Soy Jessica Noy, estudiante de ingeniería en sistemas, actualmente vivo en Bogotá y soy administradora TI en una multinacional de tecnología.

usando muestreo sistemático con un arranque A= 1

Unidades de observación

Visitantes residentes y no residentes que realizan viajes fuera y dentro del país de forma marítima o aérea.

Unidad de muestreo

• Unidades primarias de muestreo (UPM): vuelos internacionales y cruceros.

• Unidades secundarias de muestreo (USM): grupos de viaje compuesto de los visitantes.

Unidad de análisis
Grupo de viaje de los visitantes emisores y receptores de viajes internacionales

Tipo de muestreo:

Para los viajes aéreos
Multietápica: realizaron un muestreo en dos etapas para encuestar a los grupos de viaje:

• Primera etapa: seleccionaron vuelos por medio de un diseño estratificado y sistemático (EST-SIS) con las variables de estratificación explícita e implícita.

• Segunda etapa: mediante un diseño sistemático (SIS) eligieron los grupos de viaje de los vuelos escogidos en la primera etapa.

Estratificación explícita: definieron como estratos cada uno de los cuatro principales aeropuertos internacionales (Bogotá - Aeropuerto Internacional el Dorado, Rionegro - Aeropuerto Internacional José María Córdova, Palmira - Aeropuerto Internacional Alfonso Bonilla Aragón y Cartagena - Aeropuerto Internacional Rafael Núñez) en la primera etapa.

Estratificación implícita: utilizaron como variables de estratificación implícita en la primera etapa: la hora del vuelo, el continente de origen/destino y el país de origen/destino.

Para los viajes marítimos
Multietápica - sistemática: realizaron un muestreo en dos etapas:

• Primera etapa: seleccionaron todos los cruceros que llegan al puerto de Cartagena

• Segunda etapa: escogieron los grupos de viaje de los cruceros que llegan al puerto de Cartagena mediante un diseño sistemático (SIS)

Autor

Klinger, R. (2024)

• Utilizado para ocasiones en donde se sospecha que es heterogénea la población.

• Obliga a dividir las poblaciones bajo estratos para mejorar las estimaciones.

• Genera una necesidad de identificar específicamente cada estrato y luego una selección aleatoria de los elementos al interior de la población en estudio.

Universidad Autónoma del estado de México .

http://ri.uaemex.mx/bitstream/handle/20.500.11799/108351/secme-6833_1.pdf

Autor

Rafael,M. (2019).

• Permite la comparación directa de los estratos dentro de la población.

• Ahorro de tiempo y recurso sal reducir el tamaño de la muestra necesaria.

• Minimiza el riesgo de excluir parámetros importantes de los estratos dentro de la población.

• Garantiza que todos los subgrupos relevantes estén representados.

• Es útil cuando los estratos tienen características importantes que podrían influir en el resultado del estudio.

• Necesidad de tener conocimientos avanzados para analizar los datos sin introducir algún riesgo.

• Si la población cambia con el tiempo por migraciones, crecimiento o cambios demográficos, los estratos pueden volverse obsoletos y requerir ajustes.

• Cada conglomerado debe representar, en la medida de lo posible, la diversidad de la población total.

• Lo ideal es que la población de un conglomerado sea lo más heterogénea posible, pero debe haber homogeneidad entre los conglomerados.

• Al trabajar con grupos grandes y enteros en vez de aislados agiliza en gran parte la recolección de datos.

• Es útil en estudios donde la población está distribuida en zonas de difícil acceso, ya que se pueden elegir algunos conglomerados representativos sin necesidad de visitar toda la región

• Mayor probabilidad de datos sesgados ya que si los grupos seleccionados no reflejan adecuadamente la variabilidad de la población los datos serán poco representativos.

• Requiere de técnicas mas avanzadas y complejas de análisis en los datos.

Autor

Tomás-Sábado, J. (2010)

Supongamos que tienes una población de 50 estudiantes y necesitas seleccionar una muestra de 5:

1. Asigna un número a cada estudiante, del 1 al 50.

2. Usa un generador de números aleatorios o una tabla para obtener 5 números únicos entre 1 y 50.

3. Los estudiantes con los números seleccionados forman la muestra.

Procedimiento de Muestreo

El diseño muestral de la Encuesta Nacional Agropecuaria (ENA) es de tipo probabilístico, estratificado y de conglomerados, con un proceso de selección de muestra en dos etapas.

• Probabilístico: Todas las unidades de muestreo tienen una probabilidad de selección mayor que cero y conocida.

• Estratificado: La estratificación se basa en tres criterios principales:

  1. Departamento (22 departamentos)

  2. Piso térmico (tres categorías: frío, templado y cálido)

  3. Clases de cobertura del suelo, tanto naturales (bosques) como culturales (agroecosistemas: cultivos transitorios, permanentes, pastos, etc.)

A partir de la combinación de estos criterios, se establecen los estratos del diseño, resultando en un total de 171 estratos.

Codificación de Estratos

Los estratos se han definido en la combinación de cobertura del suelo y piso térmico:

• B1: Bosques clima cálido

• P2: Permanente clima templado

• p3: Pastos clima frío

• T1: Transitorio clima cálido

• H3: Aguas clima frío

• U2: Urbano clima templado

Método de Selección

El método de selección varía según el departamento:

• Departamentos de Huila, Antioquia, Meta, Magdalena y Norte de Santander: Se seleccionó una muestra nueva en un diseño de una sola etapa, aplicando Muestreo Aleatorio Simple (MAS) directamente sobre segmentos dentro de cada estrato.

• Resto de departamentos: Se mantiene el diseño de dos etapas:

  • Primera etapa: Selección de Unidades Primarias de Muestreo (UPM) dentro de cada estrato mediante Probabilidad Proporcional al Tamaño (PPT).

  • Segunda etapa: Selección de un segmento muestral (SM) dentro de cada UPM mediante Muestreo Aleatorio Simple (MAS).

Tamaño de la Muestra

El total de segmentos muestrales (SM) es 4,519, distribuidos en los 22 departamentos objeto de estudio.

Imagina que tienes una población de 100 personas y necesitas una muestra de 10:

1. N=100N = 100, n=10n = 10, entonces el intervalo k=10010=10k = \frac{100}{10} = 10.

2. Selecciona aleatoriamente el primer elemento entre las primeras 10 personas (por ejemplo, la persona 7).

3. Selecciona cada décima persona a partir de ese punto: 7, 17, 27, 37, 47, 57, 67, 77, 87, 97.

Supongamos que tienes una población de 1,000 personas dividida en tres estratos:

• Estrato A: 500 personas,

• Estrato B: 300 personas,

• Estrato C: 200 personas.

Quieres seleccionar una muestra de 100 personas. Divides la muestra proporcionalmente:

• Estrato A: (500/1000)×100=50

• Estrato B: (300/1000)×100=30

• Estrato C: (200/1000)×100=20

Después, seleccionas aleatoriamente 50 personas del Estrato A, 30 del Estrato B y 20 del Estrato C.

Supongamos que quieres estudiar la salud de los estudiantes en una ciudad con 50 escuelas. En lugar de seleccionar a estudiantes individuales de toda la ciudad:

1. Divides la población por escuelas (cada escuela es un conglomerado).

2. Seleccionas aleatoriamente 10 escuelas (conglomerados) de las 50.

3. Estudias a todos los estudiantes de las 10 escuelas seleccionadas.

Autor
Cristina Ortega (2025)

Tipo de muestreo:

Se elige con base en observaciones hechas de una variable de estudio de interés en investigaciones anteriores,

• Probabilístico: todas las unidades de muestreo en las diferentes fases y etapas, tienen probabilidad de selección conocida y superior a cero de ser seleccionadas.

• ESTMAS: hace referencia a la primera etapa del diseño en donde se selecciona una muestra, a través de muestreo aleatorio simple (MAS), de municipios dentro de cada estrato.

• MAS: hace relación a la segunda etapa del diseño, en la que se seleccionan conglomerados utilizando muestreo aleatorio simple, dentro de cada municipio escogido en la etapa anterior.

• MASC: En la tercera etapa se seleccionan de forma aleatoria simple hogares y se indaga a TODAS las personas de cinco años y más en cada uno. Dentro de la teoría de muestreo esto se conoce como diseño por conglomerados.

• En tres etapas: la selección de las unidades finales de muestreo se realiza en tres etapas donde primero se seleccionan municipios, luego conglomerados y finalmente hogares.

MUESTREOS:

ETAPA 1 - SELECCIÓN DE MUNICIPIOS

De acuerdo con el tamaño del municipio formando seis estratos, fueron establecidos mediante el algoritmo de Lavalle.-Hidriroglou, utilizando como criterio la cantidad de personas en la cabecera municipal.

ETAPA 2 - SELECCIÓN DE CONGLOMERADOS.

68 municipios seleccionados, Un conglomerado es un conjunto de manzanas que agrupan una cantidad determinada de hogares, y dependiendo del estrato del municipio la cantidad de hogares:

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

ETAPA 3 - SELECCIÓN DE HOGARES

Al interior de cada uno de los conglomerados se seleccionan hogares por Muestreo Aleatorio Simple:

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

Deviations from the Sample Design

La encuesta de Consumo cultural se aplica en 68 municipios de 26 departamentos del país. La cantidad final de hogares seleccionados para la Encuesta de Cultura fue de 12.031 hogares.

Autor

Fundación Universitaria del Área Andina

Autor

GCFGlobal (2025)