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      <title>MÉTODOS DE MUESTREO PROBABILÍSTICOS by Brayan Steven Cortes Ballen</title>
      <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878</link>
      <description></description>
      <language>en-us</language>
      <pubDate>2023-09-24 19:01:10 UTC</pubDate>
      <lastBuildDate>2023-10-01 15:36:16 UTC</lastBuildDate>
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      <item>
         <title>NUESTRO EQUIPO DE TRABAJO</title>
         <author>bcortes181</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2718143180</link>
         <description><![CDATA[<ul><li><em>Brayan Steven Cortes Ballen</em></li><li><em>Luis Argumedo Bustamante</em></li><li><em>Vanessa Rivera Calderón</em></li><li><em>Brayan Camilo Gomez Feo</em></li></ul><div><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-24 19:19:13 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Definición</title>
         <author>bcortes181</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2718198365</link>
         <description><![CDATA[<div>Seleccionando un tamaño de muestra <strong>n</strong> de una población de tamaño <strong>N</strong>, para que así cada muestra posible de tamaño <strong>n</strong> pueda tener la misma probabilidad de ser seleccionada, el procedimiento de muestreo <strong>se denomina muestreo aleatorio simple</strong>.&nbsp;</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-24 20:38:33 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>ETAPA 1. Marco muestral</title>
         <author>bcortes181</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2718221712</link>
         <description><![CDATA[<div>Se define <strong>N</strong> cantidad de elementos de la población objetivo a estudiar. Estos elementos conformarán lo que <strong>se define como marco muestral.</strong></div>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-24 21:21:11 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>ETAPA 2. Tamaño de la muestra</title>
         <author>bcortes181</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2718230916</link>
         <description><![CDATA[<div>Se define el tamaño de la muestra eligiendo <strong>n</strong> cantidad de elementos dentro del marco muestral. <br>Esta selección se puede realizar aplicando diferentes métodos. uno de estos métodos es el método de números aleatorios, que consiste en la <strong>generación de un número aleatorio</strong> para cada elemento de la población.&nbsp; &nbsp;</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-24 21:39:59 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>ETAPA 3. Estadísticos de interés</title>
         <author>bcortes181</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2718234813</link>
         <description><![CDATA[<div>Una vez definido el tamaño de la muestra, se procede a determinar los estadísticos de interés, que podrían ser:<br><br></div><ul><li>Media</li><li>Proporción de porcentaje</li><li>Desviación estándar o varianza</li><li>Intervalos de confianza</li><li>Cuantilles</li></ul><div><br>Entre otros tipos de estadísticos de interés.</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-24 21:48:07 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Ventajas</title>
         <author>bcortes181</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2718234880</link>
         <description><![CDATA[<ul><li>Es sencillo determinar las muestras.</li><li>Toma de forma equitativa la selección de las muestras a partir de una población.</li><li>Todos los individuos de la población tienen iguales oportunidades de ser seleccionados.</li><li>La población es representativa, siendo el único margen de error la suerte, llamada error de muestreo.</li><li>Se pueden realizar generalizaciones con respecto a la población a partir de los resultados de las muestras.</li></ul><div><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-24 21:48:17 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Desventajas</title>
         <author>bcortes181</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2718234951</link>
         <description><![CDATA[<ul><li>Se requiere de una lista completa de todos los miembros de la población.</li><li>La lista de miembros de la población debe estar debidamente elaborada, completa y actualizada.</li><li>En las poblaciones grandes es difícil disponer de los datos necesarios para este tipo de muestreo.</li></ul><div><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-24 21:48:28 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Objetivos de la actividad</title>
         <author>bcortes181</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2718238204</link>
         <description><![CDATA[<div>Desarrollar y poner en práctica la teoría relacionada con el proceso de Muestreo en el análisis de muestras y la precisión en las estimaciones en varias disciplinas del conocimiento.</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-24 21:56:13 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Ejemplo 1 (SOCIEDAD) Encuesta Nacional de Calidad de Vida - ECV 2021</title>
         <author>bcortes181</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2719633321</link>
         <description><![CDATA[<ul><li><strong>Tipo de Muestreo: de conglomerados, estratificado</strong><ul><li><strong>De conglomerados:</strong> Definidos por la unidad USM (10 Viviendas (contiguas)</li><li><strong>Estratificado:</strong> Clasificación mediante UPM y USM. Municipios y área de 10 viviendas respectivamente.</li></ul></li><li><strong>Marco Muestral</strong><ul><li>Población civil no institucional residente en todo el territorio nacional.</li></ul></li><li><strong>Etapas del diseño muestral. 2 Etapas</strong><ul><li><strong>Unidades Primarias de Muestreo (UPM):</strong> se denominan así todos los municipios del país.</li><li><strong>Unidades Secundarias de Muestreo (USM):</strong> son los segmentos o medidas de tamaño MT (áreas de 10 viviendas en promedio) tanto en la cabecera como en el resto del municipio.</li></ul></li></ul>]]></description>
         <enclosure url="https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/734" />
         <pubDate>2023-09-25 16:16:13 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Definición</title>
         <author>vrivera192</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2726711239</link>
         <description><![CDATA[<div>Es una técnica que se utiliza cuando la población se divide en subgrupos o estratos basados en características similares (como edad, género, ingresos) y luego se toma una muestra aleatoria simple de cada estrato. Este enfoque garantiza que cada estrato esté bien representado en la muestra y se utiliza cuando se desea considerar diferencias entre subgrupos.<br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-30 04:23:25 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Etapa 1. El marco muestral se divide en estratos.</title>
         <author>vrivera192</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2726711411</link>
         <description><![CDATA[<div>Esta etapa implica la división de la población en subgrupos o estratos basados en características o similitudes relevantes en relación con la variable de interés<br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-30 04:24:08 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Etapa 2. Sólo es necesaria una aproximación del tamaño del universo en estudio.</title>
         <author>vrivera192</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2726711510</link>
         <description><![CDATA[<div>Para este tipo de muestreo no es necesario conocer el tamaño exacto de la población total (tamaño del universo), ya que las muestras se toman por separado en cada estrato y se combinan después.<br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-30 04:24:27 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Etapa 3. Los sujetos que conformarán la muestra son seleccionados sistemáticamente, dejando pasar un cierto número antes de estudiar el siguiente.</title>
         <author>vrivera192</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2726711639</link>
         <description><![CDATA[<div>Este método de selección se utiliza dentro de cada estrato del muestreo aleatorio estratificado, una vez que los estratos están definidos. Ayuda a garantizar una selección aleatoria dentro de cada estrato.<br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-30 04:24:52 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Ventajas</title>
         <author>vrivera192</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2726711917</link>
         <description><![CDATA[<div><em>° </em><strong><em>Precisión y eficacia</em></strong><em>: </em>Proporciona estimaciones más precisas cuando existen diferencias significativas entre los estratos y disminuye factores de riesgo en estudios.<br><strong><em>° Eficiencia en recolección de datos: </em></strong>Es más eficiente especialmente cuando algunos estratos son mucho más pequeños que otros.<br><em>° </em><strong><em>Representación e implementación</em></strong><em>: </em>Garantiza que cada estrato esté representado en la muestra, resultando útil cuando se necesita considerar las diferencias entre subgrupos de la población.</div><div><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-30 04:26:06 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Desventajas</title>
         <author>vrivera192</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2726711964</link>
         <description><![CDATA[<div><strong><em>° Aplicavilidad en población: </em></strong>En poblaciones pequeñas o dispersas, no es tan práctico, ya que podría resultar en una muestra muy limitada o poco representativa.<br><strong><em>° Sensibilidad en selección de estrato: </em></strong>Si la selección del elemento de inicio se elige de manera inapropiada, la muestra resultante podría no ser representativa de la población total.<br><strong><em>° Costos, tiempos y recolección de información: </em></strong>Se requiere información sobre las variables de estratificación de cada elemento de la población, y puede ser costosa la recopilación.<br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-30 04:26:15 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>¿Qué es el muestreo?</title>
         <author>vrivera192</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2726713836</link>
         <description><![CDATA[<div>Es un proceso fundamental en estadística que se utiliza para obtener información sobre una población más grande a partir de una muestra más pequeña de datos.</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-30 04:33:05 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Referencias</title>
         <author>vrivera192</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2726715469</link>
         <description><![CDATA[<div>Romero. (s. f.). <em>TIPOS DE MUESTREO</em>. http://portal170.blogspot.com/2015/04/muestreo-aleatoriosimple-en-esta_19.html<br><br>Enciclopedia Económica. (2020). Muestreo estratificado. <em>Enciclopedia Económica</em>. https://enciclopediaeconomica.com/muestreo-estratificado/<br><br><em>Muestreo sistemático</em>. (2019, marzo 14). Enciclopedia Económica. https://enciclopediaeconomica.com/muestreo-sistematico/<br><br>Muguira, A. (2016, septiembre 21). <em>Muestreo sistematico: fácil, sencillo y económico</em>. QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/es/muestreo-sistematico/<br><br>“Colombia - Encuesta Nacional de Calidad de Vida - ECV 2021.” <em>Microdatos</em>, 1 February 2023, https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/734. Accessed 30 September 2023.<br><br><em>Capitulo 1 - Muestreo Aleatorio Simple</em>, https://matematicas.unex.es/~inmatorres/teaching/muestreo/assets/Cap_3.pdf. Accessed 30 September 2023.<br><br>“Tipos de muestreo.” <em>Repositorio CENTROGEO</em>, https://centrogeo.repositorioinstitucional.mx/jspui/bitstream/1012/163/1/19-Tipos%20de%20Muestreo%20-%20%20Diplomado%20en%20An%C3%A1lisis%20de%20Informaci%C3%B3n%20Geoespacial.pdf. Accessed 30 September 2023.</div><div><br>“Muestreo Estadístico I Tema 2 Muestreo Aleatorio Simple.” <em>Universidad de Sevilla</em>, https://personal.us.es/jmayor/ficheros/me102_09.pdf. Accessed 30 September 2023.<br><br></div><div><br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-30 04:39:05 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Definición</title>
         <author>bgomez61</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2726906255</link>
         <description><![CDATA[<div>El muestreo sistemático es un tipo de muestreo probabilístico donde se hace una selección aleatoria del primer elemento para la muestra, y luego se seleccionan los elementos posteriores utilizando intervalos fijos o sistemáticos hasta alcanzar el <a href="https://www.questionpro.com/blog/es/tamano-de-la-muestra-de-una-encuesta-cuantos-encuestados-necesitas-realmente/">tamaño de la muestra</a> deseado.&nbsp;</div><div><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-30 13:31:02 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Etapa 1. Marco muestral </title>
         <author>bgomez61</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2726910489</link>
         <description><![CDATA[<div>El marco muestral aleatorio sistemático es un método de muestreo en el cual los elementos son seleccionados a intervalos regulares de un marco de referencia ordenado aleatoriamente. Esto implica que los elementos en el marco tienen igual probabilidad de ser seleccionados en la muestra final.&nbsp;</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-30 13:38:55 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Etapa 2. Los sujetos que conformarán la muestra son seleccionados sistemáticamente, dejando pasar un cierto número antes de estudiar el siguiente.</title>
         <author>bgomez61</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2726917397</link>
         <description><![CDATA[<div>Calcular el tamaño de la muestra en un muestreo sistemático implica determinar cuántos elementos serán seleccionados de un marco dado.&nbsp;</div>]]></description>
         <enclosure url="https://www.youtube.com/watch?v=JCQ4899FTXE" />
         <pubDate>2023-09-30 13:50:05 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Etapa 3.A partir de la muestra seleccionada se calculan los estadísticos de interés.</title>
         <author>bgomez61</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2726920621</link>
         <description><![CDATA[<div>Cuando se utiliza el muestreo aleatorio sistemático, el objetivo es seleccionar una muestra representativa de una población más grande. Los estadísticos de interés se calculan sobre esta muestra para hacer inferencias acerca de la población completa.</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-30 13:53:58 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Ventajas</title>
         <author>bgomez61</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2726923151</link>
         <description><![CDATA[<div>Permite obtener buenas propiedades de representatividad.<br><br></div><div>Es un sistema muy rápido y simple, ya que evita la necesidad de generar números aleatorios de individuos en la muestra.<br><br></div><div>Garantiza una selección perfectamente equitativa de la población, lo que resulta muy útil en la distinción de grupos.<br><br></div><div>Evita la necesidad de usar diferentes estratos, aunque existe variedad de individuos en cada fragmento.<br><br></div><div><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-30 13:57:43 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Desventajas </title>
         <author>bgomez61</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2726923295</link>
         <description><![CDATA[<div>Existe tan solo una desventaja o inconveniente al utilizar esta técnica: el orden en el que se coloca a la población seleccionada puede llegar a tener un tipo de periodicidad oculta, la cual puede coincidir con el intervalo seleccionado, ocasionando una muestra sesgada.<br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-30 13:57:58 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Ejemplo 2 (TERRITORIO) Encuesta Nacional Agropecuaria - ENA 2013</title>
         <author>vrivera192</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2727112618</link>
         <description><![CDATA[<div><strong>La Encuesta Nacional Agropecuaria (ENA) en Colombia utilizó un muestreo probabilístico, estratificado y de conglomerados:</strong></div><ul><li><strong><em>Probabilístico: </em></strong>Todas las unidades de muestreo tenían una probabilidad de selección mayor que cero y conocida.</li><li><strong><em>Estratificado: </em></strong>Se dividieron las unidades de muestreo en estratos basados en tres criterios: departamentos (22), piso térmico (frío, templado, cálido) y clases de cobertura del suelo (bosques, cultivos, pastos, etc).</li><li><strong><em>De Conglomerados: </em></strong>La selección de la muestra se realizó en dos etapas, con unidades de muestreo primarias (UPM) seleccionadas en la primera etapa y segmentos de muestreo seleccionados en la segunda etapa.<br><br></li></ul><div><strong>Etapas:</strong></div><ol><li><strong><em>Primera Etapa:</em></strong><em> </em>En esta fase, se seleccionaron unidades de muestreo primarias. Se agruparon en función de criterios como el departamento, el tipo de clima y la cobertura del suelo.</li><li><strong>Segunda Etapa:</strong> Luego se eligieron segmentos de muestreo dentro de cada una de las UPM seleccionadas en la primera etapa. Esta selección se hizo mediante un muestreo aleatorio simple, lo que significa que se eligió al azar un segmento dentro de cada UPM.</li></ol>]]></description>
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         <pubDate>2023-09-30 20:05:28 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Definicion</title>
         <author>largumedo2</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2727467502</link>
         <description><![CDATA[<div>El muestreo por conglomerados es un método de muestreo probabilístico en el que se seleccionan al azar grupos o conglomerados formados por elementos diferentes de la población pero que comparten algunas características comunes. Este tipo de muestreo se utiliza cuando la población es grande o está dispersa en un área geográfica grande, lo que genera altos costos de investigación si se estudian todos los elementos de la población.</div><div>En el muestreo por conglomerados, la población se divide en grupos o conglomerados y luego algunos de estos conglomerados se seleccionan para formar una muestra. Cada grupo seleccionado representa a toda la población dentro del área geográfica de interés. Una vez seleccionados los grupos, se estudian todos los individuos incluidos en ellos. Además, el error de muestreo suele ser mayor que en el muestreo aleatorio simple. Por tanto, el muestreo por conglomerados es una técnica de muestreo probabilístico en la que se seleccionan al azar grupos o conglomerados de elementos heterogéneos que tienen algunas características comunes. Se utiliza cuando la población es grande o está dispersa en un área geográfica extensa.</div><div><br></div>]]></description>
         <enclosure url="" />
         <pubDate>2023-10-01 14:26:39 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Etapa 1. División en conglomerados:</title>
         <author>largumedo2</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2727478221</link>
         <description><![CDATA[<div>En esta etapa, la población se divide en grupos o conglomerados que comparten alguna característica en común. Por ejemplo, si se desea realizar un estudio sobre la calidad del agua en diferentes ciudades, los conglomerados podrían ser las ciudades.</div><div><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2023-10-01 14:43:49 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Etapa 2. Selección de conglomerados:</title>
         <author>largumedo2</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2727479828</link>
         <description><![CDATA[<div>En esta etapa, se seleccionan aleatoriamente algunos conglomerados de la población total. Esto se puede hacer mediante sorteo o utilizando una tabla de números aleatorios. Es importante que la selección de los conglomerados sea aleatoria para garantizar la representatividad de la muestra.</div><div><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2023-10-01 14:46:30 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Etapa 3. Selección de sujetos: </title>
         <author>largumedo2</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2727481935</link>
         <description><![CDATA[<div>Una vez seleccionados los conglomerados, se procede a seleccionar los sujetos que formarán parte de la muestra. Hay dos opciones posibles:</div><div>a) <strong>Selección de todos los sujetos del conglomerado</strong>: En este caso, se estudian todos los individuos que forman parte del conglomerado seleccionado. Por ejemplo, si se selecciona una ciudad como conglomerado, se estudiarían todos los habitantes de esa ciudad.</div><div>b) <strong>Selección de una muestra aleatoria dentro del conglomerado</strong>: En este caso, se selecciona una muestra aleatoria de sujetos dentro del conglomerado. Esto se puede hacer mediante sorteo o utilizando una tabla de números aleatorios. Por ejemplo, si se selecciona una ciudad como conglomerado, se podría seleccionar una muestra aleatoria de habitantes de esa ciudad</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-10-01 14:49:50 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Etapa 4. Cálculo de estadísticos de interés:</title>
         <author>largumedo2</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2727486227</link>
         <description><![CDATA[<div>Una vez seleccionada la muestra, se procede a calcular los estadísticos de interés. Esto puede incluir el cálculo de medias, proporciones, desviaciones estándar, entre otros, dependiendo de los objetivos del estudio.</div><div><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2023-10-01 14:54:52 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Venjatas</title>
         <author>largumedo2</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2727493262</link>
         <description><![CDATA[<div>Una ventaja del muestreo por conglomerados es que se pueden utilizar muestras de gran tamaño porque los conglomerados ya están preparados y sólo es necesario seleccionar unos pocos. También es útil cuando se desea estudiar características específicas de una población grande.<br><br>1. Es el diseño probabilístico más rentable y eficaz en términos de tiempo para grandes áreas geográficas.<br>2. Le permite obtener una muestra más grande por el mismo costo.<br>3. Reducir los recursos, tiempo y dinero necesarios para la investigación.<br>4. Fácil de usar desde un punto de vista práctico.<br><br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2023-10-01 15:05:40 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Desventajas</title>
         <author>largumedo2</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2727494401</link>
         <description><![CDATA[<div>es que es necesario conocer información detallada sobre la población, ya que los conglomerados no siempre representan efectivamente a toda la población.&nbsp;<br><br>1. Si el cluster no es heterogéneo se obtendrán resultados sesgados.<br>2. Si los conglomerados no son representativos de la población, los resultados obtenidos pueden ser inexactos.<br>

3. No se pueden sacar conclusiones precisas sobre los individuos de cada grupo.<br>4. Si solo se seleccionan unos pocos conglomerados, es posible que la muestra no sea representativa de la población.<br>

5. Si el conglomerado es muy heterogéneo, se puede aumentar la varianza de la muestra.

</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-10-01 15:07:28 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Ejemplo 3 (Economia) Encuesta de Desarrollo e Innovación Tecnológica en la industria manufacturera - EDIT I - X - 2019-2020</title>
         <author>largumedo2</author>
         <link>https://padlet.com/bcortes181/h90h3dti8jn49878/wish/2727506817</link>
         <description><![CDATA[<div><strong>Tipo de Muestreo probabilístico estratificado:</strong><br><br>* Implica dividir la población en estratos y seleccionar una muestra aleatoria de cada estrato.<br><br>* Aplicar técnicas de análisis estadístico a la muestra para hacer inferencias sobre la población en general. <br><br><strong>5 etapas estrategicas y rigurosas:</strong><br><br></div><ol><li><strong>Definición del universo</strong>: se define la población objetivo y se establecen los criterios de inclusión y exclusión.</li><li><strong>División en estratos</strong>: se divide la población en grupos o estratos que sean homogéneos en cuanto a las características que se quieren estudiar.</li><li><strong>Selección de la muestra</strong>: se selecciona una muestra aleatoria de cada estrato, de acuerdo con el tamaño de la muestra y la proporción de la población en cada estrato.</li><li><strong>Realización de la encuesta</strong>: se lleva a cabo la encuesta con los sujetos seleccionados en la muestra.</li><li><strong>Análisis de los datos</strong>: se aplican técnicas de análisis estadístico a la muestra para hacer inferencias sobre la población en general</li></ol><div>&nbsp;</div><div>Cabe recalcar que el DANE es la entidad responsable de la planeación, levantamiento, procesamiento, análisis y difusión de las estadísticas oficiales de Colombia, y utiliza métodos muy estrictos para garantizar la calidad y la representatividad de sus datos.&nbsp;<br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2023-10-01 15:28:13 UTC</pubDate>
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