El muestreo aleatorio estratificado es un excelente método para elegir miembros de una muestra cuando hay subgrupos claramente definidos en la población que está estudiando. Cada subgrupo, llamado estrato (estratos si es plural), debe tener una característica claramente definida que separe a los miembros del resto de la población.
Para implementar un muestreo estratificado, primero encuentre el número total de miembros en la población, y luego el número de miembros de cada estrato. Para cada estrato, divida el número de miembros por el número total en toda la población para obtener el porcentaje de población representado por ese estrato. Finalmente, tome el porcentaje y multiplíquelo por la cantidad de unidades que desea en su grupo de muestra final para ver cuántos necesita de cada estrato. Siempre redondee los decimales hasta las unidades completas suponiendo que no pueda tomar la mitad de una muestra.
¿Cuántos taleadores azules necesitaría para un muestreo estratificado de 50 perros de una población que consiste en:
- 247 Collies
- 138 pit bulls
- 96 mastificados ingleses
- 172 Heelers azules
- 222 Welsh Corgis
Primero identifique el número total de perros en la población:
Luego divida el número de talas azules por el recuento de población:
Finalmente, multiplique este número por el tamaño de la muestra deseado:
¿Cuántos miembros necesitaría de cada estrato de edad para obtener una muestra estratificada de 350 de la siguiente población?
¿Cómo calcular el muestreo aleatorio estratificado?
Al llevar a cabo un análisis o investigación sobre un grupo de entidades con características similares, un investigador puede ver que el tamaño de la población es demasiado importante para permitir una búsqueda. Para ahorrar tiempo y dinero, un analista puede adoptar un enfoque más realista seleccionando un grupo pequeño en la población. El grupo pequeño se llama el tamaño de la muestra, que es un subconjunto de la población utilizada para representar a toda la población. Se puede seleccionar una muestra en una población de diferentes maneras, incluido el método de muestreo aleatorio laminado.
Un muestreo aleatorio laminado consiste en dividir a toda la población en grupos homogéneos llamados estratos. Luego se seleccionan muestras aleatorias en cada estrato. Tome el ejemplo de un investigador universitario que desea conocer el número de estudiantes en MBA en 2007 que recibieron una oferta de trabajo dentro de los tres meses posteriores a la obtención de su diploma.
Pronto descubrirá que hubo casi 200,000 graduados de MBA para el año. Podría decidir tomar solo una muestra aleatoria simple de 50,000 graduados y realizar una investigación. Mejor aún, podría dividir a la población en estratos y tomar una muestra aleatoria de los estratos. Para hacer esto, crearía grupos de población basados en género, grupo de edad, raza, país de nacionalidad y carrera profesional. Una muestra aleatoria de cada estrato se toma en número proporcional al tamaño del estrato en comparación con la población. Estos subconjuntos de estratos se agrupan para formar una muestra aleatoria.
- El muestreo aleatorio laminado permite a los investigadores obtener una muestra de población que representa mejor a toda la población estudiada.
- El muestreo aleatorio laminado difiere del muestreo aleatorio simple, lo que implica la selección aleatoria de datos de una población completa, de modo que cada muestra posible tiene la misma probabilidad de ocurrir.
Los investigadores y estadísticos utilizan un muestreo aleatorio estratificado para analizar las relaciones entre dos o más estratos. Como el muestreo aleatorio laminado involucra varias capas o estratos, es esencial calcular los estratos antes de calcular el valor de la muestra.
¿Qué es un muestreo estratificado fórmula?
La principal diferencia entre el muestreo del grupo y el muestreo estratificado es que en el muestreo del clúster el grupo se trata como la unidad de muestreo, por lo tanto, el muestreo se realiza en una población de racimos (al menos en la primera fase). En el muestreo en capas, el muestreo se lleva a cabo en los elementos dentro de cada capa.
El muestreo de clúster y el muestreo estratificado son técnicas de muestreo probabilístico con diferentes enfoques para crear y analizar muestras. Seleccione a sus encuestados. El muestreo de clúster es un método en el que la población objetivo se divide en varios grupos.
El muestreo sistemático implica la selección de intervalos fijos de la población más grande para crear la muestra. El muestreo de grupos divide la población en grupos, luego toma una muestra aleatoria de cada grupo.
En el muestreo del grupo, los investigadores dividen una población en grupos más pequeños conocidos como clúster. Luego seleccionan casualmente entre estos grupos para formar una muestra. El muestreo de clúster es un método de muestreo probabilístico que a menudo se usa para estudiar grandes poblaciones, en particular las que se dispersan ampliamente geográficamente.
El muestreo estratificado es uno, en el que la población se divide en segmentos homogéneos y, por lo tanto, la muestra se toma aleatoriamente de los segmentos. El muestreo de clúster se refiere a un método de muestreo en el que los miembros de la población son seleccionados al azar, por grupos presentes en la naturaleza llamados ‘clúster’.
¿Cómo hacer un muestreo aleatorio estratificado en Excel?
Excel nos permite crear una muestra aleatoria estratificada utilizando las funciones RAND, CountIFS, IF, Round y Counta. Este tutorial paso a paso ayudará a todos los niveles de los usuarios de Excel a crear una muestra aleatoria de la población basada en la participación de los grupos en la población
La función devuelve un número decimal aleatorio entre 0 y 1 y no tiene parámetros.
Queremos crear una muestra aleatoria estratificada de los datos en la columna C en función del «grupo de productos» y el «tamaño de la muestra». El muestreo aleatorio estratificado es una forma de crear la muestra basada en la participación de los grupos en toda la población. La población se divide en grupos y el número de muestras de cada grupo se define por la participación del grupo en toda la población.
Para hacer que la fórmula sea más clara, crearemos un rango con nombre Product_Group para el rango de celdas B3: B11, Random_Number for Cell Range D3: D11 y un rango con nombre Sample_Size para la celda H3.
La función RAND obtiene el valor aleatorio de 0 a 1. Los valores aleatorios se colocan en la columna D y nos ayudará a obtener la muestra aleatoria estratificada en la columna F.
- Seleccione Cell D3 y haga clic en ella
- Inserte la fórmula: = rand ()
- Presione Entrar.
Figura 6. Uso de la fórmula RAND para obtener un valor aleatorio entre 0 y 1
En la columna E colocaremos la fórmula para obtener el rango de «ID de producto» en cada grupo:
El criterio de parámetros_range1 es un rango con nombre product_group, mientras que el criterio1 es la celda B3. El criterio_range2 es un rango con nombre Random_Number, mientras que los criterios2 son las celdas que son menores que el valor de la celda D3, «<" & D3.
¿Cuándo se usa el muestreo aleatorio estratificado?
El muestreo aleatorio laminado es un método de muestreo que involucra la división de una población en subgrupos más pequeños llamados estratos. En el muestreo laminado aleatorio o la estratificación, los estratos se forman de acuerdo con atributos o características compartidas por los miembros, como el ingreso o el nivel de educación.
El muestreo laminado aleatorio también se llama muestreo aleatorio proporcional o muestreo aleatorio por cuota.
- El muestreo aleatorio laminado permite a los investigadores obtener una muestra de población que representa mejor a toda la población estudiada.
- El muestreo aleatorio laminado difiere del muestreo aleatorio simple, lo que implica la selección de datos aleatorios de una población completa, por lo que es probable que cada muestra posible ocurra.
Cuando realiza un análisis o investigación sobre un grupo de entidades con características similares, un investigador puede ver que el tamaño de la población es demasiado importante para llevar a cabo investigaciones. Para ahorrar tiempo y dinero, un analista puede adoptar un enfoque más realista seleccionando un pequeño grupo de la población. El grupo pequeño se llama tamaño de muestra, que es un subconjunto de la población que se utiliza para representar a toda la población. Se puede seleccionar una muestra en una población de diferentes maneras, incluido el método de muestreo aleatorio laminado.
Un muestreo aleatorio laminado consiste en dividir a toda la población en grupos homogéneos llamados estratos (plural para el estrato). Luego se seleccionan muestras aleatorias en cada estrato. Por ejemplo, considere un investigador universitario que desea conocer el número de estudiantes en MBA en 2007 que recibieron una oferta de trabajo dentro de los tres meses posteriores a la obtención de su diploma.
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