Muestreo estratificado: un tipo de muestreo probabilístico

Publicado: 2022-08-30

El muestreo estratificado es un procedimiento de muestreo en el que la población objetivo se separa en segmentos únicos y homogéneos (estratos), y luego se selecciona una muestra aleatoria simple de cada segmento (estrato). Las muestras seleccionadas de los diversos estratos se combinan en una sola muestra. Este procedimiento de muestreo a veces se denomina "muestreo de tarifa ocasional". Lea a continuación algunas de las consideraciones a tener en cuenta para obtener la mejor captura.

El muestreo estratificado es uno de los tipos de muestreo probabilístico que podemos utilizar. Te invito a seguir leyendo para conocer más sobre sus debilidades y fortalezas.

Pasos de selección para una encuesta estratificada

Hay ocho pasos principales para seleccionar una muestra aleatoria estratificada:

Definir la población objetivo.
Identifique la(s) variable(s) de estratificación y determine el número de estratos a utilizar. Las variables de estratificación deben estar relacionadas con el propósito del estudio. Si el propósito del estudio es hacer estimaciones de subgrupos, las variables de estratificación deben estar conectadas a esos subgrupos. La disponibilidad de información auxiliar a menudo determina las variables de estratificación que se utilizan. Se puede utilizar más de una variable de estratificación. Considere que a medida que aumenta el número de variables de estratificación, aumenta la probabilidad de que algunas de las variables cancelen los efectos de otras variables. En particular, no se deben usar más de cuatro a seis variables de estratificación y no más de seis estratos de una variable.
Identifique un marco de prueba existente o desarrolle uno que incluya información sobre la(s) variable(s) de estratificación para cada elemento en la población objetivo. Si el marco muestral no incluye información sobre las variables de estratificación, la estratificación no sería posible.
Evalúe el marco de muestreo para encubierto, encubierto, múltiple y conglomerado, y realice los ajustes necesarios.
Divida el marco muestral en estratos y categorías de estratificación de la(s) variable(s), creando un marco muestral para cada estrato. Dentro del estrato, las diferencias deben minimizarse y las diferencias entre los estratos deben maximizarse. Los estratos no deben superponerse, juntos deben constituir la totalidad de la población. Los estratos deben ser independientes y exclusivos del subconjunto de la población. Cada elemento de la población debe estar en un solo estrato.
Asigne un número único a cada artículo.
Determine el tamaño de la muestra para cada estrato. La distribución numérica de los ítems incluidos en la muestra entre los distintos estratos determina el tipo de prueba a implementar. Puede ser una demostración estratificada proporcional o uno de varios tipos de demostración estratificada desproporcionada.
Selecciona aleatoriamente el número especificado de elementos de cada estrato. Se debe seleccionar al menos un elemento de cada estrato para representar la muestra; y se deben elegir al menos dos elementos de cada estrato para calcular el margen de error de las estimaciones calculadas a partir de los datos recopilados.

Muestreo estratificado proporcional

Hay dos subtipos principales de muestreo estratificado: muestreo proporcional y desproporcionado. En la estratificación proporcional, el número de artículos asignados a varios estratos es proporcional a la representación de los estratos de la población objetivo. Es decir, el tamaño de la muestra extraída de cada estrato es proporcional al tamaño relativo de ese estrato de la población objetivo.

La fracción de muestreo se aplica a cada estrato, dando a cada elemento de la población la misma oportunidad de ser seleccionado. La muestra resultante es autoponderada. Este procedimiento de muestreo se utiliza cuando la investigación tiene como objetivo estimar parámetros poblacionales.

El investigador a menudo desea no solo estimar los parámetros de la población, sino también realizar un análisis detallado dentro de un estrato relativamente pequeño y/o comparar los estratos entre sí. El muestreo estratificado proporcional puede no resultar en algunos de los estratos de este tipo de análisis.

Tomando el ejemplo descrito en nuestra tabla, no sería posible realizar un análisis detallado de los elementos de la zona 2 ya que solo 12 de los elementos se encuentran en la muestra. Además, la comparación de los elementos de la zona 2 con las demás zonas sería dudosa.

El muestreo estratificado proporcional no es una buena opción de muestreo para realizar este tipo de análisis. El desproporcionado puede ser una mejor opción.

Muestreo estratificado desproporcionado

El muestreo desproporcionado es un procedimiento en el que el número de elementos incluidos en la muestra de cada estrato no es proporcional a su representación en la población total. Los elementos de la población no tienen las mismas posibilidades de ser incluidos en la muestra. La misma fracción de muestreo no se aplica a cada estrato.

Por otro lado, los estratos tienen diferentes fracciones de muestreo, por lo que este procedimiento de muestreo no es una selección equiprobable. Para estimar los parámetros de la población, la composición de la población debe compensar la desproporción de la muestra. Sin embargo, para algunos proyectos de investigación, el muestreo estratificado desproporcionado puede ser más apropiado que el proporcional.

El muestreo desproporcionado se puede dividir en tres subtipos según los propósitos de nuestra tarea. Por ejemplo, podría ser para facilitar el análisis dentro de los estratos, enfocarse en optimizar el costo, la precisión o tanto la precisión como los costos.

El objetivo de un estudio puede requerir que un investigador lleve a cabo un análisis detallado de los estratos de la muestra. Si se utiliza la estratificación proporcional, el tamaño de la muestra de un estrato es muy pequeño; por lo tanto, puede ser un desafío cumplir con los objetivos del estudio.

La asignación proporcional puede no producir un número suficiente de casos para este tipo de análisis detallado. Una opción es sobremuestrear estratos pequeños o poco frecuentes. Tal sobremuestreo crearía una distribución desproporcionada de los estratos de la muestra en comparación con la población. Sin embargo, puede haber un número suficiente de casos para realizar el análisis de estratos requerido para los propósitos del estudio.

Fortalezas y debilidades del muestreo estratificado

El muestreo estratificado tiene muchas de las fortalezas y debilidades asociadas con la mayoría de los procedimientos de muestreo probabilístico en comparación con los procedimientos de muestreo no probabilístico.

En comparación con el muestreo aleatorio simple, los puntos fuertes del muestreo estratificado incluyen:

Habilidad para estimar no solo parámetros poblacionales sino también para hacer inferencias dentro de cada estrato y comparaciones entre estratos. El muestreo aleatorio simple puede no capturar suficientes datos sobre los subgrupos de interés. Las muestras estratificadas producen errores de muestreo aleatorio más pequeños que los que se obtienen con una muestra aleatoria simple del mismo tamaño de muestra. Una muestra estratificada dará como resultado una muestra que sea al menos tan precisa como una muestra aleatoria simple del mismo tamaño de muestra.
Las muestras estratificadas tienden a ser más representativas de una población porque garantiza que los elementos de cada estrato de la población estén representados en la muestra. El muestreo se puede estratificar para garantizar que la muestra se distribuya en subáreas geográficas y subgrupos de población.
Al utilizar un muestreo estratificado se aprovecha el conocimiento que tiene el investigador sobre la población.
El muestreo estratificado permite al investigador utilizar diferentes procedimientos de muestreo dentro de diferentes estratos.

¿Cuál es la diferencia entre muestreo estratificado, muestreo y muestreo por cuotas?

El muestreo estratificado y el muestreo por cuotas son algo similares entre sí. Ambos implican dividir la población objetivo en categorías y luego seleccionar una cierta cantidad de artículos de cada categoría. Ambos procedimientos tienen como principal objetivo la selección de una muestra representativa y/o la facilitación del análisis de subgrupos. Sin embargo, hay diferencias importantes.

El muestreo estratificado utiliza un muestreo aleatorio simple. Se necesita un marco de muestreo para el muestreo estratificado, pero no para el muestreo por cuotas.

Ventajas del muestreo por cuotas:

Es el método de muestreo menos costoso.
Es muy utilizado en sondeos y encuestas por parte de los medios de comunicación.
El método asume que la información que queremos obtener está correlacionada con la población, pero es una hipótesis de representatividad difícil de probar.

En resumen, considere elegir el muestreo estratificado si:

Es posible dividir una población en dos o más estratos y construir un marco muestral homogéneo para cada estrato.
Algunos subgrupos de la población son muy diferentes de otros subgrupos.
Es esencial minimizar el error de muestreo.
La población es heterogénea.
Se desea un análisis comparativo de los estratos.

Finalmente, compartimos un artículo sobre las características de otro tipo de muestreo, el muestreo sistemático.

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