Ejemplo de muestreo estratificado: guía completa para obtener resultados precisos

El muestreo aleatorio estratificado se usa cuando su población se divide en estratos (características como el nivel masculino y femenino o educativo), y desea incluir el estrato al tomar su muestra. El estrato ya puede estar definido (como los datos del censo) o puede hacer que el estrato usted mismo se ajuste a los propósitos de su investigación.

El muestreo aleatorio estratificado es muy similar al muestreo aleatorio. Sin embargo, estas muestras son más difíciles de crear, ya que debe tener información detallada sobre en qué categorías se encuentra su población.

Para realizar un muestreo aleatorio estratificado, tome una muestra aleatoria de cada categoría o estrato. Digamos que tiene una población dividida en los siguientes estratos:

  • Categoría 1: Bajo estado socioeconómico: 39 por ciento
  • Categoría 2: clase media – 38 por ciento
  • Categoría 3: Ingresos altos – 23 por ciento

Para obtener la muestra aleatoria estratificada, probaría aleatoriamente las categorías para que el tamaño de su muestra eventual tenga el 39 por ciento de los participantes tomados de la categoría 1, 38 por ciento de la categoría 2 y 23 por ciento de la categoría 3. Con lo que termina es una mini representación de tu población. Según la Universidad de California en Davis, se deben tomar los siguientes pasos para obtener la muestra estratificada:

  • Categoría 1: Bajo estado socioeconómico: 39 por ciento
  • Categoría 2: clase media – 38 por ciento
  • Categoría 3: Ingresos altos – 23 por ciento
  • Haga una regla de decisión para seleccionar casos (por ejemplo, puede seleccionar los elementos utilizando el conjunto más grande de números aleatorios).
  • Asigne un número aleatorio a cada caso.
  • Ordene cada caso por número aleatorio.
  • Siga su regla de decisión (#5 anterior) para elegir a sus participantes.
  • El muestreo aleatorio estratificado para conjuntos de datos más grandes generalmente se realiza utilizando software estadístico. Por ejemplo, haga clic aquí para ver los procedimientos en SAS.

    ¿Qué es la estratificación ejemplos?

    Estratificar a la sociedad en clases sociales es uno de los ejemplos más antiguos de discriminación sistémica en la sociedad.

    Los teóricos marxistas han desarrollado una teoría ahora reconocida de las clases sociales por la cual la sociedad se divide aproximadamente en tres clases:

    • La clase alta: un pequeño grupo de personas ricas que disfrutan del poder y el privilegio de la riqueza en un sistema capitalista.
    • La clase media: un gran grupo de personas suficientemente educadas empleadas en trabajos cómodos que ofrecen estabilidad económica. Las personas de clase media a menudo tienen su propia casa, una hipoteca y pueden ir en vacaciones ocasionales.
    • La clase trabajadora: un gran grupo de personas empleadas en trabajos precarios, difíciles y de bajos salarios que viven en cheque de pago.

    Las personas de clase trabajadora a menudo enfrentan discriminación debido a sus bajas cantidades de ingresos disponibles, pero también sus acentos y cultura de clase. Pueden encontrar más difícil lograr la movilidad social (que hace que sea difícil mudarse a la clase media) debido a la discriminación laboral y la falta de capital social, cultural y económico.

    La mayoría de las sociedades han adoptado históricamente la estratificación social patriarcal. Si bien se ha avanzado para desafiar esto, la discriminación de género sigue siendo en muchas formas hoy.

    En las sociedades patriarcales tradicionales, las posiciones de poder, como los puestos gubernamentales, la capacidad de poseer propiedades e incluso los derechos de voto, solo se otorgaron a los hombres.

    Históricamente, las mujeres se han encontrado incapaces de participar en la democracia, obtener una educación en una universidad, obtener empleo, obtener un préstamo y ser tratados con respeto por los hombres con los que interactúan.

    ¿Dónde se aplica la estratificación?

    La estratificación es el método más simple para controlar la confusión durante el análisis de datos y representa el paso preliminar para aplicar la fórmula y la estandarización de Mantel-Haenszel. Esta técnica se aplicó para investigar si el orden de nacimiento está causalmente implicado en la alta frecuencia del síndrome de Down independientemente del efecto de confusión de la edad materna [4]. Un análisis crudo mostró que la frecuencia del síndrome de Down aumenta en el paralelismo cercano con el orden de nacimiento (Fig. 1A) que indica que el alto orden de nacimiento puede ser un factor de riesgo para el síndrome de Down. La edad materna está fuertemente y directamente asociada con el orden de nacimiento y estrictamente relacionada con la frecuencia del síndrome de Down (Fig. 1A). Para determinar si la edad materna es un factor de confusión para el enlace del síndrome del orden de nacimiento, se realizó un análisis estratificado. Como se muestra en la Figura 1b, en cada categoría de orden de nacimiento, la frecuencia del síndrome de Down aumentó de acuerdo con la edad materna, mientras que en cada categoría de edad el orden de nacimiento no afectó la frecuencia del síndrome de Down. Por lo tanto, la asociación cruda entre el orden de nacimiento y el síndrome de Down es el mero resultado del efecto de confusión de la edad materna.

    Una asociación de la frecuencia del síndrome de Down (casos por 1,000 nacimientos vivos) con orden de nacimiento y edad materna. B Análisis de casos del síndrome de Down estratificados por orden de nacimiento y edad materna [adaptado de 4]. Ver texto para más detalles.

    La fórmula de Mantel-Haenszel permite calcular una estimación general, no confundida, no ajustada, del efecto de una exposición dada para una enfermedad/resultado específico mediante la combinación (agrupación) de riesgos relativos (RR) específicos del estrato (RR) o proporciones de probabilidades (o). Los RR o OR específicos del estrato se calculan dentro de cada estrato de la variable de confusión y se comparan con las estimaciones del efecto correspondiente en todo el grupo (es decir, con RR OR no estratificado). Cuando las estimaciones del efecto son aproximadamente homogéneas en los estratos y no difieren de eso en todo el grupo, no hay confusión. Viceversa, cuando las estimaciones del efecto son sustancialmente similares en todos los estratos pero difieren de eso en todo el grupo, está presente la confusión [5]. Al comparar las estimaciones de efectos estratificadas y no estratificadas, los epidemiólogos consideran relevante como RR o diferencia en más del 10% [5]. Cuando la magnitud de las estimaciones del efecto varía según los niveles de una tercera variable, p. Las personas tienen o no tienen enfermedad cardiovascular (es decir, existe la heterogeneidad entre los estratos y estamos interesados ​​en tratarlo), la fórmula de Mantel-Haenszel no es aplicable porque esta circunstancia refleja la modificación del efecto, un problema que se discutirá en un futuro Artículo de esta serie.

    Hay cinco pasos para evaluar la confusión a través de la fórmula Mantel-Haenszel: (1) Calcule el RR o (es decir, sin estratificar); (2) Estratifify por la variable de confusión y calcule el RR o o o; (3) evaluar la homogeneidad de las estimaciones del efecto en los estratos y comparar RR o OR estratificado y no estratificado; (4) Si hay homogeneidad en efecto estimaciones en todos los estratos, calcule el RR general, ajustado, ajustado, o por la fórmula de mantel-haenszel, y (5) si existe heterogeneidad y estamos interesados ​​en la modificación de efecto, las estimaciones de efectos específicos del estrato deberían ser reportado por separado.

    ¿Cómo se realiza la estratificación?

    Disposición de la vida vegetal se forma en múltiples capas horizontales, dependiendo de la estatura, de las necesidades de la luz, la necesidad de humedad, etc. Por ejemplo, se pueden distinguir diferentes capas en un bosque: una arbórea, dada por las ramas de los árboles (en los bosques tropicales húmedos también puede haber 3 estratos arbóreos diferentes); Un arbusto que consiste en arbustos, sufrotros y jóvenes de especies arbóreas, un herbáceo que consiste en especies de escala enemiga; Y una muscina. S. Se relaciona principalmente con el factor de luz: en las capas inferiores solo pueden vivir plantas adecuadas para la iluminación reducida. Las raíces y en general las partes hipogeanas muestran una s. En relación con las necesidades específicas de la especie en relación con la humedad, las propiedades físicas del suelo, la distribución y concentración de ciertos nutrientes, etc.

    Proceso a través del cual se forman las superficies que, en varios niveles jerárquicos, dividen sucesiones sedimentarias. Estos, de un grosor que varía de unos pocos milímetros a unos pocos metros, constituyen las unidades de capas fundamentales, que en orden jerárquico son: laminados, grupos de láminas, capas y grupos de capas. En uso común el término s. También a menudo se entiende como la forma de organización interna de las capas y, por lo tanto, de los principales tipos de estructuras intratrales.

    Las superficies de s. Se consideran como resultado de fases de no deposición o cambios repentinos en las condiciones de deposición, y como tal no tienen un grosor. Constituyen superficies deposicionales, en las cuales las capas posteriores se acumulan y son en todos los aspectos de las superficies temporales, instantáneas desde un punto de vista geológico. Menos superficies presentes dentro de una capa son las superficies de laminación que, conceptualmente similares a las de s., Contienen laminados y grupos de lámina en el interior. Estos últimos difieren de las capas para tener una granulometría relativamente más uniforme, para no ser descartada más en unidades más pequeñas, tener una extensión más limitada y para haberse formado en un período de tiempo más corto.

    Las superficies de s. Pueden ser claros o erosivos cuando destacan un cambio significativo en la costa y el tejido de los sedimentos que encierran: viceversa son indistintos cuando estos cambios tienden a atenuar. En los casos más comunes, estas superficies también pueden ser planas, onduladas o curvas, continuas o descontinúas, y aún paralelas o no paralelas entre sí (Fig. 1). La clasificación que se muestra en la figura se puede usar especialmente si no trabaja con detalles extremos: de hecho, en los casos en que la geometría de las superficies de S. Es muy complejo, debe determinarse sobre una base de caso por caso, de modo que las indicaciones necesarias para comprender los procesos que lo produjeron surgen. De hecho, gran parte de las geometrías de las capas, y por lo tanto de las superficies de s., Están vinculadas a formas originales del original y la combinación de procesos de acumulación y erosión que ocurren en los diferentes entornos sedimentarios. Estas formas básicas son estructuras producidas por corrientes unidireccionales (corrientes de río, marinos) y oscilatorios (movimiento de onda) que mueven los sedimentos en el fondo. Dependiendo de sus dimensiones granulométricas y la velocidad y profundidad del flujo, estos sedimentos presentan características de las ondas llamadas, de acuerdo con su tamaño, ondulación, megaripple, dunas, barras, ondas de arena, etc., cuya migración y superposición determina la formación de la formación de la formación de la formación de la formación de la formación de la formación de La mayoría de los diferentes tipos de s. Eso se puede encontrar en sucesiones sedimentarias.

    ¿Qué significa muestreo estratificado?

    El tipo de muestreo en capas se define por el tamaño que definimos para cada capa. Los tipos de muestreo son los siguientes:

    • Previsto

    Si usamos muestras en muestras proporcionalmente en capas, cada capa en la muestra tiene el mismo peso que en la población.

    Por ejemplo, si dividimos la población de una ciudad en clases de edad, es muy probable que recibamos capas de diferentes tamaños. Por ejemplo, 70% de adultos y 30% de niños. Cuando se muestrean, las capas de adultos y niños deben tener el mismo peso que se observa en la población (70 % y 30 %).

    • Previsto
  • uniforme
  • En la muestra que hemos dibujado, todas las capas tienen el mismo peso, independientemente de su tamaño en la población. Según el ejemplo anterior, eso sería 50 % adultos y 50 % de niños.

    • Previsto
  • uniforme
  • óptimo
  • El tamaño de las capas es proporcional a la desviación estándar de las variables que examinamos. De esta manera, las capas con mayor variabilidad interna tienen un mayor peso que aquellas con menos variabilidad.

    La muestra en capas a menudo se usa en las siguientes situaciones:

    • Previsto
  • uniforme
  • óptimo
  • Por lo general, se usa para resaltar o examinar las características especiales de un determinado grupo de población.
  • También se usa si desea examinar las relaciones entre dos o más subgrupos.
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