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Muestreo por conglomerados ((Decidir un público objetivo y también el…
Muestreo por conglomerados
Es una técnica utilizada cuando hay agrupamientos "naturales" relativamente homogéneos en una población estadística
Cuando los conglomerados son de diferentes tamaños
Sin modificar el parámetro estimado, el muestreo de conglomerados es insesgado cuando los conglomerados son aproximadamente del mismo tamaño
Una vez seleccionados los conglomerados, el estudio se simplifica puesto que hay menos individuos en el análisis.
Aplicaciones del muestreo por conglomerados
Un ejemplo de muestreo por conglomerados es el muestreo por área o el muestreo geográfico por grupos . Cada grupo es un área geográfica.
La población dentro de un grupo idealmente sería ser tan heterogénea a como sea posible, pero debería existir homogeneidad entre conglomerados. Cada grupo debe ser una representación a pequeña escala de la población total.
En el muestreo por conglomerados las unidades muestrales no son elementos individuales de la población, sino grupos de elementos.
Si optamos por esta posibilidad, estaremos hablando de un muestreo en dos etapas o bietápico: la primera etapa será la selección del conglomerado; la segunda, la de individuos dentro del conglomerado
Si por el contrario estudiamos todos los individuos del conglomerado, hablaremos de muestreo por conglomerados unietápico.
Se utiliza el muestreo por conglomerados cuando los grupos son muy hetereogéneos y no existen muchas diferencias entre conglomerados. Se utiliza el muestreo estratificado cuando los grupos o estratos son muy homogéneos internamente y diferentes entre ellos
Decidir un público objetivo y también el tamaño de la muestra.
Crear un marco de muestreo utilizando un marco existente o creando uno nuevo para el público objetivo.
Evaluar los marcos en función de la cobertura y la agrupación y hacer cualquier ajuste correspondiente.
Muestreo por conglomerados de una etapa: tal y como su nombre lo indica, el muestreo de este tipo se realiza solo una vez. Por ejemplo, una ONG
Acceso conveniente: se pueden elegir muestras grandes con esta técnica de muestreo y eso por supuesto, aumenta el acceso a los diversos grupos o conglomerados.
Mejor precisión en los datos: Dado que puede haber muestras grandes en cada grupo, se puede compensar la pérdida de precisión en la información por individuo.
Facilidad de implementación: dado que el muestreo de este tipo facilita la información de diversas áreas y grupos
