# data[].attributes.attachment_caption
Estudiantes aspirantes a Ingeniera Industrial 

# data[].attributes.body
Miguel Angel Castillo Ceron

Carlos Augusto Gonzales Cuisman

Julieth Perea Diaz

# data[].attributes.wish_content.attachment_props.alternative_text
grupo de dos hombres y una mujer en icono

# data[].attributes.body
PRESENTACION-MIGUEL CASTILLO

# data[].attributes.body
Es una técnica fundamental en estadística, utilizada para seleccionar una muestra representativa de una población más grande. En este método, cada individuo de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para formar parte de la muestra.

# data[].attributes.attachment_link.title
Veamos en que consiste el Muestreo Aleatorio Simple 👍👍

# data[].attributes.body
Simplicidad y Facilidad de Comprensión: Es el método de muestreo más fácil de entender y aplicar.

Imparcialidad y Reducción del Sesgo: Dado que cada elemento tiene una probabilidad igual e independiente de ser seleccionado, este método minimiza el sesgo en la selección de la muestra.

Representatividad Potencial: Si la población es homogénea y el tamaño de la muestra es lo suficientemente grande, es muy probable que la muestra resultante sea representativa de la población total.

# data[].attributes.headline
Muestreo aleatorio simple: definición, ventajas y desventajas

# data[].attributes.subject
Muestreo aleatorio simple: definición, ventajas y desventajas

# data[].attributes.body
Por

Melissa Horton

Actualizado el 21 de octubre de 2024

Revisado por

Robert C. Kelly

Revisado por Robert C. Kelly

Biografía completa

Robert Kelly es director general de XTS Energy LLC y cuenta con más de tres décadas de experiencia como ejecutivo empresarial. Es profesor de economía y ha captado más de 4.500 millones de dólares en capital de inversión.

Conozca nuestra Junta de Revisión Financiera

Verificado por

Vikki Velásquez

# data[].attributes.attachment_link.title
Simple Random Sample: Advantages and Disadvantages

# data[].attributes.attachment_link.description
Researchers use the simple random sample methodology to choose a subset of individuals from a larger population. While easier to implement than other methods, it can be costly and time consuming.

# data[].attributes.body
Necesidad de un Marco Muestral Completo: La desventaja más significativa es que requiere una lista completa y actualizada de todos los individuos o elementos de la población.

Posible Falta de Representación de Subgrupos: Aunque es imparcial, el azar no garantiza que los subgrupos pequeños o minoritarios de la población estén adecuadamente representados en la muestra, especialmente si el tamaño de la muestra es pequeño.

Dificultad de Implementación si no hay una Lista Única: Si no hay una única lista o base de datos de todos los miembros de la población, la implementación de este método se vuelve muy complicada.

# data[].attributes.body
por Economía Planificada | Jun 2, 2023 | Estadística

# data[].attributes.attachment_link.title
¿Qué es el muestreo aleatorio simple? Características y ventajas. - Economía planificada

# data[].attributes.attachment_link.description
✓ Selección de una muestra de manera aleatoria y equitativa, donde cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser elegido para formar parte de la muestra.

# data[].attributes.headline
Aplicaciones del muestreo aletorio simple

# data[].attributes.subject
Aplicaciones del muestreo aletorio simple

# data[].attributes.body
SurveyMonkey. (n.d.). Métodos de muestreo: tipos y ejemplos. Recuperado de https://es.surveymonkey.com/market-research/resources/types-of-sampling/ (Menciona que el MAS es uno de los más económicos y perfectos para obtener muestras de poblaciones relativamente grandes en el contexto de la investigación de mercados).

Ejemplos.co. (n.d.). 10 Ejemplos de Muestreo. Recuperado de https://www.ejemplos.co/muestreo/ (Proporciona varios ejemplos del uso de muestreo aleatorio en contextos sociales, como la desigualdad de ingresos).

Mind the Graph. (2025, enero 28). Dominar las técnicas de muestreo para investigar con precisión. Recuperado de https://mindthegraph.com/blog/es/sampling-techniques/ (Señala que el MAS es crucial en la investigación sobre salud pública para estudiar enfermedades en distintos segmentos demográficos).

SciELO México. (2019). Muestreo para el control de calidad en el proceso de elaboración de envases metálicos para alimentos. Recuperado de https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1405-77432019000200005 (Presenta un estudio detallado sobre cómo determinar el tamaño de muestra y la técnica de selección para el monitoreo de características de calidad en la manufactura de envases metálicos usando MAS).

Asocex. (2007). Muestreo aleatorio en Auditoría o cómo la estadística se puede utilizar para probarlo todo, incluso la verdad. Recuperado de https://asocex.es/wp-content/uploads/2022/02/200707_42_23.pdf (Este documento explica la importancia del muestreo aleatorio en auditoría y cómo se aplica la selección aleatoria para soportar las conclusiones en los papeles de trabajo).

Junta de Andalucía. (n.d.). 3. TOMA DE MUESTRAS Y CONSERVACIÓN. Recuperado de https://www.juntadeandalucia.es/medioambiente/web/Bloques_Tematicos/Estado_Y_Calidad_De_Los_Recursos_Naturales/Suelo/Contaminacion_pdf/Toma.pdf (Describe el muestreo aleatorio simple como el modelo más sencillo para la toma de muestras de suelos y la base para otros diseños de muestreo aleatorio en el contexto ambiental).

# data[].attributes.body
Es una técnica de muestreo probabilístico que garantiza que cada elemento de la población tenga una probabilidad conocida y no nula de ser seleccionado, al igual que el muestreo aleatorio simple.

# data[].attributes.body
🧪 Muestreo Aleatorio Estratificado

Etapas del muestreo

·       El marco muestral se divide en estratos.
Ejemplo: separar por edad: jóvenes, adultos y mayores.

·       Se requiere un marco muestral o lista de los sujetos en el universo.
Se necesita saber quiénes pertenecen a cada estrato.

·       Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente, mediante sorteo o tabla de números aleatorios.
En cada estrato se hace un sorteo independiente para seleccionar sujetos.

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

# data[].attributes.body
Explorable.com. (n.d.). Muestreo sistemático. Recuperado de https://explorable.com/es/muestreo-sistematico

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
En el muestreo aleatorio sistemático, el investigador primero escoge aleatoriamente la primera pieza o sujeto de la población. A continuación, el investigador seleccionará a cada enésimo sujeto de la lista.

El procedimiento del muestreo aleatorio sistemático es muy fácil y se puede hacer manualmente. Los resultados son representativos de la población a menos que se repitan ciertas características de la población por cada enésimo individuo, lo que es muy poco probable.

El proceso de obtención de la muestra sistemática es muy similar a una progresión aritmética.

1. Número de inicio:
El investigador selecciona un número entero que debe ser menor al número total de individuos en la población. Este número entero corresponderá al primer sujeto.

2. Intervalo:
El investigador elige otro número entero que servirá como la diferencia constante entre dos números consecutivos en la progresión.
El número entero se selecciona típicamente de modo que el investigador obtenga el tamaño de la muestra correcto.

Por ejemplo, el investigador tiene una población total de 100 individuos y necesita 12 sujetos. Primero elige su número de partida, 5.

Luego, el investigador elige su intervalo, 8. Los miembros de su muestra serán los individuos 5, 13, 21, 29, 37, 45, 53, 61, 69, 77, 85, 93.

Otros investigadores utilizan una técnica de muestreo aleatorio sistemático modificada en donde primero identifican el tamaño de la muestra necesario. A continuación, dividen el número total de la población por el tamaño de la muestra para obtener la fracción de muestreo. La fracción de muestreo luego se utiliza como la diferencia constante entre los sujetos.

Ventajas del muestreo sistemático

La principal ventaja de utilizar un muestreo sistemático sobre un muestreo aleatorio simple es su sencillez. Permite que el investigador añada un grado de sistema o proceso en la selección aleatoria de los sujetos.

Otra ventaja del muestreo aleatorio sistemático sobre el muestreo aleatorio simple es la garantía de que el muestreo se hará equitativamente sobre la población. Existe una posibilidad de un muestreo aleatorio simple que permite una selección por conglomerados de sujetos. Esto es eliminado sistemáticamente en el muestreo sistemático.

Desventaja de muestreo sistemático

El proceso de selección puede interactuar con un rasgo periódico oculto dentro de la población. Si la técnica de muestreo coincide con la periodicidad del rasgo, la técnica de muestreo ya no será aleatoria y la representatividad de la muestra se ve comprometida.

Notas

Dado que el muestreo aleatorio sistemático es un tipo de muestreo probabilístico, el investigador debe garantizar que todos los miembros de la población tengan las mismas posibilidades de ser seleccionados como el punto de partida o sujeto inicial.

El investigador debe estar seguro de que el intervalo constante elegido entre los sujetos no refleje un cierto patrón de rasgos presentes en la población. Si existe un patrón en la población y coincide con el intervalo establecido por el investigador, la aleatoriedad de la técnica de muestreo se ve comprometida.

# data[].attributes.attachment_link.description
El muestreo sistemático es una técnica de muestreo aleatorio que los investigadores eligen con frecuencia por su sencillez y calidad regular.

# data[].attributes.headline
Systematic Sampling: What Is It, and How Is It Used in Research?

# data[].attributes.subject
Systematic Sampling: What Is It, and How Is It Used in Research?

# data[].attributes.body
Investopedia. (n.d.). Muestreo sistemático: ¿qué es y cómo se utiliza en la. Recuperado de https://www.investopedia.com/terms/s/systematic-sampling.asp

# data[].attributes.attachment_link.title
Systematic Sampling: What Is It, and How Is It Used in Research?

# data[].attributes.attachment_link.description
Systematic sampling is a probability sampling method in which a random sample from a larger population is selected.

# data[].attributes.body
🧩 Muestreo Aleatorio por Conglomerados

Etapas del muestreo

·       Se requiere una lista de conglomerados.
Los conglomerados son grupos naturales o existentes, como salones de clase, barrios, empresas, etc..

·       Los sujetos que conformarán la muestra son seleccionados sistemáticamente, dejando pasar un cierto número antes de estudiar el siguiente.
Este paso puede aplicarse si se hace una selección sistemática de conglomerados, aunque no siempre es obligatorio.

·       Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan mediante sorteo de los conglomerados.
Se seleccionan aleatoriamente los grupos o conglomerados que serán estudiados.

·       Al interior de cada conglomerado se podrán seleccionar todos los sujetos que formen parte de él, o podrá seleccionarse una muestra aleatoria al interior del mismo.
Esto depende del diseño: puede ser muestreo de uno o varios niveles.

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

# data[].attributes.wish_content.attachment_props.alternative_text
mapa dividido con zonas o conglomerados 

# data[].attributes.headline
Muestreo Sitemático: Qué es, cómo funciona y ventajas en  investigación

# data[].attributes.subject
Muestreo Sitemático: Qué es, cómo funciona y ventajas en  investigación

# data[].attributes.body
Netquest. (n.d.). Muestreo Sitemático: Qué es, cómo funciona y ventajas en investigación. Recuperado de https://www.netquest.com/blog/muestreo-sistematico

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Soluciones Netquest de Investigación S.L.

# data[].attributes.attachment_link.description
Descubre el muestreo sistemático: proceso simple para muestra representativa, similar al muestreo aleatorio simple.

# data[].attributes.body
·        Hernández Sampieri, R., Fernández-Collado, C., & Baptista, P. (2014).
Metodología de la investigación (6.ª ed.). McGraw-Hill.
Capítulo sobre muestreo probabilístico, donde se detalla el procedimiento estratificado y sus ventajas.

Tamayo y Tamayo, M. (2005).
El proceso de investigación científica. Limusa.
Describe claramente la división en estratos y la lógica de selección dentro de ellos.

UNAM – Facultad de Psicología.
Material de cátedra sobre tipos de muestreo probabilístico.
Disponible en cursos virtuales y documentos técnicos educativos.

Hernández Sampieri, R. et al. (2014).
Metodología de la investigación. McGraw-Hill.
Explica cómo funciona el muestreo por conglomerados, cuándo se usa y sus fases.

Martínez, M. (2006).
Estadística aplicada a las ciencias sociales. Editorial Trillas.
Incluye ejemplos de muestreo por conglomerados en educación y salud.

INEGI (Instituto Nacional de Estadística y Geografía de México).
Manuales de muestreo probabilístico para censos y encuestas.
Usa conglomerados para encuestas en campo, y documenta el proceso detalladamente.

# data[].attributes.body
Este video explica paso a paso cómo funciona el muestreo estratificado, usando ejemplos numéricos claros. Aprenderemos a dividir una población en estratos y seleccionar muestras representativas de cada grupo para obtener resultados más precisos.

# data[].attributes.body
El video presenta los distintos tipos de muestreo probabilístico, con enfoque especial en el muestreo por conglomerados. Se explica cuándo es útil, cómo se seleccionan los grupos y qué ventajas ofrece en contextos donde acceder a toda la población es complicado.

# data[].attributes.headline
Encuesta Anual de Comercio - EAC - 2003 - A - 2008

# data[].attributes.subject
Encuesta Anual de Comercio - EAC - 2003 - A - 2008

# data[].attributes.body
Marco muestral:

se conformó el marco de lista con base en archivos de la Cámara de Comercio, Confecámaras, la encuesta anual de comercio y servicios 1994 y de los resultados de una miniencuesta de comercio realizada por el DANE.

Tipo de muestreo:

Dada la naturaleza de las unidades económicas, se define un diseño probabilístico estratificado de elementos donde el universo se organiza en estratos de acuerdo con la principal actividad económica de la empresa.

Tamaño de la muestra:
7905 empresas (3785 de inclusión forzosa y 4010 de inclusión probabilística aproximadamente)

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Entidad autora / Investigadores primarios Nombre agencia Dirección de Metodología y Producción Estadística - DIMPE

# data[].attributes.attachment_link.title
Colombia - Encuesta Anual de Comercio - EAC - 2003 - A - 2008

# data[].attributes.attachment_link.description
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. Dada la importancia del sector comercial en el país y teniendo en cue…

# data[].attributes.attachment_caption
Cde Metodología y Producción Estadística-DIMPE, D. (2017). Encuesta Anual de Comercio - EAC - 2003 - A - 2008 - Colombia [Data set].omercio interno.

# data[].attributes.attachment_link.description
El catálogo de datos le permite navegar, buscar y descargar los metadatos de la operación estadística y sus datos.

# data[].attributes.body
El muestreo sistemático ofrece varias ventajas que lo hacen ideal para ciertas investigaciones:

Simplicidad: Es fácil de entender y aplicar.

Rapidez: Puede ser más rápido y menos costoso que el muestreo aleatorio simple.

Eficiencia: Funciona bien con listas de población ordenadas.

# data[].attributes.body
Marco muestral:
El marco estadístico está constituido por el inventario cartográfico y el listado agregado de viviendas y hogares, por manzanas, obtenidos de la información del Censo Nacional de Población y Vivienda de 1993, con las respectivas actualizaciones cartográficas.
Tipo de muestreo:

Probabilístico:
Es probabilístico porque cada unidad de muestreo tiene una probabilidad de selección conocida, mayor que cero, que permite hacer inferencia del universo. Esta información posibilita determinar a priori la precisión deseada en las estimaciones y posteriormente calcular la precisión de los resultados obtenidos a partir de la información recolectada.
Estratificado:
La población objetivo está clasificada en función de variables altamente correlacionadas con los parámetros a ser estimados y comprende tres estratos:

Estrato 1: conformado por las áreas urbanas de los 33 municipios de las 13 áreas metropolitanas.

Estrato 2: corresponde a las áreas urbana y rural de los restantes municipios del país, sin incluir los municipios de los antiguos Territorios Nacionales.

Estrato 3: conformado por las áreas urbanas de los municipios de los antiguos Territorios Nacionales.

Multiepático:
Es Multiepático porque la selección de las unidades de muestreo se lleva a cabo en varias etapas de trabajo, lo que facilita la escogencia de otras etapas sucesivas y la generación de diferentes programas sistematizados que seleccionan las unidades primarias, secundarias y terciarias de observación de una manera aleatoria y automática.
Conglomerados:
Para cada estrato se seleccionan, finalmente, en cada manzana o grupos de manzanas, segmentos de 10 hogares contiguos en donde todos son encuestados.

Tamaño de la muestra:
24.090 hogares

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Entidad autora / Investigadores primarios Nombre agencia Dirección de Metodología y Producción Estadística - DIMPE

# data[].attributes.attachment_link.title
Colombia - Encuesta de Calidad de Vida - ECV 2003

# data[].attributes.attachment_link.description
La Encuesta de Calidad de Vida de 2003 se diseñó y realizó, igual que la encuesta de 1997, siguiendo la metodología implementada por el Banco Mundial conocida como Estudios para la Medición de Niveles de Vida (Living Standard Measurement Studies, LSMS por sus siglas en inglés) y que ha tenido una gr…

# data[].attributes.headline
Sistema de Información de Precios y Abastecimiento del Sector Agropecuario Componente Abastecimiento de Alimentos - SIPSA - A - 2013 -2017

# data[].attributes.subject
Sistema de Información de Precios y Abastecimiento del Sector Agropecuario Componente Abastecimiento de Alimentos - SIPSA - A - 2013 -2017

# data[].attributes.body
Tipo de muestreo:
El SIPSA_A es una investigación de tipo no probabilística. En el caso de las centrales de abasto se tienen criterios de inclusión forzosa teniendo en cuenta su localización en las principales ciudades del país y amplia oferta de productos de la canasta, a fin de producir información acerca del abastecimiento de alimentos perecederos registrados en estas centrales de abasto.
La selección de los peajes, también, se dio mediante una inclusión forzosa teniendo en cuenta las ciudades más importantes del país.
Definición del tamaño de la muestra:
Para la toma de información de mercados mayoristas y peajes se cubren mercados específicos y se toman en cuentan las unidades muestrales por los volúmenes y significancia que ha tenido en la comercialización de los productos o su tránsito.
En este orden de ideas, la muestra de fuentes comprende 16 centrales mayoristas en 11 ciudades y 21 peajes en 5 ciudades de Colombia. Las cuales responden a las necesidades del Contrato Interadministrativo No. 134 de 2012, firmado entre el MADR y el DANE.

# data[].attributes.attachment_link.title
Sistema de Información de Precios y Abastecimiento del Sector Agropecuario Componente Abastecimiento de Alimentos - SIPSA - A - 2013 -2017

# data[].attributes.attachment_link.description
El DANE produce información estadística que es estratégica para la toma de decisiones por parte de sus usuarios. Esta tiene una demanda progresiva e implica que debe contar con estándares de calidad, debe ser oportuna, estar disponible, además de ser accesible y clara; de tal manera que los usuarios la comprendan y hagan uso de ella.

# data[].attributes.body
Agropecuario. (n.d.). Gov.Co. Retrieved May 28, 2025, from https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/Agrop-Microdatos

# data[].attributes.attachment_link.description
El catálogo de datos le permite navegar, buscar y descargar los metadatos de la operación estadística y sus datos.

# data[].attributes.body
Pobreza y condiciones de vida. (n.d.). Gov.Co. Retrieved May 28, 2025, from https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/POBCONVID

# data[].attributes.attachment_link.description
El catálogo de datos le permite navegar, buscar y descargar los metadatos de la operación estadística y sus datos.

# data[].attributes.headline
Desventajas del muestreo aleatorio sistemático

# data[].attributes.subject
Desventajas del muestreo aleatorio sistemático

# data[].attributes.body
Sesgo potencial si hay patrones en la lista: Si la lista de la población tiene un patrón cíclico o periódico que coincide con el intervalo de muestreo (k), la muestra resultante podría estar sesgada y no ser representativa de la población.

No es verdaderamente aleatorio puro: Una vez que se selecciona el primer elemento, el resto de la muestra está predeterminado.

# data[].attributes.body
1. Control de Calidad en la Industria Manufacturera.

2. Investigación de Mercado y Satisfacción del Cliente.

3. Auditorías Financieras y de Cumplimiento.

4. Estudios Epidemiológicos y Encuestas de Salud Pública.

5. Encuestas Políticas y de Opinión Pública.

6. Geología y Ciencias Ambientales.

El muestreo aleatorio sistemático es una elección práctica y eficiente en muchas situaciones donde existe un listado o un orden natural de los elementos de la población, siempre y cuando no haya un patrón periódico en la lista que coincida con el intervalo de muestreo, lo que podría introducir sesgos.

# data[].attributes.body
1. Investigación de Mercados

2. Ciencias Sociales

3. Salud Pública y Medicina

4. Control de Calidad en la Industria

5. Auditorías y Contabilidad

6. Investigación Ambiental

En todos estos campos, la capacidad del muestreo aleatorio simple para asegurar que cada elemento de la población tenga una probabilidad igual e independiente de ser seleccionado es lo que lo convierte en una técnica tan valiosa para generar datos imparciales y permitir inferencias estadísticas sólidas.

# data[].attributes.body
Ventajas y desventajas del muestreo aleatorio estratificado

# data[].attributes.body
Ventajas y desventajas del muestreo aleatorio por conglomerados.