¿Cómo hacer un muestreo estratificado?

¿Sabes cómo hacer un muestreo estratificado? Consideremos una situación en la que un equipo de investigación busca opiniones sobre religión entre varios grupos de edad. En lugar de recopilar comentarios de 127.5 millones de ciudadanos en México el equipo puede seleccionar muestras aleatorias de alrededor de 10,000 personas para realizar la investigación.

Estos 10,000 ciudadanos se pueden dividir en estratos según su edad, es decir, en grupos de 18 a 29 años, de 30 a 39 años, de 40 a 49 años, 50 a 59 años y 60 o más. Cada estrato tendrá miembros distintos y por supuesto de igual manera el número de miembros será diferente.

El muestreo estratificado es un tipo de muestreo probabilístico mediante el cual una organización de investigación puede ramificar a toda la población en múltiples grupos homogéneos no superpuestos (estratos) y elegir aleatoriamente a miembros finales de los diversos estratos para realizar la investigación, esto por supuesto beneficia a los investigadores con la reducción de costo y con una mejor eficiencia.

Los miembros de cada uno de estos grupos deben ser distintos para que todos los miembros de todos los grupos tengan la misma oportunidad de ser seleccionados.

La edad, las divisiones socioeconómicas, la religión, los logros educativos y otras clasificaciones de este tipo son los que se incluyen en el muestreo estratificado.

¿Sabes cómo hacer un muestreo estratificado fácilmente? Sigue estos 8 pasos

1.- Define a tu público objetivo

2.- Reconoce la variable o variables de la estratificación y calcula el número de estratos que serán utilizados. Estas variables de estratificación deben estar en línea con el objetivo de la organización en general. El objetivo de una investigación es comprender a todos los subgrupos, y toda la información con respecto a estos subgrupos impactará por supuesto a todas las variables.

Idealmente, una investigación de este tipo debe tener no más de 4 a 6 variables de estratificación y no más de 6 estratos. Esto es porque el aumento de las variables de estratificación aumentará las posibilidades de que algunas variables anulen el impacto de otras.

3.- Utiliza un marco de muestreo ya existente o crea un marco que incluya toda la información de las variables del público objetivo.

4.- Haz cambios después de evaluar el marco de muestreo en función de la falta de cobertura, cobertura excesiva, etc.

5.- Considerando  a toda la población, cada estrato debe ser único y debe cubrir a todos y cada uno de los miembros de esta. Dentro del estrato, las diferencias deben ser mínimas, mientras que externamente, cada estrato tiene que ser completamente diferente el uno del otro. Cada elemento (individuo) de la población debe pertenecer a un solo estrato.

6.- Asigna un número aleatorio y único a cada elemento.

7.- Calcula el tamaño de cada estrato según tus requerimientos. La distribución numérica entre todos los elementos de todos los estratos determinará el tipo de muestreo que se implementará. Este puede ser un muestreo estratificado proporcional o desproporcional.

8.- El investigador puede seleccionar elementos aleatorios de cada estrato para formar una muestra. Se debe elegir un elemento mínimo en los estratos para que exista una representación de cada uno de estos. Si se seleccionan dos elementos de cada estrato, puede llegar a haber un margen de error muy grande.

Tipos de muestreo estratificado

Muestreo estratificado proporcional:

En este enfoque, cada tamaño de muestra de estrato es directamente proporcional al tamaño de la población total. Eso significa que cada muestra de estratos tiene la misma fracción de muestreo.

Fórmula de muestreo aleatorio estratificado proporcional: nh = ( Nh / N ) * n

 

nh= Tamaño de la muestra del estrato h

Nh= Tamaño de la población en relación con el estrato h

N=  Tamaño de toda la población

N=  Tamaño de la muestra completa

Si tienes 4 estratos con 500, 1000, 1500, 2000, etc., y la organización de investigación selecciona ½ como fracción de muestreo. Un investigador debe seleccionar, 250, 500, 750, 1000 miembros del estado respectivo.

Estrato A B C D
Tamaño de la población 500 1000 1500 2000
Fracción de la muestra ½ ½ ½ ½
Muestra final 250 500 750 1000

 

 

Independientemente del tamaño de la muestra de la población, la fracción de muestreo seguirá siendo uniforme en todos los estratos.

Muestreo estratificado desproporcional:

La fracción de muestreo es el principal factor de diferenciación entre el muestreo estratificado proporcional y el desproporcional. En un muestreo desproporcional, cada estrato tiene una fracción de muestreo diferente.

El éxito de este método de muestreo depende de la precisión del investigador en la asignación de fracciones. Si las fracciones asignadas no son precisas, los resultados pueden estar sesgados debido a los estratos sobrerrepresentados o subrepresentados.

Estrato A B C D
Tamaño de la población 500 1000 1500 2000
Fracción de la muestra ½ 1/3 ¼ 1/5
Muestra final 250 333 375 400

 

Ejemplo de muestreo estratificado

Los investigadores y estadísticos utilizan el muestreo estratificado para analizar las relaciones entre dos o más estratos. Como este muestreo implica capas múltiples o estratos, es crucial calcular los estratos antes de calcular el valor de la muestra.

Ahora que ya sabes cómo hacer un muestreo estratificado, a continuación te mostraré un ejemplo clásico:

Digamos que a 100 (Nh) estudiantes de una escuela de 1000 (N) estudiantes se les hacen preguntas sobre su materia favorita. Es un hecho que estudiantes de primer grado tendrán diferentes preferencias que los estudiantes de quinto grado. Para que la encuesta arroje resultados precisos, la manera ideal es dividir cada grado en varios estratos.

Aquí hay una tabla del número de estudiantes en cada grado:

Grado Número de estudiantes
5 150
6 250
7 300
8 200
9 100

 

Calcula la muestra de cada grado utilizando la fórmula de muestreo estratificado:

Muestra estratificada (n1) = 100/1000 * 150 = 15
Muestra estratificada (n2) = 100/1000 * 250 = 25
Muestra estratificada (n3) = 100/1000 * 300 = 30
Muestra estratificada (n4) = 100/1000 * 200 = 20
Muestra estratificada (n5) = 100/1000 * 100 = 10

Ventajas del muestreo aleatorio estratificado

  • Mejor precisión en los resultados en comparación con otros métodos probabilísticos de muestreo como el muestreo por conglomerados, el muestreo aleatorio simple y el muestreo sistemático. Esta precisión dependerá por supuesto de la distinción de varios estratos, es decir, los resultados serán altamente precisos si todos los estratos son extremadamente diferentes.
  • Es un método fácil de aprender e implementar para los equipos de investigación debido a la exactitud de la naturaleza de esta técnica de muestreo.
  • Debido a la precisión estadística de este método, los tamaños de muestra pequeños también pueden ofrecerle a los investigadores resultados muy útiles.
  • Esta técnica de muestreo puede cubrir a la población  total ya que los investigadores tienen la oportunidad de dividir de manera correcta los estratos.

Considera el uso de la técnica de muestreo estratificado si…

  • Hay un amplio espacio para dividir a toda la población en estratos homogéneos.
  • La población objetivo es heterogénea y algunos subgrupos son extremadamente diferentes a los otros.
  • El análisis comparativo de los estratos es lo que estás buscando.

Ahora que ya sabes cómo hacer un muestreo estratificado ¡Suerte en tu próxima investigación!