Ejemplos de muestreo estratificado
El muestreo aleatorio estratificado es un método de muestreo que implica la división de una población en subgrupos más pequeños conocidos como estratos. En el muestreo aleatorio estratificado, o estratificación, los estratos se forman en función de los atributos o características compartidas por los miembros, como los ingresos o el nivel educativo.
- Permite a los investigadores obtener una muestra de población que represente lo mejor posible a toda la población estudiada.
- Implica la división de toda la población en grupos homogéneos denominados estratos.
- Difiere del muestreo aleatorio simple, que implica la selección aleatoria de datos de toda una población, por lo que cada muestra posible tiene la misma probabilidad de ocurrir.
Muestreo aleatorio estratificado
Al completar el análisis o la investigación sobre un grupo de entidades con características similares, un investigador puede encontrar que el tamaño de la población es demasiado grande para completar la investigación. Para ahorrar tiempo y dinero, un analista puede adoptar un enfoque más factible seleccionando un pequeño grupo de la población. El pequeño grupo se denomina tamaño de la muestra, que es un subconjunto de la población que se utiliza para representar a toda la población. Una muestra puede seleccionarse de una población de varias maneras, una de las cuales es el método de muestreo aleatorio estratificado.
Un muestreo aleatorio estratificado implica la división de toda la población en grupos homogéneos denominados estratos (plural de stratum). A continuación, se seleccionan muestras aleatorias de cada estrato. Por ejemplo, pensemos en un investigador académico que desea saber el número de estudiantes de MBA en 2007 que recibieron una oferta de trabajo en los tres meses siguientes a su graduación.
El investigador se encontrará con que hubo casi 200.000 graduados de MBA en ese año. Podría decidir tomar una simple muestra aleatoria de 50.000 graduados y realizar una encuesta. Mejor aún, podrían dividir la población en estratos y tomar una muestra aleatoria de los estratos. Para ello, crearían grupos de población basados en el género, el rango de edad, la raza, el país de nacionalidad y la trayectoria profesional. Se toma una muestra aleatoria de cada estrato en un número proporcional al tamaño del estrato en comparación con la población. A continuación, estos subconjuntos de los estratos se agrupan para formar una muestra aleatoria.
Se utiliza para resaltar las diferencias entre los grupos de una población, a diferencia del muestreo aleatorio simple, que trata a todos los miembros de una población como iguales, con la misma probabilidad de ser muestreados.
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