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Tipo de Muestreo:
Muestreo probabilístico, estratificado y por conglomerados.

Marco muestral: Lista de hogares basada en el censo de población y vivienda.

Estratos: Se estratifica por zona geográfica (urbano/rural) y nivel socioeconómico.

Conglomerados: La selección se hace primero en conglomerados (áreas geográficas como barrios o manzanas) y luego se seleccionan hogares dentro de estos conglomerados.

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Información julio de 2016 a julio de 2017
Por primera vez en Colombia las 32 ciudades capitales y 6 municipios priorizados tienen información representativa sobre ingresos y gastos de sus hogares.
Según la ENPH 2016-2017, la división que más pesa en el gasto de los hogares del país es Alojamiento, servicios públicos y otros combustibles, con 28,7%; Bienes y servicios diversos registró un peso de 18,3% y Alimentos y bebidas no alcohólicas, 15,9%

Nota: la cobertura de la ENPH 2016 -2017 fue 86,3% que corresponde al total de hogares con encuestas completas sobre el total de hogares visitados.

Información actualizada: 06-agosto-2018

Información adicional

La Encuesta nacional de presupuestos de los hogares es una investigación que se realiza aproximadamente cada 10 años para actualizar la información estadística relacionada con la suma de los recursos económicos recibidos y la forma en que estos se usan. Asimismo, recopila información sobre las nuevas formas de compra, por ejemplo: ventas por internet, catálogos y ferias especializadas. Con esta información, se define la canasta de los hogares del país.

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Encuesta nacional de presupuestos de los hogares (ENPH)

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Entidad responsable de la planeación, levantamiento, procesamiento, análisis y difusión de las estadísticas oficiales de Colombia.

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El muestreo aleatorio sistemático es un tipo de muestreo probabilístico en el que se selecciona el primer elemento de forma aleatoria, y luego se eligen los elementos posteriores utilizando un intervalo fijo o sistemático hasta alcanzar el tamaño de muestra deseado. Aunque el muestreo sistemático es una técnica en sí misma, a veces se combina con otros métodos para formar variaciones. Sin embargo, no existen "tipos" de muestreo aleatorio sistemático como tal, sino que es una metodología específica. Lo que sí puede haber es una integración o variación del muestreo sistemático con otros métodos de muestreo probabilístico.

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(25) Muestreo Aleatorio por conglomerados - YouTube

Muestreo por conglomerados: Técnicas y buenas prácticas - ATLAS.ti (atlasti.com)

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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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Referencias:

Método de muestreo estratificado (explorable.com)

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Es importante tener en cuenta que los estratos no deben superponerse. Que los subgrupos se superpongan dará a algunos individuos mayores probabilidades de ser seleccionados como sujetos. Esto niega completamente el concepto de muestreo estratificado como un tipo de muestreo probabilístico.

Igualmente importante es el hecho de que el investigador debe utilizar un muestreo probabilístico simple dentro de los diferentes estratos.

Los estratos más comunes utilizados en el muestreo aleatorio estratificado son la edad, el género, el nivel socioeconómico, la religión, la nacionalidad y el nivel de estudios alcanzado.

Muestreo aleatorio estratificado: usos

Muestreo estratificado: tipos

Muestreo aleatorio estratificado proporcionado

En esta técnica, el tamaño de la muestra de cada estrato es proporcional al tamaño de la población del estrato si se compara con la población total. Esto significa que el cada estrato tiene la misma fracción de muestreo.

Supongamos que tienes 3 estratos con 100, 200 y 300 tamaños de la población, respectivamente. El investigador eligió una fracción de muestreo de ½. Luego, el investigador debe probar al azar 50, 100 y 150 sujetos de cada estrato, respectivamente.

En esta técnica, lo importante es recordar el uso de la misma fracción de muestreo en cada estrato, independientemente de las diferencias en el tamaño de la población de los estratos. Es muy parecido a reunir una población más pequeña que sea específica de las proporciones relativas de los subgrupos dentro de la población.

Muestreo aleatorio estratificado desproporcionado

La única diferencia entre el muestreo aleatorio estratificado proporcionado y el desproporcionado son sus fracciones de muestreo. En el muestreo desproporcionado, los diferentes estratos tienen diferentes fracciones de muestreo.

La precisión de este diseño es altamente dependiente de la asignación de fracción de muestreo del investigador. Si el investigador comete errores en la asignación de fracciones de muestreo, un estrato puede ser representado en exceso o insuficientemente y dará resultados sesgados.

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El muestreo estratificado es una técnica de muestreo probabilístico en donde el investigador divide a toda la población en diferentes subgrupos o estratos. Luego, selecciona aleatoriamente a los sujetos finales de los diferentes estratos en forma proporcional.

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El muestreo aleatorio estratificado es una técnica de muestreo probabilístico en la que el investigador divide la población en subgrupos homogéneos llamados estratos, basándose en características como edad, género, nivel educativo o socioeconómico.

Luego, se selecciona una muestra aleatoria dentro de cada estrato, asegurando que todos los grupos estén representados proporcional o desproporcionadamente en la muestra total.

Es fundamental que los estratos no se superpongan, para evitar que ciertos individuos tengan más probabilidad de ser seleccionados. Además, dentro de cada estrato se debe aplicar un muestreo aleatorio simple.

Esta técnica permite obtener mayor precisión estadística, especialmente cuando se desea analizar subgrupos específicos o garantizar la inclusión de segmentos poco representados de la población.

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El muestreo por conglomerados es un tipo de muestreo probabilístico utilizado cuando es difícil o costoso construir un marco de muestreo completo, especialmente si la población está geográficamente dispersa.

Este método consiste en seleccionar grupos naturales o conglomerados (como distritos, escuelas o códigos telefónicos) de forma aleatoria, en lugar de seleccionar individuos uno por uno desde toda la población.

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Características del muestreo aleatorio por aglomerados: 

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Características del muestreo aleatorio por aglomerados: 

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1. División en conglomerados: La población se divide en grupos llamados conglomerados, que pueden ser geográficos (barrios, regiones) o institucionales (escuelas, empresas).

2. Selección aleatoria por conglomerados: En lugar de seleccionar individuos directamente, se seleccionan conglomerados al azar, y se estudian todos o algunos individuos dentro de esos grupos.

3. Uso en poblaciones grandes y dispersas: Es ideal cuando la población es extensa o no se puede acceder fácilmente a todos los individuos (por razones logísticas o económicas).

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Características generales del muestreo aleatorio

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Características generales del muestreo aleatorio

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Probabilístico: Cada elemento de la población tiene una probabilidad conocida y no nula de ser seleccionado.

Sencillez y Eficiencia: Es fácil de entender y aplicar, especialmente con poblaciones grandes y ordenadas. Puede ser más rápido y menos costoso que el muestreo aleatorio simple.

Cobertura Uniforme: Tiende a distribuir la muestra de manera uniforme a lo largo de toda la población, lo que puede aumentar la representatividad.

Punto de inicio aleatorio: La aleatoriedad se introduce al seleccionar el primer elemento, lo que le da su carácter "aleatorio".Intervalo Fijo (k): Los elementos posteriores se seleccionan a intervalos regulares (k).

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División en subgrupos homogéneos (estratos)
La población se divide en estratos según características comunes como edad, género, nivel socioeconómico, nacionalidad, nivel educativo, religión, etc.

No hay superposición entre estratos
Cada individuo debe pertenecer a un solo estrato. Si los estratos se superponen, se rompe la condición de muestreo probabilístico y puede haber sesgo.

Selección aleatoria dentro de cada estrato
Se aplica un muestreo aleatorio simple al interior de cada estrato para seleccionar a los participantes.

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🔍👉 #1 MUESTREO ESTRATIFICADO EJEMPLOS / MUESTREO ESTRATIFICADO / MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO 👍

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Fácil de implementar: Requiere menos esfuerzo que el muestreo aleatorio simple si la lista de la población es grande.

Rentable: Generalmente más económico y eficiente en tiempo.

Puede asegurar representatividad: Si la lista de la población no tiene patrones ocultos, asegura que la muestra esté bien distribuida.

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Mayor precisión estadística
Como los estratos.

Representación equitativa de subgrupos.

Permite comparar entre subgrupos

Requiere menor tamaño de muestra
Gracias a la alta precisión.

Adecuado para estudios dirigidos a subgrupos específicos.

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QuiestionPro. (2025) Muestreo aleatorio simple: ¿Que es y como realizarlo?

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Tipo de Muestreo:
Muestreo probabilístico, estratificado y por conglomerados.

Marco muestral: Se basa en el censo poblacional, que incluye información de hogares en todo el país.

Estratos: La población se divide en estratos socioeconómicos y regiones geográficas (urbano/rural) para asegurar una representación adecuada de diferentes segmentos de la población.

Conglomerados: Dentro de los estratos, se seleccionan unidades primarias de muestreo (como manzanas o áreas de vivienda). Luego, dentro de estas áreas, se seleccionan hogares.

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Gran Encuesta Integrada de Hogares - GEIH - 2024.

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El Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) ha desarrollado e implementado encuestas de hogares, desde finales de la década de los años 1960, que consideran las temáticas de fuerza de trabajo, calidad de vida, e ingresos y gastos.

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Este tipo de muestreo consiste en seleccionar una muestra de manera completamente aleatoria de la población.

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

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

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

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Paula Manuela Garcia Sandoval

Linda Lucía Buitrago Gallego

Andrés Téllez

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Rentabilidad y eficacia

Reduce significativamente los gastos de logística y transporte.

Permite concentrar los recursos en zonas específicas, haciendo la recolección de datos más rápida.

Practicidad en poblaciones grandes

Útil cuando no se dispone de una lista completa de todos los individuos de la población.

Hace viables los estudios a gran escala.

Accesibilidad

Facilita la investigación en zonas remotas o de difícil acceso.

Supera barreras logísticas al trabajar con grupos en lugar de individuos.

Flexibilidad de aplicación

Se adapta a distintos diseños de investigación.

Puede aplicarse en una sola etapa o en múltiples etapas según las necesidades.

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Posible sesgo por periodicidad: Si existe un patrón o periodicidad en la lista de la población que coincide con el intervalo de muestreo, la muestra puede resultar sesgada y no ser representativa de la población.

Estimación de variaciones más compleja: El cálculo de las variaciones (errores estándar) puede ser más complicado que en el muestreo aleatorio simple.

No siempre se garantiza la misma probabilidad: Aunque se considera probabilístico, solo el primer elemento tiene una probabilidad igual e independiente de ser elegido; los demás dependen del intervalo fijo, lo que significa que no todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados de forma independiente.

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1. Menor sesgo: Cada sujeto tiene la misma probabilidad de ser seleccionado, lo que disminuye el sesgo en la selección.

2. Fácil de entender y aplicar en poblaciones pequeñas: No requiere clasificaciones complejas ni técnicas avanzadas.

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1. Requiere una lista completa de la población: No es práctico en poblaciones grandes o cuando no se tiene acceso a todos los sujetos.

2. Puede ser costoso y laborioso: Si la población es muy grande, el proceso de selección aleatoria puede volverse costoso y poco eficiente.

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Requiere información previa sobre la población

Complejidad en el diseño y ejecución.

Riesgo de sesgo si los estratos se superponen.

Error en la asignación de fracciones (en muestreo desproporcional).

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Mayor error de muestreo
Puede ser menos preciso que el muestreo aleatorio simple si los conglomerados no son representativos de toda la población.

Desafíos en la selección de conglomerados
Si los conglomerados están mal definidos o son muy diferentes entre sí, los resultados pueden no generalizarse correctamente.

Control limitado sobre la selección individual
Los investigadores no eligen a los individuos directamente, lo que puede generar sobrerrepresentación o infrarrepresentación de ciertos subgrupos.

Necesidad de muestras más grandes
Para lograr la misma precisión que otros métodos, muchas veces se requiere una muestra de mayor tamaño.