Si estás planeando realizar una investigación y quieres obtener resultados precisos y representativos, el muestreo aleatorio estratificado puede ser la técnica perfecta para ti. Esta metodología es ampliamente utilizada en el campo de la investigación para seleccionar una muestra de la población que refleje con exactitud las características y atributos deseados. En este artículo, exploraremos en qué consiste el muestreo aleatorio estratificado y cómo puedes implementarlo efectivamente en tus estudios. Descubre cómo esta técnica puede mejorar la calidad de tus resultados y brindar un panorama más completo de tu población objetivo. ¡No te lo pierdas!
Un método de muestreo en el que un grupo de población se divide en una o más unidades diferentes llamadas estratos en función de comportamientos o características comunes.
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¿Qué es una muestra aleatoria estratificada?
El muestreo aleatorio estratificado es un método de muestreo en el que un grupo de población se divide en una o más unidades diferentes, llamadas estratos, en función de comportamientos o características comunes.
capas Se refiere al proceso de clasificar unidades de muestreo de la población en unidades homogéneas. En el muestreo aleatorio estratificado, cualquier característica que explique diferencias en las características de interés puede ser la base para formar estratos.
Por ejemplo, el nivel de ingresos o educación de una persona es una variación que puede proporcionar un contexto apropiado para los estratos.
Resumen
- El muestreo aleatorio estratificado es una técnica de muestreo que divide una población en unidades discretas llamadas estratos en función de características similares. La selección se realiza de manera que represente a toda la población.
- La técnica de muestreo se prefiere en poblaciones heterogéneas porque minimiza el sesgo de selección y garantiza que toda la población esté representada.
- No es adecuado para poblaciones con pocas características que puedan usarse para dividir la población en unidades relevantes.
Comprender el muestreo aleatorio estratificado
Cuando se realizan encuestas estadísticas, encuestar a una población grande suele ser un desafío fundamental. Un enfoque más práctico para ahorrar tiempo y dinero sería seleccionar un grupo o tamaño de muestra más pequeño que represente a toda la población.
Un enfoque de muestreo aleatorio estratificado divide la población en estratos relevantes para aumentar la representatividad de un grupo de población determinado. Sin embargo, esto sólo es posible si se conocen y distinguen los estratos relevantes de un grupo de población.
En el muestreo aleatorio estratificado, un investigador selecciona una muestra pequeña con características similares para representar una población que se está estudiando. Una población estudiada en una encuesta puede ser demasiado grande para analizarla individualmente. Por ello, se organiza en grupos con las mismas características para ahorrar costes y tiempo.
La tecnología tiene una amplia gama de usos, como la estimación de los ingresos de diferentes grupos de población, la realización de encuestas electorales y la esperanza de vida.
Así funciona el muestreo aleatorio estratificado
Un investigador puede elegir un enfoque más práctico para estudiar una población extremadamente grande. Un análisis se ve obligado a dividir la población en estratos relevantes antes del muestreo.
Un método que utilizan los investigadores para seleccionar una muestra pequeña se llama muestreo aleatorio estratificado. Las estimaciones realizadas dentro de los estratos son más precisas que las de muestras aleatorias porque dividir la población en grupos homogéneos a menudo reduce el error de muestreo y aumenta la precisión.
A la hora de buscar un estrato potencial, siempre es recomendable buscar aquel que minimice mejor la variación de las características en estudio y maximice la variación entre estratos. El muestreo aleatorio estratificado se adapta mejor a una población heterogénea que se puede dividir utilizando información adicional.
Muestreo aleatorio simple versus muestreo aleatorio estratificado
1. Muestra de la población
El muestreo aleatorio simple, a veces llamado muestreo aleatorio, y el muestreo aleatorio estratificado son herramientas de medición estadística. El uso de muestreo aleatorio minimiza el sesgo porque todos los miembros de la población reciben el mismo trato y la probabilidad de ser incluidos en la muestra es igual.
Por el contrario, el muestreo aleatorio estratificado divide a la población en diferentes subgrupos, llamados estratos, que comparten atributos similares. Se extrae una muestra aleatoria de cada estrato, siendo el tamaño de la muestra proporcional al tamaño del estrato en comparación con la población. Esto asegura que la muestra resalte las diferencias entre los grupos de estratos.
Tanto el muestreo aleatorio simple como el estratificado son muestreos sin reemplazo porque la muestra de cada caso individual no puede regresar al marco muestral.
2. Robustez en la selección de muestras
En general, una muestra aleatoria simple es más sólida que una muestra aleatoria estratificada, especialmente cuando una población tiene demasiada variación para ser categorizada.
Una muestra aleatoria simple también es eficaz en situaciones en las que una población tiene poca información que no permite dividirla en diferentes unidades.
Por ejemplo uno ventas en línea Es posible que la tienda desee estudiar los hábitos de compra de sus clientes en línea para determinar el futuro de su línea de productos. Si la tienda tiene alrededor de 50 000 clientes, puede seleccionar 500 de esos clientes como muestra aleatoria. 500 es el marco muestral dentro del cual los clientes se seleccionan de forma puramente aleatoria.
Para garantizar que el número de clientes esté dentro del rango requerido, se reemplaza la selección repetida. Luego, la tienda minorista puede aplicar las características estimadas a los clientes restantes.
Por tanto, se puede decir que la muestra seleccionada representa toda la población de clientes de 50.000. En este sentido, una muestra aleatoria simple analiza una muestra distribuida más uniformemente en la población.
Fortalezas y debilidades del muestreo aleatorio estratificado
Fortalecer
El muestreo aleatorio estratificado captura las características clave de un grupo de población. Esto crea características en la muestra que son proporcionales a la población general. Por tanto, el muestreo aleatorio estratificado proporciona un mayor grado de precisión que el muestreo aleatorio simple.
debilidades
El muestreo aleatorio estratificado no es adecuado para todas las encuestas. Esto sólo funciona bajo la condición de que una población pueda estratificarse en función de atributos relevantes y que los subgrupos estén claramente definidos y no se superpongan. Los sujetos que pertenecen a varios grupos tienen una mayor probabilidad de ser seleccionados y pueden dar lugar a una muestra tergiversada.
Recursos adicionales
Gracias por leer la guía de Finanzas sobre muestreo aleatorio estratificado. Para continuar aprendiendo y avanzar en su carrera, los siguientes recursos le serán útiles:
