Muestra Aleatoria Simple vs. Muestra Aleatoria Estratificada: una visión general

En el análisis estadístico, la “población” es el conjunto total de observaciones o datos que existen. Sin embargo, a menudo resulta inviable medir cada individuo o punto de datos en una población. En su lugar, los investigadores confían en muestras. Una muestra es un conjunto de observaciones de la población. El método de muestreo es el proceso utilizado para extraer muestras de la población.

Tanto las muestras aleatorias simples como las muestras aleatorias estratificadas son métodos comunes para obtener una muestra. Una muestra aleatoria simple se utiliza para representar toda la población de datos y selecciona aleatoriamente individuos de la población sin ningún otro criterio.

Por otro lado, una muestra aleatoria estratificada divide la población en grupos más pequeños, o estratos, basados en características compartidas. Por lo tanto, la estrategia de muestreo estratificado garantizará que se incluyan miembros de cada subgrupo en el análisis de datos.

Principales Conclusiones

  • Las muestras aleatorias simples y las muestras aleatorias estratificadas son herramientas de medición estadística.
  • Una muestra aleatoria simple toma una porción pequeña y básica de toda la población para representar el conjunto de datos completo.
  • El muestreo aleatorio estratificado divide una población en diferentes grupos basados en ciertas características, y se toma una muestra aleatoria de cada uno.

Muestra Aleatoria Simple

La muestra aleatoria simple es una herramienta estadística utilizada para describir una muestra muy básica tomada de una población de datos. Esta muestra representa el equivalente de toda la población.

La muestra aleatoria simple se utiliza a menudo cuando hay muy poca información disponible sobre la población de datos, cuando la población de datos tiene demasiadas diferencias para dividirla en varios subconjuntos o cuando solo hay una característica específica entre la población de datos.

Por ejemplo, una compañía de dulces puede querer estudiar los hábitos de compra de sus clientes para determinar el futuro de su línea de productos. Si hay 10,000 clientes, puede utilizar 100 de esos clientes como una muestra aleatoria. Luego puede aplicar lo que encuentra en esos 100 clientes al resto de su base.

Los estadísticos elaborarán una lista exhaustiva de una población de datos y luego seleccionarán una muestra aleatoria dentro de ese grupo grande. En esta muestra, cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para formar parte de la muestra. Pueden ser elegidos de dos formas:

  1. A través de una lotería manual, en la que a cada miembro de la población se le asigna un número. Luego, alguien selecciona números al azar para incluir en la muestra. Esto se utiliza mejor cuando se trata de un grupo pequeño.
  2. Muestreo generado por computadora. Este método funciona mejor con conjuntos de datos más grandes, utilizando una computadora para seleccionar las muestras en lugar de un humano.

El uso de muestreo aleatorio simple permite a los investigadores hacer generalizaciones sobre una población específica y eliminar cualquier sesgo. Esto puede ayudar a determinar cómo tomar decisiones futuras. De esta manera, la compañía de dulces del ejemplo anterior puede utilizar esta herramienta para desarrollar un nuevo sabor de dulce para fabricar basado en los gustos actuales de los 100 clientes. Sin embargo, hay que tener en cuenta que estas son generalizaciones, por lo que hay margen de error. Después de todo, es una muestra simple. Esos 100 clientes pueden no tener una representación precisa de los gustos de toda la población.

Muestreo Aleatorio Estratificado

A diferencia de las muestras aleatorias simples, las muestras aleatorias estratificadas se utilizan con poblaciones que se pueden dividir fácilmente en diferentes subgrupos o conjuntos. Estos grupos se basan en ciertos criterios, luego se eligen muestras al azar de cada uno en proporción al tamaño del grupo versus el de la población.

Este método de muestreo significa que habrá selecciones de cada grupo diferente, cuyo tamaño se basa en su proporción con respecto a la población completa. Pero los investigadores deben asegurarse de que los estratos no se superpongan. Cada punto en la población solo debe pertenecer a un estrato, por lo que cada punto es mutuamente exclusivo. La superposición de estratos aumentaría la probabilidad de que se incluyan algunos datos, lo que sesgaría la muestra.

La compañía de dulces puede decidir utilizar el método de muestreo aleatorio estratificado dividiendo a sus 100 clientes en diferentes grupos de edad para ayudar a tomar decisiones sobre el futuro de su producción.

Importante

Los administradores de cartera pueden utilizar el muestreo aleatorio estratificado para crear carteras replicando un índice como un índice de bonos.

El muestreo estratificado ofrece algunas ventajas y desventajas en comparación con el muestreo aleatorio simple. Debido a que utiliza características específicas, puede proporcionar una representación más precisa de la población en función de lo que se usa para dividirla en diferentes subconjuntos. Esto a menudo requiere un tamaño de muestra más pequeño, lo que puede ahorrar recursos y tiempo. Además, al incluir puntos de muestra suficientes de cada estrato, los investigadores pueden realizar un análisis separado de cada estrato individualmente.

Pero se requiere más trabajo para obtener una muestra estratificada que una muestra aleatoria. Los investigadores deben rastrear y verificar individualmente los datos de cada estrato para su inclusión, lo que puede llevar mucho más tiempo en comparación con el muestreo aleatorio.