El muestreo aleatorio simple es una muestra de individuos que existen en una población; los individuos se seleccionan aleatoriamente de la población y se colocan en una muestra. Este método de selección aleatoria de individuos busca seleccionar un tamaño de muestra que sea una representación imparcial de la población. Sin embargo, no es ventajoso cuando las muestras de la población varían ampliamente.
El muestreo aleatorio estratificado es un método mejor cuando hay diferentes subgrupos en la población. El muestreo aleatorio estratificado divide una población en subgrupos o estratos, y se toman muestras aleatorias, en proporción a la población, de cada uno de los estratos creados. Los miembros en cada uno de los estratos formados tienen atributos y características similares. Este método de muestreo es ampliamente utilizado y muy útil cuando la población objetivo es heterogénea. Se debe tomar una muestra aleatoria simple de cada estrato. El muestreo aleatorio estratificado se puede usar, por ejemplo, para muestrear los promedios de calificaciones (GPA) de los estudiantes en todo el país, las personas que pasan horas extraordinarias en el trabajo y la esperanza de vida en todo el mundo.
Por ejemplo, supongamos que un equipo de investigación quiere determinar el GPA de los estudiantes universitarios en los Estados Unidos. El equipo de investigación tiene dificultades para recopilar datos de los 21 millones de estudiantes universitarios; decide tomar una muestra aleatoria de la población utilizando 4.000 estudiantes.
Supongamos ahora que el equipo examina los diferentes atributos de los participantes de la muestra y se pregunta si hay diferencias en los promedios de calificaciones y las especialidades de los estudiantes. Suponga que encuentra que 560 estudiantes son estudiantes de inglés, 1135 son carreras de ciencias, 800 son carreras de ciencias de la computación, 1090 son carreras de ingeniería y 415 son carreras de matemáticas. El equipo quiere usar una muestra aleatoria estratificada proporcional donde el estrato de la muestra es proporcional a la muestra aleatoria en la población.
Supongamos que el equipo investiga los datos demográficos de los estudiantes universitarios en los Estados Unidos y encuentra el porcentaje de estudiantes principales: 12% de especialización en inglés, 28% de especialización en ciencias, 24% de especialización en informática ciencia, 21% de especialización en ingeniería y 15% de especialización en matemáticas. Por lo tanto, se crean cinco estratos a partir del proceso de muestreo aleatorio estratificado.
El equipo necesita confirmar que el estrato de la población es proporcional al estrato de la muestra; sin embargo, encuentran que las proporciones no son iguales. Luego, el equipo debe volver a muestrear a 4,000 estudiantes de la población y seleccionar aleatoriamente 480 estudiantes de inglés, 1120 de ciencias, 960 de informática, 840 de ingeniería y 600 de matemáticas. Con ellos, tiene una muestra aleatoria estratificada proporcional de estudiantes universitarios, lo que proporciona una mejor representación de las especializaciones universitarias de los estudiantes en la U.S. Luego, los investigadores pueden resaltar el estrato específico, observar los diversos estudios de los estudiantes universitarios de EE. UU. Y observar los diversos promedios de calificaciones.
El mismo método utilizado anteriormente se puede utilizar para la votación de elecciones, ingresos de diferentes poblaciones e ingresos para diferentes trabajos en una nación, solo para enumerar algunas de las aplicaciones.
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¿Cuáles son las ventajas y desventajas del muestreo aleatorio estratificado?
Una de las ventajas del muestreo aleatorio estratificado incluye minimizar el sesgo de selección de muestra y su desventaja es que no se puede usar cuando los investigadores no pueden clasificar con confianza a cada miembro de la población en un subgrupo.
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