Muestra aleatoria simple versus aleatoria estratificada: ¿Cuál es la diferencia?
Tabla de contenido
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- Descripción general
- Muestra aleatoria simple
- Muestreo aleatorio estratificado
Muestra aleatoria simple frente a muestra aleatoria estratificada: descripción general
En el análisis estadístico, la » población » es el conjunto total de observaciones o datos que existen. Sin embargo, a menudo no es factible medir cada individuo o punto de datos en una población. En cambio, los investigadores se basan en muestras. Una muestra es un conjunto de observaciones de la población. El método de muestreo es el proceso utilizado para extraer muestras de la población.
Las muestras aleatorias simples y las muestras aleatorias estratificadas son métodos comunes para obtener una muestra. Se utiliza una muestra aleatoria simple para representar toda la población de datos y selecciona aleatoriamente individuos de la población sin ninguna otra consideración.
Una muestra aleatoria estratificada, por otro lado, primero divide a la población en grupos o estratos más pequeños, en función de características compartidas. Por lo tanto, una estrategia de muestreo estratificado garantizará que los miembros de cada subgrupo se incluyan en el análisis de datos.
Conclusiones clave
- Las muestras aleatorias simples y aleatorias estratificadas son herramientas de medición estadística.
- Una muestra aleatoria simple toma una pequeña porción básica de toda la población para representar el conjunto de datos completo.
- La población se divide en diferentes grupos que comparten características similares, de los cuales se toma una muestra aleatoria estratificada.
Muestra aleatoria simple
El muestreo aleatorio simple es una herramienta estadística que se utiliza para describir una muestra muy básica tomada de una población de datos. Esta muestra representa el equivalente de toda la población.
La muestra aleatoria simple se utiliza a menudo cuando hay muy poca información disponible sobre la población de datos, cuando la población de datos tiene demasiadas diferencias para dividirla en varios subconjuntos o cuando solo hay una característica distinta entre la población de datos.
Por ejemplo, una empresa de dulces puede querer estudiar los hábitos de compra de sus clientes para determinar el futuro de su línea de productos. Si hay 10,000 clientes, puede usar elegir 100 de esos clientes como muestra aleatoria. Luego, puede aplicar lo que encuentre de esos 100 clientes al resto de su base.
Los estadísticos elaborarán una lista exhaustiva de una población de datos y luego seleccionarán una muestra aleatoria dentro de ese gran grupo. En esta muestra, cada miembro de la población tiene las mismas posibilidades de ser seleccionado para formar parte de la muestra. Se pueden elegir de dos formas:
- Mediante un sorteo manual, en el que a cada integrante de la población se le asigna un número. Luego, alguien extrae los números al azar para incluirlos en la muestra. Esto se usa mejor cuando se mira a un grupo pequeño.
- Muestreo generado por computadora. Este método funciona mejor con conjuntos de datos más grandes, utilizando una computadora para seleccionar las muestras en lugar de un humano.
El uso de un muestreo aleatorio simple permite a los investigadores hacer generalizaciones sobre una población específica y omitir cualquier sesgo. Esto puede ayudar a determinar cómo tomar decisiones futuras. Para que la empresa de dulces del ejemplo anterior pueda usar esta herramienta para desarrollar un nuevo sabor de caramelo para fabricar en base a los gustos actuales de los 100 clientes. Pero tenga en cuenta que se trata de generalizaciones, por lo que hay margen de error. Después de todo, es una muestra simple. Es posible que esos 100 clientes no tengan una representación precisa de los gustos de toda la población.
Muestreo aleatorio estratificado
A diferencia de las muestras aleatorias simples, las muestras aleatorias estratificadas se utilizan con poblaciones que se pueden dividir fácilmente en diferentes subgrupos o subconjuntos. Estos grupos se basan en ciertos criterios, luego eligen aleatoriamente elementos de cada uno en proporción al tamaño del grupo versus la población.
Este método de muestreo significa que habrá selecciones de cada grupo diferente, cuyo tamaño se basa en su proporción con la población total. Pero los investigadores deben asegurarse de que los estratos no se superpongan. Cada punto de la población debe pertenecer a un solo estrato, por lo que cada punto es mutuamente excluyente. La superposición de estratos aumentaría la probabilidad de que se incluyan algunos datos, sesgando así la muestra.
La empresa de dulces puede decidir utilizar el método de muestreo estratificado aleatorio dividiendo a sus 100 clientes en diferentes grupos de edad para ayudar a tomar decisiones sobre el futuro de su producción.
Los gestores de carteras pueden utilizar un muestreo aleatorio estratificado para crear carteras replicando un índice como un índice de bonos.
El muestreo estratificado ofrece algunas ventajas y desventajas en comparación con el muestreo aleatorio simple. Debido a que usa características específicas, puede proporcionar una representación más precisa de la población en función de lo que se usa para dividirla en diferentes subconjuntos. 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 separado en cada estrato individual.
Pero 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.