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Jesús Andrés Baquero Villarraga

Javier Pino Viloria

María del Pilar Cetina Melo

Luis Camilo Enciso Ardila

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Lista del marco muestral

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Solución a las etapas de muestreo

Muestreo Aleatorio Simple:

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

Solución: Utilizar un método de selección aleatoria, como un sorteo o tabla de números aleatorios, para elegir a los participantes de la muestra.

Desarrollo del Ejercicio: Muestreo Aleatorio Simple

Paso 1: Definir la Población

Solución: Imaginemos que estamos estudiando la opinión de estudiantes universitarios sobre la implementación de clases virtuales. La población serán todos los estudiantes universitarios matriculados en el presente semestre.

Paso 2: Asignar Números Únicos

Solución: Asignemos un número único a cada estudiante. Si hay 100 estudiantes, podríamos asignar números del 1 al 100.

Paso 3: Métodos de Selección Aleatoria

a. Sorteo: - Solución: Prepararíamos 100 tarjetas numeradas del 1 al 100, cada una representando a un estudiante. Mezclaríamos las tarjetas y seleccionaríamos, por ejemplo, 20 tarjetas al azar. Los estudiantes con los números seleccionados formarían la muestra.

b. Tabla de Números Aleatorios: - Solución: Generaríamos una lista de 20 números aleatorios del 1 al 100. Asociaríamos estos números a los estudiantes correspondientes para formar la muestra.

Paso 4: Garantizar Imparcialidad

Solución: En el sorteo, aseguraríamos que las tarjetas estén completamente mezcladas antes de seleccionar. En la tabla de números aleatorios, garantizaríamos que los números sean generados de manera imparcial y sin patrones discernibles.

Paso 5: Tamaño de la Muestra

Solución: Supongamos que decidimos tener una muestra de 20 estudiantes para representar a la población universitaria.

Paso 6: Repetibilidad

Solución: Si necesitamos repetir el muestreo, seguiríamos los mismos pasos utilizando el mismo método y criterios de selección.

Paso 7: Consideraciones Éticas

Solución: Asegurarnos de obtener el consentimiento informado de los estudiantes antes de incluirlos en la muestra. Respetar la privacidad y derechos éticos durante la investigación.

Siguiendo estos pasos, se implementa un Muestreo Aleatorio Simple que garantiza la imparcialidad y representatividad en la selección de estudiantes para el estudio de opiniones sobre clases virtuales

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Por supuesto, aquí tienes un resumen de la tabla:

En el proyecto sobre métodos de muestreo desarrollado por Jesús Andrés Baquero, Javier Pino Viloria, Pilar Cetina y Camilo Enciso, se analizaron diferentes tipos de muestreo. A continuación, se presenta un resumen de las ventajas y desventajas de cada método:

1. Muestreo Aleatorio Simple:

Ventaja: Simplicidad y facilidad de implementación.

Desventaja: No considera la estructura interna de la población, menos eficiente en ciertos casos.

2. Muestreo Aleatorio Sistemático:

Ventaja: Menos variabilidad que el Aleatorio Simple debido a un patrón sistemático.

Desventaja: Puede introducir sesgo si hay un patrón coincidente con el intervalo sistemático.

3. Muestreo Aleatorio Estratificado:

Ventaja: Asegura representación de subgrupos, mejora precisión y confiabilidad.

Desventaja: Requiere información detallada para estratificar adecuadamente.

4. Muestreo Aleatorio por Conglomerados:

Ventaja: Eficiente cuando la población está naturalmente agrupada.

Desventaja: Puede introducir sesgo si los conglomerados no son representativos de la población total.

Cada método tiene sus propias características, y la elección entre ellos depende de la naturaleza específica de la población y los objetivos del estudio. Este resumen proporciona una visión general de las consideraciones clave para cada tipo de muestreo.

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1. Muestreo Aleatorio Simple (Desarrollado por Jesús Andrés Baquero):

Desventaja: No considera la estructura interna de la población ni estratifica, lo que puede resultar menos eficiente en ciertos contextos.

2. Muestreo Aleatorio Sistemático (Desarrollado por Javier Pino Viloria):

Desventaja: Puede introducir sesgo si existe un patrón coincidente con el intervalo sistemático seleccionado.

3. Muestreo Aleatorio Estratificado (Desarrollado por Pilar Cetina):

Desventaja: Requiere información detallada para estratificar adecuadamente, lo que podría ser un desafío en situaciones con poca información.

4. Muestreo Aleatorio por Conglomerados (Desarrollado por Camilo Enciso):

Desventaja: Puede introducir sesgo si los conglomerados seleccionados no son representativos de la población total.

Este resumen proporciona una visión específica de las desventajas de cada método de muestreo, lo cual puede ser crucial al considerar la elección del método más adecuado para un estudio particular

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Presentación María del Pilar Cetina Melo

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Presentación María del Pilar Cetina Melo

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Hola todos,

Les cuento que mi nombre es María del Pilar Cetina Melo, nací y vivo en Bogotá, me encuentro cursando octavo semestre de Ingeniería de Sistemas, trabajo en un gremio en el área de tecnología y espero terminar mi carrera adquiriendo muchos conocimientos en todas las asignaturas.

Por último les comparto mi foto para que me conozcan.

Hasta pronto.

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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)

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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

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Desarrollo de la muestra seleccionada, se calcula el muestro de interés

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Muestreo Aleatorio por Conglomerados y Muestreo Aleatorio Simple

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Muestreo Aleatorio por Conglomerados y Muestreo Aleatorio Simple

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Título

Encuesta Nacional de Consumo de Sustancias Psicoactivas en Población General - ENCSPA- 2019

El tipo de muestreo utilizado en la encuesta del DANE parece ser una combinación de Muestreo Aleatorio por Conglomerados y Muestreo Aleatorio Simple en las etapas más detalladas. La razón es que:

Unidades Primarias de Muestreo (UPM): Los municipios con más de 30,000 habitantes y los municipios que forman parte de las áreas metropolitanas de las ciudades se seleccionaron como conglomerados (método de conglomerados).

Unidades Secundarias de Muestreo (USM): Las manzanas en las cabeceras municipales se seleccionaron utilizando un diseño con Probabilidad Proporcional al Tamaño Sistemático (PPT-SIS), lo que indica un enfoque más detallado, similar a un Muestreo Aleatorio Simple dentro de esos conglomerados.

En resumen el ejemplo y la encuesta que se utilizó fue un enfoque de Muestreo Aleatorio por Conglomerados en las etapas más generales y, a medida que se profundiza en las etapas, se emplea un método que se asemeja a un Muestreo Aleatorio Simple.

# data[].attributes.body
CASAL, Jordi; MATEU, Enric. Tipos de muestreo. Rev. Epidem. Med. Prev, 2003, vol. 1, no 1, p. 3-7.

SALVADÓ, I. E. Tipos de muestreo. Investigación científica [presentación de diapositivas]. Recuperado de: http://www. bvs. hn/Honduras/Embarazo/Tipos. de. Muestreo, 2016.

OTZEN, Tamara; MANTEROLA, Carlos. Técnicas de Muestreo sobre una Población a Estudio. International journal of morphology, 2017, vol. 35, no 1, p. 227-232.

WEIERS, Ronald M., et al. Investigación de mercados. Mexico: Prentice Hall, 1986.

COCHRAN, William G., et al. Técnicas de muestreo. México: Compañía Editorial Continental, 1980.

VELÁZQUEZ, Alberto Porras. Tipos de muestreo. México: Centrogeo, 2017.

LILIA, Carrillo Flores Ana. Población y muestra. 2015.

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Esta técnica de muestreo en súper importante en la investigación de mercados, aquí podemos dividir la población por estratos, es un ejemplo de como se puede entender este muestreo.

Pero lo más importante es que los datos consultados sean los más verídicos posibles para obtener los resultados que necesitamos.

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El muestreo es clave para obtener los datos que necesitamos de cara a realizar una buena investigación de mercados y, precisamente por eso, debemos elegir estrategias de muestreo que nos garanticen una buena fiabilidad y validez.

Una de ellas, es el muestreo estratificado, el cual nos permite trabajar con grupos homogéneos para así obtener información más precisa y hoy venimos a hablarte con mayor detalle de él.

¿Qué es una muestra estratificada y cómo hacerlo?

Cuando hablamos de muestra estratificada, nos referimos a aquella que se obtiene a partir de la división de la muestra en diversos estratos de la población, entre los que se seleccionan luego los individuos a entrevistar, lo que hace que gane mayor representatividad que si utilizaremos otras estrategias de muestreo.

Para obtener una muestra mediante este método, lo primero que tenemos que hacer es dividir una población en grupos internamente homogéneos (a partir de una o más variables predeterminadas), a los cuales llamaremos estratos. Una vez hayamos efectuado esta primera división, tendremos que seleccionar una muestra aleatoria de cada estrato mediante algún criterio predefinido (por ejemplo, en proporción a su tamaño relativo en la población, en función de la variabilidad interna de cada grupo, si la conocemos a priori, etc.)

De este modo, si se quiere realizar un estudio sobre la opinión de la población acerca de la calidad de un producto, se podría usar el muestreo estratificado para dividir la población en grupos basados en la edad, el género y la ubicación geográfica, por ejemplo (tampoco conviene que utilicemos más de tres o cuatro variables para hacer esa segmentación previa). Luego tendríamos que seleccionar una muestra aleatoria dentro de cada grupo para garantizar que la muestra sea representativa de la población en su conjunto.

Tipos de muestreo estratificado

Al igual que ocurre con otras técnicas de muestreo, dentro del estratificado podemos encontrar distintos tipos que vamos a conocer con mayor detalle a continuación.

Muestreo estratificado con afijación proporcional

Este tipo de muestreo se utiliza cuando el tamaño de cada estrato se considera adecuado que sea proporcional a su tamaño en la población total. Es decir, el tamaño de la muestra extraída de cada estrato es proporcional al tamaño relativo que ese estrato tiene en la población objetivo.

Por ejemplo, si en una población de 1000 personas el 60 % son hombres y el 40 % mujeres, estos serán los porcentajes que se empleen de cara a establecer el tamaño de estos dos colectivos en la muestra.

Muestreo estratificado con afijación no proporcional

En segundo lugar, tenemos la opción contraria, que es aquella en la cual el tamaño de cada estrato no es proporcional a su tamaño en la población total.

Este tipo de muestreo se utiliza cuando sabemos que hay algún subgrupo de la población que es especialmente relevante para nuestro estudio, ya que, de esta forma, aseguramos una representación adecuada del mismo en la muestra total, aunque el tamaño del grupo en la población sea menor que el de otros grupos.

Imaginemos, por ejemplo, que deseamos estudiar con precisión a un subgrupo de jóvenes que en la población objeto de estudio tienen un peso pequeño (aunque son muy relevantes en nuestro mercado potencial). Si hacemos un muestreo proporcional, la muestra que obtendríamos sería muy pequeña y el margen de error con el que tendríamos que trabajar sus datos no nos daría suficiente nivel de confianza y representatividad para este colectivo. Por el contrario, si realizamos una afijación de la muestra no proporcional, dedicando mayor muestra para este estrato -en detrimento de otros segmentos poblacionales-, nos aseguraríamos un tamaño de muestra suficiente para analizar sus datos de manera segura... y ello sin tener que aumentar el tamaño total de la muestra para conseguirlo (lo que es un ahorro importante en el presupuesto del estudio). Posteriormente los datos de la muestra se ponderan para restituir los pesos que cada segmento debe tener en la muestra, de modo que trabajaremos con datos totales que representan adecuadamente a toda la población: obtendremos así una muestra total representativa según el peso de cada estrato en el universo y, a la vez, muestra suficiente en el colectivo de jóvenes.

Muestreo estratificado óptimo

Por último, tenemos una tercera opción que sería lo que se conoce como muestreo estratificado óptimo. Esta técnica, que se basa en la teoría de la estimación de Horvitz-Thompson, lo que hace es maximizar la precisión de la estimación de una variable de interés, para un tamaño de muestra dado.

Lo que se busca en este tipo de muestreo es asignar el tamaño de muestra de manera proporcional a la varianza de la variable de interés dentro de cada estrato. Es decir, en la muestra se incluirán más individuos de aquellos estratos que tengan mayor variabilidad interna. Por el contrario, en los estratos más homogéneos la muestra necesaria será menor.

No obstante, es importante destacar que, para llevar a cabo el muestreo estratificado óptimo, se requiere información previa de la población para poder aplicarlo, en concreto, sobre la varianza de la variable de interés en cada estrato. En caso contrario, no podrá llevarse a cabo.

Ejemplo práctico para hacer un muestreo aleatorio estratificado

Una vez conocemos un poco mejor es que consiste este tipo de muestreo, vamos a ver un ejemplo para poder comprenderlo con mayor profundidad.

Imagina que estás realizando una investigación de mercado sobre el consumo de productos de belleza en una determinada ciudad. Para obtener una muestra representativa de la población, podrías optar por dividir a los participantes en tres grupos de acuerdo con su edad: jóvenes (18-25 años), adultos (26-40 años) y mayores (más de 40 años).

Luego, tendrías que determinar el tamaño de muestra de cada estrato en función de su tamaño relativo en la población o bien realizando una afinación no proporcional si algún estrato es de mayor interés y necesitas sobrerrepresentarlo por algún motivo. Finalmente, definido cada estrato y su tamaño, hay que seleccionar aleatoriamente a los participantes de cada grupo. De esta forma, obtendrías una muestra lo suficientemente precisa y representativa de la población que quieres analizar.

Conclusiones

Existen diversas técnicas de muestreo que pueden ayudarnos a conseguir una muestra poblacional lo suficientemente válida como para llevar a cabo nuestra investigación de mercados y, una de ellas, es el muestreo estratificado.

Debemos ser conscientes de que también existen otras opciones interesantes y el hecho de elegir una u otra va a depender del estudio que queramos realizar, nuestros objetivos, las variables a estudiar, etc. Por eso, lo mejor es confiar en profesionales especialistas en estudios de mercado que puedan asesorarnos desde un primer momento sobre los pasos a dar para que nuestro estudio sea exitoso.

CIMEC es una de esas compañías con amplia experiencia ofreciendo este tipo de servicios y contamos con un equipo formado por grandes profesionales, así que podemos ayudarte sean cuales sean tus necesidades. No lo dudes más y contacta con nosotros.

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Muestreo estratificado: qué es y cómo aplicarlo en tus estudios

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Aprende cómo utilizar el muestreo estratificado en tus investigaciones y obtén muestras representativas de tu población de estudio.

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https://enciclopediaeconomica.com/muestreo-estratificado/

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¿Qué es el muestreo estratificado?

El muestreo estratificado es un tipo de muestreo probabilístico que consiste en dividir toda la población, sobre la cual se realizará una investigación, en diferentes estratos o subgrupos.

Generalmente, estos estratos se conforman por individuos que comparten características similares.

Una vez estratificada la población se debe seleccionar, al azar y de forma proporcional, a los individuos finales de cada uno de los estratos que conformarán la muestra estadística.

Tipos de muestreo estratificado

Según el tamaño que se asigne a los estratos, el muestreo estratificado puede ser muestreo estratificado proporcionado o desproporcionado.

Muestreo estratificado proporcionado

Se le llama muestreo estratificado proporcionado cuando el tamaño de la muestra, de cada uno de los estratos, es proporcional al tamaño de la población.

Por ejemplo: para obtener una muestra de 100 individuos de una población total de 3000, se divide a la población en los siguientes estratos:

Estrato 1: 1300 individuos.

Estrato 2: 1100 individuos.

Estrato 3: 600 individuos.

Mediante el muestreo estratificado proporcionado, la muestra obtenida de cada estrato será representativa de cada uno de estos y otorgará los siguientes resultados:

De esta manera quedaría conformada la muestra de 100 personas. Este tipo de muestreo estratificado deja en desventaja a aquellos grupos o estratos que estén conformados por la menor cantidad de personas.

Muestreo estratificado desproporcionado

El muestreo estratificado desproporcionado permite al investigador realizar una muestra de forma equitativa, sin importar la cantidad de individuos que conformen la población del estrato.

Por ejemplo: para obtener una muestra de 100 individuos, de una población total de 3000, se divide a la población en los siguientes estratos:

Estrato 1: 1300 individuos.

Estrato 2: 1100 individuos.

Estrato 3: 600 individuos.

De esta manera, a través del muestreo estratificado desproporcionado, se obtendrían los siguientes resultados:

De esta manera quedaría conformada la muestra de 100 personas con resultados equitativos. Sin embargo, dicha muestra no puede ser considerada completamente probabilística para todo estrato, ya que los individuos del grupo con menor cantidad de personas poseen más posibilidades de ser seleccionados para la muestra que los otros estratos.

Ventajas y desventajas del muestreo estratificado

Ventajas

Las ventajas del muestreo estratificado son las siguientes:

Cuenta con mayor capacidad de hacer inferencia y comparaciones dentro de un grupo.

Presenta un mínimo de errores en las muestras del mismo tamaño, por lo que necesita de muestras pequeñas para que exista el mismo margen del error.

Las muestras son más representativas, ya que los elementos de cada estrato o grupo son representados en la muestra.

El investigador puede obtener mayor conocimiento de la población abordada.

Permite aplicar diversos métodos de investigación y procedimientos en los diferentes estratos.

Hace posible el análisis de los patrones dentro del estrato y la notificación separada de los resultados para cada uno de los estratos.

Desventajas

Las desventajas del muestreo estratificado son las siguientes:

Es necesario obtener información sobre la proporción de la población perteneciente a cada estrato.

Se requiere información sobre las variables de estratificación de cada elemento de la población, ya que sino puede ser muy costosa la recopilación.

Es un método más costoso, ya que implica tiempo y es complicado en comparación con otros métodos.

Si se cuenta con un gran número de variables, la selección de la estratificación resultará más difícil.

Ejemplo de muestreo estratificado

Para realizar una investigación acerca de la cantidad de personas que consumen bebidas alcohólicas en la República Argentina, el investigador a cargo decide utilizar el muestreo estratificado, por lo que divide a la población en diferentes grupos, según la edad.

De esta manera, divide una población total de 45 millones de personas en los siguientes estratos:

Personas menores a 18 años: 20 millones.

Personas mayores a 18 y menores a 35 años: 15 millones.

Personas mayores a 35 años: 10 millones.

A partir de dicha subdivisión, conforma la muestra obteniendo de manera proporcional 10000 personas:

De esta manera queda conformada la muestra estadística de 10000 personas, con la que puede realizar una investigación surgida a partir de 3 diferentes estratos de la muestra estratificada.

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Muestreo estratificado - ¿Qué es?, tipos, ventajas y desventajas, ejemplos

# data[].attributes.attachment_link.description
Todo acerca de qué es la muestra estratificada, definición de este tipo de muestra, clasificación y tipos, ventajas y desventajas y ejemplos.

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Cuando los experimentadores o investigadores buscan datos, a menudo es imposible medir cada punto de datos individual en una población. Sin embargo, los métodos estadísticos permiten hacer inferencias sobre una población analizando los resultados de una muestra más pequeña tomada de esa población. Hay varios métodos de muestreo.

El muestreo aleatorio en capas es un método común que utilizan los investigadores porque les permite obtener una población de muestra que representa mejor a toda la población de estudio, asegurando que cada subgrupo de interés esté representado. Sin embargo, este método de investigación no está exento de inconvenientes.

Muestreo aleatorio estratificado: una visión general

El muestreo aleatorio en capas implica primero dividir una población en subpoblaciones y luego aplicar métodos de muestreo aleatorio a cada subpoblación para formar un grupo de prueba. Una desventaja es cuando los investigadores no pueden clasificar a cada miembro de la población en un subgrupo.

El muestreo aleatorio en capas es diferente del muestreo aleatorio simple, que implica la selección aleatoria de datos de toda la población, de modo que cada muestra posible tenga la misma probabilidad de ocurrir. Por el contrario, el muestreo aleatorio estratificado divide a la población en grupos más pequeños, o capas, en función de características comunes. Se toma una muestra aleatoria de cada capa directamente proporcional al tamaño de la capa en comparación con la población.

Ejemplo de muestreo aleatorio estratificado

El siguiente es un ejemplo de muestreo aleatorio estratificado:

Los investigadores están realizando un estudio para evaluar las inclinaciones políticas de los estudiantes en economía en una importante universidad. Los investigadores quieren asegurarse de que la muestra aleatoria se aproxime mejor a la población estudiantil, incluidos el género, los estudiantes y los estudiantes de posgrado. La población total en el estudio es de 1000 estudiantes y se crean subgrupos a partir de ahí, como se muestra a continuación.

Población total = 1,000

Los investigadores asignarían a cada estudiante universitario de economía a una de cuatro subpoblaciones: hombres, mujeres, hombres y mujeres. Luego, los investigadores contarían cuántos estudiantes en cada subgrupo componen la población total de 1000 estudiantes. A partir de ahí, los investigadores calculan la representación porcentual de cada subgrupo de la población total.

Subgrupos:

Estudiantes varones = 450 estudiantes (de 100) o45% de la población

Estudiantes de pregrado = 200 estudiantes o 20%

Estudiantes graduados varones = 200 estudiantes o 20%

Estudiantes de posgrado = 150 estudiantes o 15%

El muestreo aleatorio de cada subpoblación se realiza en función de su representación en la población general. Debido a que los estudiantes varones constituyen el 45% de la población, se seleccionan al azar 45 estudiantes varones de ese subgrupo. Como los hombres graduados representan solo el 20% de la población, se seleccionan 20 para la muestra y así sucesivamente.

Ventajas del muestreo aleatorio estratificado

El muestreo aleatorio en capas tiene ventajas sobre el muestreo aleatorio simple.

Refleja fielmente la población estudiada

El muestreo aleatorio estratificado refleja con precisión la población de estudio, ya que los investigadores estratifican a toda la población antes de aplicar métodos de muestreo aleatorio. En definitiva, se asegura que cada subgrupo de la población reciba una representación adecuada en la muestra. Como resultado, el muestreo aleatorio estratificado brinda una mejor cobertura de la población, ya que los investigadores tienen control sobre los subgrupos para garantizar que todos estén representados en la muestra.

Con el muestreo aleatorio simple, no hay garantía de que se elija un subgrupo o tipo de persona en particular. En nuestro ejemplo anterior de estudiantes universitarios, usar un muestreo aleatorio simple para obtener una muestra de 100 de la población podría conducir a la selección de solo 25 estudiantes varones o solo el 25% de la población total. Además, se podrían seleccionar 35 mujeres graduadas (35% de la población), lo que resultaría en una subrepresentación de hombres graduados y una sobrerrepresentación de mujeres estudiantes de posgrado. Cualquier error en la representación de la población tiene el potencial de disminuir la precisión del estudio.

Desventajas del muestreo aleatorio estratificado

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

No se puede utilizar en todos los estudios.

Desafortunadamente, 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 necesitan identificar a cada miembro de una población de estudio y clasificarlos en una única subpoblación. Como resultado, el muestreo aleatorio estratificado es desventajoso cuando los investigadores no pueden clasificar con confianza a cada miembro de la población en un subgrupo. Encontrar una lista exhaustiva y definitiva de toda una población también puede ser un desafío.

La superposición puede ser un problema si hay temas que caen en varios subgrupos. Cuando se realiza un muestreo aleatorio simple, es más probable que se seleccionen aquellos en más de un subgrupo. El resultado podría ser una distorsión o un reflejo inexacto de la población.

El ejemplo anterior lo hace más fácil: estudiantes, graduados, hombres y mujeres son grupos claramente definidos. En otros casos, sin embargo, puede ser más difícil. Imagine incluir características como la raza, el origen étnico o la religión. El proceso de clasificación se vuelve más difícil, lo que hace que el muestreo aleatorio estratificado sea un método ineficiente y menos que ideal.

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Ventajas y desventajas del muestreo aleatorio estratificado

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Cuando los experimentadores o investigadores buscan datos, a menudo es imposible medir cada punto de datos individual en una población. Sin embargo, los métodos estadísticos permiten hacer inferencias sobre una población analizando los resultados de ... Leer más

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Esta imagen fue sacada del siguiente artículo.

https://www.probabilidadyestadistica.net/muestreo-estratificado/

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https://www.probabilidadyestadistica.net/muestreo-estratificado/

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En este artículo te explicamos qué son los muestreos estratificados y cómo se hacen. Encontrarás la explicación de los subtipos de muestreos estratificados y, finalmente, cuáles son las ventajas y las desventajas del muestreo estratificado.

¿Qué es el muestreo estratificado?

El muestreo estratificado es un método estadístico que sirve para seleccionar los elementos de una muestra dividiendo la población en grupos (llamados estratos). Es decir, en un muestreo estratificado se divide la población en estratos y se selecciona aleatoriamente unos individuos de cada estrato para formar toda la muestra del estudio.

Los estratos son grupos homogéneos, o dicho de otra forma, los individuos de un estrato tienen unas características propias que los diferencian de los otros estratos. Por lo tanto, un individuo solo puede estar en un único estrato.

El muestreo estratificado resulta muy útil utilizarlo cuando la población está formada por grupos muy homogéneos y muy diferentes entre sí.

Lógicamente, la suma del tamaño de de todos los estratos da como resultado el tamaño de la población estadística:

Asimismo, la suma del tamaño de la muestra elegida de cada estrato es igual al tamaño muestral total del estudio estadístico:

Se suele diferenciar entre mayúsculas y minúsculas para referirse a la población o a la muestra respectivamente.

Cómo hacer un muestreo estratificado

Los pasos para hacer un muestreo estratificado son los siguientes:

1. Definir la población objetivo.

2. Elegir la variable de estratificación y cuántos estratos habrán.

3. Identificar a qué estrato pertenece cada elemento de la población.

4. Calcular el tamaño de cada estrato que formará parte de la muestra.

5. Seleccionar aleatoriamente los elementos de cada estrato que pertenecerán a la muestra del estudio. Para cada estrato, se deben seleccionar tantos elementos como se ha decidido en el paso anterior.

Ten en cuenta que el tamaño que representará cada estrato en la muestra no solo depende del tamaño del estrato, sino también del tipo de muestreo estratificado. A continuación, se explica cada tipo de muestreo estratificado y cómo se calcula el tamaño muestral de cada estrato mediante un ejemplo.

Tipos de muestreo estratificado

Ahora que ya conoces la definición de muestreo estratificado, tienes que saber que existen varios tipos de muestreos estratificados, los cuales se clasifican en:

Muestreo estratificado proporcional

Muestreo estratificado uniforme

Muestreo estratificado óptimo

Seguidamente se explica cada tipo de muestreo estratificado en detalle para entender mejor el significado de cada uno.

Muestreo estratificado proporcional

En el muestreo estratificado proporcional, o muestreo con afijación proporcional, el número de elementos de cada estrato que forman parte de la muestra del estudio es proporcional al tamaño de cada estrato.

De manera que si un estrato es más grande que otro, en la muestra final habrá más elementos de ese estrato. Por contra, si un estrato es más pequeño que otro, en la muestra del análisis estadístico habrá menos elementos de dicho estrato.

Este tipo de muestreo estratificado es util cuando los estratos son de diferente tamaño y queremos que la muestra incluya más elementos de los estratos más grandes.

Para calcular el número de elementos de cada estrato que estarán dentro de la muestra se debe dividir el tamaño de cada estrato entre la suma de los tamaños de todos los estratos. El resultado será la proporción del estrato que se debe incluir en la muestra, por lo que después se debe multiplicar por el tamaño de la muestra deseado.

Donde

es el tamaño muestral total deseado,

el número de elementos del estrato

que se incluirá en la muestra,

el tamaño del estrato

, y

el número total de elementos de la población.

Por ejemplo, imagínate que queremos hacer un estudio en una empresa de 150 trabajadores cogiendo una muestra de 50 personas y estratificando los datos según la edad de los trabajadores. Podemos clasificar los datos de la siguiente manera:

De 20 a 29 años: 35 trabajadores

De 30 a 39 años: 57 trabajadores

De 40 a 49 años: 42 trabajadores

De 50 a 59 años: 16 trabajadores

Entonces, si estratificamos los datos de manera proporcional, el muestreo quedará de la siguiente manera:

Muestreo estratificado uniforme

En el muestreo estratificado uniforme, o muestreo por afijación uniforme, el número de elementos de cada estrato que forma parte de la muestra del estudio es igual.

Por lo tanto, cada estrato tiene el mismo peso en este tipo de muestreo. Independientemente de si un estrato tiene más o menos individuos que otro estrato, todos estarán representados en la muestra por el mismo número de individuos.

En este caso, para calcular el tamaño de elementos de cada estrato se tiene que dividir el tamaño muestral deseado entre el número de estratos que hay. Es decir, se debe utilizar la siguiente fórmula:

Donde

es el tamaño muestral total deseado,

el número de elementos del estrato

que se incluirá en la muestra, y

el número de estratos en los que se ha dividido la población.

Siguiendo el ejemplo anterior, como queríamos una muestra de 50 trabajadores y en total había 4 estratos diferentes, el tamaño muestral de cada estrato será:

Como el resultado es un número decimal, algunos estratos tendrán 12 trabajadores y otros estratos 13 hasta llegar a los 50 trabajadores. De manera que el muestreo estratificado uniforme queda de la siguiente manera:

Como puedes ver, el tamaño muestral de cada estrato es independiente de la proporción de cada uno.

Muestreo estratificado óptimo

En el muestreo estratificado óptimo, el número de elementos de cada estrato depende proporcionalmente a la variabilidad de cada estrato.

De modo que los estratos con mayor variabilidad tendrán un tamaño muestral mayor, y al revés, los estratos con menor variabilidad tendrán un tamaño muestral menor.

La fórmula para determinar cuántos elementos de cada estrato formará parte de la muestra del estudio estadístico es la siguiente:

Donde

es el tamaño muestral total deseado,

es el número de elementos del estrato

que se incluirá en la muestra,

es la desviación estándar (o desviación típica) del estrato

, y

es el tamaño del estrato

.

Ventajas y desventajas del muestreo estratificado

El muestreo estratificado tiene las siguientes ventajas y desventajas:

Permite estudiar estadísticamente no solo toda la población, sino también cada estrato en particular.

Es un método de muestreo complicado de llevar a cabo.

El error muestral cometido por el muestreo estratificado siempre es igual o menor que el muestreo aleatorio simple.

Es un muestreo que lleva mucho tiempo para hacerlo y, por tanto, es costoso.

Permite aprovechar el conocimiento del investigador sobre la población.

Se necesita mucha información de la muestra que se analiza para poder estratificarla.

Con el muestreo estratificado nos aseguramos de que al menos un elemento de cada estrato se incluye en la muestra.

Se necesita conocer la proporción de cada estrato para poder hacer el muestreo.

La principal característica del muestreo estratificado es que sirve para analizar estadísticamente cada grupo o estrato en los que se ha dividido la población. Obviamente, también se puede estudiar toda la población con este tipo de muestreo. Además, la estratificación de los datos producirá un beneficio mayor cuanto más distintos sean los estratos entre sí.

Por contra, el hecho de estratificar los datos para poder hacer el muestreo implica un aumento de la complejidad de este, siendo el muestreo estratificado más complicado de realizar en comparación con otros tipos de muestreos. Esta propiedad también implica que es un muestreo caro de llevar a cabo, pues se necesita tiempo para hacer la estratificación correctamente.

Otro inconveniente del muestreo estratificado es que requiere mucha información de la población que se pretende estudiar, hecho que no es necesario en otros tipos de muestreos como por ejemplo el muestreo aleatorio simple. Aunque esta desventaja se puede mitigar si el investigador tiene un gran conocimiento en el campo.

Por último, con el muestreo estratificado se obtiene una muestra más representativa de la población que en otros tipos de muestreos, porque nos aseguramos incluir elementos de cada estrato. En cambio, en otros muestreos puede que la muestra resultante no tenga ningún elemento de algún estrato.

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▷ ¿Qué es el muestreo estratificado? ¿Y cómo se hace?

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Qué es el muestreo estratificado - Cómo hacer el muestreo estratificado - Tipos de muestreo estratificado - Ejemplos - Ventajas y desventajas.

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En esta etapa el marco muestral se divide en estratos ya que la muestra nos solicita encontrar la población objetiva para empezar el análisis.

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Etapa 2 - Seleccionar aleatoriamente los individuos

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Etapa 2 - Seleccionar aleatoriamente los individuos

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Las personas que integrarán la muestra se deben seleccionar aleatoriamente, mediante sorteo o tabla de números aleatorios, esto es de acuerdo a lo que se este solcitando en el muestreo.

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Etapa 3 - Aproximación del tamaño del universo

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Etapa 3 - Aproximación del tamaño del universo

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Unicamente se escogerá un aproximado número de personas para realizar el muestreo y así realizar el análisis necesario.

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Se requiere reunir una lista de sujetos, los cuales conformarán la muestra, estos serán seleccionados sistemáticamente, se tendrán que dejar pasar un cierto número para poder analizar el siguiente individuo.

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Etapa 5 - Selección de los conglomerados

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Etapa 5 - Selección de los conglomerados

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Los que integrarán la muestra deberán ser escogidos mediante un sorteo para tomar la decisión a quien se le va a realizar el muestreo.

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Los individuos a los cuales se van a estudiar, serán seleccionados de manera consecutiva ya que se debe completar el tamaño de la muestra solicitada.

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Etapa 7 - Muestra aleatoria de conglomerados

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Etapa 7 - Muestra aleatoria de conglomerados

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Dentro de cada conglomerado podremos seleccionar todos los individuos que se encuentran en la muestra o también podremos escoger una muestra aleatoria dentro del mismo conglomerado.

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De acuerdo a la muestra que hemos seleccionado se pueden calcular datos estadísticos que sean de interés para lo solicitado.

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Se debe generar un marco muestral o lista detallada de los individuos en el universo de la información.

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Entregando un informe preliminar de los individuos se puede empezar a encontrar posibles soluciones en cada uno de los estratos analizados.

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Etapa 11 - No se requiere lista completa

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Etapa 11 - No se requiere lista completa

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No es necesario entregar una lista completa de los individuos del universo ya que con el marco muestral es suficiente información.

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Encuesta Pulso de la Migración - EPM -V-2023

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Encuesta Pulso de la Migración - EPM -V-2023

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Diseño muestral: Probabilístico

Encuesta dirigida a: hogares y personas.

Esta encuesta se realizó con el fin de verificar si en los hogares encuestados habían migrantes menores de 15 años.

Tipos de muestreo probabilístico (Muestreo Aleatorio Simple, Muestreo Aleatorio Sistemático, Muestreo Aleatorio Estratificado, Muestreo Aleatorio por Conglomerados)

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Encuesta Pulso de la Migración - EPM -V-2023

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El Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) en desarrollo de su objetivo misional de producir estadísticas oficiales, que cumplan con los estándares internacionales y que sirvan de base para la toma de decisiones, se propone elaborar la operación estadística Pulso de la Migración.

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Encuesta de Convivencia y Seguridad Ciudadana - ECSC - 2019

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Encuesta de Convivencia y Seguridad Ciudadana - ECSC - 2019

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Diseño muestral: probabilístico, estratificado, de conglomerados

Encuesta dirigida a: viviendas, hogares y todas las personas mayores de 14 años

Esta encuesta permite ver los temas de criminalidad en distintos campos y en que se ha visto afectada la población.

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Encuesta de Convivencia y Seguridad Ciudadana - ECSC - 2019

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Desde el Plan Nacional de Desarrollo 2010-2014 Prosperidad para todos , se reconoció la importancia de contar con una Política Nacional de Seguridad y Convivencia Ciudadana, la cual se elaboró en 2011 por parte de la Alta Consejería Presidencial para la Convivencia y Seguridad Ciudadana y la Dirección de Justicia, Seguridad y Gobierno del Departamento Nacional de Planificación (DNP).

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Encuesta Sobre los Desafíos del COVID-19 en el Empleo Público en Colombia

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Encuesta Sobre los Desafíos del COVID-19 en el Empleo Público en Colombia

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Diseño muestral: estratificado y muestreo aleatorio Simple

Encuesta dirigida a: Servidores(as) públicos(as) y contratistas pertenecientes a las entidades de la Rama ejecutiva del orden nacional, gobernaciones y alcaldías de ciudades capitales.

Esta encuesta se realizo para apoyar el sondeo a los servidores públicos sobre los cambios que ha tenido que afrontar la administración a raíz del COVID 19.

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Colombia - Encuesta Sobre los Desafíos del COVID-19 en el Empleo Público en Colombia

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La pandemia del COVID-19 ha significado un momento coyuntural para el planeta, modificando las costumbres y condiciones de vida de millones de personas. Esta coyuntura también planteó un reto para la administración pública y la forma en la cual, las organizaciones públicas y quienes trabajan en el servicio público, se han adaptado para garantizar la continuidad de sus servicios en medio de las diversas restricciones implementadas para reducir los efectos del COVID-19. En el caso colombiano, el trabajo remoto o trabajo en casa ha sido una de las alternativas para que, quienes trabajan para el Estado, puedan continuar realizando sus funciones y actividades laborales desde la virtualidad. La encuesta sobre los desafíos del COVID-19 en el empleo público en Colombia es una investigación entre el Banco Mundial, University College London, DANE y DAFP que busca contar con información desde el punto de vista de los servidores(as) públicos y contratistas sobre su experiencia y percepciones frente al trabajo remoto durante la pandemia. 34 827 servidores(as) contratistas y pertenecientes a la rama ejecutiva en el orden nacional, gobernaciones y alcaldías de ciudades capitales participaron en la encuesta realizada entre el 1 de octubre y el 6 de noviembre de 2020. Los resultados constituyen un insumo para la toma de decisiones orientadas a la gestión de del personal en el sector público durante pandemia y el futuro del trabajo en el Estado colombiano.

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Encuesta Pulso de la Migración - EPM -V-2023

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El Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) en desarrollo de su objetivo misional de producir estadísticas oficiales, que cumplan con los estándares internacionales y que sirvan de base para la toma de decisiones, se propone elaborar la operación estadística Pulso de la Migración.

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Encuesta de Convivencia y Seguridad Ciudadana - ECSC - 2019

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Desde el Plan Nacional de Desarrollo 2010-2014 Prosperidad para todos , se reconoció la importancia de contar con una Política Nacional de Seguridad y Convivencia Ciudadana, la cual se elaboró en 2011 por parte de la Alta Consejería Presidencial para la Convivencia y Seguridad Ciudadana y la Dirección de Justicia, Seguridad y Gobierno del Departamento Nacional de Planificación (DNP).

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Colombia - Encuesta Sobre los Desafíos del COVID-19 en el Empleo Público en Colombia

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La pandemia del COVID-19 ha significado un momento coyuntural para el planeta, modificando las costumbres y condiciones de vida de millones de personas. Esta coyuntura también planteó un reto para la administración pública y la forma en la cual, las organizaciones públicas y quienes trabajan en el servicio público, se han adaptado para garantizar la continuidad de sus servicios en medio de las diversas restricciones implementadas para reducir los efectos del COVID-19. En el caso colombiano, el trabajo remoto o trabajo en casa ha sido una de las alternativas para que, quienes trabajan para el Estado, puedan continuar realizando sus funciones y actividades laborales desde la virtualidad. La encuesta sobre los desafíos del COVID-19 en el empleo público en Colombia es una investigación entre el Banco Mundial, University College London, DANE y DAFP que busca contar con información desde el punto de vista de los servidores(as) públicos y contratistas sobre su experiencia y percepciones frente al trabajo remoto durante la pandemia. 34 827 servidores(as) contratistas y pertenecientes a la rama ejecutiva en el orden nacional, gobernaciones y alcaldías de ciudades capitales participaron en la encuesta realizada entre el 1 de octubre y el 6 de noviembre de 2020. Los resultados constituyen un insumo para la toma de decisiones orientadas a la gestión de del personal en el sector público durante pandemia y el futuro del trabajo en el Estado colombiano.

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De acuerdo a lo investigado realice un cuadro de las ventajas y desventajas de los muestreos.

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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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· Definición: Los conglomerados son grupos naturales o unidades preexistentes que contienen elementos de la población. Ejemplos pueden ser ciudades, escuelas o vecindarios.

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1. Eficiencia Logística: Al agrupar las unidades en conglomerados, se facilita la logística de la encuesta, ya que se puede acceder a varias unidades dentro de un mismo conglomerado de manera eficiente.

2. Ahorro de Costos: Reducción de costos en comparación con muestras más complejas, ya que se pueden realizar entrevistas o recopilar datos de múltiples sujetos en un solo sitio geográfico.

3. Representatividad Geográfica: Al incluir conglomerados geográficos, se mejora la representatividad geográfica de la muestra, a incluir diferentes áreas y comunidades.

4. Manejo de Variabilidad Intraconglomerado: Permite manejar la variabilidad intragrupos al considerar unidades dentro de un conglomerado, lo que puede mejorar la precisión de las estimaciones.

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1. Mayor Variabilidad Intraconglomerado: Puede introducir mayor variabilidad dentro de los conglomerados, lo que afecta la precisión de las estimaciones y requiere técnicas de análisis estadístico más complejas.

2. Menor Precisión Comparada con Muestreos más Complejos: En comparación con muestreos más detallados, como el muestreo estratificado, el muestreo por conglomerados puede ofrecer menor precisión en las estimaciones.

3. Potencial Sesgo de Conglomerado: Si hay similitudes significativas dentro de los conglomerados, como características socioeconómicas homogéneas, podría introducir sesgo si no se considera adecuadamente.

4. Problemas de Representatividad Intraconglomerado: Puede haber heterogeneidad dentro de los conglomerados.

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·         Descripción: Se establece el marco muestral utilizando el inventario cartográfico y el listado de viviendas obtenido del Censo Nacional de Población y Vivienda de 2005, con actualizaciones periódicas.

·         Detalles Relevantes: El marco se organiza por conglomerados, identificando municipios como unidades primarias de muestreo (UPM), manzanas como unidades secundarias de medidas de muestreo (USM), y segmentos o de tamaño (MT) como unidades terciarias de muestreo (UTM).

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2. Etapa de Selección de Conglomerados (UPM):

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2. Etapa de Selección de Conglomerados (UPM):

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·         Descripción: Se seleccionan aleatoriamente los municipios con más de 30.000 habitantes y aquellos que forman parte de las áreas metropolitanas de las ciudades.

·         Detalles Relevantes: Todos los municipios seleccionados tienen probabilidad de inclusión 1, conformando los conglomerados iniciales.

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3. Etapa de Selección de Manzanas (USM):

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3. Etapa de Selección de Manzanas (USM):

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·         Descripción: Las manzanas en las cabeceras municipales son seleccionadas mediante un diseño con Probabilidad Proporcional al Tamaño Sistemático (PPT-SIS).

·         Detalles Relevantes: La proporcionalidad del tamaño se define en función del número de viviendas en cada manzana.

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4. Etapa de Selección de Segmentos (UTM):

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4. Etapa de Selección de Segmentos (UTM):

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·         Descripción: Los segmentos (áreas de aproximadamente 10 viviendas) se seleccionan dentro de las manzanas mediante Muestreo Aleatorio Simple.

·         Detalles Relevantes: Estos segmentos forman las unidades terciarias de muestreo.

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5. Etapa de Selección de Personas (UCM):

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5. Etapa de Selección de Personas (UCM):

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·         Descripción: Se selecciona una persona entre 12 y 65 años en cada hogar perteneciente al segmento seleccionado en la etapa anterior.

·         Detalles Relevantes: La selección de la persona se realiza mediante el procedimiento de Kish.

·         Tamaño de la Muestra: La muestra final es de 49,600 hogares, con una persona de 12 a 64 años seleccionada por hogar.

·         Muestreo por Conglomerados: Se utiliza un diseño de muestreo probabilístico multietápico de conglomerados, donde las unidades de muestreo se seleccionan secuencialmente en cuatro etapas.

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·         Ajuste por Pérdida: Se realiza un ajuste de cobertura en caso de pérdida de segmentos o hogares durante la recolección de datos.

·         Ponderación: Se aplican factores de expansión y ajuste para obtener resultados representativos a nivel nacional.

Esta es una visión general de las etapas de muestreo por conglomerados en la ENCSPA-2019. Si necesita más detalles o información específica, no dudes en solicitarlo.

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6. Etapa de Cálculo de Tamaño de Muestra:

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6. Etapa de Cálculo de Tamaño de Muestra:

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·         Descripción: Ajuste del tamaño de la muestra para obtener resultados a nivel nacional con tasas de prevalencia específicas y un coeficiente de variación deseado.

·         Detalles Relevantes: Se considera una tasa de pérdida esperada del 30% para la muestra final.

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7. Etapa de Distribución de Segmentos por Departamento:

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7. Etapa de Distribución de Segmentos por Departamento:

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·         Descripción: Se distribuyen los segmentos seleccionados según el departamento.

·         Detalles Relevantes: Se detalla la cantidad de segmentos asignados a cada departamento, considerando la diversidad geográfica.

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8. Etapa de Asignación de Segmentos a Sedes/Subsedes:

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8. Etapa de Asignación de Segmentos a Sedes/Subsedes:

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·         Descripción: Los segmentos se asignan a sedes y subsedes para la coordinación operativa.

·         Detalles Relevantes: Cada sede/subsede tiene un responsable de asistencia técnica y coordinación de campo.

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·         Descripción: Se realiza un recorrido para contar las unidades y viviendas en cada segmento asignado.

·         Detalles Relevantes: Este recorrido contribuye a la asignación correcta de medidas de tamaño y la selección final de los conglomerados a encuestar.

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·         Descripción: Se da a conocer la encuesta anticipadamente en los hogares a encuestar.

·         Detalles Relevantes: Se utilizan piezas comunicativas dirigidas a las personas y hogares fuente de información.

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Encuesta Nacional de Consumo de Sustancias Psicoactivas en Población General - ENCSPA- 2019

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Encuesta Nacional de Consumo de Sustancias Psicoactivas en Población General - ENCSPA- 2019

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La Encuesta Nacional de Consumo de Sustancias Psicoactivas en Población General (ENCSPA) tiene como objetivo principal informar sobre el consumo de sustancias psicoactivas en la población colombiana. Está dirigida a personas entre 12 y 65 años de edad que residen en hogares particulares ubicados en las cabeceras de las capitales departamentales y en los municipios no capitales con 30,000 habitantes o más. También se incluyen municipios de menor tamaño que forman parte de las grandes áreas metropolitanas.

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Encuesta Nacional de Consumo de Sustancias Psicoactivas en Población General - ENCSPA- 2019

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Encuesta Nacional de Consumo de Sustancias Psicoactivas en Población General - ENCSPA- 2019

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El propósito de la encuesta es proporcionar información actualizada y detallada sobre el uso de sustancias psicoactivas, incluyendo drogas legales e ilegales, alcohol y tabaco. La recolección de datos abarca diversas temáticas, como el tipo de sustancias consumidas, la frecuencia de consumo, la percepción del riesgo, la demanda de tratamientos, entre otros aspectos relacionados con el consumo de drogas.

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https://www.google.com/url?sa=i&url=https%3A%2F%2Fwww.netquest.com%2Fblog%2Fmuestreo-sistematico&psig=AOvVaw3gTB5xmmAVfvSAR6AEhRqR&ust=1701187208907000&source=images&cd=vfe&opi=89978449&ved=0CBEQjRxqFwoTCIipv6zG5IIDFQAAAAAdAAAAABAg

https://aproteco.org/wp-content/uploads/2018/02/consumo-de-sustancias-psicoactivas-y-su-impacto08.jpg

Colombia - Encuesta Nacional de Consumo de Sustancias Psicoactivas en Población General - ENCSPA- 2019 (dane.gov.co)

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El Muestreo Aleatorio Sistemático es una estrategia estadística para seleccionar muestras representativas de una población. A diferencia del muestreo aleatorio simple, utiliza un enfoque ordenado: se elige aleatoriamente un punto de partida y luego se seleccionan sistemáticamente elementos a intervalos regulares.

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Esto aporta eficiencia al proceso de recolección de datos, siendo útil en investigaciones extensas donde se busca equilibrar la aleatoriedad con la sistematicidad. Este método es valioso en diversos contextos, desde estudios científicos hasta encuestas, proporcionando resultados significativos para la toma de decisiones informada.

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Para comenzar el proceso de muestreo aleatorio sistemático, es esencial tener una comprensión clara y precisa del universo o población que se está estudiando. Esto implica definir los límites y las características clave del grupo en cuestión

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Etapa 2: Aproximación del Tamaño del Universo

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Etapa 2: Aproximación del Tamaño del Universo

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En lugar de requerir una lista exhaustiva de todos los elementos del universo, el muestreo aleatorio sistemático permite una aproximación del tamaño total. Esta característica hace que el método sea más práctico, especialmente en situaciones donde es difícil obtener una lista completa

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Desarrollar un marco muestral sólido es crucial. Esto implica organizar la población en estratos si es necesario, dividiéndola en subgrupos homogéneos que facilitarán una representación más precisa en la muestra final

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Etapa 4: Selección del Tamaño de la Muestra

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Etapa 4: Selección del Tamaño de la Muestra

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Establecer el tamaño de la muestra es un paso estratégico. Dependiendo de los objetivos del estudio y los recursos disponibles, se decide cuántos elementos se incluirán en la muestra para obtener resultados estadísticamente significativos

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Etapa 5:  Establecimiento del Intervalo de Muestreo

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Etapa 5:  Establecimiento del Intervalo de Muestreo

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El siguiente paso implica calcular el intervalo de muestreo, que determina la periodicidad con la que se seleccionarán los elementos. Este intervalo, denotado como "k", es esencial para garantizar la aleatoriedad del proceso

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Aunque el proceso es sistemático, el punto de partida se elige aleatoriamente dentro del intervalo de muestreo. Esto introduce un elemento de aleatoriedad que es fundamental para evitar sesgos

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La selección de la muestra comienza a partir del punto de partida, seleccionando sistemáticamente cada k-ésimo elemento. Este enfoque garantiza una representación equitativa de la población y simplifica el proceso de recopilación de datos

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Una vez que se ha determinado la muestra, se procede a recopilar datos de los elementos seleccionados. Esto puede llevarse a cabo a través de encuestas, observaciones u otros métodos según la naturaleza del estudio

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Etapa 9: Cálculo de Estadísticos de Interés

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Etapa 9: Cálculo de Estadísticos de Interés

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Utilizando la muestra seleccionada, se calculan los estadísticos de interés. Estos pueden incluir medidas de tendencia central, dispersión u otros indicadores relevantes según los objetivos del estudio

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Se lleva a cabo un análisis detallado de los resultados obtenidos de la muestra. Este paso implica interpretar los datos recopilados y realizar inferencias sobre la población en su conjunto

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Finalmente, es fundamental documentar todo el proceso de muestreo, desde la definición del universo hasta la presentación de resultados. La transparencia en este proceso es esencial para la validez y la replicabilidad del estudio

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Ventaja:

Eficiencia en el Tiempo: La eficiencia temporal es una ventaja clave, ya que este método ahorra tiempo al evitar la necesidad de revisar toda la lista de elementos.

Desventaja:

Sesgo Potencial: Existe el riesgo de introducir sesgo si hay un patrón en la disposición de los elementos en la lista que coincide con el intervalo de muestreo

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La Encuesta Nacional de Consumo de Sustancias Psicoactivas en Población General (ENCSPA-2019) es apta para el Muestreo Aleatorio Sistemático porque:

1. Población Representativa:

Busca obtener datos sobre el consumo en la población general de Colombia.

2. Marco Muestral Estructurado:

Presumiblemente utiliza un marco muestral organizado, facilitando el muestreo sistemático.

3. Eficiencia en Recolección de Datos:

Permite una selección eficiente, evitando examinar toda la población.

4. Proceso Sistemático:

Alinea con la estructura sistemática de seguimiento de parámetros.

5. Minimización de Sesgos:

El método ayuda a reducir sesgos en la selección de la muestra.

En resumen, el Muestreo Aleatorio Sistemático se adapta a la ENCSPA-2019 para obtener una muestra representativa de la población respecto al consumo de sustancias psicoactivas.

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Encuesta Nacional de Consumo de Sustancias Psicoactivas en Población General - ENCSPA- 2019

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En el año 2019 el DANE realizó la Encuesta Nacional de Consumo de Sustancias Psicoactivas, en el marco del Convenio de asociación No. 251 de 2019 suscrito entre el Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE y el Fondo Rotatorio del DANE-FONDANE y el Ministerio de Justicia y del Derecho, cuyo objeto es adelantar acciones conjuntas para la realización de la Encuesta Nacional de Consumo de Sustancias Psicoactivas - 2019 .

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Encuesta Nacional de Consumo de Sustancias Psicoactivas en Población General - ENCSPA- 2019 - Colombia. (2020). [Data set].

Khan Academy [@khanacademy]. (2020, septiembre 25). Systematic random sampling | AP Statistics | Khan Academy. Youtube. https://www.youtube.com/watch?v=TrOS8OnM1u4

Otzen, T., & Manterola, C. (2017). Técnicas de Muestreo sobre una Población a Estudio. Revista Internacional de Morfologia [International Journal of Morphology], 35(1), 227–232. https://doi.org/10.4067/s0717-95022017000100037