Muestra aleatoria estratificada: ejemplo y definición

Publicado el 16 noviembre, 2020

¿Qué es una muestra aleatoria estratificada?

Una muestra aleatoria estratificada es una muestra de población que requiere que la población se divida en grupos más pequeños, llamados ‘ estratos ‘. Se pueden tomar muestras aleatorias de cada estrato o grupo.

Ejemplo de una muestra aleatoria estratificada

Suponga que es un investigador interesado en estudiar los ingresos de los graduados universitarios estadounidenses un año después de la graduación. La población que le interesa son los graduados universitarios estadounidenses. Una población está formada por todos los miembros de un grupo definido que poseen características específicas que le interesa estudiar.

Descubre que cada año hay más de 1,750,000 personas que se gradúan de la universidad, lo que significa que el tamaño de su población es de casi dos millones. Es imposible que su equipo de investigación recopile datos de todos los miembros de su población, por lo que decide recopilar datos de una muestra , que es un subconjunto de la población que se utiliza para representar a toda la población. Usted y su equipo de investigación deciden que desean tomar una muestra de 3,000 graduados universitarios estadounidenses.

¿Cómo eliges tu muestra? Puede elegir una muestra aleatoria , en la que cada miembro de la población tenga las mismas posibilidades de ser seleccionado para la muestra.

Suponga que eligió una muestra aleatoria de 3000 graduados universitarios. Observa los datos demográficos de los participantes de la muestra y descubre que 2.034 son caucásicos, 832 son afroamericanos y 134 son asiáticoamericanos. Empieza a preguntarse si hay diferencias en los ingresos un año después de la graduación entre los diferentes subgrupos raciales. También se pregunta si la demografía de su muestra es realmente representativa de la demografía de los graduados universitarios estadounidenses. Una forma de examinar estas preguntas es utilizando una muestra aleatoria estratificada .

Suponga que en lugar de realizar una muestra aleatoria, decide utilizar una muestra aleatoria estratificada. Busca la demografía de los graduados universitarios estadounidenses y encuentra que el 51% de los graduados universitarios estadounidenses son caucásicos, el 22% son afroamericanos, el 9% son asiáticos, el 8% son nativos americanos, el 5% son hispanos, el 3% son isleños del Pacífico, y el 2% son multirraciales. Divide su población en estratos según la demografía racial del participante. Aquí tienes siete estratos, uno para cada una de las siete categorías raciales. Con esta información, puede realizar una muestra estratificada proporcional o una muestra estratificada desproporcionada.

En una muestra estratificada proporcional , el tamaño de cada estrato de la muestra es proporcional al tamaño del estrato de la población. En una muestra estratificada desproporcionada , el tamaño de cada estrato no es proporcional a su tamaño en la población.

Supongamos que ha decidido realizar una muestra estratificada proporcional . Su siguiente paso es asegurarse de que la proporción de los estratos en la población sea la misma que la proporción en la muestra. Esto significa que el 51% de su muestra debe ser caucásica (ya que el 51% de la población es caucásica), el 22% debe ser afroamericano, el 9% asiático, el 8% nativo americano, el 5% hispano, el 3% isleño del Pacífico y 2% multirracial. Al calcular las proporciones, determina que la demografía racial de los 3000 participantes del estudio debe incluir:

  • (3000 x 0,51) = 1530 caucásicos
  • (3000 x 0,22) = 660 afroamericanos
  • (3000 x 0,09) = 270 asiáticos
  • (3000 x 0,08) = 240 nativos americanos
  • (3000 x 0,05) = 150 hispanos
  • (3000 x 0,03) = 90 isleños del Pacífico
  • (3000 x 0,02) = 60 multirracial

Puede ver que los datos demográficos de la muestra aleatoria estratificada son muy diferentes a los de la muestra aleatoria.

Ahora que tenemos nuestra población dividida en estratos y hemos identificado cuántos participantes del estudio necesitamos de cada estrato, el siguiente paso es utilizar un muestreo aleatorio para elegir el número especificado de participantes de cada uno de los siete estratos. En otras palabras, seleccionamos aleatoriamente a 1.530 caucásicos de todos los caucásicos de la población. Seleccionamos al azar a 660 afroamericanos de todos los afroamericanos de la población, y así sucesivamente.

Para que nuestras muestras sean verdaderamente aleatorias, se deben cumplir tres condiciones:

  1. Cada miembro solo puede asignarse a un estrato.
  2. Cada miembro del estrato debe tener las mismas posibilidades de ser seleccionado.
  3. La selección de un miembro del estrato no puede influir en la selección de otro miembro.

Una vez que hemos elegido a los participantes de nuestro estudio de cada estrato, lo que tenemos es una muestra aleatoria estratificada.

Ventajas del muestreo aleatorio estratificado

Las ventajas de utilizar una muestra aleatoria estratificada incluyen:

  • La muestra aleatoria estratificada es más representativa de la población real que una muestra aleatoria porque sigue las mismas proporciones de la población.
  • Las muestras aleatorias estratificadas brindan información más precisa que una muestra aleatoria.
  • Debido a la precisión mejorada, no necesita tantos participantes en el estudio como lo haría con muestras aleatorias y otros métodos de muestreo. Esto, a su vez, ahorra dinero.
  • La división de la población en estratos permite a los investigadores sacar conclusiones no solo sobre la población en general, sino también sobre los subgrupos de la población.

Desventajas del muestreo aleatorio estratificado

Las desventajas de usar una muestra aleatoria estratificada incluyen:

  • Puede resultar difícil y llevar mucho tiempo seleccionar grupos de estratos relevantes para su estudio de investigación.
  • Puede requerir más tiempo para analizar datos estratificados que lo que tomaría analizar datos que no se han categorizado en grupos.

Resumen de la lección

Para seleccionar una muestra aleatoria estratificada, los miembros de una población deben dividirse primero en estratos y luego seleccionarse al azar para formar parte de una muestra. Las muestras aleatorias estratificadas pueden ser proporcionales o desproporcionadas a los representantes de un subconjunto en la población general. Las ventajas de las muestras aleatorias estratificadas incluyen una mayor precisión y menores costos. Las desventajas incluyen la dificultad para seleccionar los estratos apropiados y analizar los resultados.

Los resultados del aprendizaje

Cuando haya terminado, debería poder:

  • Recuerde lo que es una muestra aleatoria estratificada
  • Discutir el proceso para producir una muestra aleatoria estratificada
  • Indique las ventajas y desventajas de utilizar un muestreo aleatorio estratificado.

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