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NILSON ARBEY BARAJAS RUEDA

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El muestreo aleatorio simple es un método de selección de muestras en el que cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser incluido en la muestra. A continuación, se presentan algunas ventajas y desventajas de este enfoque:

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ventajas del Muestreo Aleatorio Simple:

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ventajas del Muestreo Aleatorio Simple:

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1. Representatividad: Al dar a cada elemento de la población la misma probabilidad de ser seleccionado, el muestreo aleatorio simple tiende a producir muestras que son representativas de la población general.

2. Simplicidad: Es un método sencillo de entender y aplicar. No requiere conocimiento detallado de la población y es fácil de implementar.

3. Inferencia Estadística Sencilla: Los resultados de las muestras aleatorias simples suelen permitir una inferencia estadística más fácil y precisa sobre la población completa.

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Desventajas del Muestreo Aleatorio Simple:

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Desventajas del Muestreo Aleatorio Simple:

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1. Dificultad en Poblaciones Grandes: En poblaciones grandes, puede ser logísticamente difícil o costoso enumerar y seleccionar elementos al azar.

2. No Adecuado para Poblaciones Pequeñas: Puede no ser apropiado para poblaciones pequeñas, ya que la probabilidad de seleccionar un elemento específico puede ser demasiado baja para garantizar representatividad.

3. Posibilidad de Sesgo de Selección: Si no se realiza adecuadamente, existe el riesgo de sesgo de selección si no todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.

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

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

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

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El muestreo aleatorio sistemático es un método en el que los elementos de una población son seleccionados a intervalos regulares después de haberse ordenado de alguna manera. A continuación, se presentan algunas ventajas y desventajas de este enfoque:

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Ventajas del Muestreo Aleatorio Sistemático:

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Ventajas del Muestreo Aleatorio Sistemático:

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1. Eficiencia: Puede ser más eficiente en términos de tiempo y costo en comparación con el muestreo aleatorio simple, especialmente en poblaciones grandes y dispersas.

2. Simplicidad en la Implementación: Es relativamente fácil de implementar, ya que solo requiere ordenar la población y seleccionar cada k-ésimo elemento.

3. Reducción de Variabilidad: Puede reducir la variabilidad en comparación con el muestreo aleatorio simple, especialmente si hay algún patrón en la distribución de la población.

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Desventajas del Muestreo Aleatorio Sistemático:

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Desventajas del Muestreo Aleatorio Sistemático:

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1. Sesgo de Patrón en la Población: Si hay un patrón en la distribución de la población que coincide con el intervalo de selección, puede introducir sesgo en la muestra.

2. Dependencia del Ordenamiento Inicial: La efectividad del muestreo aleatorio sistemático depende del ordenamiento inicial de la población. Si la población está ordenada de manera sesgada, la muestra también podría ser sesgada.

3. Requerimiento de Listas Ordenadas: Al igual que con el muestreo aleatorio simple, se requiere una lista ordenada de la población, lo que podría ser difícil de obtener en algunas situaciones.

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Los sujetos que conformarán la muestra son seleccionados sistemáticamente, dejando pasar un cierto número antes de estudiar el siguiente.

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

Sólo es necesaria una aproximación del tamaño del universo en estudio.

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El muestreo aleatorio estratificado es un método en el que la población se divide en subgrupos homogéneos llamados estratos, y luego se selecciona una muestra aleatoria simple de cada estrato. A continuación, se presentan algunas ventajas y desventajas de este enfoque:

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Ventajas del Muestreo Aleatorio Estratificado:

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Ventajas del Muestreo Aleatorio Estratificado:

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1. Mayor Precisión: Puede proporcionar estimaciones más precisas y confiables de la población total al tener en cuenta las diferencias dentro de los estratos y capturar la variabilidad en cada estrato.

2. Representatividad Mejorada: Al asegurar que cada estrato esté representado en la muestra, se mejora la representatividad de la muestra en comparación con el muestreo aleatorio simple.

3. Reducción de Error Estadístico: Ayuda a reducir el error estándar y, por lo tanto, puede proporcionar intervalos de confianza más estrechos para las estimaciones poblacionales.

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1. Complejidad en la Implementación: La implementación puede ser más compleja que el muestreo aleatorio simple, ya que requiere la identificación y clasificación adecuada de los estratos.

2. Requiere Información Adicional: Se necesita información adicional sobre la población para identificar y definir los estratos, lo que podría no estar disponible en todos los casos.

3. Sensibilidad a la Selección de Estratos: La efectividad del muestreo estratificado depende de la elección adecuada de los estratos. Una elección inapropiada puede llevar a estimaciones sesgadas.

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

El marco muestral se divide en estratos.

No se requiere de una lista de todos los sujetos del universo.

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

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El muestreo aleatorio por conglomerados es un método en el que la población se divide en grupos o conglomerados, y luego se seleccionan algunos conglomerados al azar para incluir todos los elementos dentro de esos conglomerados en la muestra. Aquí hay algunas ventajas y desventajas asociadas con este enfoque:

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Ventajas del Muestreo Aleatorio por Conglomerados:

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Ventajas del Muestreo Aleatorio por Conglomerados:

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1. Eficiencia en la Recolección de Datos: Puede ser más eficiente en términos de tiempo y recursos en comparación con el muestreo aleatorio simple, especialmente cuando la población es grande y dispersa.

2. Manejo de Poblaciones Extensas: Es útil cuando la población es extensa y difícil de enumerar o muestrear de manera directa.

3. Costos Reducidos: Puede reducir los costos de recopilación de datos, ya que solo se requiere recopilar información de los conglomerados seleccionados en lugar de la población completa.

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Desventajas del Muestreo Aleatorio por Conglomerados:

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Desventajas del Muestreo Aleatorio por Conglomerados:

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1. Menor Precisión: Puede resultar en estimaciones menos precisas en comparación con el muestreo aleatorio simple, ya que la variabilidad intraconglomerado puede ser mayor que la variabilidad entre conglomerados.

2. Sesgo si los Conglomerados no son Representativos: Si los conglomerados no son representativos de la población, puede introducir sesgos en las estimaciones.

3. Requiere una Lista de Conglomerados: Al igual que con otros métodos, se requiere una lista completa y actualizada de los conglomerados, lo que puede ser difícil de obtener en algunas situaciones.

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

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.

Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan mediante sorteo de los conglomerados.

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

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Encuesta de Microestablecimientos - MICRO - 2008 - 2009 - 2010 - 2011

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Encuesta de Microestablecimientos - MICRO - 2008 - 2009 - 2010 - 2011

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se puede inferir que el muestreo aleatorio y muestreo aleatorio por conglomerados son los muestreos utilizados en este ejemplo

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analizando entendemos que el muestreo aleatorio Sistemático es el utilizado en este ejemplo ya que nos habla de un ejemplo realizado de manera general

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podemos deducir que el muestreo aleatorio sistemático y el muestreo aleatorio estratificado fueron los modelos utilizados para realizar este trabajo

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Colombia - Encuesta de Calidad de la Gestión Estatal para el Desarrollo Empresarial - ECDE - 2008 - 2009. (s/f). Gov.co. Recuperado el 25 de noviembre de 2023, de https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/174/get-microdata

de Metodología y Producción Estadística - DIMPE, D. de M. y. P. E.-D. D. de M. y. P. E.-. D. D. (2014). Muestra Trimestral Manufacturera Regional - MTMR - 2008-2009-2010-2011-2012-2013 - Colombia [Data set].

de Metodología y Producción Estadística-DIMPE, D. (2023). Encuesta Ambiental Industrial - EAI - 2021 - Colombia [Data set].

Galo Sánchez, J. R. (s/f). Modelo Estadística. Proyectodescartes.org. Recuperado el 25 de noviembre de 2023, de https://proyectodescartes.org/iCartesiLibri/materiales_didacticos/EstadisticaProbabilidadInferencia/Muestreo/2MuestreoProbabilisticoTiposdeMuestreo/index.html

Método de muestreo estratificado. (s/f). Explorable.com. Recuperado el 25 de noviembre de 2023, de https://explorable.com/es/muestreo-estratificado

Muestreo por conglomerados. (s/f). Explorable.com. Recuperado el 25 de noviembre de 2023, de https://explorable.com/es/muestreo-por-conglomerados

Muestreo sistemático. (s/f). Explorable.com. Recuperado el 25 de noviembre de 2023, de https://explorable.com/es/muestreo-sistematico

Muguira, A. (2016, septiembre 19). Muestreo aleatorio simple: ¿Qué es y cómo realizarlo? QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-aleatorio-simple/

Ortega, C. (2018a, abril 24). ¿Cómo hacer un muestreo por conglomerados? QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/como-hacer-un-muestreo-por-conglomerados/

Ortega, C. (2018b, abril 26). ¿Cómo hacer un muestreo estratificado? QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/como-hacer-un-muestreo-estratificado/

Ortega, C. (2018c, abril 27). ¿Sabes cómo realizar un muestreo aleatorio simple de manera sencilla? QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/como-realizar-un-muestreo-aleatorio-simple/

¿Qué es el muestreo por conglomerados? (s/f). SurveyMonkey. Recuperado el 25 de noviembre de 2023, de https://es.surveymonkey.com/mp/que-es-el-muestreo-por-conglomerados/

(S/f). Researchgate.net. Recuperado el 25 de noviembre de 2023, de https://www.researchgate.net/figure/Figura-12-Esquema-de-un-muestreo-aleatorio-simple_fig1_292694353