Los investigadores y estadísticos utilizan un muestreo aleatorio estratificado para analizar las relaciones entre dos o más estratos. Como el muestreo aleatorio estratificado implica múltiples capas o estratos, es crucial calcular los estratos antes de calcular el valor de la muestra.
Digamos que 100 (NH) a los estudiantes de una escuela que tenían 1000 (n) a los estudiantes se les hicieron preguntas sobre su materia favorita. Es un hecho que los estudiantes del octavo grado tendrán diferentes preferencias de materias que los estudiantes del noveno grado. Para que la encuesta entregue resultados precisos, la manera ideal es dividir cada grado en varios estratos.
Aquí hay una tabla del número de estudiantes en cada grado:
- Una mejor precisión en los resultados en comparación con otros métodos de muestreo de probabilidad, como muestreo de clúster, muestreo aleatorio simple y muestreo sistemático o métodos de no probabilidad, como el muestreo de conveniencia. Esta precisión dependerá de la distinción de varios estratos, es decir, los resultados serán muy precisos si todos los estratos son extremadamente diferentes.
- Conveniente para entrenar a un equipo para estratificar una muestra debido a la exactitud de la naturaleza de esta técnica de muestreo.
- Debido a la precisión estadística de este método, los tamaños de muestra más pequeños también pueden recuperar resultados muy útiles para un investigador.
- Esta técnica de muestreo cubre la máxima población ya que los investigadores tienen un cargo completo sobre la división de estratos.
- El muestreo aleatorio estratificado es un método extremadamente productivo de muestreo en situaciones en las que el investigador tiene la intención de centrarse solo en estratos específicos de los datos de población disponibles. De esta manera, las características deseadas de los estratos se pueden encontrar en la muestra de la encuesta.
- Los investigadores confían en este método de muestreo en los casos en que tienen la intención de establecer una relación entre dos o más estratos diferentes. Si esta comparación se realiza utilizando un muestreo aleatorio simple, existe una mayor probabilidad de que los grupos objetivo no estén igualmente representados.
- Las muestras con una población que son difíciles de acceder o en contacto, pueden participar fácilmente en el proceso de investigación utilizando la técnica de muestreo aleatorio estratificada.
- La precisión de los resultados estadísticos es mayor que el simple muestreo aleatorio ya que los elementos de la muestra y elegidos de los estratos relevantes. La diversificación dentro de los estratos será mucho menor que la diversificación que existe en la población objetivo. Debido a la precisión involucrada, es muy probable que el tamaño de la muestra requerido sea mucho menor y eso ayudará a los investigadores a ahorrar tiempo y esfuerzos.
¿Qué es un muestreo aleatorio estratificado?
El muestreo aleatorio estratificado es un método de muestreo que proporciona la división de una población en subgrupos más pequeños conocidos como capas. En el muestreo aleatorio estratificado, o la estratificación, las capas se forman sobre la base de los atributos o características compartidas por miembros tales como ingresos o nivel de educación.
El muestreo aleatorio estratificado también se llama muestreo aleatorio proporcional o muestreo aleatorio en altitudes.
- El muestreo aleatorio estratificado permite a los investigadores obtener una población de muestra que mejor representa a toda la población estudiada.
- El muestreo aleatorio estratificado implica la división de toda la población en grupos homogéneos llamados capas.
- El muestreo aleatorio estratificado difiere del muestreo aleatorio simple, lo que implica la selección aleatoria de datos de una población completa, por lo tanto, es igualmente probable que se produzca cada muestra posible.
Al completar el análisis o la investigación sobre un grupo de entidades con características similares, un investigador puede descubrir que el tamaño de la población es demasiado grande para completar la investigación. Para ahorrar tiempo y dinero, un analista puede adoptar un enfoque más factible seleccionando un grupo pequeño de la población. El grupo pequeño se indica como un tamaño de muestra, que es un subconjunto de la población utilizada para representar a toda la población. Una muestra puede ser seleccionada por una población de diferentes maneras, una de las cuales es el método de muestreo aleatorio estratificado.
¿Cómo se hace un muestreo aleatorio estratificado?
La selección aleatoria en capas también es uno de los procesos de selección basados en el azar.
Una población a menudo consiste en varios subgrupos que difieren fundamentalmente en las características interesadas en un estudio de investigación. Aquí, el retiro aleatorio de una sola muestra sería estadísticamente inapropiado porque no es una característica normalmente distribuida. Los procedimientos enumerados ofrecen una solución para esto, y los múltiples gardens también pueden mapear bien.
De esta manera, los procedimientos en capas siempre son apropiados cuando las poblaciones consisten en varios subgrupos que difieren fundamentalmente con las características examinadas. Se recomienda un examen en capas, especialmente si se pueden abordar diferentes grupos con otras medidas de marketing.
Se sabe que las actitudes políticas difieren de ciudad en tierra. Como resultado, una estratificación de la ciudad y el país es razonable cuando se recopilan las intenciones electorales. Las medidas de marketing también se pueden llevar a cabo por separado para las capas, ya que puede usar diferentes carteles, por ejemplo.
Con esta selección, la población se divide en varias capas, que son homogéneas y heterogéneas en términos de una característica. La homogeneidad es, por ejemplo, porque todas las personas están en una capa de gran ciudad. La heterogeneidad se refiere a las otras capas que pueden contener pequeñas ciudades y habitantes rurales, por ejemplo.
Luego se extrae una muestra de las capas creadas por separado (por selección aleatoria o consciente).
¿Cuándo se utiliza el muestreo aleatorio estratificado?
La estratificación es una técnica estadística ex antes que garantiza que los subgrupos de la población estén representados en la muestra final y los grupos de tratamiento. Además de garantizar la representatividad, la estratificación permite a los investigadores desagregarse por subgrupo durante el análisis. La estratificación tiene lugar al definir la muestra y las tareas de tratamiento durante el diseño de la investigación. Esta página describe por qué y cómo estratificar.
- El muestreo aleatorio estratificado asegura que los subgrupos de una población estén representados en la muestra y en los grupos de tratamiento.
- El muestreo aleatorio estratificado es esencial para cualquier evaluación que busque comparar los impactos del programa entre subgrupos.
- Los comandos STATA EGEN STRATA y RandTreat son útiles para la estratificación.
La estratificación logra dos objetivos clave. Primero, asegura que la muestra y los grupos de tratamiento sean representativos de la población más amplia. En segundo lugar, permite a los investigadores identificar si un programa afecta diferencialmente a grupos distintos de la población. Digamos, por ejemplo, está evaluando un programa de dinero móvil en la región Y. Además de medir el impacto general de las cuentas de dinero móvil en los hogares de la Región Y, desea medir el impacto específico de las cuentas de dinero móvil en los hogares rurales en la región Y. Sin embargo, solo el 20 por ciento de los hogares en la Región Y son rurales. En este caso, incluso una gran muestra aleatoria probablemente no contenga un número suficiente de hogares rurales para estimar de manera confiable el impacto rural específico del programa. El muestreo aleatorio estratificado proporciona una solución a este escenario al equilibrar el tratamiento y el control entre las subpoblaciones y, por lo tanto, facilitar las comparaciones estadísticamente significativas entre los grupos. En general, el muestreo aleatorio estratificado es esencial para cualquier evaluación que busque comparar los impactos del programa entre subgrupos.
Para estratificar, primero divida la población objetivo en subgrupos o estratos. Puede estratificar las variables que cree que puede afectar significativamente la variable de resultado y/o en subgrupos que está particularmente interesado en evaluar. Puede estratificar con una o múltiples variables; A medida que aumenta el número de variables, también lo hace el número de estratos. Por ejemplo, si se estratifica en la variable A (es decir, 3 agrupaciones educativas), la variable B (es decir, 2 grupos geográficos) y la variable C (es decir, 3 agrupaciones de edad), tendrá 18 estratos distintos. Puede generar estratos utilizando el comando sata egen strata = grupo (a b c). Tenga en cuenta que dado que algunas combinaciones de variables de estratificación pueden ser más comunes que otras, los tamaños de estratos pueden variar.
Luego, al azar dentro de cada estrato. Para obtener una muestra aleatoria simple estratificada, aleatorice dentro de cada estrato a través de RandTreat.
¿Qué ventajas tiene el muestreo aleatorio estratificado?
Una muestra estratificada es aquella que garantiza la representación adecuada de los subgrupos (estratos) de una población dada dentro de toda la población de muestras de un estudio de investigación. El investigador elegirá al azar cantidades iguales de personas de cada grupo de edad para estratificar el estudio.
Es importante destacar que los estratos utilizados en esta técnica no deben superponerse, porque si lo hicieran, algunas personas tendrían un mayor riesgo de ser elegidos que otros. Esto crearía una muestra sesgada que haría que la investigación sea sesgada y los resultados no válidos. El muestreo aleatorio estratificado (SRS) utiliza los estratos más comunes, como la edad, el género, el logro educativo, el estado socioeconómico y la nacionalidad.
Hay varios casos en los que los investigadores deben elegir un muestreo aleatorio estratificado sobre otros tipos de muestreo. Luego, cuando el investigador necesita analizar subgrupos dentro de una población, esto se utiliza. Los investigadores a menudo utilizan este enfoque cuando desean examinar las interacciones entre dos o más subgrupos, o cuando quieren investigar los extremos inusuales de una población.
Con este tipo de muestreo, se garantiza que el investigador incluirá sujetos de cada subgrupo en la muestra final. Por el contrario, el muestreo aleatorio simple no garantiza que los subgrupos dentro de la muestra se representen de manera igual o proporcionalmente.
El uso de una muestra estratificada a menudo alcanzaría una mayor precisión que una muestra aleatoria simple, siempre que se elijan los estratos de tal manera que los representantes del mismo estrato son lo más similar posible en términos de la nueva característica. Cuanto más grandes son las diferencias entre los estratos, mayor será la ganancia de precisión.
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