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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.

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Ciertas poblaciones que se desean muestrear, presentan grupos de elementos con características diferentes, si los grupos son plenamente identificables en su
peculiaridad y en su tamaño, se puede conformar como Estratos y ser muestreados por separado, lo que permite las siguientes ventajas.
-Los estimadores son mas eficientes ya que la varianza de la variable a estimar
disminuye.
- El tamaño de la muestra se puede reducir.
- Los costos de muestreo se pueden reducir.
En un muestreo estratificado se indentifican los siguientes datos:
L es el número de estratos
Ni es el número de elementos en el estrato i
N es el total de elementos de toda la población
En cada estrato se lleva a cabo un muestreo simple aleatoria de cierta candidad de elementos previamente sorteados.

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Las ventajas del muestreo estratificado son las siguientes:

Cuenta con mayor capacidad de hacer inferencia y comparaciones dentro de un grupo.

Presenta un mínimo de errores en las muestras del mismo tamaño, por lo que necesita de muestras pequeñas para que exista el mismo margen del error.

Las muestras son más representativas, ya que los elementos de cada estrato o grupo son representados en la muestra.

El investigador puede obtener mayor conocimiento de la población abordada.

Permite aplicar diversos métodos de investigación y procedimientos en los diferentes estratos.

Hace posible el análisis de los patrones dentro del estrato y la notificación separada de los resultados para cada uno de los estratos.

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SON DOS:
-MUESTREO ESTRATIFICADO PROPORCIONAL.- Es la representación de los estratos de la población, es decir el tamaño de muestra extraída de cada estrato.

- MUESTREO ESTRATIFICADO DESPROPORCIONAL.- Es un procedimiento en que el numero de elementos incluidos en la muestra de cada estrato no es proporcional a su representación en la población total. Los elementos de la población no tienen la misma oportunidad de ser incluidos en la muestra. La misma fraccion de muestreo no se aplica a cada estrato.

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RAZONES POR LAS QUE SE DEBE UTILIZAR EL MUESTREO ESTRATIFICADO:

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RAZONES POR LAS QUE SE DEBE UTILIZAR EL MUESTREO ESTRATIFICADO:

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1. EL MUESTREO ESTRATIFICADO DEBE APORTAR INFORMACION DE LO MAS PRECISO DE SUBPOBLACIONES QUE VARIAN BASTANTE EN TAMAÑOS DE MUESTRA.
2. EL USO DEL MUESTREO ESTRATIFICADO PUEDE GENERAR GANANCIA.

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Las desventajas del muestreo estratificado son las siguientes:

Es necesario obtener información sobre la proporción de la población perteneciente a cada estrato.

Se requiere información sobre las variables de estratificación de cada elemento de la población, ya que sino puede ser muy costosa la recopilación.

Es un método más costoso, ya que implica tiempo y es complicado en comparación con otros métodos.

Si se cuenta con un gran número de variables, la selección de la estratificación resultará más difícil.

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Para estimar la media de una variable de toda la  población se puede llenar la tabla que se muestra, donde cada renglón corresponde a cada estrato, en la primera columna se ubica el tamaño de ese estrato (Ni), en la segunda columna el tamaño de la muestra para ese estrato (ni), en la tercera columna la media calculada para cada estrato (y) y en la cuarta columna se realiza la multiplicación Niyi. Se calcula el valor de N, que es la suma de los tamaños de cada estrato. Se calcula la suma de la última columna y se divide entre N, el resultado es la media de toda la población. La fórmula es como se muestra:

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La varianza de la media permitirá establecer el intervalo de
confianza para la media.
Para calcular la varianza de la media se debe calcular la
varianza de cada estrato con las siguientes fórmulas

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La varianza poblacional (Si
2) se puede agregar a la tabla de la media, para failitar los
cálculos siguientes:

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Una vez que se obtiene la varianza muestral de cada estrato se calcula la varianza
de la media de cada estrato con la siguiente fórmula. Utilizando la columna de la
tabla anterior se pueden facilitar los cálculos

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muestreo por conglomerado en el que la población objetivo se divide en múltiples conglomerados o grupos. Algunos de estos grupos se seleccionan de manera aleatoria e incluso algunas veces, se lleva a cabo una segunda etapa o un muestreo de etapas múltiples para formar la muestra objetivo.

Dependiendo del número de pasos seguidos para crear la muestra deseada, el muestreo de conglomerados se divide utilizando una sola etapa, dos etapas o técnicas de muestreo de múltiples etapas.

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Una gran diferencia entre el muestreo por conglomerados y el muestreo estratificado tiene que ver con el hecho de que en el muestreo por conglomerados un grupo es percibido como una unidad de muestreo, mientras que en el estratificado sólo se aceptan elementos específicos de los estratos como unidad de muestreo.
Por consiguiente, en el muestreo por conglomerados una lista completa de los grupos representa el marco muestral. Luego, algunos grupos son elegidos al azar como fuente de datos primarios.
El muestreo por área o geográfico se puede especificar como la versión más popular del muestreo por conglomerados. Concretamente, un área específica puede ser dividida en grupos y los datos primarios pueden ser recopilados de cada grupo para representar el punto de visto de toda el área.
La naturaleza del análisis de conglomerados depende del tamaño comparativo de los conglomerados por separado. Si no hay grandes diferencias entre los tamaños de los grupos, el análisis puede realizarse combinando los grupos. Alternativamente, si hay grandes diferencias en los tamaños de los grupos, se puede aplicar la probabilidad proporcional al tamaño de muestra para realizar el análisis.

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1. Es el diseño probabilístico más rentable y eficiente en términos de tiempo para grandes áreas geográficas.

2. Este método es fácil de usar desde un punto de vista práctico.

3. Se pueden utilizar muestras más grandes debido al nivel de accesibilidad de los miembros del grupo de la muestra.

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DESVENTAJAS DEL MUESTREO POR CONGLOMERADOS

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DESVENTAJAS DEL MUESTREO POR CONGLOMERADOS

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1. Se necesita conocer información del grupo.

2. Normalmente tiene un índice de error de muestreo más alto que otras técnicas. Te invito a leer: Margen de error ¿que es y cómo se calcula?

3. El muestreo por conglomerados puede no reflejar la diversidad en el marco muestral.

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1. Muestreo por conglomerados de una etapa.- El muestreo se realiza una sola vez, es decir se debe seleccionar al azar.
2. Muestreo por conglomerados en dos etapas.- Incluye todos los pasos del diseño de muestreo por conglomerado, menos el ultimo paso, se toman los elementos de cada grupo seleccionado.
3. Muestreo por conglomerados de etapas múltiples.- Requieren el diseño de la muestra mas complicado es decir solo toma los datos del listado.

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PASOS PARA SELECCIONAR EL MUESTREO POR CONGLOMERADOS:

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PASOS PARA SELECCIONAR EL MUESTREO POR CONGLOMERADOS:

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1. Definir la población.
2. Definir el tamaño de muestra deseada.
3. Identificar un marco de muestreo existente.
4. Determinar el numero de grupos que seleccione.
5. Seleccionar al azar el numero previsto de las agrupaciones.