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Es un procedimiento de muestreo probabilístico en el que se seleccionan aleatoriamente varios grupos (llamados conglomerados, cúmulos o áreas) conformados por elementos heterogéneos de la población, pero que tienen algo en común.

A este tipo de muestreo aleatorio se le conoce también como muestreo por cúmulos o muestreo por áreas.

Se utiliza cuando no se pueden estudiar todos los elementos de la población ya que esta es muy grande o se encuentra dispersa en un área geográfica muy extensa, por lo que los costos de la investigación serían relativamente elevados.

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¿Qué es el muestreo por conglomerados? | SurveyMonkey

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En este artículo se expondrá qué es un muestreo por conglomerados y se proporcionarán 3 ejemplos de casos en los que se puede usar esta técnica.

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La Encuesta Anual de Servicios (EAS) 2009-2010 utiliza un muestreo probabilístico estratificado. El marco muestral está compuesto por empresas formales registradas en el Directorio de Empresas del DANE, organizadas en estratos según el tamaño de la empresa (por número de empleados y nivel de ingresos). Los conglomerados se agrupan por sector económico. Esta metodología permite obtener información precisa sobre la estructura y el comportamiento del sector de servicios.

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

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Colombia - Encuesta Anual de Servicios - EAS - 2009 - 2010

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Los servicios son productos heterogéneos generados cada vez que son solicitados, sobre los cuales no recaen derecho de propiedad por parte del usuario y no pueden ser negociados separados de su producción, ni pueden ser transportados ni almacenados. Lo que se vende es el derecho al uso de un servicio cada vez que sea requerido”. La importancia que ha venido ganado el sector servicios en la economía colombiana, planteó la necesidad de contar con información estadística para realizar seguimiento y análisis de su comportamiento. El DANE, en el marco de su misión institucional y en su esfuerzo permanente por presentar al país cifras oportunas y confiables, desarrolla procesos de medición encaminados a cubrir actividades desprovistas de información estadística. En este sentido, en 1995 se dio inició a la Encuesta Anual de Servicios para las actividades de servicios de hoteles, restaurantes y agencias de viajes. De acuerdo con el diseño de la investigación, año tras año se agregaron otros servicios dependiendo de los requerimientos de información. De esta manera, en 1997 se incluyó la actividad de publicidad; en 1998, los servicios de obtención y suministro de personal, y seguridad privada; en el año 2000, las actividades de informática y correo; por último, en 2003, los servicios de telecomunicaciones. Como parte de un Plan de Mejoramiento de las estadísticas de servicios y como resultado del diagnóstico y trabajo interinstitucional, se ajustó la encuesta anual de servicios a partir del año 2006, con la unificación de los instrumentos de recolección en un formulario único y la ampliación de la cobertura temática a otras actividades de servicios. No obstante, con el propósito de mejorar el análisis de la información, en 2010 se ha rediseñado el formulario de recolección, organizándolo en una estructura modular, con mayor detalle para el módulos de ingresos y gastos para un grupo específico de actividades económicas y, para el módulo de personal de la actividad de educación superior. Con lo anterior, el alcance temático lo constituyen los subsectores de hoteles y restaurantes, actividades complementarias y auxiliares al transporte, agencias de viajes, correo y telecomunicaciones, actividades inmobiliarias, empresariales y de alquiler, educación superior, actividades relacionadas con la salud humana, actividades de cinematografía, radio y televisión y otras actividades de entretenimiento, actividades de agencias de noticias y otras actividades de servicios. Los resultados permitirán suministrar a los diferentes usuarios información estadística para el análisis de la producción y el empleo del sector, para la caracterización de los diferentes subsectores, como insumo para la planeación y políticas sectoriales y como instrumento de negociación en los acuerdos internacionales.

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La Encuesta Anual de Comercio (EAC) 2003-2008 utiliza un muestreo probabilístico estratificado. El marco muestral incluye establecimientos comerciales registrados en el Directorio de Empresas del DANE, organizados en estratos según la actividad económica y el tamaño de la empresa. Los conglomerados se seleccionan por sector, lo que permite una representación precisa del comercio en Colombia.Economía - Encuesta Anual de Comercio (EAC) 2003-2008:

Muestreo: Probabilístico estratificado.

Marco Muestral: Establecimientos comerciales registrados.

Estratos: Según actividad económica y tamaño.

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Encuesta Anual de Comercio - EAC - 2003 - A - 2008

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El Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE -, en cumplimiento de su misión institucional de proveer al país de estadísticas confiables y oportunas, desarrolla periódicamente la Encuesta Anual de Comercio - EAC.

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Encuesta Nacional de Uso del Tiempo (ENUT) 2018: Evalúa cómo los individuos y hogares distribuyen su tiempo en diferentes actividades, lo que ayuda a entender patrones de vida y la carga de trabajo, especialmente en contextos de género.

Muestreo: Probabilístico estratificado.

Marco Muestral: Hogares seleccionados en todo el país.

Estratos: Basados en características socioeconómicas.

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

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Colombia - Encuesta Continua de Hogares - ECH - 2003

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En el marco de la política del Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE, de la búsqueda de la calidad de la información estadística, se continua en la organización de la documentación de las investigaciones realizadas, con el fin de contar con la información precisa de los aspectos metodológicos y particularmente en su diseño muestral. Desde 1996 se puso en marcha un plan tendiente a mejorar la calidad, oportunidad y precisión de las estadísticas de empleo que miden la fuerza de trabajo de la población colombiana, provenientes de la Encuesta de Hogares trimestral o transversal. Este proceso que se vino a desarrollar en forma parcial desde 1999 y definitiva a partir del año 2000, cuando se introdujo la semanalización, para el caso particular de la muestra de las principales ciudades y áreas metropolitanas del país, ha sido documentado parcialmente en su diseño muestral de manera que no permite actualizar y describir en forma completa las variaciones que han surgido en las características tanto del marco de muestreo como la metodología de selección de las unidades de muestreo. Dado que la implementación de la Encuesta Continua de hogares permite recolectar la información tanto de las trece principales ciudades como de las cabeceras municipales, centros poblados y área rural dispersa, así mismo el presente documento describe en ambos casos el diseño de la muestra a nivel Nacional. En la elaboración de este documento fue fundamental contar como base, con los documentos existentes, completándolos y actualizándolos con la ayuda de los funcionarios encargados y de las personas que han participado en la elaboración de los cambios metodológicos de la muestra maestra y su respectiva ampliación recientemente implementada. El hecho de contar con un único documento oficial, que sintetice, integre y unifique todo lo referente a la muestra de la Encuesta Nacional a Hogares permite completar el sistema de información de la Dirección de Metodología y Producción Estadística, con el cual se posibilita a sus funcionarios comprender las metodologías aplicadas y los procesos que se siguen en las investigaciones desarrolladas.

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La Encuesta de Calidad de Vida (ECV) de 2022, del DANE, proporciona un análisis exhaustivo sobre condiciones de vida, salud y bienestar de los hogares en Colombia. Incluye datos sobre educación, empleo, ingresos, y satisfacción personal, permitiendo identificar inequidades y mejorar políticas públicas. La encuesta es fundamental para comprender la realidad social y económica del país.

Muestreo: Probabilístico estratificado.

Marco Muestral: Edificaciones registradas en el país.

Estratos: Según ubicación y tipo de edificación.

Conglomerados: Agrupados por departamentos.

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Censo de Edificaciones - CEED - 2007 - 2022 - IV Trimestre.

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Desde 1996 el DANE trabajó en el diseño de la metodología del Censo de Edificaciones y a partir de 1997, fue implementado para suministrar herramientas e indicadores que complementarán y optimizarán el análisis de la actividad edificadora, para contribuir al buen desarrollo de los instrumentos de medición complementarios a los existentes, para el cálculo directo de los agregados económicos y para la trimestralización del PIB del sector de la construcción.

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El muestreo por conglomerados, un enfoque versátil en la investigación estadística o de encuestas, puede aplicarse de diversas formas en función de los objetivos y las limitaciones de la investigación.

Los dos tipos principales son el muestreo por conglomerados en una sola etapa y el muestreo por conglomerados en varias etapas, cada uno con su metodología y aplicación distintas.

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Muestreo por conglomerados: Técnicas y buenas prácticas

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

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El proceso habitual de un muestreo por conglomerados es el siguiente:

Decidir un público objetivo y también el tamaño de la muestra.

Crear un marco de muestreo utilizando un marco existente o creando uno nuevo para el público objetivo.

Evaluar los marcos en función de la cobertura y la agrupación y hacer cualquier ajuste correspondiente. Estos grupos suelen ser variados considerando la población que puede ser exclusiva e integral. Los miembros de una muestra se seleccionan de manera individual.

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.

Elígelos al azar.

La estructura geográfica o por área es la más utilizada en muestreo por conglomerados.

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.

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Consideremos un escenario en el que una organización busca evaluar el rendimiento de los teléfonos inteligentes de todo un país. ¿Sabes cómo hacer un muestreo por conglomerados que sea de utilidad para tu investigación?

Para hacer esto se puede dividir a la población de todo el país en ciudades (clusters) y además, también se puede seleccionar a las ciudades con mayor población y filtrar a las que usan dispositivos móviles. Este muestreo de etapas múltiples se conoce mejor como muestreo por conglomerados .

Este tipo de muestreo analiza a una población particular que se compone de múltiples elementos, como por ejemplo, ciudad, familia, escuela, industria, etc. Este tipo de muestreo por conglomerados se utiliza cuando los grupos son similares pero son diversos internamente. Básicamente estos grupos se seleccionan dividiendo la población principal en varias secciones.

En lugar de seleccionar a toda la población, el muestreo por conglomerados permite a los investigadores recopilar datos mediante la bifurcación de estos en grupos pequeños y más efectivos

Cómo hacer un muestreo por conglomerados de manera efectiva

El proceso habitual de un muestreo por conglomerados es el siguiente:

Decidir un público objetivo y también el tamaño de la muestra .

Crear un marco de muestreo utilizando un marco existente o creando uno nuevo para el público objetivo.

Evaluar los marcos en función de la cobertura y la agrupación y hacer cualquier ajuste correspondiente. Estos grupos suelen ser variados considerando la población que puede ser exclusiva e integral. Los miembros de una muestra se seleccionan de manera individual.

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.

Elígelos al azar.

La estructura geográfica o por área es la más utilizada en muestreo por conglomerados.

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.

Sigue conociendo cómo hacer un muestreo por conglomerados, aquí algunas

otras características del muestreo por conglomerados que te pueden ser de utilidad.

Tipos de muestreo por conglomerados

Al saber cómo hacer un muestreo por conglomerados o muestreo por racimos te darás cuenta que hay dos formas de clasificarlo. La primera forma se basa en el número de etapas seguidas para obtener el muestreo y la segunda en la representación de todos los grupos conglomerados.

La primera clasificación es la más utilizada. En la mayoría de los casos, el muestreo por conglomerados ocurre en múltiples etapas. Se considera que una etapa son los pasos para llegar a una muestra deseada. El muestreo por conglomerados de este tipo básicamente se divide en dichas etapas; una sola etapa, dos etapas y etapas múltiples.

Muestreo por conglomerados de una etapa: tal y como su nombre lo indica, el muestreo de este tipo se realiza solo una vez. Por ejemplo, una ONG quiere crear una muestra de niñas en 5 ciudades vecinas para obtener información sobre su educación (la falta de).

Utilizando el muestreo por conglomerados de una sola etapa, la ONG puede seleccionar ciudades (grupos) al azar para formar una muestra y poder extender su ayuda a las niñas que necesitan educación en esas ciudades.

Muestreo por conglomerados de dos etapas: un muestreo creado en dos etapas siempre es mejor que una muestra creada en una sola etapa porque se pueden seleccionar y filtrar más elementos que pueden conducir a mejores resultados.

El muestreo por conglomerados de dos etapas, en lugar de seleccionar todos los elementos de un grupo, solo selecciona unos pocos miembros de cada grupo e implementar un muestreo sistemático o un muestreo aleatorio simple .

Muestreo por conglomerados de múltiples etapas: para que una investigación efectiva se lleva a cabo con múltiples grupos, se necesita formar conglomerados. Y para realizar una investigación de múltiples grupos de manera exitosa la mejor forma de hacerlo es a través de un muestreo por conglomerados de múltiples etapas.

Ventajas del muestreo por conglomerados

Ahora que ya sabes cómo hacer un muestreo por conglomerados es importante conocer sus beneficios.

El muestreo de grupos divididos geográficamente requieren menos trabajo, tiempo y costo El muestreo por conglomerados es un método económico que permite observar "grupos" en lugar de hacerlo de manera aleatoria en una región en particular.

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.

Mejor precisión en los datos: Dado que puede haber muestras grandes en cada grupo, se puede compensar la pérdida de precisión en la información por individuo.

Facilidad de implementación: dado que el muestreo de este tipo facilita la información de diversas áreas y grupos, se puede implementar fácilmente en situaciones prácticas en comparación con otros métodos de muestreo como el muestreo aleatorio simple, el muestreo sistemático y el muestreo estratificado .

En comparación con el muestreo aleatorio simple, el muestreo por conglomerados puede ser efectivo para decidir las características de un grupo y también se puede implementar sin tener un marco de muestreo para todos los elementos o para toda la población.

Ejemplo de un muestreo por conglomerados

Un investigador decide explorar el rendimiento de los estudiantes de posgrado que se especializa en matemáticas en Colombia.

El investigador puede crear muestras de estudiantes pertenecientes a diferentes universidades para formar agrupaciones y puede bifurcar aún más a estas universidades según el estado en el que se encuentren. Se tratara de un muestreo de dos niveles en el que se pueden utilizar por supuesto otras técnicas de agrupamiento como el muestreo aleatorio simple.

Muestreo por conglomerados

Muestreo estratificado

Los elementos de una población se seleccionan al azar para formar partes de grupos.

Toda la población se divide en segmentos iguales.

Se selecciona aleatoriamente a miembros de las agrupaciones como parte del muestreo.

Los componentes individuales de los segmentos se consideran de manera aleatoria como parte de las unidades del muestreo.

La homogeneidad se mantiene entre los grupos.

La homogeneidad se mantiene dentro de los segmentos.

La heterogeneidad se mantiene en los grupos.

La heterogeneidad se mantiene dentro de los segmentos.

Los grupos se dividen naturalmente

Los segmentos se dividen según la decisión del investigador.

El objetivo principal es minimizar el costo involucrado.

El objetivo principal es realizar un muestreo preciso de la población.

Te recomiendo que leas: Tipos de muestreo para investigaciones sociales .

¿Para qué usar un muestreo por conglomerados?

Esta técnica de muestreo se utiliza en un área o conglomerados geográficos para un estudio de mercado. Un área geográfica extensa puede ser costosa de estudiar en comparación con el costo de las encuestas que se envían a grupos que se dividen en función del área.

El número de la muestra debe aumentarse para obtener resultados precisos, pero el ahorro de costos implica que aun así esto se puede lograr a través de un muestreo por conglomerados.

Esperamos que este artículo te haya ayudado a saber cómo hacer un muestreo por conglomerados. Si ya tienes tu muestra y quieres llevar a cabo tu investigación, recuerda que en QuestionPro contamos con las herramientas digitales que te pueden facilitar el proceso ¡Suerte!

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¿Cómo hacer un muestreo por conglomerados? ¡Aquí la respuesta!

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Aprende cómo hacer un muestreo por conglomerados y decide hoy si es el tipo de muestreo que necesitas realizar.

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El muestreo por conglomerados es una técnica en la que los grupos de participantes que representan a la población son identificados e incluidos en la muestra.

El objetivo principal del muestreo por conglomerados se puede especificar como la reducción de costos y el aumento de los niveles de eficiencia del muestreo. Esta técnica específica también puede ser aplicada en conjunto con el muestreo por etapas múltiples.

Una gran diferencia con el muestreo estratificado tiene que ver con el hecho de que en el muestreo por conglomerados un grupo es percibido como una unidad de muestreo, mientras que en el estratificado sólo se aceptan elementos específicos de los estratos como unidad de muestreo.

Por consiguiente, en el muestreo por conglomerados una lista completa de los grupos representa el marco muestral. Luego, algunos grupos son elegidos al azar como fuente de datos primarios.

El muestreo por área o geográfico se puede especificar como la versión más popular del muestreo por conglomerados. Concretamente, un área específica puede ser dividida en grupos y los datos primarios pueden ser recopilados de cada grupo para representar el punto de visto de toda el área.

La naturaleza del análisis de conglomerados depende del tamaño comparativo de los conglomerados por separado. Si no hay grandes diferencias entre los tamaños de los grupos, el análisis puede realizarse combinando los grupos. Alternativamente, si hay grandes diferencias en los tamaños de los grupos, se puede aplicar la probabilidad proporcional al tamaño de muestra para realizar el análisis.

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Conoce las características del muestreo por conglomerados

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Conoce las ventajas y desventajas del muestreo por conglomerados y checa s es el ideal para tu proyecto de investigación.

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El muestreo aleatorio estratificado es una técnica de muestreo que se utiliza cuando en la población se pueden distinguir subgrupos o subpoblaciones claramente identificables. Mediante este método de muestreo, la selección de los elementos que van a formar parte de la muestra se realiza por separado dentro de cada estrato, sin dejar ningún estrato sin muestrear. En la práctica esta técnica presenta dos ventajas importantes:

Puede facilitar la implementación física del muestreo (organización de la campaña de toma de datos, lugares a visitar, etc.)

Permite aplicar el esfuerzo de muestreo de forma “inteligente”, tomando muestras de mayor tamaño en aquellos estratos que así lo requieran, y menos en donde no haga falta. Por poner un ejemplo extremo, si todos los sujetos de un estrato son clónicos, posiblemente bastaría con medir a uno de ellos para tener toda la información necesaria. Si los sujetos de un estrato son extremadamente heterogéneos, habrá que tomar una muestra grande para poder captar bien el efecto de esa variabilidad.

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Permite aplicar el esfuerzo de muestreo de forma "inteligente", tomando muestras de mayor tamaño en aquellos estratos que así lo requieran, y menos en donde no haga falta. Por poner un ejemplo extremo, si todos los sujetos de un estrato son clónicos, posiblemente bastaría con medir a uno de ellos para tener toda la información necesaria.

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El muestreo estratificado es uno de los tipos de muestreo probabilístico del que podemos hacer uso. Te invito a que sigas leyendo para conocer más de sus debilidades y fortalezas.

El muestreo estratificado es un procedimiento de muestreo en el que el objetivo de la población se separa en segmentos exclusivos, homogéneos (estratos), y luego una muestra aleatoria simple se selecciona de cada segmento (estrato).

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».

Aquí te comparto algunas consideraciones para tener el mejor muestreo.

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Muestreo estratificado: un tipo de muestreo de probabilidad

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Conoce las características del muestreo estratificado y aprende a usarlo fácilmente en tu próxima investigación.

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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.

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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.

Si te gustaría conocer más metodologías, técnicas y herramientas para tu próximo proyecto, te invitamos a descargar nuestro Ebook de Investigación de mercados : La guía definitiva, donde encontrarás las mejores recomendaciones para realizar estudios innovadores y eficaces, y no olvides que puedes utilizar nuestra plataforma de encuestas online gratis para recolectar datos en cualquier momento.

Recuerda que también contamos con el servicio QuestionPro Audience , especializado en brindar muestras de investigación online a la medida de tus necesidades.

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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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Ventajas del muestreo aleatorio estratificado

El muestreo aleatorio estratificado tiene ventajas en comparación con el muestreo aleatorio simple.

Refleja la población que se estudia porque los investigadores estratifican toda la población antes de aplicar métodos de muestreo aleatorio. En resumen, garantiza que cada subgrupo dentro de la población reciba una representación adecuada dentro de la muestra. Como resultado, el muestreo aleatorio estratificado proporciona una mejor cobertura de la población ya que los investigadores tienen control sobre los subgrupos para garantizar que todos ellos estén representados en el muestreo.

Desventajas del muestreo aleatorio estratificado

El muestreo aleatorio estratificado también presenta una desventaja para los investigadores.

Lamentablemente, este método de investigación no se puede utilizar en todos los estudios. La desventaja del método es que se deben cumplir varias condiciones para que se utilice correctamente. Los investigadores deben identificar a todos los miembros de la población que se estudia y clasificar a cada uno de ellos en una, y solo una, subpoblación.

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El muestreo aleatorio simple es un subconjunto de una muestra elegida de una población más grande. Cada individuo se elige al azar y por pura casualidad. En este tipo de muestreo cada individuo tiene la misma probabilidad de ser elegido en cualquier etapa del proceso.

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⚫ Chao, Lincoln L. (2006). Introducción a la estadística. México: Cecsa.

⚫ de Smith, M. J., Goodchild, M.G. & Longley P.A. (2009). Geospatial Analysis: A comprehensive Guide to Principles, Techniques and Software Tools. (3a ed.), Leicester, Inglaterra: Troubador Publishing Ltd.

⚫ Haining R. P., (2003). Spatial Data Analysis: Theory and Practice. Cambridge,

Reino Unido: Cambridge University Press.

⚫ McKillup, S. & Darby M. (2010). Geoestatistics Explained. An Introductory Guide for Earth Scientists, Cambridge, Reino Unido: Cambridge University Press.

⚫ Walpole, R. E.; Myers, R. H.; Myers, S. L. & Ye, K. (2007). Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias, (8ª ed.) México: Pearson Educación.

Wikipedia. (2014). Gerrymandering. Recuperado de http://es.wikipedia.org/w/index.php?title=Gerrymandering&oldid=75968359

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Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI)

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Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI)

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Página de referencia en temas de estadísticas y métodos de muestreo, incluyendo explicaciones sobre los diferentes tipos de muestreo probabilístico.

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StatTrek: Statistics and Probability Tutorials

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StatTrek: Statistics and Probability Tutorials

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Sitio dedicado a la enseñanza de estadística, con una sección específica sobre muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados.

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Este sitio ofrece guías detalladas sobre estadística y análisis de datos, con explicaciones claras sobre los tipos de muestreo probabilístico y ejemplos prácticos.

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Perfect for statistics courses, dissertations/theses, and research projects.
Our Statistical Test Selector helps you to select the correct statistical tests to
analyse your data, before our step-by-step SPSS Statistics guides show you how to carry out these statistical tests using SPSS Statistics, as well as interpret and write up your results.

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SPSS Statistics Tutorials and Statistical Guides | Laerd Statistics

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Plataforma educativa que ofrece videos y artículos explicativos sobre el muestreo, incluidos los métodos probabilísticos.

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Comunidad en línea donde se pueden encontrar artículos académicos y de investigación sobre muestreo probabilístico, realizados por expertos en estadística y análisis de datos.

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Un sitio que proporciona una introducción clara a los métodos de muestreo, incluyendo muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados.

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An overview on the main types of validity used in the scientific method.

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¿cómo realizar un muestreo aleatorio simple?

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¿cómo realizar un muestreo aleatorio simple?

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· Prepara una lista de todos los miembros de la población, posterior a esto marca a cada miembro con un número específico.

· De esta población, las muestras aleatorias se eligen de dos maneras: tablas de números aleatorios y con un software de generador de números aleatorios.

¿cómo realizar un muestreo aleatorio sin sesgo? Hay dos enfoques o métodos que se encargan de minimizar este punto:

Método de lotería: El método de la lotería es uno de los métodos más antiguos y es definitivamente un ejemplo claro del mecanismo del muestreo aleatorio simple. En este método, cada miembro de la población debe estar numerado de manera sistemática y posterior a esto se escribe cada número en una hoja de papel por separado.

Uso de números aleatorio: El método de uso de números aleatorios es un método alternativo que también implica la numeración de la población.

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· Este es un método de muestreo justo, y si se aplica adecuadamente, ayuda a reducir cualquier sesgo involucrado con el muestreo en comparación con cualquier otro de los métodos de muestreo.

· Debido a que involucra un marco de muestra grande, generalmente es fácil seleccionar un tamaño de muestra más pequeño de una población más grande.

· La persona que realiza la investigación no necesita tener conocimiento previo de los datos que se recopilaran. Uno puede simplemente hacer una pregunta para reunir la información necesaria. La realidad es que en este caso no se necesita ser un experto en el tema.

· Este método de muestreo es un método básico de recopilación de datos. No se requieren conocimientos técnicos.

· Dado que el tamaño de la población es grande en este tipo de método de muestreo, no existe ninguna restricción en el tamaño de la muestra. De una población más grande se puede obtener con facilidad una muestra más pequeña.

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Desventajas del muestreo aleatorio simple

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Desventajas del muestreo aleatorio simple

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· Es un método de muestreo que puede llegar a ser más costoso que otros, ya que requiere una lista completa de todos los encuestados potenciales.

· Este método de muestreo no es adecuado para estudios que involucran entrevistas cara a cara, ya que cubren grandes áreas geográficas que tienen limitaciones de costo y tiempo.

·  Un tamaño de muestra que es demasiado grande puede llegar a ser problemático, ya que cada miembro de la población tiene las mismas posibilidades de selección. Una población más grande significa un marco de muestra más grande y muchas veces puede llegar a ser difícil manejar a una población.

·La calidad de los datos depende del investigador y su perspectiva. Si el investigador tiene experiencia, existen posibilidades de que la calidad de los datos recopilados sean de una calidad superior.

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Sabes cómo realizar un muestreo sistemático?

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El muestreo sistemático es un tipo de muestreo probabilístico donde se hace una selección aleatoria del primer elemento para la muestra, y luego se seleccionan los elementos posteriores utilizando intervalos fijos o sistemáticos hasta alcanzar el tamaño de la muestra deseado.

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· Si el proceso de selección es manual, el muestreo sistemático es más fácil, más simple, menos tiempo, y más económico.

·  La población objetivo no tiene porqué ser numerada y se compila un marco si hay representación física.

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

· El muestreo sistemático elimina la posibilidad de auto correlación.

· El muestreo sistemático asegura que la muestra es extendida a toda la población.

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MUESTREO ALEATORIO SISTEMATICO by nathaly reyes on Prezi
Las fotos pueden tener copyright. Más información

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·Si el intervalo de muestreo se relaciona con el orden periódico de los elementos en el marco de muestreo, puede resultar una mayor variabilidad.

· Elementos combinados tienen diferentes probabilidades de ser seleccionados.

·Técnicamente, sólo la selección del primer elemento es una selección de probabilidad ya que para las selecciones posteriores, habrán elementos de la población objetivo que tendrán cero probabilidad de ser seleccionados.

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