Pros and Cons of Stratified Random Sampling

Cuando se realiza una investigación sobre un grupo de personas, a menudo es imposible medir cada punto de datos individual. Sin embargo, los métodos estadísticos permiten hacer inferencias sobre una población al analizar los resultados de una muestra más pequeña extraída de esa población.

¿Qué es el muestreo aleatorio estratificado?

El muestreo aleatorio estratificado es una forma de hacer esto. Esta técnica permite a los investigadores obtener una muestra de población que represente mejor a toda la población en estudio asegurándose de que cada subgrupo de interés esté representado. Sin embargo, no está exenta de desventajas.

  • El muestreo aleatorio estratificado permite a los investigadores obtener una muestra de población que represente mejor a toda la población en estudio al dividirla en subgrupos llamados estratos.
  • Esta técnica de muestreo estadístico no se puede utilizar en todos los diseños de estudio o con todos los conjuntos de datos.
  • Se diferencia del muestreo aleatorio simple, que implica la selección aleatoria de datos de toda la población para que cada muestra posible sea igualmente probable de ocurrir.

¿Cómo funciona el muestreo aleatorio estratificado?

El muestreo aleatorio estratificado implica dividir una población en subpoblaciones y luego aplicar métodos de muestreo aleatorio a cada subpoblación para formar un grupo de prueba.

Es diferente del muestreo aleatorio simple, ya que divide la población en grupos más pequeños o estratos basados en características compartidas. A continuación, se toma una muestra aleatoria de cada estrato en proporción directa al tamaño del estrato en comparación con la población.

Ejemplo de Muestreo Aleatorio Estratificado

Supongamos que investigadores están llevando a cabo un estudio para evaluar las inclinaciones políticas de estudiantes de economía en una universidad importante.

Se aseguran de que la muestra aleatoria se aproxime mejor a la población estudiantil, incluyendo género, alumnos de pregrado y estudiantes de posgrado. Si la población total del estudio es de 1,000 estudiantes, se crean los siguientes subgrupos:

  • Estudiantes varones de pregrado = 450 estudiantes o 45% de la población
  • Estudiantes mujeres de pregrado = 200 estudiantes o 20%
  • Estudiantes varones de posgrado = 200 estudiantes o 20%
  • Estudiantes mujeres de posgrado = 150 estudiantes o 15%

Se realiza un muestreo aleatorio de cada subpoblación basado en su representación dentro de la población en su conjunto.

Ventajas del Muestreo Aleatorio Estratificado

El muestreo aleatorio estratificado tiene ventajas en comparación con el muestreo aleatorio simple.

Refleja la población en estudio al garantizar que cada subgrupo reciba una representación adecuada dentro de la muestra. Esto proporciona una mejor cobertura de la población ya que los investigadores tienen control sobre los subgrupos para asegurar que todos estén representados en el muestreo.

Con el muestreo aleatorio simple, no hay garantía de que se seleccione a ningún subgrupo o tipo de persona en particular. Esto podría resultar en una representación inadecuada de la población y disminuir la precisión del estudio.

Desventajas del Muestreo Aleatorio Estratificado

Por desgracia, este método de investigación no se puede utilizar en todos los estudios. Es desventajoso cuando no se puede clasificar a cada miembro de la población en un subgrupo de manera confiable o cuando es difícil encontrar una lista exhaustiva y definitiva de toda la población.

En algunos casos, el solapamiento puede ser un problema si hay sujetos que pertenecen a varios subgrupos. Esto podría resultar en una mala representación o un reflejo inexacto de la población.

¿Cuáles son los cinco tipos principales de muestreo?

Existen varias técnicas de muestreo. Los principales son el muestreo aleatorio simple, el muestreo sistemático, el muestreo estratificado y el muestreo por conglomerados.

¿Por qué se llama muestreo aleatorio estratificado?

Se llama muestreo aleatorio estratificado porque la población analizada se divide en subgrupos llamados estratos. Los datos están estratificados.

¿Cuál es la diferencia entre el muestreo aleatorio simple y el muestreo estratificado?

El muestreo aleatorio simple selecciona datos al azar de la población asumiendo que se cubrirán todas las áreas. El muestreo estratificado, por otro lado, divide la población en subpoblaciones basadas en características compartidas para garantizar que cada grupo dentro de la población esté representado adecuadamente.

¿Cuándo es mejor usar el muestreo aleatorio simple en lugar del muestreo estratificado?

El muestreo aleatorio simple se utilizaría si hay muy poca información disponible sobre la población o si es demasiado diversa para dividirla en subconjuntos o similar y difícil de distinguir.

En resumen, el muestreo aleatorio estratificado, un método que implica dividir una población en subgrupos más pequeños conocidos como estratos, a veces es preferible al muestreo aleatorio simple porque garantiza que cada subgrupo dentro de la población reciba una representación adecuada.