Cómo entender las muestras estratificadas y cómo hacerlas

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A collage of different colored cubes.

Una muestra estratificada es aquella que garantiza que los subgrupos (estratos) de una población determinada estén adecuadamente representados dentro de la población total de la muestra de un estudio de investigación. Por ejemplo, se puede dividir una muestra de adultos en subgrupos por edad, como 18–29, 30–39, 40–49, 50–59, y 60 y más. Para estratificar esta muestra, el investigador seleccionaría al azar cantidades proporcionales de personas de cada grupo de edad. Se trata de una técnica de muestreo eficaz para estudiar cómo una tendencia o cuestión puede diferir en los distintos subgrupos.

Es importante que los estratos utilizados en esta técnica no se superpongan, porque si lo hicieran, algunos individuos tendrían más posibilidades de ser seleccionados que otros. Esto crearía una muestra sesgada que sesgaría la investigación y haría que los resultados no fueran válidos.

Algunos de los estratos más comunes utilizados en el muestreo aleatorio estratificado son la edad, el sexo, la religión, la raza, el nivel educativo, el estatus socioeconómico y la nacionalidad.

Cuándo utilizar el muestreo estratificado

Hay muchas situaciones en las que los investigadores elegirían el muestreo aleatorio estratificado en lugar de otros tipos de muestreo.En primer lugar, se utiliza cuando el investigador quiere examinar subgrupos dentro de una población. Los investigadores también utilizan esta técnica cuando quieren observar las relaciones entre dos o más subgrupos, o cuando quieren examinar los extremos raros de una población. Con este tipo de muestreo, el investigador tiene la garantía de que los sujetos de cada subgrupo están incluidos en la muestra final, mientras que el muestreo aleatorio simple no garantiza que los subgrupos estén representados de forma equitativa o proporcional dentro de la muestra.

Muestra aleatoria estratificada proporcional

En el muestreo aleatorio estratificado proporcional, el tamaño de cada estrato es proporcional al tamaño de la población de los estratos cuando se examina en toda la población. Esto significa que cada estrato tiene la misma fracción de muestreo.

Por ejemplo, digamos que tiene cuatro estratos con tamaños de población de 200, 400, 600 y 800. Si elige una fracción de muestreo de ½, esto significa que debe muestrear aleatoriamente 100, 200, 300 y 400 sujetos de cada estrato respectivamente. Se utiliza la misma fracción de muestreo para cada estrato, independientemente de las diferencias en el tamaño de la población de los estratos.

Muestra aleatoria estratificada desproporcionada

En el muestreo aleatorio estratificado desproporcionado, los diferentes estratos no tienen las mismas fracciones de muestreo entre sí. Por ejemplo, si sus cuatro estratos contienen 200, 400, 600 y 800 personas, puede elegir tener diferentes fracciones de muestreo para cada estrato. Tal vez el primer estrato con 200 personas tenga una fracción de muestreo de ½, lo que resulta en 100 personas seleccionadas para la muestra, mientras que el último estrato con 800 personas tiene una fracción de muestreo de ¼, lo que resulta en 200 personas seleccionadas para la muestra.

La precisión de la utilización del muestreo aleatorio estratificado desproporcionado depende en gran medida de las fracciones de muestreo elegidas y utilizadas por el investigador. En este caso, el investigador debe ser muy cuidadoso y saber exactamente lo que está haciendo. Los errores cometidos en la elección y el uso de las fracciones de muestreo podrían dar lugar a un estrato sobrerrepresentado o infrarrepresentado, lo que daría lugar a resultados sesgados.

Ventajas del muestreo estratificado

La utilización de un muestreo estratificado siempre logrará una mayor precisión que un muestreo aleatorio simple, siempre que los estratos se hayan elegido de forma que los miembros de un mismo estrato sean lo más parecidos posible en cuanto a la característica de interés. Cuanto mayores sean las diferencias entre los estratos, mayor será la ganancia de precisión.

Desde el punto de vista administrativo, a menudo es más conveniente estratificar una muestra que seleccionar una muestra aleatoria simple. Por ejemplo, se puede formar a los entrevistadores para que sepan cómo tratar mejor a un grupo étnico o de edad concreto, mientras que otros reciben formación sobre la mejor manera de tratar a un grupo étnico o de edad diferente. De este modo, los entrevistadores pueden concentrarse y perfeccionar un pequeño conjunto de habilidades y resulta menos oportuno y costoso para el investigador.

Una muestra estratificada también puede ser de menor tamaño que las muestras aleatorias simples, lo que puede ahorrar mucho tiempo, dinero y esfuerzo a los investigadores. Esto se debe a que este tipo de técnica de muestreo tiene una gran precisión estadística en comparación con el muestreo aleatorio simple.

Una última ventaja es que una muestra estratificada garantiza una mejor cobertura de la población. El investigador tiene control sobre los subgrupos que se incluyen en la muestra, mientras que el muestreo aleatorio simple no garantiza que un tipo de persona se incluya en la muestra final.

Desventajas del muestreo estratificado

Una de las principales desventajas del muestreo estratificado es que puede ser difícil identificar los estratos adecuados para un estudio. Una segunda desventaja es que es más complejo organizar y analizar los resultados en comparación con el muestreo aleatorio simple.

› Ciencias Sociales

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