En el muestreo estratificado, la población se divide en grupos no superpuestos, llamado estratos y una muestra es seleccionada por algún diseño dentro de cada estrato.
Por ejemplo, las regiones geográficas pueden estratificarse en regiones similares por medio de algunas variables conocidas como el tipo de hábitat, la elevación o el tipo de suelo. Otro ejemplo podría ser determinar las proporciones de productos defectuosos que se ensamblan en una fábrica. En este caso, el muestreo puede estratificarse por líneas de producción, fábrica, etc.
¿Puedes pensar en un par de ejemplos adicionales en los que tendría sentido el muestreo estratificado? Busque oportunidades cuando las mediciones dentro de los estratos sean más homogéneas.
Las razones principales para usar muestreo aleatorio estratificado en lugar de un simple muestreo aleatorio incluyen:
- La estratificación puede producir un error de estimación más pequeño que el que sería producido por una muestra aleatoria simple del mismo tamaño. Este resultado es particularmente cierto si las mediciones dentro de los estratos son muy homogéneas.
- El costo por observación en la encuesta puede reducirse mediante la estratificación de los elementos de la población en agrupaciones convenientes.
- Se pueden desear estimaciones de los parámetros de la población para subgrupos de la población. Estos subgrupos deben identificarse.
Una empresa de publicidad, interesada en determinar cuánto enfatizar la publicidad televisiva en un determinado condado decide realizar una encuesta de muestra para estimar el número promedio de horas cada semana que los hogares dentro de ese condado miran televisión. El condado tiene dos pueblos, A y B, y una zona rural C. Town A se construye alrededor de una fábrica y la mayoría de los hogares contienen trabajadores de fábricas con niños en edad escolar. La ciudad B contiene principalmente jubilados y el área rural C son principalmente agricultores.
¿Qué es la estratificación y un ejemplo?
La estratificación se define como el acto de clasificar los datos, las personas y los objetos en grupos o capas distintas. Es una técnica utilizada en combinación con otras herramientas de análisis de datos. Cuando los datos de una variedad de fuentes o categorías se han agrupado, el significado de los datos puede ser difícil de ver. Esta técnica de recopilación y análisis de datos separa los datos para que los patrones puedan verse y se considere una de las siete herramientas básicas de calidad.
- Antes de recopilar datos
- Cuando los datos provienen de varias fuentes o condiciones, como turnos, días de la semana, proveedores o grupos de población
- Cuando el análisis de datos puede requerir separar diferentes fuentes o condiciones
- Antes de recopilar datos, considere qué información sobre las fuentes de los datos podría tener un efecto en los resultados. Configure la recopilación de datos para que también recopile esa información.
- Al trazar o graficar los datos recopilados en un diagrama de dispersión, gráfico de control, histograma u otra herramienta de análisis, use diferentes marcas o colores para distinguir datos de varias fuentes. Se dice que los datos que se distinguen de esta manera están «estratificados».
- Analice los subconjuntos de datos estratificados por separado. Por ejemplo, en un diagrama de dispersión donde los datos se estratifican en los datos de la fuente 1 y los datos de la fuente 2, dibujan cuadrantes, puntos de conteo y determinan el valor crítico solo para los datos de la fuente 1, entonces solo para los datos de la fuente 2.
El equipo de fabricación ZZ-400 dibujó un diagrama de dispersión para probar si la pureza del producto y la contaminación del hierro estaban relacionadas, pero la trama no demostró una relación. Luego, un miembro del equipo se dio cuenta de que los datos provenían de tres reactores diferentes. El miembro del equipo redujo el diagrama, utilizando un símbolo diferente para los datos de cada reactor (Figura 1).
Ahora se pueden ver patrones. Los datos del reactor 2 y el reactor 3 están en rodajas. Incluso sin hacer ningún cálculo, está claro que para esos dos reactores, la pureza disminuye a medida que aumenta el hierro. Sin embargo, los datos del Reactor 1, los puntos sólidos que no están en círculo, no muestran esa relación. Algo es diferente sobre el Reactor 1.
¿Dónde se puede aplicar el muestreo estratificado?
La principal distinción entre el muestreo laminado y el muestreo de cuotas se encuentra en el método asociado:
- Con el muestreo de cuotas (muestreo de cuotas), los métodos aleatorios no se manipulan (hablamos de muestreo «no probabilístico»).
Como un ejemplo muy simple, digamos que tiene en cuenta el grupo de caracteres (amarillo, rojo y azul) para su muestra por cuotas. La capa superior de personas está mucho más cerca, geográficamente, de su ubicación. Por lo tanto, sería menos costoso para su estudio seleccionar esta muestra de población. Sin embargo, tenga en cuenta que la proporcionalidad entre cada estrato del individuo siempre debe ser respetada.
En condiciones reales, es posible que deba alcanzar las cuotas dentro de sus muestras (es por eso que, técnicamente, estamos hablando de muestreo de cuotas). Por ejemplo, supongamos que está realizando un estudio sobre promociones con 600 personas y que debe incluir 300 mujeres. Su cuota (300 mujeres) le impediría usar un método de selección aleatoria clásica, como EAS, porque probablemente no respetaría este requisito previo. Por lo tanto, su método de selección no será probabilístico, y hará un muestreo de cuotas.
Tenga en cuenta que hay dos tipos de muestreo de cuotas: no controlados (los sujetos se eligen como desee) y controlados (se requieren restricciones para limitar su elección). En los ejemplos anteriores, su elección de incluir a los participantes cercanos no estaría controlado y las cuotas impuestas harían controlar el método.
Cuando no pueda recopilar información completa sobre su población, pero puede obtener datos de grupos/grupos, seleccione el muestreo de grupos. Suponiendo que haya optado por este clúster de muestreo, puede estar sujeto a restricciones presupuestarias o temporales. En este caso, puede ser más práctico utilizar este método para designar personas o entidades que están más cerca, más rápidas de responder o menos costosos de alcanzar.
¿Cómo se utiliza la estratificacion?
- Antes de recopilar datos
- Cuando los datos provienen de diferentes fuentes
- Cuando el análisis de datos puede requerir para separar las diferentes condiciones en las que se recopilaron
Antes de comenzar a recopilar datos, es necesario pensar qué información relacionada con las fuentes de datos podría tener efectos en los resultados. Establezca la colección para que este aspecto también pueda resaltar.
Cuando informa los datos recopilados en una tarjeta de control, un histograma u otra herramienta analítica, use diferentes colores o rasgos para distinguir datos de diferentes fuentes. Los datos distintos de esta manera se llaman, de hecho, «estratificados».
Luego analizó los subconjuntos de datos estratificados por separado.
(El artículo continúa bajo la caja en la que señalamos que se ha agregado un nuevo título a la serie de libros).
«El nuevo ISO 9001: 2015 para finalmente reorganizar la compañía de procesos», se suma a la serie de libros que calidad en el primer texto que revela los secretos de la regla futura. De la teoría a la práctica: el segundo trabajo de Stefania Cordiani y Paolo Ruffatti explica cómo mejorar su organización aplicando la nueva regla a través de las sugerencias de su primer libro (vaya al artículo que describe el nuevo libro)
«Organización para procesos y pensamiento delgado, las PYME para conquistar el mercado», de una colaboración nacida en nuestras páginas, un libro para sacar las PYME de la crisis. El creador de la calidad y una de sus firmas históricas explican cómo usar la calidad de manera efectiva.
(Vaya al artículo que describe el primer libro)
¿Qué es la estratificación en una empresa?
La estratificación se usa principalmente en la etapa Definir de un proyecto Six Sigma. Cuándo usar la técnica de estratificación aún está en la decisión de las personas involucradas en el proyecto. Sin embargo, las señales bastante buenas están dadas por el hecho de que la propagación de los datos es demasiado grande. Si los puntos están dispersos por toda la curva, entonces es probable que la muestra que se tome sea incorrecta.
La estratificación es básicamente una técnica para resolver el error de muestreo. Es una de las siete herramientas básicas de calidad utilizadas en Six Sigma. Aquí es cómo usar la estratificación para obtener mejores resultados.
Una buena muestra asegura que la mayoría de los puntos se encuentren muy cerca de la media. Este no siempre es el caso, pero se deben hacer intentos para garantizar que se alcance esta etapa. Esto se debe a que es probable que se hagan conclusiones significativas solo en esta etapa.
Por lo tanto, si el equipo del Proyecto Six Sigma observa los siguientes fenómenos en sus proyectos, deben considerar usar la estratificación:
- Los resultados son demasiado amplios o generales para sacar una conclusión específica
- Hay una gran cantidad de excepciones a las conclusiones estadísticas que se están dibujando
El proceso de estratificación se puede usar mientras se realiza el muestreo, si el equipo del proyecto sospecha que los resultados serán demasiado amplios o se pueden implementar después de que se hayan obtenido los resultados y se descubra que son inútiles.
¿Qué es estratificación en una empresa?
El término modelos de capa describe las diversas opciones y patrones de la división de capa en los días hábiles individuales o en el transcurso de una semana laboral. Por lo tanto, los modelos de cambio sirven para clasificar las horas de trabajo en capas. Las capas se registran luego en un plan de turno.
El trabajo por turnos es una forma atípica de tiempo de trabajo que se llama así. Según una sentencia del Tribunal Laboral Federal, describe la siguiente constelación básica: varios empleados se alternan en un trabajo de acuerdo con una secuencia cronológica regular, porque una cierta tarea de trabajo surge durante un período significativamente más largo que las horas de trabajo de un solo empleado. Es por eso que los empleados tienen que trabajar en diferentes momentos del día, a veces por la noche. No todos los empleados: así que trabaje dentro al mismo tiempo: el principio de los modelos de turno significa que parte de la fuerza laboral funciona mientras que la otra tiene gratis.
Consejo de recursos humanos: la duración de una capa de trabajo debe registrarse en el contrato de empleo. Una capa suele ser de ocho horas.
- negocio productor
- Cuidado
- Hospitales
- Brigada de bomberos y policía
Un tiempo de trabajo normal, es decir, un trabajo que se realiza de lunes a viernes al mismo tiempo, no es suficiente. Se debe garantizar un suministro de 24 horas en particular en los sectores de atención y hospital, así como en los servicios de emergencia y la policía. Esto solo se puede garantizar por el trabajo por turnos. Para que no estén a expensas de la salud de los empleados, básicamente debe elegir un modelo de capa que se centre en la salud de los empleados.
¿Cuál es el objetivo de la estratificación?
El monitoreo efectivo, la utilización y la conservación de los ambientes terrestres y marinos se basan ampliamente en mapas (Teder et al., 2007). La producción de mapas de hábitat se ha vuelto urgente y un componente integral para muchas actividades, y la facilidad con la que se pueden producir tales mapas varía según el entorno físico. El mapeo del hábitat del fondo marino es una actividad cada vez más popular en todo el mundo, que coincide con desarrollos metodológicos rápidos (Brown et al., 2002b; Freitas et al., 2003; Kenny et al., 2003; Anderson et al., 2007, 2008; McGonigle et al. , 2009), y avances tecnológicos tales como ecoSounders múltiples (MBES), sistemas acústicos de discriminación del suelo y sonar lateral (Anderson et al., 2007, 2008). Sin embargo, la dificultad final radica en el esfuerzo de encuesta sustancial requerido para confirmar físicamente las lecturas acústicas y para relacionarlas con la biología de un área (Díaz et al., 2004).
La mayoría del trutado de tierra de sedimento suave todavía se basa en el uso de equipos tradicionales de muestreo de sedimentos, como Grabs y Corers. Comparar el pequeño volumen de muestra de agarres y núcleos en relación con el área expansiva del fondo marino que se puede probar acústicamente significa que los métodos de trutado en el suelo requieren mucho tiempo, mal replicados y caros. La cámara de video desplegable y el trineo de video epibenthic siguen siendo el pilar de los sustratos duros y mixtos de trutado en el suelo (Brown et al., 2004; Hewitt et al., 2004; Kendall et al., 2005; McGonigle et al., 2009) . Aunque se incrementa la cobertura, tales métodos requieren mucho tiempo y son costosos para hacer observaciones directas de los lechos marinos. Por lo tanto, es crucial que el trutado de tierra de los grandes conjuntos de datos acústicos se realice de la manera más efectiva y económicamente viable posible. Para maximizar la confianza del mapa y, sin embargo, minimizar el tiempo y el costo asociados con la producción de mapas, es crucial que el trutado en el suelo de los grandes conjuntos de datos acústicos se realice de la manera más efectiva y económicamente viable posible.
Se ha convertido en una práctica estándar dentro del mapeo a gran escala de bentos marinos para utilizar una metodología de encuesta de dos etapas (Anderson et al., 2008). La primera etapa es una fase de detección remota dedicada que produce el mapa físico derivado acústicamente del área del que se identifican las clases acústicas y, por lo tanto, los tipos de tierra predichos. La segunda etapa del trutado de tierra se centra en la caracterización sedimentológica y biológica de los tipos de tierra predichos y la confirmación de sus límites; Esto podría tomar la forma de cruceros dedicados y videos (Kostylev et al., 2001; Brown et al., 2002a; Foster-Smith y Sotheran, 2003).
Las estrategias de trutado de tierra rara vez se han abordado adecuadamente, o incluso especificadas dentro de la literatura de mapeo bentónico publicada. Precisamente, cómo la encuesta física de la primera etapa informa que el trutado de tierra está mal definido y ocasionalmente complejo. La mayoría de las estrategias se basan en el juicio de expertos, pero en algunos estudios avanzados, la estrategia de trutación de tierra utiliza tipos de tierra acústicos identificados con el muestreo relacionado con el área de tipo terrestre (Brown et al., 2004; Jordan et al., 2005; Mesh, 2007).
En general, se acuerda que cualquier muestreo de una población, o en este caso un complejo de tipos de tierra o hábitats, debe usar tanto tamaño (área) como heterogeneidad (varianza) para informar el tamaño de «muestra» requerido y, por lo tanto, el terreno- Estrategia de muestreo de truthing (Cochran, 1977). Al considerar una encuesta estándar de detección remota acústica y trutado de tierra, las áreas resultantes de tipos acústicos identificados de tierra son fáciles de calcular dentro de un SIG (sistema de información geográfica). En ausencia de estudios piloto o datos de hábitat históricos para un sitio de estudio, las medidas de varianza de tipo terrestre son problemáticas. Parece apropiado que los datos acústicos proporcionen información relacionada con la heterogeneidad de tipo suelo y, por lo tanto, faciliten el muestreo asignado de manera óptima. Los datos acústicos son fácilmente susceptibles a los cálculos de estadísticas básicas, como medias y desviaciones estándar para cada tipo de suelo identificado. Dichos datos pueden usarse tanto para comparar los tipos de tierra acústicos como como un proxy para la heterogeneidad de tipo suelo (Iiampietro et al., 2005). Aquí, nuestro enfoque está en la caracterización de tipo terrestre, que es un paso crucial en la producción de mapas de hábitat bentónicos. «Tipo de tierra» se define principalmente a través del sustrato y la descripción topográfica a una escala apropiada para el mapeo a gran escala.
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