Stratified Sampling o Muestreo Estratificado
El muestreo estratificado es una técnica de selección de muestra utilizada en la investigación para dividir una población en subgrupos o estratos más homogéneos, y luego seleccionar una muestra de cada uno de estos. Los estratos se definen con base en características compartidas, como edad, ubicación geográfica, nivel de ingresos, etc. Esta técnica asegura que cada subgrupo esté adecuadamente representado en la muestra final.
Cómo funciona:
Identifica los Estratos: Divide tu población en estratos distintos y mutuamente excluyentes basados en características relevantes para el estudio.
Determina el Tamaño de Muestra para Cada Estrato: Decide cuántos individuos seleccionar de cada estrato. Esto puede hacerse de forma optima, uniforme o proporcionalmente al tamaño del estrato o mediante una asignación igualitaria, dependiendo de los objetivos de la investigación.
Selección Aleatoria Dentro de Cada Estrato: Utiliza un método de selección aleatoria, como números generados aleatoriamente o un sistema de sorteo, para elegir individuos de cada estrato.
Compila la Muestra Final: Combina los individuos seleccionados de cada estrato para formar tu muestra completa.
Ventajas:
Mayor Representatividad: Asegura que todos los subgrupos importantes de la población estén representados en la muestra.
Mayor Precisión: Reduce el error de muestreo, especialmente cuando hay variabilidad significativa entre los estratos.
Flexibilidad en el Análisis: Permite realizar comparaciones y análisis específicos dentro de cada estrato.
Desventajas:
Requiere Conocimiento Previo: Necesita información detallada sobre la población para formar los estratos adecuadamente.
Más Complejo que el Muestreo Aleatorio Simple: Implica pasos adicionales en la planificación y ejecución.
Posibilidad de Sesgo en la Formación de Estratos: Si los estratos no están bien definidos, puede introducir sesgos en los resultados.