El muestreo aleatorio estratificado beneficia a los investigadores al permitirles obtener una población de muestra que mejor represente a toda la población estudiada. De todos modos, este método de investigación no está exento de desventajas.
Muestreo aleatorio estratificado: una descripción general
El muestreo aleatorio estratificado implica primero dividir una población en subpoblaciones y luego aplicar métodos de muestreo aleatorio a cada subpoblación para formar un grupo de prueba. Una desventaja es cuando los investigadores no pueden clasificar a cada miembro de la población en un subgrupo.
El muestreo aleatorio estratificado es diferente del muestreo aleatorio simple, que implica la selección aleatoria de datos de toda la población para que cada muestra posible sea igualmente probable. En contraste, el muestreo aleatorio estratificado divide a la población en grupos más pequeños, o estratos, basados en características compartidas. Se toma una muestra aleatoria de cada estrato en proporción directa al tamaño del estrato en comparación con la población.
Ejemplo de muestreo aleatorio estratificado
El siguiente es un ejemplo de muestreo aleatorio estratificado:
Los investigadores están realizando un estudio diseñado para evaluar las inclinaciones políticas de los estudiantes de economía en una universidad importante. Los investigadores quieren asegurarse de que la muestra aleatoria se aproxime mejor a la población estudiantil, incluidos los de género, estudiantes universitarios y estudiantes de posgrado. La población total en el estudio es de 1, 000 estudiantes y a partir de ahí, se crean subgrupos como se muestra a continuación.
Población total = 1, 000
Los investigadores asignarían a cada estudiante de economía de la universidad a una de las cuatro subpoblaciones: licenciatura masculina, licenciatura femenina, graduada masculina y graduada femenina. Los investigadores luego contarían cuántos estudiantes de cada subgrupo conforman la población total de 1, 000 estudiantes. A partir de ahí, los investigadores calculan el porcentaje de representación de cada subgrupo de la población total.
Subgrupos:
- Estudiantes universitarios varones = 450 estudiantes (de un total de 100) o 45% de la población Estudiantes universitarios = 200 estudiantes o 20% Estudiantes graduados masculinos = 200 estudiantes o 20% Estudiantes graduados femeninos = 150 estudiantes o 15%
Se realiza un muestreo aleatorio de cada subpoblación, en función de su representación dentro de la población en su conjunto. Como los estudiantes universitarios varones representan el 45% de la población, 45 estudiantes universitarios varones son elegidos al azar de ese subgrupo. Debido a que los graduados masculinos representan solo el 20% de la población, 20 son seleccionados para la muestra y así sucesivamente.
Si bien el muestreo aleatorio estratificado refleja con precisión la población estudiada, las condiciones que deben cumplirse significan que este método no puede utilizarse en todos los estudios.
Ventajas del muestreo aleatorio estratificado
El muestreo aleatorio estratificado tiene ventajas en comparación con el muestreo aleatorio simple.
Refleja con precisión la población estudiada
El muestreo aleatorio estratificado refleja con precisión la población estudiada porque los investigadores están estratificando a toda la población antes de aplicar métodos de muestreo aleatorio. En resumen, asegura que cada subgrupo dentro de la población reciba una representación adecuada dentro de la muestra. Como resultado, el muestreo aleatorio estratificado proporciona una mejor cobertura de la población, ya que los investigadores tienen control sobre los subgrupos para garantizar que todos estén representados en el muestreo.
Con un muestreo aleatorio simple, no hay garantía de que se elija un subgrupo o tipo de persona en particular. En nuestro ejemplo anterior de los estudiantes universitarios, el uso de un muestreo aleatorio simple para obtener una muestra de 100 de la población podría resultar en la selección de solo 25 estudiantes universitarios varones o solo el 25% de la población total. Además, se pueden seleccionar 35 estudiantes de posgrado (35% de la población), lo que da como resultado una representación insuficiente de estudiantes universitarios y una representación excesiva de estudiantes de posgrado. Cualquier error en la representación de la población tiene el potencial de disminuir la precisión del estudio.
Desventajas del muestreo aleatorio estratificado
El muestreo aleatorio estratificado también presenta a los investigadores una desventaja.
No se puede usar en todos los estudios
Lamentablemente, este método de investigación no se puede utilizar en todos los estudios. La desventaja del método es que se deben cumplir varias condiciones para que se use correctamente. Los investigadores deben identificar a cada miembro de una población estudiada y clasificarlos en una, y solo una, subpoblación. Como resultado, el muestreo aleatorio estratificado es desventajoso cuando los investigadores no pueden clasificar con confianza a cada miembro de la población en un subgrupo. Además, encontrar una lista exhaustiva y definitiva de una población completa puede ser un desafío.
La superposición puede ser un problema si hay temas que se dividen en múltiples subgrupos. Cuando se realiza un muestreo aleatorio simple, los que están en múltiples subgrupos tienen más probabilidades de ser elegidos. El resultado podría ser una tergiversación o un reflejo inexacto de la población.
El ejemplo anterior lo hace fácil: estudiantes universitarios, graduados, hombres y mujeres son grupos claramente definidos. En otras situaciones, sin embargo, podría ser mucho más difícil. Imagina incorporar características como la raza, el origen étnico o la religión. El proceso de clasificación se vuelve más difícil, convirtiendo el muestreo aleatorio estratificado en un método ineficaz y menos que ideal.
Para llevar clave
- El muestreo aleatorio estratificado permite a los investigadores obtener una población de muestra que mejor represente a toda la población estudiada. Este método de investigación no puede utilizarse en todos los estudios. El muestreo aleatorio estratificado difiere del muestreo aleatorio simple, que implica la selección aleatoria de datos de un población completa, por lo que cada muestra posible es igualmente probable que ocurra.
