Un equipo de investigación comercial tiene que encuestar a 120,000 empleados que trabajan en diferentes ubicaciones en los EE. UU. De una empresa. El número de empleados empleados en varias ramas de la empresa es el siguiente:
Cálculo del tamaño de la muestra para la oficina de Washington:
Del mismo modo, podemos encontrar el tamaño de la muestra para todas las sucursales utilizando la fórmula anterior.
Un trabajo de investigación publicado en Medrxiv analiza la idoneidad del uso de la técnica de muestreo aleatorio estratificado para estimar la prevalencia de Covid-19 en el estado de los Estados Unidos de Maryland. En esta encuesta, la población de Maryland se estratificó o se dividió según los condados. Luego, los individuos fueron seleccionados de cada condado que representan su estrato.
Según el estudio, la técnica de muestreo estratificada para probar la prevalencia de COVID-19 es aceptable. Pero la muestra llegada a través de la estratificación debe ajustarse por error de clasificación errónea para evitar la subestimación de los casos covid.
Esta técnica de muestreo es una técnica altamente efectiva por las siguientes razones:
- Replica la población heterogénea: es eficiente seleccionar una muestra de características variables mediante la creación de subgrupos. Por lo tanto, las muestras de cada subgrupo o estrato representan efectivamente a toda la población.
- Análisis justo: incluye las muestras con datos distintos que dan un peso razonable a cada categoría para una interpretación imparcial.
- Resultados precisos y confiables: cuando las muestras se toman uniformemente de todas las categorías o grupos con diferentes atributos, tiende a proporcionar resultados eficientes y significativos.
¿Cómo hacer muestreo estratificado ejemplos?
El procedimiento utilizado para llevar a cabo el muestreo estratificado proporciona varias fases. Describimos lo más relevante:
- Defina la población objetivo (total)
- Elija las variables de estratificación y cuántas capas existirán.
- Identifica cada elemento de la población y asigna un identificador único. Cada elemento de la población debe pertenecer a una sola capa.
- Determine el tamaño de cada capa (explicada en la siguiente sección)
- Los elementos de cada capa se seleccionan al azar hasta obtener el número específico definido para cada capa.
El tipo de muestreo en capas se define por el tamaño que definimos para cada capa. Los tipos de muestreo son los siguientes:
- Defina la población objetivo (total)
- Elija las variables de estratificación y cuántas capas existirán.
- Identifica cada elemento de la población y asigna un identificador único. Cada elemento de la población debe pertenecer a una sola capa.
- Determine el tamaño de cada capa (explicada en la siguiente sección)
- Los elementos de cada capa se seleccionan al azar hasta obtener el número específico definido para cada capa.
Cuando usamos un muestreo proporcional en capas, cada capa tiene el mismo peso en la muestra observada en la población.
Entonces, por ejemplo, si dividimos la población de una ciudad en edades de edad, es muy probable que obtengamos capas de diferentes tamaños. Por ejemplo, 70% de adultos y 30% de niños. En el retiro de la muestra, las capas de adultos y niños deben tener el mismo peso observado en la población (70% y 30%).
- Defina la población objetivo (total)
- Elija las variables de estratificación y cuántas capas existirán.
- Identifica cada elemento de la población y asigna un identificador único. Cada elemento de la población debe pertenecer a una sola capa.
- Determine el tamaño de cada capa (explicada en la siguiente sección)
- Los elementos de cada capa se seleccionan al azar hasta obtener el número específico definido para cada capa.
En la muestra que tomamos, todas las capas tienen el mismo peso, independientemente de su tamaño en la población. Siguiendo el ejemplo anterior, serían 50% adultos y 50% de niños.
¿Cómo hacer un muestreo estratificado?
Hay muchas situaciones en las que los investigadores preferirían la muestra aleatoria en capas de otras especies de muestra. Primero, se utiliza si el investigador quiere examinar subgrupos dentro de una población. Los investigadores también usan esta tecnología si quieren observar las relaciones entre dos o más subgrupos o examinar los extremos raros de una población. Con este tipo de muestra, el investigador garantiza que los sujetos de cada subgrupo se incluyan en la muestra final, mientras que una muestra aleatoria simple no garantiza que los subgrupos sean uniformemente o proporcionales en la muestra.
En muestras aleatorias proporcionalmente en capas, el tamaño de cada capa es proporcionalmente al tamaño de la población de las capas si se considera sobre toda la población. Esto significa que cada capa tiene la misma tasa de selección.
Supongamos, por ejemplo, que tiene cuatro capas con tamaños de población de 200, 400, 600 y 800. Si elige una parte de la muestra de ½, esto significa que debe elegir 100, 200, 300 y 400 personas de cada uno de cada capa. Independientemente de las diferencias en el tamaño de la población de las capas, se usa el mismo conjunto de selección para cada capa.
En el caso de una selección aleatoria, las diferentes capas no tienen las mismas partes de muestra que las otras. Por ejemplo, si sus cuatro capas incluyen 200, 400, 600 y 800 personas, puede elegir diferentes piezas de muestra para cada capa. Quizás la primera capa con 200 personas tiene una parte de la muestra de ½, lo que significa que se seleccionan 100 personas para la muestra, mientras que la última capa de 800 personas tiene una parte de la muestra de ¼, lo que significa que 200 personas seleccionan la muestra.
¿Que se entiende por muestreo estratificado?
El procedimiento utilizado para llevar a cabo un muestreo laminado tiene varios pasos. Describimos lo más relevante a continuación:
- Defina la población objetivo (total)
- Elija las variables de estratificación y cuántos estratos existirán.
- Identifique cada elemento de la población y atribuya un identificador único. Cada elemento de la población debe pertenecer a un solo estrato.
- Determine el tamaño de cada estrato (explicado en la siguiente sección)
- Los elementos de cada estrato se eligen al azar hasta obtener el número específico definido para cada estrato.
El tipo de muestreo laminado se define por el tamaño que definimos para cada estrato. Los tipos de muestreo son los siguientes:
- Defina la población objetivo (total)
- Elija las variables de estratificación y cuántos estratos existirán.
- Identifique cada elemento de la población y atribuya un identificador único. Cada elemento de la población debe pertenecer a un solo estrato.
- Determine el tamaño de cada estrato (explicado en la siguiente sección)
- Los elementos de cada estrato se eligen al azar hasta obtener el número específico definido para cada estrato.
Cuando usamos muestreo de laminado proporcional, cada estrato tiene el mismo peso en la muestra que el observado en la población.
Por lo tanto, por ejemplo, si dividimos la población de una ciudad en estratos de edad, es muy probable que obtengamos estratos de diferentes tamaños. Por ejemplo, el 70% de los adultos y el 30% de los niños. Durante la muestra, los estratos de adultos y niños deben tener el mismo peso que el observado en la población (70 % y 30 %).
- Defina la población objetivo (total)
- Elija las variables de estratificación y cuántos estratos existirán.
- Identifique cada elemento de la población y atribuya un identificador único. Cada elemento de la población debe pertenecer a un solo estrato.
- Determine el tamaño de cada estrato (explicado en la siguiente sección)
- Los elementos de cada estrato se eligen al azar hasta obtener el número específico definido para cada estrato.
En la muestra que tomamos, todos los estratos tienen el mismo peso, sea cual sea su tamaño en la población. Dependiendo del ejemplo anterior, sería el 50 % de los adultos y el 50 % de los niños.
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