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Un equipo de investigación de marketing quiere conocer las características de los clientes que acuden a centros comerciales. Para realizar la muestra, se siguen los pasos del muestreo por conglomerados:

1. Se selecciona a todos los clientes de centros comerciales como población objetivo. Cada centro comercial será un conglomerado.

2. Se calcula que de 456 centros comerciales que hay en el país, se necesitarán 23 conglomerados para elaborar la muestra.

3. Se realiza una lista de todos los centros comerciales.

4. Se seleccionan 23 centros comerciales al azar y se entrevistará a todos los clientes que acudan a estos lugares.

Fuente: https://www.ejemplos.co/muestreo-por-conglomerados/#ixzz8n5aVxIpV

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Encuesta Ambiental Industrial - EAI - 2015

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Encuesta Ambiental Industrial - EAI - 2015

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El tipo de muestreo que se utilizo en esta encuesta es de tipo probabilístico, debido a que cada establecimiento del marco muestral tiene una probabilidad mayor a cero de ser seleccionado.

También se evidencia que es de triple estratificación porque hace una partición del sector: por regiones en primer lugar, divisiones industriales en segundo lugar y en tercer lugar a través del algoritmo de Hidiroglou, se divide la población en un estrato de inclusión forzosa y otro de inclusión probabilística.

Se estratifica de acuerdo a las siguientes variables:

Región del país a la que pertenece el establecimiento .

Principal actividad económica del establecimiento según el código CIIU Rev. 4 A.C.

Tamaño del establecimiento, en términos del personal ocupado y la producción industrial.

De la combinación de las dos primeras variables se conforman 48 estratos, ya que en la región Amazonía solamente se tienen 3 de las 9 actividades económicas. Al interior de cada uno de estos 48 estratos se conforman dos subestratos a partir de las variables de tamaño y producción. Utilizando el algoritmo de Hidiroglou, el cual a partir de un cve preestablecido, en este caso de (5%), proporciona tanto el tamaño de muestra a seleccionar, como el límite que divide el estrato de Inclusión Forzosa (IF) y el de Inclusión Probabilística (IP).

Fuente:

https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/686#metadata-sampling

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Encuesta Ambiental Industrial - EAI - 2015

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Desde el año 1993, el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) desarrolla la Cuenta Satélite de Medio Ambiente (CSMA), que tiene como objetivo inicial establecer una metodología para el desarrollo de un Sistema de Cuentas Ambientales integrado al Sistema de Cuentas Nacionales(1), involucrando aspectos ambientales en el marco del análisis macroeconómico e introduciendo algunas modificaciones en los conceptos fundamentales de la estructura de las Cuentas Nacionales.

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Pasos para seleccionar un muestreo por conglomerados

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Pasos para seleccionar un muestreo por conglomerados

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1. Definir la población objetivo.

2. Determinar el tamaño de la muestra deseada.

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

4. 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.

5. 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.

6. Seleccionar al azar el número previsto de las agrupaciones

Fuente: https://www.ejemplos.co/muestreo-por-conglomerados/

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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

Referencia https://www.ejemplos.co/muestreo-por-conglomerados/

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Prevalencia de sobrepeso y obesidad en escolares de Durango 

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Definimos la población en este caso es de 24,600 niños de entre 6 y 11 años, que asistían a 138 escuelas en el municipio de Durango en México

Determinaremos el tamaño de la muestra en este caso de 500 estudiantes de esta población

Calculamos el intervalo de muestre el cual es k recordando que se debe dividir el total de la población entre el tamaño de la muestra:

k=24.600/500=49.2

En este caso se seleccionaremos a un estudiante cada 409 en la lista de inscritos

Seleccionamos nuestro punto de inicio al azar en este caso sera de 20

A Partir del estudiante número 20, se selecciona cada 49 estudiantes. Es decir que los estudiantes seleccionados serían los que ocupen las posiciones:20, 69, 118, 167, y así sucesivamente hasta completar los 500 estudiantes seleccionados en la muestra.

Fuente: Prevalencia de sobrepeso y obesidad en niños escolares. (2021, 27 mayo). Scielo. https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0016-38132020000300184

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Algunas desventajas son:

Posible sesgo si la población tiene patrones: Si la población sigue algún patrón periódico que coincide con el intervalo de muestreo, puede introducir sesgos un ejemplo de esto es si se esta tomando una muestra de cada décimo empleado en una lista ordenada por departamento podríamos terminar seleccionando empleados de solo ciertos departamentos.

Falta de aleatoriedad total: Aunque el punto de partida es aleatorio, el resto de los elementos se seleccionan de manera predecible, esto podría ser una desventaja frente a métodos completamente aleatorios, esto permite una mayor variabilidad en los resultados.

Dificultades en poblaciones no ordenadas: Si la población no tiene un orden natural o si está dispersa puede ser complicado implementar el muestreo sistemático de manera efectiva

Dependencia del tamaño de la población: El tamaño de la población debe ser conocido y estar accesible si la población es dinámica cambia de tamaño, el intervalo calculado podría volverse inexacto o difícil de aplicar

Menos precisión en pequeñas muestras: En poblaciones pequeñas, el muestreo sistemático puede no ser tan representativo como el muestreo aleatorio simple, ya que la elección de un mal intervalo puede afectar notablemente la representatividad

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Algunas de sus principales ventajas son:

Permite obtener buenas propiedades de representatividad.

Es un sistema muy rápido y simple, ya que este evita que se tenga la necesidad de generar número que son aleatorios de individuos en la muestra

Garantiza tener una selección perfectamente equitativa de la población lo cual es muy útil en la distinción de grupos

Distribución uniforme de la muestra: Los elementos seleccionados estarán distribuidos uniformemente a lo largo de la población, lo que es útil para evitar concentraciones geográficas o temporales.

Eficiencia en grandes poblaciones: Es más eficiente en términos de tiempo y recursos cuando se trabaja con poblaciones grandes, ya que no es necesario numerar todos los elementos.

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Encuesta Sobre Ambiente y Desempeño Institucional Departamental- EDID - 2015 - ENTIDAD

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La encuesta se realiza por muestreo probabilístico en 32 gobernaciones y el Distrito Capital. Este propósito contribuye al desarrollo de uno de los ejes del Plan Nacional de Desarrollo, que busca la consolidación de un Estado con un enfoque gerencial.

Población universal

La población universal es sobre todo el territorio Colombiano.

Marco muestral

El marco muestral o la unidad de observación son los servidores públicos que laboran en la sede principal de las gobernaciones.

Tamaño de la muestra

Cada entidad se fija de tal forma que para un porcentaje mayor de 10% (P) su coeficiente de variación (CV) sea mínimo 15%, con el supuesto de que el diseño usado es un Muestreo Aleatorio Simple (MAS).

Muestras

Muestra seleccionada: 6 540 servidores públicos territoriales.

Muestra efectiva: 6 081 servidores públicos territoriales.

Fuente: https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/436

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Roldán, P. N. (2022, 24 noviembre). Muestreo estratificado - Definición, qué es y concepto | Economipedia. Economipedia. https://economipedia.com/definiciones/muestreo-estratificado.html

Editorial Grudemi. (2019, 6 marzo). Muestreo estratificado. Enciclopedia Iberoamericana. https://enciclopediaiberoamericana.com/muestreo-estratificado/

Roldán, P. N. (2022, 24 noviembre). Muestreo estratificado - Definición, qué es y concepto | Economipedia. Economipedia. https://economipedia.com/definiciones/muestreo-estratificado.html

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1. Reduce la varianza global de la población.

Nos permite obtener medidas mas precisas de las variables que deseamos estudiar, con una menor variación dentro de los subgrupos.

2. Permite una variedad de métodos de recolección de datos.

Un ejemplo de ello es que puedes querer tomar muestras de sujetos urbanos yendo de puerta en puerta, pero de sujetos rurales utilizando el correo electrónico.

3. Mejor precisión en los resultados.

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.

4. Facilidad de implementación.

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

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Tipos de muestreo aleatorio estratificado:

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Tipos de muestreo aleatorio estratificado:

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1. Muestreo aleatorio estratificado proporcional:

Cuando utilizamos el muestreo estratificado proporcional, cada estrato tiene en la muestra el mismo peso que se observa en la población.

2. Uniforme:

En la muestra que tomamos, todos los estratos tienen el mismo peso, sin importar el tamaño que tienen en la población.

3. Optimo:

El tamaño de los estratos se determina proporcionalmente a la desviación estándar de las variables que estudiamos. De esta forma se los estratos con mayor variabilidad interna tendrán un mayor peso que los de menor variabilidad.

4. Muestreo aleatorio estratificado 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.

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Etapas de muestreo aleatorio estratificado:

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Etapas de muestreo aleatorio estratificado:

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1. Define a tu público objetivo.

2. Elige las características para la estratificación.

3. Realiza la estratificación por múltiples características.

4. Separa la población en estratos.

5. Decide el tamaño de la muestra para cada estrato.

6. Realiza el muestreo aleatorio de cada estrato.

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Paso 4 Elegir los elementos de la muestra

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Paso 4 Elegir los elementos de la muestra

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Teniendo nuestro punto de inicio elegimos cada elemento en nuestro intervalo determinado como ejemplo se puede decir que si el intervalo es 10 y nuestro punto de partida es de 3 se seleccionan los elementos 3,13,23,33 etc. hasta que completamos el tamaño de la muestra deseado

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Paso 3 Seleccionar un punto de inicio al azar

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Paso 3 Seleccionar un punto de inicio al azar

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Debemos elegir un número al azar entre 1 y el valor del intervalo el cual en nuestra formula es K y este será nuestro punto de partida

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Esta técnica se utiliza fundamentalmente en investigación de mercados mejorando la precisión de las estimaciones dividiendo la población a estudiar en estratos o subgrupos homogéneos. generalmente se realiza una selección de muestras de tal manera que cada estrato representa una característica especifica de la población en cuestión.

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Paso 2 Calcular el intervalo de muestreo 

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Paso 2 Calcular el intervalo de muestreo 

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Para calcular el intervalo de muestreo se debe tener en cuenta la formula que dice que se calcula dividiendo el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra deseado

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Paso 1 Determinar el muestreo sistemático

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Paso 1 Determinar el muestreo sistemático

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En este paso y para iniciar nuestro muestreo se debe de seleccionar o decidir cuantos elementos de nuestra población se necesitan en nuestra muestra, los cuales suelen estar basados en criterios que son estadísticos o prácticos

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Ortega, C. (2023, 25 febrero). ¿Cómo realizar un muestreo sistemático? QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/como-realizar-un-muestreo-sistematico/#:~:text=Por%20ejemplo%2C%20si%20una%20ONG,se%20trata%20el%20muestreo%20sistem%C3%A1tico).

Ochoa, C. (2015, 5 mayo). Muestreo Sitemático: Qué es, cómo funciona y ventajas en  investigación. https://www.netquest.com/blog/muestreo-sistematico

Escarcega, J. (2024, 6 septiembre). Muestreo sistemático: Estrategias y beneficios en investigación. Berumen. https://berumen.com.mx/que-es-el-muestreo-sistematico/

Redirect notice. (s. f.). https://www.google.com/url?sa=i&url=https%3A%2F%2F1nnova.com%2Fmuestreo-sistematico-ejemplo-resuelto%2F&psig=AOvVaw1xevlvv3-vpih95eD7RZeE&ust=1727396766417000&source=images&cd=vfe&opi=89978449&ved=0CBQQjRxqFwoTCMiLkI6t34gDFQAAAAAdAAAAABAE

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Este es un tipo de muestreo probabilístico el cual consiste en seleccionar un elemento de una población el cual inicia al azar y luego selecciona un elemento adicional usando intervalos fijos hasta que logra alcanzar el tamaño de la muestra que es deseado.

Es un método conocido por su simplicidad y su eficacia en la recolección de datos, un ejemplo es si una ONG busca formar un muestreo sistemático de 500 voluntarios de una población que es de 500 voluntarios, puede seleccionar a cada decima persona de la población, de esto en pocas palabras se trata el muestreo sistemático.

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Etapa 5 (Calcular estadísticas de interes)

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Etapa 5 (Calcular estadísticas de interes)

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

Se define al marco de muestreo como una lista que contiene los elementos que incluyes en la temática a estudiar y de la que extraerás la muestra.

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

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

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Etapa 3 (Asignar un número a cada elemento.)

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Etapa 3 (Asignar un número a cada elemento.)

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

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Etapa 2 (Se requiere un marco muestral o lista de los sujetos en el universo.)

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Etapa 2 (Se requiere un marco muestral o lista de los sujetos en el universo.)

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

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

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Requiere un marco muestral completo: Es necesario tener una lista de todos los elementos de la población

Puede ser costoso: Si la población es muy grande, seleccionar una muestra aleatoria puede ser complejo

Puede no ser eficiente en poblaciones heterogéneas: Si la población es muy diversa, puede ser necesario un tamaño de muestra mas grande y obtener resultados precisos

Errores de muestreo: Un grupo poblacional con interés en particular no pueden ser incluidos con un número suficiente en la muestra

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Sencillez: Es un método fácil de entender y aplicar

Imparcialidad: Evita sesgos en la selección de la muestra

Fundamento teórico sólido: Permite realizar inferencias estadísticas sobre la población

Facilidad de uso: analizar los datos y calcular los errores son más fáciles

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Muguira, A. (2023, 16 junio). Muestreo aleatorio simple: ¿Qué es y cómo realizarlo? QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-aleatorio-simple/

Giani, C. (2022, 6 julio). 10 ejemplos de muestreo aleatorio simple. https://www.ejemplos.co/muestreo-aleatorio-simple/

Malena. (2023, 9 enero). El muestreo aleatorio simple: Qué es, cómo hacerlo y un ejemplo. Tesis y Másters Chile. https://tesisymasters.cl/muestreo-aleatorio-simple/

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Consiste en seleccionar un subconjunto aleatorio de individuos de la población objetivo para representar a todo el grupo.

Imagina que tienes un saco lleno de bolas numeradas, cada una representando a un individuo de una población. Al sacar un puñado de esas bolas sin mirar, se asegura así que cada bola tenga la misma oportunidad de ser elegida.

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Yeraldin Zulena Montaño Bohorquez

Juan Danilo Vera Romero

Andrés Felipe Monroy moreno

Andres Felipe Marquez Arias