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      <title>Eje 4 by Omar Garzon Bolivar</title>
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      <language>en-us</language>
      <pubDate>2024-09-28 14:10:41 UTC</pubDate>
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         <title></title>
         <author>epajaro2</author>
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         <description><![CDATA[<p>El muestreo aleatorio simple es un método de muestreo utilizado en investigación y estadística, donde cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado.</p>]]></description>
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         <pubDate>2024-09-28 15:15:30 UTC</pubDate>
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         <title>Etapas de muestreo</title>
         <author>epajaro2</author>
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         <description><![CDATA[<p>1- Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente, mediante sorteo o tabla de números aleatorios.</p><p><br></p><p>2- A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.</p><p><br>3- Se requiere un marco muestral o lista de los sujetos en el universo.</p>]]></description>
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         <pubDate>2024-09-28 15:17:12 UTC</pubDate>
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         <title>Ventaja</title>
         <author>epajaro2</author>
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         <description><![CDATA[<p><strong>Muestreo Aleatorio Simple</strong>: Es fácil de entender y aplicar, ya que no requiere una estructura previa como estratos o conglomerados. Esto facilita su implementación en comparación con el muestreo estratificado o por conglomerados, que requieren una planificación más detallada.</p>]]></description>
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         <pubDate>2024-09-28 15:18:38 UTC</pubDate>
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         <title>Desventaja</title>
         <author>epajaro2</author>
         <link>https://padlet.com/ogarzon15/5adqa1grh33e6cnr/wish/3143749498</link>
         <description><![CDATA[<p><strong>Muestreo Aleatorio Simple</strong>: En poblaciones muy diversas, el muestreo aleatorio simple puede no capturar adecuadamente las variaciones dentro de la población. En contraste, el muestreo estratificado puede ser más eficiente, ya que permite asegurar que diferentes subgrupos de la población estén representados adecuadamente.</p>]]></description>
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         <pubDate>2024-09-28 15:19:11 UTC</pubDate>
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         <title>Complementos</title>
         <author>epajaro2</author>
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         <description><![CDATA[]]></description>
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         <title></title>
         <author>epajaro2</author>
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         <description><![CDATA[<p>1- PUENTE VIEDMA, C. D. L. Estadística descriptiva e inferencial. ed. Madrid: Ediciones IDT, 2018. 280 p. Disponible en: <a rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://elibro-net.proxy.bidig.areandina.edu.co/es/ereader/areandina/59931?page=157">https://elibro-net.proxy.bidig.areandina.edu.co/es/ereader/areandina/59931?page=157</a>&nbsp; Consultado en: 25 Sep 2024</p>]]></description>
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         <pubDate>2024-09-28 15:37:55 UTC</pubDate>
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         <title></title>
         <author>ogarzon15</author>
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         <description><![CDATA[<p>El muestreo aleatorio sistemático es un método donde se elige una muestra de una población de forma ordenada, no completamente al azar. Primero, se define la población y el tamaño de la muestra. Luego, se calcula el intervalo de muestreo dividiendo el total de la población por el tamaño de la muestra deseado. Se escoge un punto de inicio al azar y, desde ese punto, se selecciona cada k-ésimo elemento hasta completar la muestra. Este método ayuda a obtener una muestra representativa y dispersa uniformemente de toda la población.</p>]]></description>
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         <pubDate>2024-09-28 15:40:10 UTC</pubDate>
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         <title>Ventaja</title>
         <author>ogarzon15</author>
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         <description><![CDATA[<p>Una de las principales ventajas del muestreo es la <strong>eficiencia en términos de costos y tiempo</strong>. Al seleccionar y estudiar solo una parte representativa de una población, puedes obtener estimaciones y conclusiones sobre el grupo entero sin necesidad de examinar a cada miembro de la población. Esto reduce significativamente los recursos necesarios como tiempo, personal y presupuesto, especialmente cuando la población es muy grande. Además, el muestreo permite un manejo más detallado y profundo de los datos recogidos, lo que puede mejorar la calidad de los análisis.</p>]]></description>
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         <pubDate>2024-09-28 15:41:33 UTC</pubDate>
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         <title>Desventaja</title>
         <author>ogarzon15</author>
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         <description><![CDATA[<p>Una desventaja significativa del muestreo es el <strong>riesgo de sesgo</strong>, que puede ocurrir si la muestra no es representativa de la población total. Si el método de muestreo no es adecuadamente diseñado o ejecutado, podría excluir ciertos grupos dentro de la población o sobre-representar otros, llevando a conclusiones que no son precisas para el conjunto de la población. Este sesgo puede afectar la validez de los resultados del estudio y, por ende, las decisiones basadas en estos resultados podrían ser erróneas.</p>]]></description>
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         <pubDate>2024-09-28 15:42:20 UTC</pubDate>
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         <title>Complementos</title>
         <author>ogarzon15</author>
         <link>https://padlet.com/ogarzon15/5adqa1grh33e6cnr/wish/3143766734</link>
         <description><![CDATA[]]></description>
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         <pubDate>2024-09-28 15:42:59 UTC</pubDate>
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         <title></title>
         <author>ogarzon15</author>
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         <description><![CDATA[<p><br/></p><ul><li><p>Sesgo de muestreo y cómo evitarlo | Tipos y ejemplos. (2023). Scribbr. <a rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://www.scribbr.com/research-basics/sampling-bias/">https://www.scribbr.com/research-basics/sampling-bias/</a></p></li><li><p>Cómo evitar el sesgo de muestreo | Causas, tipos y ejemplos. (s. f.). ATLAS.ti. <a rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://atlasti.com/2022/03/09/how-to-avoid-sampling-bias/">https://atlasti.com/2022/03/09/how-to-avoid-sampling-bias/</a></p></li><li><p>Muestreo Aleatorio Slides | <a rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://es.slideshare.net/slideshow/muestreo-aleatorio-sistematico/32572386?from_search=0">Muestreo aleatorio sistematico | PPT (</a><a rel="noopener noreferrer nofollow" href="http://slideshare.net">slideshare.net</a><a rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://es.slideshare.net/slideshow/muestreo-aleatorio-sistematico/32572386?from_search=0">)</a></p></li></ul>]]></description>
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         <pubDate>2024-09-28 15:44:52 UTC</pubDate>
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         <title></title>
         <author>ogarzon15</author>
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         <description><![CDATA[<p>El muestreo aleatorio estratificado es una técnica que mejora la representatividad de la muestra al dividir la población en subgrupos o estratos antes de seleccionar aleatoriamente los elementos de cada uno. Esta metodología es particularmente útil cuando la población es heterogénea y se desea asegurar que todos los subgrupos relevantes estén adecuadamente representados en la muestra</p>]]></description>
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         <pubDate>2024-09-28 15:46:32 UTC</pubDate>
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         <title>Ventaja</title>
         <author>ogarzon15</author>
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         <description><![CDATA[<p>El muestreo aleatorio estratificado mejora la precisión de los resultados al asegurar que todos los subgrupos significativos de la población estén proporcionalmente representados en la muestra. Esto permite realizar inferencias más precisas sobre la población total.</p>]]></description>
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         <pubDate>2024-09-28 15:47:46 UTC</pubDate>
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         <title>Desventaja</title>
         <author>ogarzon15</author>
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         <description><![CDATA[<p>Esta técnica puede ser compleja y requiere un conocimiento previo detallado de la población para formar los estratos correctamente, lo que puede complicar la planificación y ejecución del muestreo. Además, puede llevar a errores si los estratos no están bien definidos o si la asignación de muestras no es la adecuada.</p>]]></description>
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         <title>Complementos</title>
         <author>ogarzon15</author>
         <link>https://padlet.com/ogarzon15/5adqa1grh33e6cnr/wish/3143770522</link>
         <description><![CDATA[]]></description>
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         <title></title>
         <author>ogarzon15</author>
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         <description><![CDATA[<p>El muestreo aleatorio por conglomerados es un método en el que la población se divide en grupos o conglomerados que son representativos de toda la población. Luego, se seleccionan al azar algunos de estos conglomerados para incluir todos sus elementos en la muestra. Este método es especialmente útil cuando la población es demasiado grande y dispersa, haciendo que otros métodos de muestreo sean logísticamente impracticables o demasiado costosos.</p>]]></description>
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         <pubDate>2024-09-28 15:53:09 UTC</pubDate>
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         <title>Ventaja</title>
         <author>ogarzon15</author>
         <link>https://padlet.com/ogarzon15/5adqa1grh33e6cnr/wish/3143775742</link>
         <description><![CDATA[<p>El muestreo aleatorio por conglomerados es eficiente en términos de costos y logística, especialmente cuando la población objetivo es grande y está dispersa geográficamente. Al agrupar elementos en conglomerados y luego seleccionar algunos de esos conglomerados para la muestra, se reducen los costos y el esfuerzo necesario para recolectar los datos.</p>]]></description>
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         <title>Desventaja</title>
         <author>ogarzon15</author>
         <link>https://padlet.com/ogarzon15/5adqa1grh33e6cnr/wish/3143775876</link>
         <description><![CDATA[<p>Una desventaja significativa es el aumento del error de muestreo. Como se seleccionan grupos completos de elementos en lugar de individuos de toda la población, existe el riesgo de que los conglomerados elegidos no sean representativos de la población en su conjunto. Esto puede llevar a estimaciones menos precisas y aumentar el sesgo si los conglomerados son heterogéneos internamente.</p>]]></description>
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         <pubDate>2024-09-28 15:56:21 UTC</pubDate>
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         <title>Complementos</title>
         <author>ogarzon15</author>
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         <description><![CDATA[]]></description>
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         <title></title>
         <author>ogarzon15</author>
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         <description><![CDATA[<p>Muestreo Aleatorio por Conglomerados</p><p>Kamalu, I., Niyomwungere, F., &amp; Etikan, İ. (2024). A Comprehensive Analysis of Cluster Sampling versus Multi-Stage Sampling Techniques: Methodologies, Applications, and Comparative Insights. <em>Pioneer Journal of Biostatistics and Medical Research</em>, 2(1), 21-30. Disponible en <a rel="noopener" href="https://www.pjbmr.com/index.php/pjbmr/article/view/52">PJBMR</a>.</p>]]></description>
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         <pubDate>2024-09-28 15:58:40 UTC</pubDate>
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         <title>Etapas de Muestreo</title>
         <author>epajaro2</author>
         <link>https://padlet.com/ogarzon15/5adqa1grh33e6cnr/wish/3144642300</link>
         <description><![CDATA[<ul><li><p>No se requiere de una lista de todos los sujetos del universo.</p></li><li><p>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.</p></li><li><p>Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan mediante sorteo de los conglomerados.</p></li><li><p>Se requiere una lista de conglomerados.</p></li></ul><p><br></p><p><br></p>]]></description>
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         <pubDate>2024-09-29 17:25:38 UTC</pubDate>
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         <title>Etapas De Muestreo</title>
         <author>epajaro2</author>
         <link>https://padlet.com/ogarzon15/5adqa1grh33e6cnr/wish/3144646925</link>
         <description><![CDATA[<ul><li><p>Se requiere un marco muestral o lista de los sujetos en el universo.</p></li><li><p>Los sujetos a estudiar son seleccionados de manera consecutiva hasta que se completa el tamaño de la muestra.</p></li></ul><p><br></p>]]></description>
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         <pubDate>2024-09-29 17:31:37 UTC</pubDate>
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         <title>Etapa De Muestreo</title>
         <author>epajaro2</author>
         <link>https://padlet.com/ogarzon15/5adqa1grh33e6cnr/wish/3144648882</link>
         <description><![CDATA[<ul><li><p>El marco muestral se divide en estratos.</p></li><li><p>Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan aleatoriamente, mediante sorteo o tabla de números aleatorios.</p></li><li><p>A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.</p></li><li><p>Se requiere un marco muestral o lista de los sujetos en el universo.</p></li></ul><p><br></p><p><br></p>]]></description>
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         <pubDate>2024-09-29 17:33:57 UTC</pubDate>
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         <title>Grupo De Trabajo</title>
         <author>epajaro2</author>
         <link>https://padlet.com/ogarzon15/5adqa1grh33e6cnr/wish/3144669812</link>
         <description><![CDATA[<p>Integrantes:</p><p>Omar Fabian Garzón Bolívar</p><p>Elkin José Pájaro De Ávila</p><p>Heelen Lizeth Cano Moreno</p>]]></description>
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         <pubDate>2024-09-29 17:57:28 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Economía</title>
         <author>hcano8</author>
         <link>https://padlet.com/ogarzon15/5adqa1grh33e6cnr/wish/3144765307</link>
         <description><![CDATA[<p><strong>• Tipo de muestreo: </strong>Muestreo aleatorio estratificado.</p><p><strong>• Descripcion de tipo de muestreo: </strong>La Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos (ENIG) utiliza un muestreo estratificado, lo que significa que la población se divide en diferentes estratos según ciertas características claves, como el nivel de ingresos o la ubicación geográfica (áreas urbanas y rurales). Una vez que los hogares están divididos en estos estratos, se selecciona una muestra aleatoria dentro de cada estrato, lo que garantiza que se incluyan todos los tipos de hogares.</p><p><strong>• Marco muestral: </strong>La ENIG utiliza como marco muestral del Censo Nacional de Población y Vivienda, que contiene una lista detallada de todos los hogares del país. Este marco permite identificar los hogares que se incluirán en la muestra, distribuidos por estratos y por Áreas geográficas.</p><p><strong>• Estratos: </strong>Los estratos en esta encuesta se basan principalmente en dos criterios: Ubicación geográficas (division entre áreas urbanas y rurales) a nivel socioeconómico (niveles de ingreso de los hogares). Esto permite que la muestra sea representativa de todos los niveles de ingresos y de todas las regiones del país.</p><p>• <strong>Conglomerados: </strong>A diferencia de la ECV, en la ENIG no se utilizan conglomerados. En lugar de eso, se seleccionan hogares directamente dentro de los estratos.</p><p>• <strong>Ventajas: </strong></p><p><strong>• Precisión: </strong>El muestreo estratificado permite que los resultados sean más precisos, ya que asegura que todos los niveles de ingreso y áreas geográficas estén adecuadamente representados.</p><p>• <strong>Comparación directa: </strong>Este tipo de muestreo permite comparar los ingresos y gastos de diferentes grupos de la población, como entre áreas morales y urbanas o entre distintos niveles de ingreso. </p><p>• <strong>Desventajas:</strong></p><p><strong>• Costo elevado: </strong>Debido a que no se utiliza el muestreo por conglomerados, puede ser más caro y llevar más tiempo, ya que los encuestadores deben desplazarse a múltiples hogares distribuidos en diferentes estratos.</p>]]></description>
         <enclosure url="https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/204" />
         <pubDate>2024-09-29 19:44:26 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Sociedad</title>
         <author>hcano8</author>
         <link>https://padlet.com/ogarzon15/5adqa1grh33e6cnr/wish/3144793563</link>
         <description><![CDATA[<p><strong>Tipo de muestreo: </strong>Muestreo aleatorio estratificado por conglomerados.</p><p><br></p><p>• <strong>Descripción del tipo de muestreo: </strong>La Encuesta Nacional de Calidad de Vida (ECV) utiliza una combinación de muestreo estratificado y conglomerado. El muestreo estratificado implica odividir a población en grupos homogéneos,llamadoestratos, basados en características compartidas, como el nivel socioeconómico o la ubicación geográfica (urbana o rural). Luego, dentro de estos estratos se seleccionan unidades de muestreo (barrios o conglomerados) mediante un procedimiento aleatorio. Esto asegura que todas las áreas geográficas y niveles socioeconómicos estén representados en la encuesta.</p><p><br></p><p><strong>• Marcos muestral</strong>: El marco muestral se deriva den Censo de Población y Vivienda, que contiene información detallada sobre la población colombiana. Los conglomerados (generalmente barrios o manzanas) se seleccionan a partir de este marco, el cual proporciona un listado completo de todas las viviendas del país, clasificadas por estrato socioeconómico y ubicación (Urbana o rural).</p><p><br></p><p>• <strong>Estratos: </strong>En la ECV, los estratos son divisiones geográficas y socioeconómicas, como áreas urbanas o rurales. Se estratifican las viviendas con base en el nivel socioeconómico de los hogares, asegurando que la muestra refleje de manera representativa las diferencias entre los distintos grupos de la población.</p><p><br></p><p>• <strong>Conglomerados</strong>: Dentro de cada estrato, se seleccionan conglomerados. Estos conglomerados suelen ser barrios o manzanas en áreas urbanas o veredas en áreas rurales. Posteriormente, dentro de los conglomerados seleccionados, se eligen al azar hogares para ser encuestados.</p><p><br></p><p>• <strong>Ventajas</strong>: </p><p><br></p><p>• <strong>Representatividad</strong>: Este tipo de muestreo asegura que se incluyan hogares de todas las regiones y niveles socioeconómicos, lo que permite obtener datos que reflejan de manera precisa la calidad de vida de toda la población.</p><p><br></p><p>• <strong>Eficiencia</strong>: Al usar conglomerados, se reduce el costo y el tiempo necesario para recopilar datos, ya que se agrupan las viviendas en áreas geográficas cercanas. </p><p><br></p><p>• <strong>Desventajas</strong>: </p><p><br></p><p>•<strong>Posible sesgo dentro de los conglomerados:</strong> Si los hogares dentro de un conglomerado son demasiado homogéneos, la variabilidad de los datos podría reducirse, disminuyendo la precisión de las estimaciones.</p>]]></description>
         <enclosure url="https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/827" />
         <pubDate>2024-09-29 20:13:29 UTC</pubDate>
         <guid>https://padlet.com/ogarzon15/5adqa1grh33e6cnr/wish/3144793563</guid>
      </item>
      <item>
         <title>Territorio</title>
         <author>hcano8</author>
         <link>https://padlet.com/ogarzon15/5adqa1grh33e6cnr/wish/3144815930</link>
         <description><![CDATA[<p><strong>Tipo de muestreo: </strong>Muestreo por conglomerados.</p><p><strong>• Descripción del tipo de muestreo: </strong>El Censo Agropecuario utiliza un muestreo por conglomerados, donde el territorio se divide en áreas geográficas llamadas conglomerados, que agrupan fincas o terrenos agrícolas. Se seleccionan algunos de estos conglomerados al azar, y luego se encuesta a todas las las fincas dentrode los conglomerados seleccionados o se toma una muestra adicional dentro de estos conglomerados.</p><p><strong>• Marco muestral: </strong>El marco muestral del Censo Agropecuario incluye un listado de todas las áreas agrícolas del país, categorizadas según el uso del suelo, el tipo de cultivo y otras características relevantes para la agricultura.</p><p>• <strong>Estratos</strong>: Aunque el Censo Agropecuario usa conglomerados, también puede dividir los terrenos agrícolas en estratos según su tamaño, el tipo de cultivo o la región geográfica. Esto asegura que todos los tipos de explotaciones agrícolas estén representados, desde pequeños fincas hasta grandes plantaciones.</p><p>• <strong>Conglomerados: </strong>Los conglomerados son áreas geográficas agricolas. Estas áreas pueden incluir múltiples fincas o unidades productivas. Se seleccionan algunos conglomerados al azar para ser incluidos en el censo, yluego seencuestan todas las fincas dentro de esos conglomerados, o se toma una muestra aleatoria de ellas.</p><p>• <strong>Ventajas</strong>:</p><p>• <strong>Eficiencia en áreas geográficas grandes: </strong>Este tipo de muestreo es ideal para encuestar áreas rurales amplias, ya que permite reducir el costo del esfuerzo concentrando la recolección de datos en ciertas zonas seleccionadas al azar.</p><p>•<strong>Representatividad geografica: </strong>Asegura que las características de todas las regiones agrícolas están representadas en el censo.</p><p>• <strong>Desventajas</strong>:</p><p>• <strong>Menor precisión dentro de conglomerados heterogéneos: </strong>Si las fincas dentro de un conglomerado son muy diversas, la variabilidad dentro de los conglomerados puede afectar la precisión de las estimaciones.</p>]]></description>
         <enclosure url="https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/513" />
         <pubDate>2024-09-29 20:48:33 UTC</pubDate>
         <guid>https://padlet.com/ogarzon15/5adqa1grh33e6cnr/wish/3144815930</guid>
      </item>
      <item>
         <title></title>
         <author>hcano8</author>
         <link>https://padlet.com/ogarzon15/5adqa1grh33e6cnr/wish/3144819436</link>
         <description><![CDATA[<p>Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). (2023). Encuesta Nacional de Calidad de Vida (ECV) 2023. DANE. <a rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/salud/calidad-de-vida-ecv/encuesta-nacional-de-calidad-de-vida-ecv-2023">https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/salud/calidad-de-vida-ecv/encuesta-nacional-de-calidad-de-vida-ecv-2023</a></p><p>Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). (2017). Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos (ENIG) 2016-2017 [Base de datos]. DANE. <a rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/513">https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/513</a></p><p><br/></p>]]></description>
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         <pubDate>2024-09-29 20:53:53 UTC</pubDate>
         <guid>https://padlet.com/ogarzon15/5adqa1grh33e6cnr/wish/3144819436</guid>
      </item>
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