10 ejemplos de muestreo estratificado

El muestreo estratificado es un método de muestreo en la investigación científica que implica garantizar que su grupo de muestra tenga una representación justa de los subgrupos (estratos) de una población que está estudiando. Para hacer esto, asegúrese de que cada subgrupo de la población esté representado proporcionalmente en el grupo de muestra.

Por ejemplo, si tiene una población de 50 000 personas en una ciudad y desea encuestarlas, probablemente no pueda encuestarlas a todas. Podría encuestar a 100 y extrapolar los resultados. Pero querrá asegurarse de que el grupo de muestra (esas 100 personas que encuesta) realmente represente a la población de la ciudad en su conjunto. Entonces, si el 20 % de la ciudad son asiáticos, querrás asegurarte de que el 20 % del grupo de muestra (20 personas) también sean asiáticos.

Esto, en esencia, es un muestreo estratificado: garantizar que cada subgrupo (o 'estrato') en su muestra esté representado en la porción correcta de toda la población.

Ejemplos de muestreo estratificado

• Garantizar que los estudiantes de todos los grados estén representados en un estudio escolar: Digamos que necesita una muestra de 100 de 1000 estudiantes a quienes se les preguntó sobre su tema preferido. Para evitar el sesgo de selección debido a que los diferentes grados tienen diferentes materias, los estudiantes se pueden agrupar según el grado y los estudiantes se eligen de cada grado. De esta manera, no tendrá una representación excesiva de los estudiantes de grado 7 y una representación insuficiente de los estudiantes de grado 8, por ejemplo.
• Garantizar que las personas de todos los niveles de ingresos estén representadas en un estudio fiscal: Para estudiar el impacto de las reformas tributarias recientes, la población puede estratificarse en varios segmentos de acuerdo con sus niveles de ingresos, ya que las leyes e incentivos tributarios son diferentes para cada nivel de ingresos. ¡No desea encuestar solo a personas ricas o los resultados podrían estar sesgados!
• Asegurarse de que un grupo de enfoque político tenga un número proporcional de personas que votan por cada partido: Al encuestar la opinión de las personas sobre políticas o decisiones políticas específicas, puede ser beneficioso estratificar según la afiliación política de los encuestados. ¡Si todas las personas en la encuesta fueran liberales, los resultados seguramente serían sesgados y no serían representativos de toda la población!
• Agrupación de usuarios de champú según la marca, para asegurarse de corregir la sobrerrepresentación de una marca en el estudio: Para una encuesta de mercado realizada para analizar los pensamientos de las personas sobre la efectividad de los champús contra el granizo, la población encuestada se puede agrupar en función de la marca del producto que utilizan.
• Estratificación de una muestra de población según el origen étnico: Un análisis de los determinantes sociales de la salud y su correlación con la prevalencia de la obesidad en una muestra de hispanos y no hispanos. Con base en el porcentaje de hogares hispanos, el área de muestreo se separó en estratos que no se superponen. – Carrie R. Howell
• Usando las características del vecindario como estratos proporcionales: Las investigaciones realizadas para determinar las características de viaje como frecuencia y modo de viaje de una población utilizaron las características de las zonas residenciales como diferentes estratos. – Fei Shi
• Usando la geografía como estratos: El impacto psicológico a largo plazo del abuso se estudió entre la población general donde la población se estratificó según su ubicación geográfica. –John Briere
• Las encuestas internas de la empresa deben incluir cantidades proporcionales de personas de cada departamento: Es posible que una empresa desee estratificar según varios departamentos mientras examina la relación entre los niveles de ingresos y la satisfacción laboral.
• Un estudio de los peces podría estratificar los grupos según el tamaño: La relación entre la madurez y la edad de los peces se estudió dividiendo los peces según sus longitudes. – M. Joanne Morgan
• Estratificación basada en tipos de consumidores: Muestreo aleatorio estratificado para estimar el uso de agua por parte de las agencias gubernamentales, donde los estratos eran grandes consumidores industriales de agua frente a pequeños consumidores agrícolas de agua.

Ejemplos detallados

1. Estudio hipotético de estudiantes

Considere que 100 estudiantes servirán como muestra para un estudio hipotético de 1000 estudiantes a quienes se les preguntó sobre su tema preferido.

Dividamos cada grado en diferentes estratos para que la encuesta pueda producir respuestas precisas porque los estudiantes de diferentes grados pueden tener diferentes materias y/o preferencias.

Podemos calcular la muestra de cada grado usando la fórmula de muestreo aleatorio estratificado:

Muestra para cada grado = Tamaño de la muestra/Tamaño de la población*Población de cada grado

• Muestra para el grado 6 = 100 / 1000 * 180 = 18
• Muestra para el grado 7 = 100 / 1000 * 210 = 21
• Muestra para el grado 8 = 100 / 1000 * 280 = 28
• Muestra para el grado 9 = 100 / 1000 * 160 = 16
• Muestra para el grado 10 = 100 / 1000 * 170 = 170

Ahora, usamos esta muestra de 100 estudiantes para nuestro análisis.

2. Correlación de los determinantes sociales con la obesidad

Howell et al. realizó una encuesta comunitaria para determinar la correlación entre los determinantes sociales y la obesidad y cómo difiere en la población hispana de la población no hispana.

Para el análisis, los investigadores decidieron estratificar las poblaciones en función de diferentes ubicaciones geográficas según la proporción de hispanos y no hispanos.

Dividir la población en estos estratos específicos permitió a los investigadores reducir el sesgo de muestreo debido a la cantidad variable de poblaciones hispanas en diferentes áreas.

Después de dividir la población en múltiples estratos que no se superponen, se tomó una muestra aleatoria de bloques censales de cada estrato.

El estudio concluyó que había una fuerte correlación entre los determinantes sociales y la obesidad entre los hispanos en comparación con la población caucásica.

El estudio también encontró que el impacto fue proporcional a la proporción de hispanos a no hispanos, ya que se encontraron diferentes resultados para diferentes estratos (7 % para el estrato 1, 30 % para el estrato 2, 58 % para el estrato 3 y 83 % para el estrato 4).

3. Características de viaje de una población

Fei Shi realizó una encuesta en la que se centró en determinar las características de viaje de las personas de la ciudad de Kunshan en la provincia de Jiangsu, China.

La investigación se centró en encontrar un patrón de características de viaje como la frecuencia de viaje y el modo de viaje.

El investigador también quería ver si existe alguna relación entre la característica de viaje y las características de las áreas residenciales de los encuestados.

Por ello, la muestra se estratificó en función de las diferentes características de las zonas residenciales.

Los hallazgos demostraron que la estratificación de las investigaciones de viajes de los residentes de acuerdo con las características de las áreas residenciales producirá muestras con diferencias significativamente menores y tasas de muestreo de investigación más bajas.

4. Madurez del pescado según la edad

Se estudió la relación entre la madurez y la edad de los peces comerciales en dos especies diferentes (bacalao y solla americana).

A menudo, la proporción madura a una edad determinada se estima a partir de los peces observados a esa edad sin tener en cuenta la distribución de frecuencia de tallas de la que se extraen los especímenes.

Sin embargo, los investigadores sostuvieron que una edad particular podría abarcar numerosas clases de talla para la mayoría de las especies de peces y que la probabilidad de maduración a una edad determinada está determinada por la talla a esa edad.

Por lo tanto, sugirieron una técnica de muestreo estratificado en la que la evaluación de la madurez a una edad determinada se realiza a partir de una estratificación basada en las longitudes de los peces.

Al asignar peso a las observaciones en función de la abundancia de los grupos de tallas, la técnica tuvo en cuenta la distribución de tallas por edad. Hubo cambios notables en los hallazgos cuando se compararon los resultados con los obtenidos utilizando el enfoque no ponderado.

5. Estudio del Gobierno sobre el Uso del Agua

El Departamento de Agricultura y muchos otros departamentos gubernamentales utilizan métodos de muestreo estratificado para sus encuestas.

Un ejemplo de tal encuesta es la que se realiza para estimar la superficie de tierra irrigada en diferentes áreas del país en función del uso del agua.

El uso de agua se dividió en dos grupos distintos según sus registros históricos de uso de agua; gran uso para industrias o centrales eléctricas y menor uso solo para riego.

El uso de límites de sustratos y la división de las extracciones de riego en dos subcategorías superan significativamente la selección aleatoria dentro de la categoría de riego.

Una estrategia de muestreo en todo el estado que utiliza 330 muestras aleatorias produce un error estándar del 16 % para el riego categoría mientras que el enfoque de muestreo estratificado redujo drásticamente el error estándar al 4%.

Además, se señaló que el muestreo aleatorio estratificado tiene el potencial de reducir significativamente la carga de trabajo asociada con la recopilación de datos, y reducir la cantidad de datos recopilados permite prestar más atención a la calidad de los datos recopilados.

Fortalezas y debilidades del muestreo estratificado

Fortalezas:

• Eso permite más precisión que el muestreo aleatorio simple o el muestreo por conglomerados si podemos asegurarnos de que la población dentro del grupo es muy similar y existe una clara distinción entre los grupos.
• Reduce significativamente la probabilidad de sesgo de muestreo.
• Asegura una representación proporcional de subgrupos en nuestra muestra independientemente de su número.
• Se puede sacar una conclusión para subcategorías específicas que también permite la comparación entre los subgrupos.
• Debido al control total de los investigadores sobre la división de estratos, esta estrategia de muestreo cubre la población más grande posible.
• Los investigadores pueden manejar mejor una muestra que de otro modo sería demasiado grande para evaluar al clasificar una población en estratos, lo que también acorta el tiempo y disminuye el costo necesario para la recopilación de datos.

Debilidades:

• Si hay demasiadas disparidades entre la población o no hay suficientes datos disponibles, es imposible especificar los estratos.
• La selección incorrecta del estrato puede proporcionar resultados de investigación que no representan verdaderamente a la población.
• Esto implica una planificación adicional y la recopilación de información que no requiere el muestreo aleatorio simple.
• Si la muestra no refleja con precisión a la población en su conjunto, aún pueden ocurrir errores de muestreo.

Conclusión

El método de muestreo estratificado se puede utilizar en datos grandes que se pueden dividir internamente en subgrupos homogéneos, mientras que los subgrupos mismos son heterogéneos. Esto permite que el análisis tenga en cuenta desviaciones más pequeñas en los datos y puede ser una mejor representación de los datos que el muestreo aleatorio o el muestreo por conglomerados, lo que en última instancia reduce el sesgo de selección. Además, el muestreo estratificado también permite la comparación entre los subgrupos, lo que puede producir más información a partir del análisis.

Sin embargo, es de suma importancia que los estratos se seleccionen con cuidado, ya que una selección mal pensada puede generar aún más problemas y hacer que el análisis sea inútil. Además, para evitar una representación desigual de las muestras de diferentes estratos, el método de muestreo debe estar predeterminado (ya sea proporcionado o desproporcionado).