Paula Andrea Romero Moya

Yessica Nataly Yomayuza Lopez

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Identificar con precisión la población completa de la que se extraerá la muestra

Establece cuántos participantes se incluirán en el estudio en función del nivel de confianza deseado y los recursos disponibles.

Decidir cuántas personas serán seleccionadas de cada subgrupo. Esto puede hacerse de forma proporcional (según el tamaño relativo del estrato) o equitativa (el mismo número por cada estrato).

Elige a los individuos que formarán parte de la muestra en cada estrato utilizando métodos aleatorios como una tabla de números o un generador digital.

Una vez seleccionadas las personas de cada subgrupo, se reúnen para formar la muestra representativa final que será objeto de análisis.

Cobertura equilibrada: Todos los subgrupos tienen representación en la muestra final.

Facilidad para análisis específicos: Se puede analizar cada estrato de forma separada si es necesario.

Útil para poblaciones heterogéneas: Es ideal cuando existen grandes diferencias entre los subgrupos.

Diseño más complejo: Requiere más planificación y recursos en comparación con otros métodos.

Mayor inversión de tiempo y dinero: Identificar y dividir correctamente los estratos puede ser costoso.

Riesgo de errores en la estratificación: Si los subgrupos no están bien definidos, los resultados pueden ser sesgados.

Organiza a las personas en categorías o estratos según una característica común que sea relevante para el estudio, como la edad, el género o el nivel educativo.

Según, el DANE. (2011) "listado de empresas que se identifican con el Nit o registro mercantil y se ubican con la dirección, teléfono y correo electrónico"

DISEÑO DE LA MUESTRA

El muestreo es probabilístico estratificado, con dos estratos: uno de inclusión obligatoria para empresas grandes según ingresos y personal, y otro probabilístico para el resto de empresas.

TAMAÑO DE LA MUESTRA

El tamaño de la muestra se determina mediante el método de Hidiroglou, que identifica empresas de inclusión obligatoria y aquellas seleccionadas probabilísticamente. Este método realiza pasos iterativos para minimizar los tamaños de muestra en cada estrato, asegurando un nivel de precisión predefinido.

El procedimiento incluye:

• Ordenar las empresas de mayor a menor según la variable de interés.

• Designar empresas grandes como forzosas y calcular la varianza del resto.

• Incrementar gradualmente el número de empresas forzosas hasta que la varianza se estabilice.

Este enfoque permite garantizar representatividad y precisión (DANE, 2011).

Preparar y organizar una lista ordenada que incluya todos los elementos de la población objetivo o que forman parte del estudio.

Establecer cuántas personas o elementos serán estudiados, dependiendo del objetivo del análisis.

Se divide el total de sujetos en la lista entre el número de personas o elementos que se necesitan en la muestra. Esto nos indica cada cuántos sujetos vamos a escoger uno.

Se selecciona un número al azar dentro del primer grupo que corresponde al intervalo calculado.

Después de elegir el primer sujeto, se va seleccionando a los demás sumando el intervalo hasta completar la cantidad necesaria.

Recopilar información de los sujetos seleccionados y realizar los análisis necesarios para responder a los objetivos del estudio.

Elaborar o seleccionar una lista exhaustiva y actualizada que contenga todas las unidades de la población objetivo.

Calcular el número de unidades necesarias para garantizar la representatividad, utilizando fórmulas estadísticas que consideren el margen de error y el nivel de confianza.

Identificar los conglomerados que componen la población objetivo. Es necesario contar con una lista o marco muestral de estos conglomerados

Utilizar métodos como el sorteo, una tabla de números aleatorios o software estadístico para elegir los conglomerados que formarán parte de la muestra.

Identificar claramente el conjunto de individuos o unidades que serán objeto del estudio.

Dentro de los conglomerados seleccionados, definir si se incluye a todos los sujetos (censo interno) o se realiza otro muestreo aleatorio para obtener una submuestra de sujetos.

A cada elemento del marco muestral se le asigna un número o código único.

Utilizar métodos como una tabla de números aleatorios, generadores de números aleatorios o software estadístico para elegir las unidades.

Asegurar que cada unidad tenga la misma probabilidad de ser seleccionada.

Una vez seleccionada la muestra, realizar las mediciones necesarias y analizar los datos obtenidos para responder a los objetivos del estudio.

Aplicar los instrumentos de medición a las unidades seleccionadas.

Procesar los datos obtenidos y generalizar los resultados al resto de la población.

Como cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado, se reduce el riesgo de introducir sesgos en la muestra.

Comparación: A diferencia del muestreo no probabilístico (como por conveniencia), garantiza mayor representatividad estadística.

Facilidad de comprensión y aplicación

Es un método sencillo de entender y ejecutar, ideal para estudios pequeños o cuando se dispone de un marco muestral completo.}

Comparación: El muestreo estratificado requiere un análisis adicional para dividir la población en subgrupos.

Resultados estadísticamente robustos

Al ser completamente aleatorio, facilita el uso de métodos estadísticos estándar para estimar parámetros poblacionales.

Comparación: El muestreo por conglomerados puede ser menos preciso si los conglomerados son heterogéneos.

Necesita una lista exhaustiva y actualizada de la población, lo que puede ser difícil o costoso de obtener.

Comparación: En el muestreo por conglomerados no es necesario listar toda la población, ya que se trabaja con grupos.}

Poco eficiente en poblaciones grandes

Seleccionar elementos aleatoriamente en poblaciones muy grandes puede ser logísticamente complejo y costoso.

Comparación: El muestreo sistemático puede ser más eficiente, ya que solo requiere calcular un intervalo de selección.

No garantiza representatividad en subgrupos

Puede no representar adecuadamente las características de subgrupos específicos si estos son pequeños.

Comparación: El muestreo estratificado asegura que todos los subgrupos de interés estén representados.

• Temática: Sociedad

• Población objetivo: Personas mayores de 12 años en áreas urbanas de Colombia.

• Marco muestral:

  • Listado completo de viviendas obtenidas del Censo Nacional de Población y Vivienda de 2018.

  • Se utiliza una base de datos con información de hogares urbanos.

• Tipo de muestreo:

  • En algunos estratos homogéneos (como ciudades con poblaciones similares), se emplea muestreo aleatorio simple para seleccionar las viviendas.

• Procedimiento:

  • A cada vivienda del marco muestral se le asigna un número único.

  • Se usa un generador de números aleatorios para seleccionar las viviendas que serán encuestadas.

• Ventaja:

  • El método asegura que todas las viviendas tengan la misma probabilidad de ser seleccionadas, eliminando sesgos.

Si la población total en el marco muestral es de 20,000 viviendas y se necesita una muestra de 1,000 viviendas:

1. Asignar un número único a cada vivienda (del 1 al 20,000).

2. Usar un generador de números aleatorios para seleccionar 1,000 números.

3. Encuestar únicamente las viviendas asociadas a los números seleccionados.

Tipo de Muestreo: Muestreo estratificado por conglomerados.

Descripción del Marco Muestral

El marco muestral de la ECV se basa en el Marco Geoestadístico Nacional del DANE. Este marco utiliza unidades primarias de muestreo, denominadas segmentos cartográficos, que son áreas delimitadas geográficamente. Cada segmento contiene un conjunto de viviendas que cumplen con los criterios establecidos para el estudio. Este marco asegura que las muestras representen adecuadamente a la población objetivo en todo el país.

Estratos

La población se estratifica según:

1. Zona geográfica: Áreas urbanas y rurales.

2. Nivel socioeconómico: Según la categorización del estrato de servicios públicos en las áreas urbanas (estratos 1 al 6).

3. Tamaño del municipio: Para las zonas rurales, se agrupan según características de accesibilidad y actividad económica.

Los estratos garantizan que todas las características de interés de la población estén representadas proporcionalmente en la muestra.

Conglomerados

• Unidades Primarias de Muestreo (UPM): Los segmentos cartográficos.

• Dentro de cada segmento, se selecciona una muestra aleatoria de viviendas, que constituye el conglomerado.

• Cada conglomerado es seleccionado aleatoriamente dentro de los estratos, garantizando la diversidad y representatividad en la población.

Justificación del Muestreo

Este tipo de muestreo combina las ventajas del estratificado y del muestreo por conglomerados:

• Eficiencia: Reduce costos y tiempo al agrupar las viviendas en conglomerados.

• Representatividad: El uso de estratos asegura que las características clave de la población, como la ubicación geográfica y el nivel socioeconómico, se consideren en el diseño.

• Cobertura Nacional: Asegura que todas las regiones del país estén incluidas en la encuesta.

En este caso como ejemplo de aplicación

Supongamos que la ECV busca analizar la calidad de vida en Bogotá (zona urbana). En este caso:

1. Estrato urbano: Segmentos divididos por barrios o comunas.

2. Conglomerados seleccionados: 10 segmentos cartográficos seleccionados aleatoriamente.

3. Dentro de cada segmento, se seleccionan 15 viviendas para responder la encuesta.