuántos hogares carecen de ingresos suficientes para comprar dichas canastas. La metodología para la medición de pobreza en Colombia definida por la MESEP, adoptó cambios tanto en la línea de pobreza como en la construcción del agregado de ingreso del hogar, y ofrece una estimación actualizada de la pobreza en Colombia en tres aspectos. Primero, para la construcción de la línea de pobreza se utiliza una base estadística más reciente de los hábitos de consumo de los colombianos, la ENIG 2006-07 vs. ENIG 1994-95. Segundo, incorpora adelantos metodológicos recientes y ampliamente aceptados por expertos internacionales. Tercero, utiliza una medición más precisa del agregado de ingreso, omitiendo el Ajuste a Cuentas Nacionales que introduce sesgos no controlados en la distribución de los ingresos y la composición de la pobreza. Los ingresos para la medición fueron tomados de la Gran Encuesta Integrada de Hogares - GEIH 2018.

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NORTESeguir, U. G. M. (s/f). Muestreo estratificado. SlideShare. Recuperado el 24 de noviembre de 2024, de https://es.slideshare.net/slideshow/muestreo-estratificado-36316131/36316131

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Muestreo estratificado - Download as a PDF or view online for free

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Ejemplo de Muestreo Aleatorio por Conglomerados

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Ejemplo de Muestreo Aleatorio por Conglomerados

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Para mi este es un ejemplo claro de Muestreo Aleatorio por Conglomerados, ya que, la población se agrupa en conglomerados geográficos (municipios, cabeceras y comunas), y luego se seleccionan estos conglomerados de manera aleatoria. Dentro de los conglomerados seleccionados, se eligen hogares, y todos los miembros del hogar son incluidos en la muestra.

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Entidad autora / Investigadores primarios Nombre agencia Dirección de Censos y Demografía - DCD

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Debido a la necesidad que tenía el país de disponer de información socio demográfica actualizada que reflejara realidad nacional, especialmente a nivel de áreas pequeñas, se determinó llevar a cabo un censo de población y vivienda, con el fin de que generar información diagnóstica de todos los entes territoriales, que permitiera caracterizar a cada una de ellas y profundizar en algunas temáticas específicas. La propuesta metodológica para el Censo General 2005 apuntó a satisfacer las necesidades del país, mediante un conteo que brindara información precisa, oportuna, confiable e integrada del volumen y composición de la población, los hogares y viviendas a nivel nacional. Asimismo, se buscó actualizar marcos censales básicos de los establecimientos económicos y las unidades agropecuarias asociadas a viviendas ocupadas con personas presentes. El Censo General 2005 utilizó el criterio de DERECHO o de JURE, mediante el cual se contaron a todos los residentes habituales del país. La recolección de información censal se llevo a cabo en un periodo de tiempo extendido con inmovilización parcial, utilizando como estrategias la agrupación de municipios por conglomerados y una sensibilización a través de la cual se desplegó un proceso de comunicación y difusión socio-comunitaria. Dentro de procesos básicos del censo se realizaron avances aprovechando la tecnología de la información especialmente en lo que corresponde al proceso de recolección y de difusión estadística. El proceso de recolección utilizó por primera vez la captura de datos a través de computadores de mano denominados Dispositivos Móviles de Captura (DMC), a los cuales se les incorporó la cartografía censal y un sistema de posicionamiento global (GPS). Por otra parte, para el proceso de difusión se diseñó un repositorio de datos denominado Infraestructura Colombiana de Datos (ICD) y un sistema de consulta llamado REDATAM, que permiten facilitar el acceso y difusión de los datos censales. Con el objetivo de utilizar de manera eficiente y eficaz la información censal y que se utilice como fuente para rediseñar una operación estadística tan compleja como lo es el Censo de Población y Vivienda, se requiere que todos sus aspectos metodológicos se encuentren adecuadamente documentados. En este sentido el presente documento expone un primer capítulo con los antecedentes de los censos de población y vivienda, analizando las diferencias metodologías desde el censo de 1973 hasta el realizado en el 2005. En el segundo capítulo se plantean los marcos conceptual y estadístico del Censo General 2005, profundizando en el marco de referencia, los componentes básicos del censo y en el diseño de la muestra. También se presentan los procesos de sensibilización, gestión de personal, recolección, transmisión y procesamiento de la información que estuvieron presentes durante la ejecución del censo así como se encuentran todos los análisis de los principales resultados generados a partir del censo, así como el plan difusión y los diferentes sistemas implementados que pueden utilizar los usuarios para acceder a la información censal. Finalmente se encuentra un gran listado con la documentación relacionada con el censo, cronograma, glosario de términos y los anexos que soportan este documento.

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MUESTREO BÁSICO Ing. Juan Trejo Bedón. (s/f). Slideplayer.es. Recuperado el 24 de noviembre de 2024, de https://slideplayer.es/slide/3595132/

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MUESTREO BÁSICO Ing. Juan Trejo Bedón. - ppt video online descargar