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Las muestras aleatorias simples y las muestras aleatorias estratificadas difieren en cómo se extrae la muestra de la población general de datos. Las muestras aleatorias simples implican la selección aleatoria de datos de toda la población para que cada muestra posible tenga la misma probabilidad de ocurrir. Por el contrario, el muestreo aleatorio estratificado divide la población en grupos o estratos más pequeños, en función de las características compartidas. Se toma una muestra aleatoria de cada estrato en proporción directa al tamaño del estrato en comparación con la población. Los subconjuntos de muestra se combinan para crear una muestra aleatoria.

El muestreo aleatorio simple y el muestreo estratificado son ambos tipos de muestreo de probabilidad donde cada muestra tiene una probabilidad conocida de ser seleccionada. Esto es diferente del muestreo crítico, donde las unidades a muestrear son seleccionadas por el investigador.

La población es el conjunto total de observaciones o datos. Una muestra es un conjunto de observaciones de la población. El método de muestreo es el proceso utilizado para extraer muestras de la población. Una muestra aleatoria simple es una muestra aleatoria extraída de toda la población sin restricciones sobre cómo extraer la muestra. Este método no tiene ningún sesgo al seleccionar la muestra de la población, por lo que cada elemento de la población tiene las mismas posibilidades de ser incluido en la muestra.

Las muestras aleatorias estratificadas agrupan los elementos de la población en estratos según ciertos criterios, y luego eligen al azar elementos de cada estrato en proporción al tamaño del estrato frente a la población. Los investigadores deben asegurarse de que los estratos no se superpongan. Cada punto de la población solo debe pertenecer a un estrato, de modo que cada punto sea mutuamente exclusivo. La superposición de estratos aumentaría la probabilidad de que algunos datos se incluyan en la muestra, sesgando así la muestra.

El muestreo estratificado ofrece ciertas ventajas y desventajas en comparación con el muestreo aleatorio simple. Una muestra estratificada puede proporcionar una representación más precisa de la población en función de la característica utilizada para dividir la población en estratos.

Para poblaciones con características distintivas importantes, el muestreo estratificado puede crear una muestra más representativa. Esto a menudo requiere un tamaño de muestra más pequeño, lo que puede ahorrar recursos y tiempo. Además, al incluir suficientes puntos de muestra de cada estrato, los investigadores pueden realizar un análisis por separado en cada estrato individual.

Una muestra estratificada puede asegurar la representación de ciertos estratos para su inclusión en la población. El muestreo aleatorio no puede extraer ningún punto de datos de un estrato más pequeño, pero una muestra estratificada incluye aquellas muestras con una representación proporcional.

Se requiere más trabajo para extraer 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.