Qué es el muestreo aleatorio estratificado?
El muestreo aleatorio estratificado es un método de muestreo en el que un grupo de población se divide en una o varias unidades distintas – llamadas estratos – basado en comportamientos o características compartidas.
EstratificaciónLa estratificación es el proceso de clasificación de un conjunto de datos en categorías o subgrupos basados en un conjunto de criterios predeterminados. se refiere al proceso de clasificación de las unidades de muestreo de la población en unidades homogéneas. En el muestreo aleatorio estratificado, cualquier característica que explique las diferencias en las características de interés puede ser la base para formar estratos.
Por ejemplo, las personas’El nivel de ingresos o de educación de un individuo es una variación que puede constituir un telón de fondo adecuado para los estratos.
Resumen
Comprender el muestreo aleatorio estratificado
El muestreo de una población grande suele ser un reto subyacente en la realización de encuestas estadísticas. Un enfoque más factible para ahorrar tiempo y dinero sería elegir un grupo más pequeño o el tamaño de la muestra que se utilizaría en su lugar para representar a toda la población.
Un enfoque de muestreo aleatorio estratificado divide la población en estratos relevantes para aumentar un determinado grupo de población’La representatividad de la población. Sin embargo, sólo se puede realizar si los estratos relevantes son conocidos y distinguibles en un grupo de población.
En el muestreo aleatorio estratificado, un investigador selecciona un tamaño de muestra pequeño con características similares para representar a un grupo de población en estudio. La población que se estudia en una encuesta puede ser demasiado grande para ser analizada individualmente; por ello, se organiza en grupos con las mismas características para ahorrar costes y tiempo.
La técnica ofrece un amplio uso, como la estimación de los ingresos de diversas poblaciones, los sondeos electorales y la esperanza de vida.
Cómo funciona el muestreo aleatorio estratificado
Un investigador puede seleccionar un enfoque más factible para estudiar una población extremadamente grande. Un análisis se ve obligado a dividir la población en estratos relevantes antes del muestreo.
Una de las formas que utilizan los investigadores para seleccionar una muestra pequeña se llama muestreo aleatorio estratificado. Las estimaciones generadas dentro de los estratos son más precisas que las del muestreo aleatorio porque la división de la población en grupos homogéneos suele reducir el error de muestreo y aumentar la precisión.
A la hora de buscar un estrato potencial, siempre es aconsejable buscar el que mejor minimice la variación de las características investigadas y maximice la variación entre estratos. El muestreo aleatorio estratificado se utiliza mejor con una población heterogénea que puede dividirse utilizando información auxiliar.
Muestreo aleatorio simple frente a. Muestreo aleatorio estratificado
1. El muestreo de la población
Muestreo aleatorio simple – A veces se conoce como selección aleatoria – El muestreo aleatorio estratificado es una herramienta de medición estadística. El uso de la selección aleatoria minimiza el sesgo, ya que cada miembro de la población recibe el mismo trato y tiene la misma probabilidad de ser incluido en la muestra.
En cambio, el muestreo aleatorio estratificado divide la población en subgrupos distintos, llamados estratos, que tienen atributos similares. Se toma una muestra aleatoria de cada estrato, con un tamaño de muestra proporcional al tamaño de su estrato en comparación con la población. Así se garantiza que la muestra ponga de manifiesto las diferencias entre los grupos de estratos.
Tanto el muestreo aleatorio simple como el estratificado implican un muestreo sin reemplazo, ya que no permiten que cada caso’La muestra de los Estados Unidos vuelve al marco de muestreo.
2. Robustez en la selección de la muestra
En general, el muestreo aleatorio simple es más sólido que el muestreo aleatorio estratificado, especialmente cuando una población tiene demasiadas diferencias para ser categorizada.
El muestreo aleatorio simple también es eficaz en situaciones en las que una población tiene poca información que no permite subdividirla en unidades distintas.
Por ejemplo, una tienda minorista en línea puede querer encuestar a sus clientes en línea’ hábitos de compra para determinar el futuro de su línea de productos. Si la tienda tiene aproximadamente 50.000 clientes, puede seleccionar 500 de ellosTipos de clientesLos clientes desempeñan un papel importante en cualquier negocio. Al comprender mejor los diferentes tipos de clientes, las empresas pueden estar mejor equipadas para desarrollar como la muestra aleatoria. 500 es el marco muestral dentro del cual se muestrean los clientes de forma puramente aleatoria.
Para asegurarse de que el número de clientes está dentro del rango requerido, se sustituye la selección repetida. La tienda puede entonces aplicar las características estimadas al resto de los clientes.
Por lo tanto, puede decirse que la muestra elegida representa a toda la población de clientes de 50.000 personas. En este sentido, un muestreo aleatorio simple analiza una muestra más uniforme en toda la población.
Puntos fuertes y débiles del muestreo aleatorio estratificado
Puntos fuertes
El muestreo aleatorio estratificado capta los atributos clave de un grupo de población. Como resultado, produce características en la muestra que son proporcionales a toda la población. Por lo tanto, el muestreo aleatorio estratificado proporciona un mayor grado de precisión que el muestreo aleatorio simpleMuestreo aleatorioEl muestreo aleatorio, o muestreo probabilístico, es un método de muestreo que permite la aleatorización de la selección de la muestra..
Puntos débiles
El muestreo aleatorio estratificado no es adecuado para todas las encuestas. Sólo funciona bajo la condición de que una población pueda estratificarse utilizando atributos relevantes y que los subgrupos estén claramente definidos y no se superpongan. Los sujetos que caen en varios grupos tienen una mayor probabilidad de ser elegidos y pueden causar una muestra errónea.
Recursos adicionales
Gracias por leer nuestro sitio web’Guía del muestreo aleatorio estratificado. Para seguir aprendiendo y avanzando en su carrera, los siguientes recursos le serán útiles: