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

2) Los sujetos que conformarán la muestra son seleccionados sistemáticamente, dejando pasar un cierto número antes de estudiar el siguiente.

2) El marco muestral se divide en estratos.

2) Los sujetos que integrarán la muestra se seleccionan mediante sorteo de los conglomerados.

3) Se requiere una lista de conglomerados.

Un criadero de perros que tiene una población total de 200 perros de 4 razas diferentes, desea identificar el número específico de perros por raza que tiene, por cuestiones de logística solo se suministraron 40 perros.

Luego del muestreo se obtienen los siguientes datos.

El tema es Territorio con tipo de muestreo por Conglomerados

Las fincas y terrenos rurales se separan en conglomerados según las regiones se pueden seleccionar algunas regiones al azar y dentro de ellas se desarrolla una encuesta a todos los agricultores.

Se segmenta la población en estratos socioeconómicos ( estrato 1 es bajo-bajo, el 2 es bajo, el 3 es medio-bajo, el 4 es medio, el 5 es medio-alto y el 6 es alto) se selecciona una muestra representativa en cada estrato de manera aleatoria para garantizar que haya representación equitativa de todos los niveles de ingreso.

1. Se define la población objetivo: empresas industriales.

2. Se crea un marco muestral: lista de empresas industriales.

3. Se establece un intervalo de muestreo (k): por ejemplo, cada 10ª empresa.

4. Se selecciona un punto de partida aleatorio (n): por ejemplo, la empresa número 5.

5. Se seleccionan las empresas según el intervalo y el punto de partida: empresas 5, 15, 25, ...

1. Representatividad: El MAS garantiza que la muestra sea representativa de la población, ya que cada elemento tiene la misma probabilidad de ser seleccionado.

2. Imparcialidad: El MAS elimina el sesgo de selección, ya que la selección de los elementos es aleatoria y no está influenciada por factores externos.

3. Fácil de implementar: El MAS es un método sencillo de implementar, especialmente con la ayuda de tecnologías de computación.

4. Análisis estadístico: El MAS permite realizar análisis estadísticos precisos y confiables.

Desventajas del Muestreo Aleatorio Simple:

1. Costo y tiempo: El MAS puede ser costoso y requerir mucho tiempo, especialmente cuando se trata de poblaciones grandes.

2. Dificultad para alcanzar la población: En algunos casos, puede ser difícil alcanzar a todos los elementos de la población, lo que puede afectar la representatividad de la muestra.

3. No es adecuado para poblaciones muy grandes: El MAS puede no ser práctico para poblaciones muy grandes, ya que el tamaño de la muestra requerido puede ser muy grande.

4. Puede no ser adecuado para poblaciones con estructura compleja: El MAS puede no ser adecuado para poblaciones con estructura compleja, como poblaciones con subgrupos o estratos.

1. Representatividad: El MAS garantiza una buena representación de la población, ya que se seleccionan elementos de manera aleatoria y sistemática.

2. Eficiencia: El MAS es más eficiente que el muestreo aleatorio simple, ya que se reduce el número de elementos que se deben seleccionar.

3. Fácil de implementar: El MAS es relativamente fácil de implementar, especialmente cuando se dispone de una lista o base de datos de la población.

4. Análisis estadístico: El MAS permite realizar análisis estadísticos precisos y confiables.

Desventajas del Muestreo Aleatorio Sistemático:

1. Sesgo de periodicidad: El MAS puede estar sujeto a sesgo de periodicidad, es decir, la selección de elementos puede estar influenciada por patrones periódicos en la población.

2. Dificultad para seleccionar el intervalo de muestreo: El MAS requiere seleccionar un intervalo de muestreo adecuado, lo que puede ser difícil en algunos casos.

3. No es adecuado para poblaciones muy pequeñas: El MAS no es adecuado para poblaciones muy pequeñas, ya que el número de elementos seleccionados puede ser muy pequeño.

4. Requiere una lista o base de datos actualizada: El MAS requiere una lista o base de datos actualizada de la población, lo que puede ser un problema en algunos casos.

1. Representatividad: El MAE garantiza una buena representación de la población, ya que se seleccionan elementos de cada estrato.

2. Precisión: El MAE es más preciso que otros métodos de muestreo, ya que se reduce el error de muestreo.

3. Flexibilidad: El MAE permite seleccionar estratos según las características de la población.

4. Análisis estadístico: El MAE permite realizar análisis estadísticos precisos y confiables.

Desventajas del Muestreo Aleatorio Estratificado:

1. Complejidad: El MAE es más complejo que otros métodos de muestreo, ya que requiere identificar y seleccionar estratos.

2. Costo: El MAE puede ser más costoso que otros métodos de muestreo, ya que requiere recursos adicionales para identificar y seleccionar estratos.

3. Requiere información previa: El MAE requiere información previa sobre la población para identificar y seleccionar estratos.

4. Puede ser difícil determinar los estratos: El MAE puede ser difícil determinar los estratos, especialmente si la población es muy heterogénea.

1. Fácil de implementar: El MAC es fácil de implementar, especialmente cuando los conglomerados son fácilmente identificables.

2. Reducido costo: El MAC puede reducir el costo de la investigación, ya que se seleccionan conglomerados enteros en lugar de individuos.

3. Mayor precisión: El MAC puede proporcionar una mayor precisión que otros métodos de muestreo, especialmente cuando los conglomerados son homogéneos.

4. Análisis estadístico: El MAC permite realizar análisis estadísticos precisos y confiables.

Desventajas del Muestreo Aleatorio por Conglomerados:

1. Sesgo de selección: El MAC puede estar sujeto a sesgo de selección, ya que la selección de conglomerados puede no ser aleatoria.

2. Heterogeneidad: El MAC puede ser afectado por la heterogeneidad de los conglomerados, lo que puede afectar la precisión de los resultados.

3. Dificultad para determinar el tamaño de la muestra: El MAC puede ser difícil determinar el tamaño de la muestra, especialmente cuando los conglomerados son de diferentes tamaños.

4. Requiere información previa: El MAC requiere información previa sobre los conglomerados para seleccionar una muestra representativa.