¿Sabes cómo hacer un muestreo estratificado? ¡En este artículo te presentaremos cómo lograrlo de la forma más sencilla!
Consideremos una situación en la que un equipo de investigación busca opiniones sobre religión entre varios grupos de edad.
En lugar de recopilar comentarios de 127.5 millones de ciudadanos en México, el equipo puede seleccionar muestras aleatorias de alrededor de 10,000 personas para realizar la investigación.
Estos 10,000 ciudadanos se pueden dividir en estratos según su edad, es decir, en grupos de 18 a 29 años, de 30 a 39 años, de 40 a 49 años, 50 a 59 años y 60 o más. Cada estrato tendrá miembros distintos y, por supuesto, de igual manera el número de miembros será diferente.
Ahora te lo explicaremos paso por paso.
¿Qué es un muestreo estratificado?
El muestreo estratificado es un tipo de muestreo probabilístico mediante el cual se puede ramificar toda una población en múltiples grupos homogéneos no superpuestos (estratos) y elegir aleatoriamente a miembros finales de los diversos estratos para realizar la investigación.
Los miembros de cada uno de estos grupos deben ser distintos para que todos los miembros de todos los grupos tengan la misma oportunidad de ser seleccionados.
La edad, las divisiones socioeconómicas, la religión, los logros educativos y otras clasificaciones de este tipo son los que se incluyen en el muestreo estratificado.
Los investigadores y estadísticos utilizan el muestreo estratificado para analizar las relaciones entre dos o más estratos. Como este muestreo implica capas múltiples o estratos, es crucial calcular los estratos antes de calcular el valor de la muestra.
Además, el muestreo estratificado beneficia a los investigadores con la reducción de costos y con una mejor eficiencia.
Tipos de muestreo estratificado
Ahora te presentaremos los diversos tipos de muestreo estratificado que existen:
Muestreo estratificado proporcional:
En este enfoque, cada tamaño de muestra de estrato es directamente proporcional al tamaño de la población total. Eso significa que cada muestra de estratos tiene la misma fracción de muestreo.
nh= Tamaño de la muestra del estrato h
Nh= Tamaño de la población en relación con el estrato h
N= Tamaño de toda la población
N= Tamaño de la muestra completa
Si tienes 4 estratos con 500, 1000, 1500, 2000, etc., y la organización de investigación selecciona ½ como fracción de muestreo. Un investigador debe seleccionar, 250, 500, 750, 1000 miembros del estado respectivo.
Independientemente del tamaño de la muestra de la población, la fracción de muestreo seguirá siendo uniforme en todos los estratos.
Muestreo estratificado desproporcional:
La fracción de muestreo es el principal factor de diferenciación entre el muestreo estratificado proporcional y el desproporcional. En un muestreo desproporcional, cada estrato tiene una fracción de muestreo diferente.
El éxito de este método de muestreo depende de la precisión del investigador en la asignación de fracciones. Si las fracciones asignadas no son precisas, los resultados pueden estar sesgados debido a los estratos sobrerrepresentados o subrepresentados.
¿Cómo hacer un muestreo estratificado fácilmente?
A continuación te presentaremos 6 pasos para que aprendas cómo hacer un muestreo estratificado de forma fácil y efectiva:
1.- Define a tu público objetivo
Al igual que otros métodos de muestreo probabilístico, debe comenzar por definir claramente la población de la que se tomará la muestra.
2. Elige las características para la estratificación
También debe elegir la característica que utilizarás para dividir tus grupos. Esta elección es muy importante, ya que dado que cada miembro de la población sólo puede colocarse en un subgrupo, la clasificación de cada sujeto en cada subgrupo debe ser clara y evidente.
3. Realiza la estratificación por múltiples características
Puedes elegir estratificar por múltiples características diferentes a la vez, siempre y cuando puedas emparejar claramente cada sujeto con un subgrupo exactamente. En este caso, para obtener el número total de subgrupos, se multiplica el número de estratos de cada característica.
Por ejemplo, si se estratifica por raza e identidad de género, utilizando cuatro grupos para la primera y tres para la segunda, se tendrían 4 x 3 = 12 grupos en total.
4. Separa la población en estratos
A continuación, recopila una lista de todos los miembros de la población y asigna a cada uno de ellos un estrato.
Debes asegurarte de que cada estrato es mutuamente excluyente (es decir, que no haya solapamiento entre ellos), pero que juntos contengan a toda la población.
5. Decide el tamaño de la muestra para cada estrato
En primer lugar, debes decidir si quieres que tu muestra sea proporcional o desproporcionada.
A continuación, puedes decidir el tamaño total de la muestra. Debe ser lo suficientemente grande como para garantizar que pueda sacar conclusiones estadísticas sobre cada subgrupo.
Si conoces el margen de error y el nivel de confianza deseados, así como el tamaño estimado y la desviación estándar de la población con la que trabajas, puedes utilizar una calculadora de tamaño de muestra para estimar las cifras necesarias.
6. Realiza el muestreo aleatorio de cada estrato
Por último, debes utilizar otro método de muestreo probabilístico, como el muestreo aleatorio simple o el sistemático para tomar una muestra dentro de cada estrato.
Si se hace correctamente, la aleatoriedad inherente a estos métodos te permitirá obtener una muestra representativa de ese subgrupo concreto.
Ejemplo de muestreo estratificado
Ahora que ya sabes cómo hacer un muestreo estratificado, a continuación te mostraré un ejemplo clásico:
Digamos que a 100 (Nh) estudiantes de una escuela de 1000 (N) estudiantes se les hacen preguntas sobre su materia favorita. Es un hecho que estudiantes de primer grado tendrán diferentes preferencias que los estudiantes de quinto grado.
Para que la encuesta arroje resultados precisos, la manera ideal es dividir cada grado en varios estratos.
Aquí hay una tabla del número de estudiantes en cada grado:
Calcula la muestra de cada grado utilizando la fórmula de muestreo estratificado:
Ventajas del muestreo aleatorio estratificado
Algunas ventajas de utilizar el muestreo aleatorio estratificado son:
1. Garantizar la diversidad de la muestra
Un muestreo estratificado incluye sujetos de cada subgrupo, lo que garantiza que refleja la diversidad de su población. Aunque no ocurre en todos los casos, es posible que esto no ocurra cuando se utilizan otros métodos, como el muestreo aleatorio simple.
2. Garantizar una varianza similar
Si quieres que los datos recogidos de cada subgrupo tengan un nivel de varianza similar, necesitas un tamaño de muestra similar para cada subgrupo.
Con otros métodos de muestreo, podrías acabar con un tamaño de muestra bajo para ciertos subgrupos porque son menos comunes en la población general.
3. Reduce la varianza global de la población
Aunque su población global puede ser bastante heterogénea, puede ser más homogénea dentro de ciertos subgrupos.
Por ejemplo, si estás estudiando cómo afecta un nuevo programa de escolarización a las puntuaciones de los niños en los exámenes, tanto sus puntuaciones originales como cualquier cambio en las puntuaciones estarán probablemente muy correlacionadas con los ingresos familiares. Es probable que las puntuaciones se agrupen por categoría de ingresos familiares.
En este caso, el muestreo estratificado permite obtener medidas más precisas de las variables que deseas estudiar, con una menor varianza dentro de cada subgrupo y, por tanto, para la población en su conjunto.
4. Permite una variedad de métodos de recolección de datos
A veces puede ser necesario utilizar diferentes métodos de recolección de datos de diferentes subgrupos.
Por ejemplo, para reducir el coste y la dificultad de tu estudio, puedes querer tomar muestras de sujetos urbanos yendo de puerta en puerta, pero de sujetos rurales utilizando el correo electrónico.
5. Mejor precisión en los resultados
El muestreo estratificado ofrece una alta precisión en los resultados, en comparación con otros métodos probabilísticos como el muestreo por conglomerados, el muestreo aleatorio simple y el muestreo sistemático.
Sin embargo, esto dependerá de la distinción de varios estratos, es decir, los resultados tendrán un nivel de precisión elevado si todos los estratos son sumamente diferentes.
6. Facilidad de implementación
Es un método fácil de aprender e implementar para los equipos de investigación debido a la exactitud de la naturaleza de esta técnica de muestreo.
7. Es conveniente para muestras pequeñas
Gracias a la precisión estadística de este método, los tamaños de muestra pequeños también pueden ofrecer a los investigadores resultados muy útiles.
Sin embargo, esta técnica de muestreo puede cubrir a la población total ya que los investigadores tienen la oportunidad de dividir de manera correcta los estratos.
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¿Cuándo utilizar el muestreo estratificado?
Para utilizar el muestreo estratificado, es necesario poder dividir la población en subgrupos mutuamente excluyentes y exhaustivos. Esto significa que cada miembro de la población puede clasificarse de forma clara en un subgrupo.
El muestreo estratificado es la mejor opción entre los métodos de muestreo probabilístico cuando se considera que los subgrupos tendrán valores medios diferentes para la(s) variable(s) que se están estudiando.
Por lo tanto, puedes considerar el uso de la técnica de muestreo estratificado si…
- Hay un amplio espacio para dividir a toda la población en estratos homogéneos.
- La población objetivo es heterogénea y algunos subgrupos son extremadamente diferentes a los otros.
- El análisis comparativo de los estratos es lo que estás buscando.
Conclusión
¿Ya sabes cómo hacer un muestreo estratificado y cuáles son los elementos más importantes que debes tener en cuenta? Esperamos que te haya quedado más claro con este artículo.
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