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

• Sólo es necesaria una aproximación del tamaño del universo en estudio.

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

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

  
  

  Ventajas:

  Simplicidad: Es fácil de entender y de implementar, lo que lo hace adecuado para situaciones donde se necesita rapidez y simplicidad en la selección de la muestra.

  
  

  Desventaja:

  Posibilidad de sesgo: Puede haber sesgos si el proceso de selección aleatoria no se realiza correctamente, especialmente si el marco muestral no está actualizado o completo.

  
  

  
  

Hernandez Garnica Ariel

Mora Villamizar Angelica

Parrado Sarmiento Fabio

• El marco muestral se divide en estratos.

• Los sujetos que conformarán la muestra son seleccionados mediante sorteo de los conglomerados

Ventajas

Precisión Mejorada: Permite obtener estimaciones más precisas al garantizar una representación adecuada de subgrupos importantes dentro del universo de estudio.

Desventajas:

Complejidad de diseño: Requiere información precisa sobre la población para estratificar adecuadamente, lo que puede ser difícil de obtener o requerir recursos adicionales.

• El marco muestral se divide en conglomerados.

• No se requiere de una lista de todos los sujetos del universo.

• 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.

• Se requiere una lista de conglomerados.

Ventajas:

Eficiencia Logística: Puede ser más práctico y económico cuando el universo de estudio está disperso geográficamente o es costoso de enumerar en su totalidad.

Desventajas:

Mayor Variabilidad: La variabilidad entre los conglomerados puede aumentar en comparación con otros métodos, lo que puede requerir un tamaño de muestra más grande para lograr la misma precisión.

https://explorable.com/es/muestreo-por-conglomerados

https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=GIdby-TAPgo

https://www.dane.gov.co/files/investigaciones/boletines/ech/micro/bol-micronegocios-I2022.pdf

https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/agropecuario/encuesta-nacional-agropecuaria-ena

https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/793#metadata-sampling

https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/796

https://microdatos.dane.gov.co/index.php/catalog/749#metadata-sampling

1. Tipo de muestreo: Probabilístico, estratificado, de conglomerados y multietápico.

2. Probabilístico: Cada elemento del universo de estudio tiene una probabilidad de selección conocida y superior a cero.

3. Estratificado: El universo se divide en grupos homogéneos (estratos) en función de variables asociadas con los indicadores de estudio para maximizar la precisión de los resultados.

4. Conglomerados: La unidad final de muestreo es el conglomerado, que consiste en un área que contiene un promedio de diez viviendas. Este enfoque reduce costos y tiempos operativos.

5. Multietápico: Se lleva a cabo en varias etapas, incluyendo la selección de Unidades Primarias de Muestreo (UPM), Unidades Secundarias de Muestreo (USM), Unidades Terciarias de Muestreo (UTM) y Unidades Cuartas de Muestreo (UCM).

6. Marco muestral: Se utiliza la nomenclatura cartográfica establecida para organizar el marco de cada municipio, incluyendo sectores, secciones y manzanas, con información sobre el número de viviendas, hogares y estrato socioeconómico.

7. Estratos: Se establecen estratos a nivel macro (ciudades y áreas metropolitanas vs. resto del país) y estratos geográficos y socioeconómicos a niveles más detallados (departamento, municipio).

8. Selección de la muestra: Se utiliza una combinación de técnicas de selección controlada, probabilística y aleatoria en cada etapa del proceso de selección de la muestra.

9. Tamaño de la muestra: El tamaño de la muestra se ajusta para garantizar una precisión deseada en las estimaciones, con base en la tasa de desempleo y un error estándar relativo del 5%.

10. Ponderadores: Se aplican ponderadores o factores de expansión para ajustar la muestra y garantizar su representatividad, corrigiendo la pérdida de muestra y teniendo en cuenta las características de la población objetivo.

1. Probabilístico: Se cumplen las condiciones necesarias para considerar que se trata de un muestreo probabilístico. Se dispone de un marco muestral que contiene todas las unidades del universo de estudio, y se definen procesos y algoritmos de selección que permiten determinar la probabilidad de selección de cada elemento. Cada elemento de la población tiene una probabilidad conocida y diferente de cero de ser seleccionado.

2. Estratificado: El universo de estudio se estratifica para proporcionarle al diseño muestral mayor eficiencia en términos de disminuir la varianza del estimador y tener mayor precisión en las estimaciones. Los estratos se definen considerando criterios como departamento, piso térmico y uso predominante del suelo, generando un total de 341 estratos. Dentro de cada estrato se seleccionan los conglomerados.

3. Por conglomerados: La selección de la muestra se realiza mediante la selección de conglomerados del marco de áreas. Se seleccionan las Explotaciones Agropecuarias (UPA) con más área sembrada en los diferentes cultivos, a partir del marco de lista. Los conglomerados seleccionados se extraen del marco de áreas para evitar el traslape de los dos marcos en el proceso de estimación. Además, se utiliza un algoritmo de selección de conglomerados, como el de coordinado negativo, para garantizar la aleatoriedad en la selección.

Marco Muestral: El marco muestral incluye áreas geográficas y explotaciones agropecuarias.

Estratos: Se establecen estratos según características como departamento, piso térmico y uso predominante del suelo, con el objetivo de generar grupos homogéneos dentro y heterogéneos entre ellos.

Conglomerados: Los conglomerados están formados por las explotaciones agropecuarias seleccionadas, las cuales tienen mayor área sembrada en los diferentes cultivos.

1. Probabilístico: Cada unidad de muestreo tiene una probabilidad de selección conocida y mayor que cero, lo que permite calcular la precisión de los resultados obtenidos.

2. Multietápico: Se seleccionan secuencialmente las unidades de observación en dos etapas: Unidades Primarias de Muestreo (UPM) y Unidades Secundarias de Muestreo (USM). En la primera etapa se seleccionan municipios, y en la segunda etapa se seleccionan conglomerados de 10 viviendas.

3. Estratificado: Se estratifica tanto en UPM como en USM. En la primera etapa, se estratifican los municipios dentro de cada departamento en función de características como el índice de pobreza multidimensional, el porcentaje de urbanización, entre otros. En la segunda etapa, la estratificación se realiza a nivel de cabecera, centro poblado y rural disperso.

4. De conglomerados: Los conglomerados están definidos por la unidad secundaria de muestreo, que son 10 viviendas contiguas en promedio, donde se encuestan todas las viviendas, hogares y personas que las conforman.

Marco Muestral: El marco muestral incluye municipios y viviendas dentro de esos municipios.

Estratos: Se establecen estratos tanto en la primera etapa (UPM) como en la segunda etapa (USM), considerando características como la ubicación geográfica, nivel de urbanización y nivel socioeconómico.

Conglomerados: Los conglomerados están formados por 10 viviendas contiguas, donde se realiza la encuesta a todas las unidades de análisis.