¿En qué consiste el muestreo estratificado?

El muestreo estratificado es una técnica probabilística que se utiliza cuando el investigador por medio de una determinada información divide a una población en subgrupos o estratos, para después realizar una selección interna de los diferentes estratos de manera proporcional.

Este proceso básicamente consiste en la clasificación de diversas categorías de interés de una determinada población, mayormente con caracteres sociodemográficos como la edad, tamaño de hábitat, sexo, clase social o región geográfica, de igual modo puede tratarse de cualquier otro interés que tenga el investigador.

Estas características conllevan a la construcción de estratos de población, que dan resultados seguros para que queden reflejados en las muestras finales. Estos estratos deben cumplir una serie de condiciones, que garanticen una homogeneidad interna de la población relacionada con las variables de segmentación y a su vez los estratos sean heterogéneos entre sí.

En general, estas variables permiten lograr dividir con facilidad la muestra en diversos grupos que son mutuamente excluyentes y frecuentes, lo que permite diferenciar el comportamiento interno de una determinada población.

Tipos de muestreo estratificado

Dependiendo del tamaño en que se encuentren asignados los estratos, se podrá clasificar el muestreo estratificado de la siguiente forma:

Muestreo estratificado proporcionado

Al realizarse una selección de una característica de diversos individuos para lograr definir los estratos, puede suceder que el tamaño de las subpoblaciones resulte ser diferentes en otras partes del mundo.

Muestreo estratificado uniforme

En este caso se habla de una fijación uniforme, al asignar el mismo tamaño de muestra en todos los estratos definidos, sin tener en cuenta el peso que tengan dichos estratos en la población.

Esta es una técnica que puede llegar a favorecer a los estratos de menor peso que se encuentren en una población, ya que se le dará importancia a los estratos que tengan mayor relevancia.

En general, disminuye la eficiencia de la muestra, sin embargo, permite que la contrapartida realice un estudio de las características más particulares de cada uno de los estratos que tenga más precisión.

Muestreo estratificado óptimo

En este tipo de muestreo, la muestra no guardará la proporcionalidad con la población del tamaño de los estratos, más bien definirá el tamaño de los estratos en forma proporcionada según la desviación pautada de las variables del objeto en estudio.

Esto quiere decir, que se escogen los estratos con mayor tamaño de los estratos que sean más variables internamente y de esa forma poder representar con excelencia la totalidad de la muestra de los grupos de las diversas poblaciones que presentan mayor dificultad para poder estudiarlas.

En qué consiste el muestreo estratificado proporcional y el desproporcionado

El objetivo de un estudio puede llegar a necesitar que un investigador, realice un detallado análisis de los estratos de una muestra, para esto existen dos subtipos de muestreo estratificados principales que son:

El muestreo estratificado proporcional

En este caso el número de elementos que se asignen en los diferentes estratos, es proporcional a la representación del objetivo de los estratos de la población, lo que significa que el tamaño de la muestra que se extrae de cada estrato es proporcional con el tamaño referente al estrato de la población.

La fracción de muestreo se debe aplicar en cada uno de los estratos, para que todos los elementos de la población tengan la misma oportunidad de ser seleccionados y el resultado que de la muestra es autoponderada. Este procedimiento se aplica cuando el propósito de la investigación es alcanzar los parámetros de diversas poblaciones.

Algunas veces, el investigador no solo necesita considerar los parámetros poblacionales, se puede dar el caso de que quiera también realizar un análisis a detalle de un pequeño estrato y compararlos entre sí, sin embargo, podría suceder que en algunos de los estratos no se den los resultados en este tipo de análisis.

El muestreo estratificado desproporcionado

Consiste en un procedimiento en donde el número de elementos que se incluyen en la muestra de cada estrato, no sea proporcional a la representación en la totalidad de la población.

Esto se debe a que no todos los elementos de la población tienen la oportunidad de estar incluidos en la muestra, es decir, una misma fracción no aplica para cada estrato. Por otra parte, las fracciones de muestreo pueden ser diferentes en los estratos, por lo tanto, es un procedimiento que no tiene una selección equiprobable.

Para poder estimar los parámetros poblacionales, la composición de las mismas se debe utilizar como compensación de la desproporción en la muestra. Sin embargo, este tipo de muestreo podría ser más apropiado que el proporcional.

El muestreo desproporcionado se puede dividir en tres subtipos dependiendo de los propósitos de asignación, lo que sería más fácil para el análisis de los estratos o centrarse en la optimización de la precisión, de los costos o de ambos.

Ventajas y desventajas del muestreo estratificado

En el muestreo estratificado se pueden encontrar diversas ventajas y desventajas que se encuentran asociadas con casi todos los procedimientos de muestreo de probabilidad al ser comparados con los procedimientos de muestreo no probabilísticos. A continuación, te mencionaremos algunas de ellas:

Ventajas del muestreo estratificado

  • Brinda una mayor organización en los trabajos de campo.
  • Los subconjuntos de la población se encuentran en su totalidad representados en la muestra.
  • Tiene la capacidad de utilizar diferentes marcos de muestras en cada estrato.

Desventajas del muestreo estratificado

  • Su diseño podría ser un poco complejo al introducir más de tres variables para realizar la estratificación.
  • Necesita tener a disposición un marco de muestra en donde se puedan detallar las diversas características de los sujetos que se relacionan con las variables que se usan en la estratificación.
  • Incorpora cálculos estadísticos confusos.

Ejemplo del muestreo estratificado

Si se quiere estudiar el porcentaje de una población que fuma y se escoge la edad como criterio, ya que puede diferenciar de manera eficaz los estratos importantes del hábito de fumar, entonces se pueden definir tres estratos:

  • Menores de 20 años.
  • Entre 20 y 44 años.
  • Mayores de 44 años.

Seguramente al realizar la división en los tres estratos, los resultados de los grupos tengan un tamaño desigual, por lo tanto, oficialmente se podrían obtener los siguientes resultados:

Estrato 1

Población menor de 20 años: 42,4 millones (41,0%)

Estrato 2

Población entre 20 y 44 años: 37,6 millones (36,3%)

Estrato 3

Población mayor de 44 años: 23,5 millones (22,7%)

Si en este ejemplo se desea realizar una muestra de mil personas, los estratos deberán tener un tamaño como el que se expone a continuación:

EstratoPoblaciónProporciónMuestra
142,4M41,0%410
237,6M36,3%363
323,5M22,7%227

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