El muestreo estratificado es un método estadístico que sirve para seleccionar los elementos de una muestra dividiendo la población en grupos (llamados estratos). El muestreo estratificado se utiliza cuando el investigador desea estudiar o comparar los subgrupos específicos dentro de la población.
Muestreo Estratificado
El muestreo estratificado es un procedimiento de muestreo en el que el objetivo de la población se separa en segmentos exclusivos, homogéneos (estratos), y luego una muestra aleatoria simple se selecciona de cada segmento (estrato).
Muestreo aleatorio estratificado. El muestreo estratificado pretende garantizar que la muestra represente subgrupos o estratos específicos. En el muestreo aleatorio simple, el investigador no está seguro de que el subgrupo que quiere observar esté representado por la muestra seleccionada o no. Este es un método de muestreo muy utilizado cuando el investigador dispone de determinada información que permite segmentar internamente el universo poblacional.
El muestreo aleatorio estratificado ayuda al permitir a los investigadores organizar los grupos en función de características similares, por lo que se toma una muestra aleatoria de cada estrato o grupo., el muestreo aleatorio estratificado se puede utilizar, por ejemplo, para estudiar la votación de las elecciones, las personas que trabajan. El muestreo estadístico permite a los investigadores usar diferentes enfoques para cada estrato y ver qué enfoque funciona mejor mientras que el muestreo de conglomerados no lo hace. El muestreo aleatorio estratificado es aquel en el que se divide la población en grupos en función de un carácter determinado y después se muestrea cada grupo aleatoriamente, para obtener la parte proporcional de la muestra.
Por lo tanto, hay más precisión estadística en la técnica de muestreo. De todos modos, este método de investigación no está exento de desventajas. El muestreo aleatorio estratificado refleja con precisión la población de estudio, ya que los investigadores estratifican a toda la población antes de aplicar métodos de muestreo aleatorio.
Lo que busca el muestreo aleatorio estratificado es estimar en cada uno de los estratos así como de manera global. Esta técnica es útil en tales investigaciones porque garantiza la presencia del subgrupo clave dentro de la muestra. Es decir, en un muestreo estratificado se divide la población en estratos y se selecciona aleatoriamente unos individuos de cada estrato para formar toda la muestra del estudio.
Se utiliza el muestreo aleatorio estratificado cuando el investigador desea resaltar un subgrupo específico dentro de la población. El muestreo aleatorio estratificado implica dividir primero una población en subpoblaciones y luego aplicar métodos de muestreo aleatorio a cada subpoblación para formar un grupo de prueba. Es tan fácil como asignar números a las personas (muestra), para después elegir de forma aleatoria nuevamente, números entre los números por medio de un proceso automatizado.
Mejor precisión en los resultados en comparación con otros métodos de muestreo probabilístico como el muestreo por. La estratificaciónpuede producir un límite menor en el error de estimación que el que produciría una muestra aleatoria simple del mismo tamaño. Una desventaja es cuando los investigadores no pueden clasificar a cada miembro de la población en un subgrupo.
El siguiente código muestra cómo generar un marco de. El muestreo aleatorio estratificado permite a los investigadores obtener una muestra de población que representa mejor la población total estudiada dividiéndola en subgrupos llamados estratos. Una escuela secundaria está compuesta por 400 estudiantes que son freshman, sophomores, juniors o seniors.
El muestreo aleatorio estratificado es un método común que utilizan los investigadores porque les permite obtener una muestra de población que representa mejor a toda la población en estudio, asegurándose de que cada subgrupo de interés esté representado. Tal y como dice su nombre, este método es totalmente aleatorio para realizar una muestra. Razones principales para usar el muestreo aleatorio estratificado •las razones principales para usar el muestreo aleatorio estratificado en lugar del muestreo aleatorio simple son las siguientes:
En cada uno de estos casos estamos. Los investigadores también emplean un muestreo aleatorio estratificado cuando quieren observar relaciones entre dos o más. El muestreo aleatorio estratificado es una técnica de muestreo que se utiliza cuando en la población se pueden distinguir subgrupos o subpoblaciones claramente identificables.
Ventajas del muestreo aleatorio estratificado: En definitiva, se asegura que cada subgrupo de la población reciba una representación adecuada en. Mediante este método de muestreo, la selección de los elementos que van a formar parte de la muestra se realiza por separado dentro de cada estrato, sin dejar ningún estrato sin muestrear.
Por ejemplo, puede interesarnos conocer la estatura en hombres y mujeres, las ganancias en empresas agrícolas, ganaderas, de servicios y de transformación, la cantidad de enfermos que hay en cada entidad federativa, etc. Sin embargo, este método de muestreo estadístico no se puede utilizar en todos los diseños de estudios o conjuntos de datos. El muestreo estratificado es un método de muestreo probabilístico y una forma de muestreo aleatorio, en el que la población se divide en dos o más grupos (estratos) de acuerdo con uno o más atributos comunes.
El muestreo de conglomerados es muy rentable ya que las muestras ya están especificadas, mientras que el muestreo estratificado puede ser costoso. Conveniente para entrenar a un equipo para estratificar una muestra debido a la exactitud de la naturaleza de esta. Las muestras seleccionadas de los diversos estratos se combinan en una una sola muestra.
Suponga que nos gustaría tomar una muestra estratificada de 40 estudiantes de manera que se incluyan en la muestra 10 estudiantes de cada grado.
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