Muestreo aleatorio estratificado: ventajas y desventajas
Tabla de contenido
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- Descripción general
- Muestreo aleatorio estratificado
- Ventajas
- Desventajas
Cuando los experimentadores o investigadores buscan datos, a menudo es imposible medir cada punto de datos individual en una población. Sin embargo, los métodos estadísticos permiten hacer inferencias sobre una población al analizar los resultados de una muestra más pequeña extraída de esa población. Hay varios métodos de muestreo.
El muestreo aleatorio estratificado es un método común que utilizan los investigadores porque les permite obtener una muestra de población que representa mejor a toda la población en estudio, asegurándose de que cada subgrupo de interés esté representado. De todos modos, este método de investigación no está exento de desventajas.
Conclusiones clave
- El muestreo aleatorio estratificado permite a los investigadores obtener una muestra de población que representa mejor a toda la población que se está estudiando dividiéndola en subgrupos llamados estratos.
- Sin embargo, este método de muestreo estadístico no se puede utilizar en todos los diseños de estudios o con todos los conjuntos de datos.
- El muestreo aleatorio estratificado difiere del muestreo aleatorio simple, que implica la selección aleatoria de datos de una población completa, por lo que es igualmente probable que ocurra cada muestra posible.
Muestreo aleatorio estratificado: descripción general
El muestreo aleatorio estratificado implica primero dividir una población en subpoblaciones y luego aplicar métodos de muestreo aleatorio a cada subpoblación para formar un grupo de prueba. Una desventaja es que los investigadores no pueden clasificar a todos los miembros de la población en un subgrupo.
El muestreo aleatorio estratificado es diferente del muestreo aleatorio simple, que implica 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 a la población en grupos o estratos más pequeños, basándose en características compartidas. Se toma una muestra aleatoria de cada estrato en proporción directa al tamaño del estrato en comparación con la población.
Ejemplo de muestreo aleatorio estratificado
El siguiente es un ejemplo de muestreo aleatorio estratificado:
Los investigadores están realizando un estudio diseñado para evaluar las inclinaciones políticas de los estudiantes de economía en una importante universidad. Los investigadores quieren asegurarse de que la muestra aleatoria se aproxime mejor a la población estudiantil, incluido el género, los estudiantes universitarios y los graduados. La población total del estudio es de 1.000 estudiantes y, a partir de ahí, se crean subgrupos como se muestra a continuación.
Población total = 1,000
Los investigadores asignarían a cada estudiante de economía de la universidad a una de las cuatro subpoblaciones: pregrado masculino, estudiante universitario femenino, graduado masculino y graduado femenino. A continuación, los investigadores contarían cuántos estudiantes de cada subgrupo componen la población total de 1,000 estudiantes. A partir de ahí, los investigadores calculan la representación porcentual de cada subgrupo de la población total.
Subgrupos:
- Estudiantes universitarios masculinos = 450 estudiantes (de 100) o el 45% de la población
- Mujeres universitarias = 200 estudiantes o 20%
- Estudiantes de posgrado masculinos = 200 estudiantes o 20%
- Estudiantes de posgrado = 150 estudiantes o 15%
Se realiza un muestreo aleatorio de cada subpoblación, en función de su representación dentro de la población en su conjunto. Dado que los estudiantes universitarios masculinos son el 45% de la población, se eligen al azar 45 estudiantes universitarios masculinos de ese subgrupo. Debido a que los graduados varones representan solo el 20% de la población, se seleccionan 20 para la muestra, y así sucesivamente.
Si bien el muestreo aleatorio estratificado refleja con precisión la población que se está estudiando, las condiciones que deben cumplirse significan que este método no se puede utilizar en todos los estudios.
Ventajas del muestreo aleatorio estratificado
El muestreo aleatorio estratificado tiene ventajas en comparación con el muestreo aleatorio simple.
Refleja con precisión la población estudiada
El muestreo aleatorio estratificado refleja con precisión la población que se está estudiando porque los investigadores están estratificando a toda la población antes de aplicar métodos de muestreo aleatorio. En resumen, asegura que cada subgrupo dentro de la población reciba una representación adecuada dentro de la muestra. Como resultado, el muestreo aleatorio estratificado proporciona una mejor cobertura de la población, ya que los investigadores tienen control sobre los subgrupos para garantizar que todos estén representados en el muestreo.
Con el muestreo aleatorio simple, no hay garantía de que se elija un subgrupo o tipo de persona en particular. En nuestro ejemplo anterior de los estudiantes universitarios, el uso de un muestreo aleatorio simple para obtener una muestra de 100 de la población podría resultar en la selección de solo 25 estudiantes universitarios masculinos o solo el 25% de la población total. Además, se podrían seleccionar 35 estudiantes de posgrado (35% de la población), lo que resultaría en una representación insuficiente de estudiantes universitarios masculinos y una representación excesiva de estudiantes de posgrado. Cualquier error en la representación de la población tiene el potencial de disminuir la precisión del estudio.
Desventajas del muestreo aleatorio estratificado
El muestreo aleatorio estratificado también presenta a los investigadores una desventaja.
No se puede utilizar en todos los estudios
Desafortunadamente, este método de investigación no se puede utilizar en todos los estudios. La desventaja del método es que se deben cumplir varias condiciones para que se utilice correctamente. Los investigadores deben identificar a cada miembro de la población que se está estudiando y clasificar a cada uno de ellos en una, y solo una, subpoblación. Como resultado, el muestreo aleatorio estratificado es desventajoso cuando los investigadores no pueden clasificar con seguridad a cada miembro de la población en un subgrupo. Además, encontrar una lista exhaustiva y definitiva de toda una población puede ser un desafío.
La superposición puede ser un problema si hay temas que caen en varios subgrupos. Cuando se realiza un muestreo aleatorio simple, es más probable que se elija a aquellos que están en múltiples subgrupos. El resultado podría ser una tergiversación o un reflejo inexacto de la población.
El ejemplo anterior lo hace fácil: estudiantes universitarios, graduados, hombres y mujeres son grupos claramente definidos. En otras situaciones, sin embargo, puede resultar mucho más difícil. Imagínese incorporar características como raza, etnia o religión. El proceso de clasificación se vuelve más difícil, lo que hace que el muestreo aleatorio estratificado sea un método ineficaz y menos que ideal.