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Muestreo estratificado + ejemplo explicado paso a paso

Muestreo estratificado - destacada

El muestreo estratificado es un m茅todo de muestreo probabil铆stico y una forma de muestreo aleatorio,

En el que la poblaci贸n se divide en dos o m谩s grupos (estratos) de acuerdo con uno o m谩s atributos comunes.

El muestreo estratificado pretende garantizar que la muestra represente subgrupos o estratos espec铆ficos.

En consecuencia, la aplicaci贸n del m茅todo de muestreo estratificado implica dividir la poblaci贸n en diferentes subgrupos (estratos)

Y seleccionar sujetos de cada estrato de manera proporcional.

 

Muestreo estatificado
Muestreo estatificado

 

驴Qu茅 es el muestreo estratificado: definici贸n estad铆stica?


El muestreo aleatorio estratificado se refiere a un m茅todo de muestreo que tiene las siguientes propiedades.

La poblaci贸n consta de N elementos.

La poblaci贸n se divide en K grupos, llamados estratos.

Cada elemento de la poblaci贸n puede asignarse a un estrato, y solo a uno.

El n煤mero de observaciones dentro de cada estrato Ni聽 es conocido, y N = N1聽 + N2 + N3聽 +… + Nk

El investigador obtiene una muestra probabil铆stica de cada estrato.

En este art铆culo, asumiremos que t煤 como investigador extraes una muestra aleatoria simple de cada estrato.

 

Tipos de muestreo estratificado


El muestreo estratificado se puede dividir en dos grupos: proporcional y no proporcional

La aplicaci贸n de聽 la聽 t茅cnica de muestreo estratificado proporcional implica determinar el tama帽o de la muestra en cada estrato seg煤n la proporci贸n que cada estrato tenga en la poblaci贸n.

En聽 el muestreo estratificado no proporcional, por el contrario, el n煤mero de sujetos reclutados de cada estrato no tiene que ser proporcional a la porci贸n que este tiene en la poblaci贸n.

En consecuencia, la aplicaci贸n de muestreo estratificado proporcional genera datos primarios m谩s precisos en comparaci贸n con el muestreo estratificado no proporcional.

 

Muestreo estratificado proporcional
Muestreo estratificado proporcional

 

Estratificaci贸n proporcional versus no proporcional


Todos los dise帽os de muestreo estratificado se dividen en una de dos categor铆as, cada una de las cuales tiene fortalezas y debilidades como se describe a continuaci贸n.

Estratificaci贸n proporcional.

Con la estratificaci贸n proporcional, el tama帽o de la muestra de cada estrato es proporcional al tama帽o del estrato en la poblaci贸n.

Esto significa que cada estrato tiene la misma fracci贸n de muestreo.

La estratificaci贸n proporcional da una precisi贸n igual o mejor que una muestra aleatoria simple del mismo tama帽o.

Las ganancias en precisi贸n son mayores cuando los valores dentro de los estratos son homog茅neos.

Las ganancias en precisi贸n se acumulan en todas las medidas de la encuesta.

Estratificaci贸n no proporcional.

Con una estratificaci贸n no proporcional, la fracci贸n de muestreo puede variar de un estrato a otro.

La precisi贸n del dise帽o puede ser muy buena o muy pobre, dependiendo de c贸mo se asignen los puntos de muestra a los estratos.

Si las variaciones difieren entre estratos, la estratificaci贸n no proporcional 聽puede dar una mejor precisi贸n que la estratificaci贸n proporcional,

Cuando los puntos de muestra se asignan correctamente a los estratos.

Con una estratificaci贸n no proporcional, el investigador puede maximizar la precisi贸n para una sola medida de encuesta importante.

Sin embargo, las ganancias en precisi贸n pueden no acumularse a otras medidas de la encuesta.

 

驴Cu谩ndo deber铆amos utilizar el muestreo estratificado?


El muestreo estratificado se usa cuando:

  • La poblaci贸n objetivo de inter茅s de un investigador es significativamente heterog茅nea;
  • El investigador quiere destacar subgrupos espec铆ficos dentro de su poblaci贸n de inter茅s;
  • El investigador quiere observar las relaciones entre dos o m谩s subgrupos; y,
  • Cuando el objetivo de un investigador es crear muestras representativas incluso de los segmentos m谩s peque帽os y dif铆ciles de acceder en la poblaci贸n

Al usar el muestreo estratificado, los investigadores tienen una precisi贸n estad铆stica m谩s alta en comparaci贸n con s贸lo un muestreo aleatorio simple.

Esto se debe al hecho de que la variabilidad dentro de los subgrupos es menor en comparaci贸n con las variaciones cuando se trata con toda la poblaci贸n en general.

Gracias a la precisi贸n estad铆stica que proporciona el muestreo estratificado, se requiere un tama帽o de muestra m谩s peque帽o,

Lo que en 煤ltima instancia puede implicar ahorros importantes para los investigadores.

 

Pasos para llevar a cabo un muestreo estratificado


El proceso para realizar el muestreo estratificado es el siguiente:

Primero: Divida la poblaci贸n en subgrupos o estratos m谩s peque帽os, seg煤n los atributos y caracter铆sticas compartidos por los miembros.

Segundo: tome una muestra aleatoria de cada estrato en un n煤mero que sea proporcional al tama帽o del estrato en la poblaci贸n.

Tercero: Agrupe los subconjuntos de estratos para formar una muestra aleatoria.

Cuarto: realiza tu an谩lisis.

 

Muestreo estratificado ejemplo


Imaginemos que un grupo de especialistas en producci贸n animal 聽est谩 interesado en obtener una muestra estratificada de 聽400 vacas a partir de un reba帽o de 2000 vacas de diferentes razas.

El objetivo del estudio es analizar la producci贸n de leche del reba帽o

Al permanecer todos los dem谩s factores constantes: los mismos potreros, igual alimentaci贸n, condiciones clim谩ticas, manejo del reba帽o, etc.

Los investigadores consideran la raza del animal como 煤nico factor que puede afectar la producci贸n de leche de cada animal.

Se consideran 4 estratos en la poblaci贸n: vacas Holstein, pardo suizo, mestizas y criollas

Mira la imagen de arriba

El desglose por raza de las vacas en la poblaci贸n 聽es el siguiente

 

RazaProporci贸n (%)Nro. De vacas
Holstein20400
Pardo suizo20400
Mestizo501000
Criollo10200
Total1002000

 

La advertencia con este estudio es que los investigadores solo tienen recursos suficientes (tiempo y dinero) para manejar una muestra de 400 animales.

Por lo tanto, la muestra debe representar con precisi贸n la poblaci贸n m谩s grande de todas los 2000 vacas en la hacienda.

En este caso, realizar un muestreo estratificado es la mejor opci贸n para implementar en este estudio de investigaci贸n espec铆fico.

Entonces… 驴cu谩ntas vacas de cada raza deben incluirse en la muestra de 400?

Para determinar esto, los investigadores simplemente tomar铆an de las 400 vacas Holstein en la poblaci贸n, una muestra aleatoria simple de 80 animales de esa raza

De las 400 vacas Pardo suizo en la poblaci贸n, tambi茅n por azar simple otros 80 animales

A partir de las 1000 vacas mestizas, seleccionar铆an aleatoriamente 200 vacas

Y desde las 100 vacas criollas, escoger铆an 40 animales

Reuniendo las muestras parciales anteriores, se conforma al final la muestra estratificada definitiva

Desglose por razas de las vacas en la muestra

 

RazaProporci贸n (%)Nro. De vacas
Holstein2080
Pardo suizo2080
Mestizo50200
Criollo1040
Total100400

 

Ventajas del muestreo estratificado


El muestreo estratificado ofrece varias ventajas sobre el muestreo aleatorio simple.

  • Una muestra estratificada puede proporcionar mayor precisi贸n que una muestra aleatoria simple del mismo tama帽o.
  • Debido a que proporciona una mayor precisi贸n, una muestra estratificada a menudo requiere una muestra m谩s peque帽a, lo que ahorra dinero.
  • Una muestra estratificada puede protegerse contra una muestra “no representativa” (p. Ej., Una muestra exclusivamente de vacas pardo suizo de una poblaci贸n con diferentes razas).
  • Podemos asegurarnos de obtener suficientes puntos de muestra para respaldar un an谩lisis separado de cualquier subgrupo.

 

Desventajas


  • La aplicaci贸n del muestreo aleatorio estratificado requiere el conocimiento de la membres铆a de estratos a priori.
  • El requisito de poder distinguir f谩cilmente entre estratos en el marco de la muestra puede crear dificultades en los niveles pr谩cticos.
  • El proceso de investigaci贸n puede llevar m谩s tiempo y resultar m谩s costoso debido a la etapa adicional en el procedimiento de muestreo.
  • La elecci贸n del m茅todo de muestreo estratificado agrega cierta complejidad al plan de an谩lisis.

Puedes complementar la informaci贸n de este art铆culo en el siguiente enlace:

Universo Formulas

Consejos finales鈥


Si los costos y las variaciones son casi iguales en todos los estratos, elije una estratificaci贸n proporcional sobre una estratificaci贸n no proporcional.

Si las variaciones o los costos difieren entre estratos, considera la estratificaci贸n no proporcional.

驴Qu茅 tal te ha parecido este art铆culo sobre el muestreo estratificado?

驴Conoc铆as este m茅todo de muestreo?

驴Es aplicable a tu proyecto de investigaci贸n actual?

Como es habitual, te invito a que me dejes tus comentarios por aqu铆 abajo 馃憞, estar茅 esperando para leerlos

 

Preguntas frecuentes


驴Qu茅 es el muestreo estratificado?

Con el muestreo estratificado, el investigador divide la poblaci贸n en grupos separados, llamados estratos. Luego, se extrae una muestra aleatoria (a menudo una muestra aleatoria simple) de cada grupo. El muestreo estratificado tiene varias ventajas sobre el muestreo aleatorio simple.

驴Cu谩l ser铆a un ejemplo de muestreo estratificado?

Una muestra estratificada es aquella que asegura que los subgrupos (estratos) de una poblaci贸n dada est茅n representados adecuadamente dentro de la muestra que se usa en el estudio. Por ejemplo, uno podr铆a dividir una muestra de adultos en subgrupos por edad: como 18-29, 30-39, 40-49, 50-59 y 60 y m谩s.

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