Las muestras seleccionadas de los diversos estratos se combinan en una una sola muestra. Este procedimiento de muestreo se refiere a veces como » muestreo de cuota aleatorio».

Aquí te comparto algunas consideraciones para tener el mejor muestreo.

Define la población objetivo.

Identifica la variable o variables de estratificación y determinar el número de estratos a usarse. Las variables de estratificación deben estar relacionados con el propósito de estudio. Si el propósito del estudio es hacer estimaciones de los subgrupos, las variables de estratificación deben estar relacionados con esos subgrupos.

La disponibilidad de información auxiliar a menudo determina las variables de estratificación que se utilizan. Puede ser utilizada más de una variable de estratificación. Considera que a medida que el número de variables de estratificación aumenta, incrementa la probabilidad de que algunas de las variables cancelen los efectos de otras variables, no más de cuatro a seis variables de estratificación y no se deben utilizar más de seis estratos de una variable en particular.

Identifica un marco de muestreo existente o desarrolla uno que incluya información sobre la o las variables de estratificación para cada elemento de la población objetivo. Si el marco de la muestra no incluye la información en las variables de estratificación, la estratificación no sería posible.

Evalúa el marco de muestreo para la falta de cobertura, cobertura excesiva, múltiple, y la agrupación, y haz los ajustes cuando sea necesario.

Divide el marco de muestreo en estratos, categorías de la estratificación de la o las variables, creando un marco de muestreo para cada estrato. Dentro del estrato las diferencias deben reducirse al mínimo, y las diferencias entre los estratos deben maximizarse. Los estratos no deben estar superpuestos, en conjunto, debe constituir toda la población. Los estratos deben ser independientes y mutuamente exclusivos del subconjunto de la población. Cada elemento de la la población debe estar en un sólo estrato.

Asigna un número único a cada elemento.

Determina el tamaño de la muestra para cada estrato. La distribución numérica de los elementos incluidos en la muestra a través de los diversos estratos determina el tipo de muestreo a implementar. Puede ser un muestreo proporcional estratificado o uno de los diversos tipos de muestreo estratificado desproporcionado.

Selecciona al azar el número específico de elementos de cada estrato. Al menos un elemento se debe seleccionar de cada estrato para la representación de la muestra; y por lo menos dos elementos deben ser elegidos de cada estrato para el cálculo del margen de error de las estimaciones calculadas a partir de los datos recogidos.

Te invito a leer el siguiente artículo: ¿Cómo determinar el tamaño de la muestra de una investigación de mercados?

Mejor representación: Se garantiza que la muestra represente adecuadamente a la población.

Reducción del error de muestreo: Se reduce la variabilidad dentro de cada estrato, lo que disminuye el error de estimación.

Comparaciones precisas: Se pueden realizar comparaciones entre diferentes subgrupos.

Eficiencia: Al centrarse en estratos específicos, se puede ser más eficiente y económico.

Reducción del sesgo: Se reduce el sesgo de selección al garantizar que cada estrato esté adecuadamente representado.

Puede ser más costoso en tiempo y trabajo que otros métodos de muestreo.

Requiere más información

Se necesita conocer la población y las variables relevantes para definir los estratos.

Puede ser complejo

La selección de estratos puede ser compleja si no se determinan bien las variables de estratificación.

Los análisis son complicados

En muchos casos la muestra tiene que ponderarse (asignar pesos a cada elemento).

Puede introducir sesgos o errores

Si los estratos no son mutuamente excluyentes o colectivamente exhaustivos.

Otras desventajas del muestreo estratificado son:

Puede ser difícil y llevar mucho tiempo seleccionar grupos de estratos relevantes.

Puede requerir más tiempo analizar datos estratificados.

Es posible que el conocimiento previo de la población y de las variables relevantes no siempre esté disponible o sea factible.

Se utilizó el muestreo de conglomerados porque permite minimizar los costos de la recolección, aunque el error estándar de las estimaciones se incrementa en forma moderada, lo que se reduce considerablemente estratificando por tamaño los conglomerados. Las siguientes son las categorías de conglomerados de la muestra:

- Unidades Primarias de Muestreo (UPM): se denominan así los municipios de 7.000 y más habitantes. Los municipios de menor tamaño se han combinado con algún vecino de similares características, para completar un tamaño mínimo de 7.000 habitantes, y así garantizar los requerimientos de tamaño muestral a este nivel.

- Unidades Secundarias de Muestreo (USM): son las manzanas en las cabeceras municipales y secciones en el resto del municipio.

- Unidades Terciarias de Muestreo (UTM): son los segmentos o medidas de tamaño MT (áreas de 10 viviendas en promedio) tanto en la cabecera como en el resto del municipio, con límites naturales fácilmente identificables, en los cuales se encuestan todos los hogares.

• Estratos:
  La estratificación se realizó para minimizar el error estándar de las estimaciones. Se usó el criterio de tamaño de los conglomerados, garantizando que los municipios más pequeños (menos de 7.000 habitantes) se agruparan con otros similares para cumplir con los requerimientos de tamaño muestral.

• Conglomerados establecidos:
  Se utilizó un muestreo probabilístico, de conglomerados, estratificado y multietápico, con las siguientes unidades de muestreo:

  • Unidades Primarias de Muestreo (UPM): Municipios de 7.000 y más habitantes. Los municipios menores se agruparon con vecinos similares.

  • Unidades Secundarias de Muestreo (USM): Manzanas en cabeceras municipales y secciones en el resto del municipio.

  • Unidades Terciarias de Muestreo (UTM): Segmentos o medidas de tamaño (MT), con áreas de aproximadamente 10 viviendas, delimitadas con límites naturales fácilmente identificables.

Desde el grupo de logística se realiza un seguimiento, evaluación y control periódico del avance del operativo en cuanto a la cobertura y oportunidad durante la fase de recolección que permite asegurar el cumplimiento de las metas de acuerdo con el cronograma establecido, a través de la herramienta control operativo del aplicativo SIEF al cual tienen acceso todos los roles internos de acuerdo a su competencia y actividades individuales.

Si bien el monitoreo de avance se puede consultar de manera individual, el equipo logístico realiza con periodicidad quincenal revisión al avance puntual por sedes y subsedes DANE en variables como cobertura, oportunidad, calidad y gestión central, lo que permite identificar posibles retrasos o dificultades en el avance del operativo de recolección y tomar las medidas correctivas pertinentes con agentes internos o externos.

De acuerdo con lo anterior se utilizan los siguientes indicadores:

· Indicador de cobertura (IC): este indicador permite establecer el porcentaje de sedes educativas que rindieron la información estadística frente al total de sedes que integran el directorio del periodo de referencia.

· Indicador de calidad sede (ICS): este indicador establece el porcentaje de calidad de la información recolectada, teniendo en cuenta el número de rechazos realizados por ciudad. La fórmula de cálculo es la siguiente:

· Indicador gestión central (IGC): este indicador permite medir el porcentaje de gestión realizada por el área logística del DANE Central frente a la información rendida por las sedes educativas que componen el directorio.

· Indicador de oportunidad (IO): este indicador permite establecer el porcentaje de sedes educativas que ya rindieron la información estadística y están en DANE central versus los días del operativo en curso.

MARCO MUESTRAL

Para el año 2008 es un marco de lista, constituido por 811 establecimientos que se encontraban registrados y en funcionamiento, ubicados en el territorio nacional.

El marco construido para el año 2008, se elaboró a partir de un directorio de establecimientos donde se sacrifica o reporta el sacrificio de ganado que contaba con 1.142 establecimientos en el país, este se compiló consultando los directorios de FEDEGAN, ACP, y el Instituto Nacional de Vigilancia de Medicamentos y Alimentos (INVIMA). Se excluyeron de él, los establecimientos cerrados y los duplicados y cada una de las direcciones territoriales del DANE, realizó una verificación en los municipios de su competencia y en el DANE central se realizó un proceso de verificación telefónica para determinar si estaban o no en funcionamiento.

El marco cuenta con variables de identificación y ubicación de las diferentes fuentes de sacrificio y además con variables auxiliares que complementan el mismo.



DISEÑO MUESTRAL

Tipo de muestreo. El diseño empleado para esta operación estadística es un Muestreo Probabilístico Aleatorio Simple Estratificado (ESTMAS).

Es probabilístico porque todas las unidades de muestreo tienen probabilidad de selección mayor que cero y conocida.

Es estratificado de la siguiente forma: el primer criterio de estratificación del marco es de tipo geográfico y corresponde a las siete regiones NUTE. Dentro de cada una de ellas se crean tres estratos que clasifican las plantas según la cantidad de cabezas que sacrifican: plantas grandes, que entran de manera forzosa en la muestra, y las plantas medianas y pequeñas, de las cuales se seleccionó una muestra mediante muestreo aleatorio simple (MAS)