Muestreo probabilístico e Intervalos de Confianza by Natalia Ochoa Herrera

nochoa16_1 — 2024-03-29 00:38:19 UTC

Manuela Cano Galvis

Natalia Ochoa Herrera

Braiyan Sepulveda Ocampo

Etapa 1: Se requiere un marco muestral o lista de todos los sujetos en el universo.

nochoa16_1 — 2024-03-29 00:46:05 UTC

Etapa 2: Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente, mediante sorteo o tabla de números aleatorios.

nochoa16_1 — 2024-03-29 00:46:32 UTC

Etapa 3: A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.

nochoa16_1 — 2024-03-29 00:46:44 UTC

Etapa 4: Sólo es necesaria una aproximación del tamaño del universo en estudio.

nochoa16_1 — 2024-03-29 00:46:54 UTC

Ventajas:

nochoa16_1 — 2024-03-29 00:53:04 UTC

Es el método más fácil de entender y aplicar en comparación con los otros tipos de muestreo.
Da estimaciones justas de la población ya que todos los elementos tienen la misma posibilidad de ser seleccionados.
Los cálculos de error son más fáciles de hacer por lo que simplifica entender los resultados.
Es un método bastante flexible ya que se puede usar para estudiar cualquier tipo de población o variable.
Como es aleatorio, se baja el riesgo de que el investigador sesgue la selección.

Desventajas:

nochoa16_1 — 2024-03-29 00:56:13 UTC

Se necesita tener una lista completa y actualizada de toda la población, lo cual puede ser costoso y difícil de obtener, sobretodo en poblaciones grandes o dispersas geográficamente.
A veces no es muy eficiente si la población es muy variada porque puede no captar toda esa diversidad.
Si la población es muy grande, puede ser necesario seleccionar una muestra de gran tamaño para lograr estimaciones precisas, lo que implica mayores costos y esfuerzos.
Si la población es finita, la fórmula para calcular el tamaño de la muestra es más complicada que si fuera aleatorio simple con reemplazo.
No se puede usar para estudiar grupos específicos dentro de la población porque no garantiza que estén representados en la muestra.

Definicion:

bsepulveda8 — 2024-04-01 04:51:43 UTC

El muestreo aleatorio sistemático es un método de muestreo probabilístico que combina la aleatoriedad con la sistematicidad. Se selecciona un punto de partida al azar y luego se elige cada enésimo elemento de la población hasta alcanzar el tamaño de muestra deseado.

paso 1

bsepulveda8 — 2024-04-01 04:58:40 UTC

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

paso 2:

bsepulveda8 — 2024-04-01 04:59:46 UTC

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

Paso3:

bsepulveda8 — 2024-04-01 05:00:43 UTC

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

Paso 4:

bsepulveda8 — 2024-04-01 05:02:18 UTC

Seleccionar un punto de partida aleatorio: Elegir un número aleatorio entre 1 y el intervalo de muestreo.

paso 5

bsepulveda8 — 2024-04-01 05:02:59 UTC

Seleccionar la muestra: Empezar por el elemento elegido en el punto de partida y luego seleccionar cada enésimo elemento según el intervalo de muestreo hasta completar el tamaño de la muestra.

Ventajas

bsepulveda8 — 2024-04-01 05:04:03 UTC

Simpleza: Es un método fácil de entender y aplicar.
Eficiencia: Requiere menos tiempo y esfuerzo que el muestreo aleatorio simple.
Precisión: Puede ser tan preciso como el muestreo aleatorio simple si se selecciona un punto de partida aleatorio adecuado.

Desventajas

bsepulveda8 — 2024-04-01 05:04:59 UTC

Posible sesgo: Si la población tiene un patrón oculto, el muestreo sistemático puede sesgar los resultados.
Sensibilidad al orden: El orden de los elementos en la población puede afectar la representatividad de la muestra.

Donde se aplica? :

bsepulveda8 — 2024-04-01 05:19:19 UTC

El muestreo aleatorio sistemático se utiliza en una amplia variedad de campos, como la investigación social, la economía, la ingeniería y la medicina. Algunos ejemplos de aplicaciones son:

Encuestas a hogares
Estudios de mercado
Control de calidad
Ensayos clínicos

Definicion

bsepulveda8 — 2024-04-08 03:05:33 UTC

El muestreo aleatorio estratificado es un tipo de muestreo probabilístico en el cual la población se divide en subpoblaciones o estratos mutuamente excluyentes y exhaustivos. Dentro de cada estrato, se selecciona una muestra aleatoria de sujetos.

Etapa 1:

bsepulveda8 — 2024-04-08 04:35:06 UTC

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

Etapa 2:

bsepulveda8 — 2024-04-08 04:35:55 UTC

El marco muestral se divide en estratos.

Etapa 3:

bsepulveda8 — 2024-04-08 04:39:37 UTC

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

Etapa 4:

bsepulveda8 — 2024-04-08 04:40:28 UTC

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

Ventajas:

bsepulveda8 — 2024-04-08 04:55:01 UTC

Permite obtener una muestra más representativa del universo cuando este es heterogéneo.
Aumenta la precisión de las estimaciones.

Desventajas:

bsepulveda8 — 2024-04-08 04:55:50 UTC

Requiere un conocimiento previo del universo para definir los estratos.
Puede ser más complejo de implementar que el MAS o el MAS.

Definición:

bsepulveda8 — 2024-04-08 05:01:12 UTC

El muestreo aleatorio por conglomerados es una técnica de muestreo en la que la población se divide en grupos o conglomerados, y luego se seleccionan al azar algunos de estos conglomerados para formar la muestra. Dentro de cada conglomerado seleccionado, se pueden realizar mediciones o encuestas en todos los elementos o en una muestra aleatoria de ellos.

Etapa 1

bsepulveda8 — 2024-04-08 05:01:55 UTC

Se requiere una lista de conglomerados.

Etapa 2:

bsepulveda8 — 2024-04-08 05:02:23 UTC

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

Etapa 3:

bsepulveda8 — 2024-04-08 05:03:10 UTC

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

Etapa 4:

bsepulveda8 — 2024-04-08 05:04:38 UTC

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

Ventajas:

bsepulveda8 — 2024-04-08 05:06:33 UTC

Es un método eficiente para estudiar poblaciones grandes y dispersas.
Reduce los costos de la investigación.
No se requiere de una lista de todos los sujetos del universo, lo que puede ahorrar tiempo y costos.

Desventajas:

bsepulveda8 — 2024-04-08 05:07:56 UTC

Puede ser menos preciso que otros métodos de muestreo si los conglomerados no son homogéneos.
Se requiere una lista de conglomerados actualizada.

bsepulveda8 — 2024-04-08 05:16:33 UTC

https://www.youtube.com/watch?v=WXfsmUXP550

Donde se aplica

nochoa16_1 — 2024-04-09 00:32:00 UTC

Se aplica en encuestas de opinión, estudios de mercado, investigación médica, control de calidad y diversas áreas científicas, permitiendo obtener datos confiables y generalizables sobre la población de interés mediante la selección aleatoria de individuos o unidades de estudio.

mcano32_1 — 2024-04-09 01:39:50 UTC

https://youtu.be/jBV4F84tFz4?feature=shared

mcano32_1 — 2024-04-09 01:45:18 UTC

https://youtu.be/LYFaNN1Q1u0?feature=shared

mcano32_1 — 2024-04-09 01:52:05 UTC

https://youtu.be/GIdby-TAPgo?feature=shared

Donde se aplica

mcano32_1 — 2024-04-09 02:06:56 UTC

Se aplica en una amplia gama de campos donde es importante garantizar una representación equitativa de diferentes subgrupos dentro de una población, algunos de los lugares donde se pueden aplicar son:

investigación de mercados
Encuesta de opinión y política
Investigación de salud
Estudios educativos
Calidad y control de procesos industriales
Estudios medioambientales

Donde se aplica

mcano32_1 — 2024-04-09 02:12:39 UTC

Este se utiliza en situaciones donde la población objetivo esta naturalmente agrupada en conglomerados o grupos mas pequeños, lo que lo hace mas practico seleccionar como unidades de muestreo en lugar de individuo.

Encuestas domiciliarias
Investigaciones sociales

Departamento Administrativo Nacional de Estadística

mcano32_1 — 2024-04-09 02:40:53 UTC

Temática: SOCIEDAD

mcano32_1 — 2024-04-09 02:51:09 UTC

Marco muestral: Para la encuesta de Consumo Cultural corresponde al listado de la base cartográfica del DANE, que contiene información del departamento, municipio, sector, sección y manzana. En la primera etapa, a nivel de municipio, se cuenta con información auxiliar del total de personas en cada municipio según Censo de Población 2005 y para la segunda etapa, a nivel de manzana, con la cantidad de hogares en cada manzana.

Para establecer el marco de muestreo de hogares, se lleva a cabo una etapa en campo denominada enlistamiento. En este proceso se listan y ubican los hogares existentes dentro de los conglomerados que hacen parte de la muestra.

Conglomerados:

mcano32_1 — 2024-04-09 03:07:20 UTC

Al interior de cada uno de los 68 municipios seleccionados en la primera etapa se conforman las Unidades Secundarias de Muestreo que corresponden a conglomerados. Un conglomerado es un conjunto de manzanas que pertenecen a una misma sección cartográfica y que agrupan una cantidad determinada de hogares. Estos conglomerados se conforman tomando como base el total de hogares en cada manzana cartográfica, según Censo de Población 2005, y dependiendo del estrato del municipio la cantidad de hogares en el conglomerado es diferente, de tal forma que para las ciudades de Bogotá, Cali, Medellín y Barranquilla cada conglomerado tiene en promedio 200 hogares. Para los otros municipios la cantidad aproximada de hogares en cada conglomerado es:

Estrato 1: 120 Hogares
Estrato 2: 100 Hogares
Estrato 3: 90 Hogares
Estrato 4: 60 Hogares
Estrato 5: 60 Hogares
Estrato 6: 40 Hogares

TERCERA ETAPA DE MUESTREO - SELECCIÓN DE HOGARES

Al interior de cada uno de los conglomerados se seleccionan hogares por Muestreo Aleatorio Simple MAS. La cantidad de hogares seleccionados en cada conglomerado depende del estrato del municipio.

Municipios estrato 1: 20 hogares por conglomerado
Municipios estrato 2: 15 hogares por conglomerado
Municipios estrato 3: 10 hogares por conglomerado
Municipios estrato 4: 10 hogares por conglomerado
Municipios estrato 5: 10 hogares por conglomerado
Municipios estrato 6: 17 hogares por conglomerado

Enlace: https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/574

ECONOMIA:

mcano32_1 — 2024-04-09 03:16:49 UTC

Encuesta Continua de Hogares - ECH - 2006 (TRIMESTRES I Y II)

Marco muestral: No se especifica explícitamente.

Tipo de muestreo: Probabilístico, multietápico, estratificado, de conglomerados

desiguales y auto ponderado para las 24 ciudades capitales. La selección se

realiza en hasta 4 etapas dependiendo del área (cabeceras/rural). Se estratifica

por criterios geográficos y socioeconómicos. Los conglomerados son segmentos

compactos de aproximadamente 10 viviendas.

Enlace: https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/116#metadata-sampling

TERRITORIO:

mcano32_1 — 2024-04-09 03:19:49 UTC

Encuesta Nacional Agropecuaria - ENA - 2013 - II - Semestre.

Marco muestral: Marco de Áreas (MMA)

Tipo de muestreo: Probabilístico, estratificado, de conglomerados, con selección

en dos etapas. Se estratifica por departamento, piso térmico y cobertura del suelo.

En algunos departamentos se seleccionan directamente segmentos en una etapa,

en otros se seleccionan primero UPM por PPT y luego segmentos dentro de las

UPM.

Enlace: https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/675#metadata-sampling

nochoa16_1 — 2024-04-09 03:24:49 UTC

QuestionPro. (s.f.). Tipos de muestreo: Muestreo probabilístico vs muestreo no probabilístico. https://www.questionpro.com/blog/es/tipos-de-muestreo/

nochoa16_1 — 2024-04-09 03:25:07 UTC

Ilustrados.com (s.f.). Tipos de muestreo probabilístico. https://www.ilustrados.com/tema/7737/Tipos-muestreo-probabilistico.html

nochoa16_1 — 2024-04-09 03:32:24 UTC

Piñuel, I. [Iñaki Piñuel Raigada]. (2017, Octubre 16). Tipos de muestreo [Vídeo]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=bS9jvq0a9ms

nochoa16_1 — 2024-04-09 03:33:25 UTC

QuestionPro. (s.f.). Tipos de muestreo probabilístico. https://www.questionpro.com/blog/es/tipos-de-muestreo-probabilistico/