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Estudiante de Ingenieria Industrial

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El muestreo aleatorio simple es una técnica de muestreo en la que todos los elementos de una población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados para formar parte de la muestra. En este método, cada individuo de la población tiene una oportunidad igual de ser elegido, lo que garantiza la representatividad de la muestra.

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Pasos para realizar el muestreo aleatorio simple:

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Pasos para realizar el muestreo aleatorio simple:

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1. Define la población objetivo: Identifica claramente la población de la cual deseas obtener una muestra representativa.

2. Identifica un marco de muestreo: Obtén o desarrolla un marco de muestreo que contenga una lista completa de todos los elementos de la población objetivo.

3. Evalúa el marco de muestreo: Revisa el marco de muestreo para asegurarte de que no haya falta de cobertura, cobertura excesiva, cobertura múltiple o agrupación. Realiza los ajustes necesarios si es necesario.

4. Asigna un número único a cada elemento: Asigna un número único a cada elemento de la población en el marco de muestreo. Esto facilitará la selección aleatoria posterior.

5. Determina el tamaño de la muestra: Decide el tamaño de la muestra que deseas obtener. Esto puede basarse en consideraciones estadísticas, como el nivel de confianza y el margen de error.

6. Selecciona al azar los elementos de la población: Utiliza un método de selección aleatoria, como el uso de programas informáticos o tablas de números aleatorios, para seleccionar al azar los números específicos de elementos de la población que conformarán tu muestra.

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Ventaja del muestreo aleatorio simple: es su representatividad. Este método permite obtener una muestra que es representativa de la población, lo que significa que las características de la muestra son similares a las de la población en general 1.

Desventaja del muestreo aleatorio simple: es que puede no producir un tamaño de muestra suficiente para subgrupos pequeños de la población. Esto puede limitar el análisis comparativo de esas categorías pequeñas 2.

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Modelo de encuesta, Muestreo Aleatorio Simple

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Modelo de encuesta, Muestreo Aleatorio Simple

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Simplexcel - Muestreo aleatorio simple en Excel

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1. El muestreo aleatorio sistemático es un método de muestreo probabilístico en el que se elige un elemento al azar y, a partir de ese elemento, se seleccionan los demás elementos de la muestra a intervalos regulares basados en un valor numérico preestablecido 1 2.

2. En el muestreo aleatorio sistemático, se establece un intervalo de selección y se elige aleatoriamente el primer elemento de la muestra. A partir de ese elemento, se seleccionan los siguientes elementos de la población a intervalos constantes determinados por el intervalo de selección. Por ejemplo, si se tiene una población de 100 elementos y se desea obtener una muestra de 25 elementos, el intervalo de selección sería de 100/25 = 4. Se elige aleatoriamente un número entre 1 y 4 como el primer elemento de la muestra, y a partir de ese elemento se seleccionan los demás elementos de la muestra siguiendo el intervalo de selección 2.

3. El muestreo aleatorio sistemático tiene algunas ventajas, como su simplicidad y facilidad de implementación, ya que no requiere de una preparación especial 1. Sin embargo, también tiene algunas limitaciones, como la posibilidad de que ciertas combinaciones de elementos adyacentes en el marco de muestreo no sean seleccionadas, lo que puede afectar la representatividad de la muestra 3.

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Pasos para realizar un Muestreo Aleatorio Simple

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Pasos para realizar un Muestreo Aleatorio Simple

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El muestreo aleatorio sistemático es un método de muestreo probabilístico en el que se eligen elementos de una población a intervalos regulares basados en un valor numérico preestablecido. Aquí están las etapas para realizar un muestreo aleatorio sistemático:

1. Elaborar un marco muestral: Se crea una lista ordenada de todos los elementos de la población objetivo.

2. Determinar el tamaño de la muestra: Se decide cuántos elementos se seleccionarán para formar la muestra.

3. Calcular el intervalo de selección: Se divide el tamaño de la población entre el tamaño de la muestra para obtener el intervalo de selección.

4. Elegir un número aleatorio: Se selecciona un número aleatorio entre 1 y el intervalo de selección.

5. Seleccionar los elementos de la muestra: A partir del número aleatorio seleccionado, se eligen los elementos de la población a intervalos regulares basados en el intervalo de selección.

Es importante tener en cuenta que el muestreo aleatorio sistemático puede presentar algunas limitaciones, como la posibilidad de que ciertas combinaciones de elementos adyacentes en el marco de muestreo no sean seleccionadas, lo que puede afectar la representatividad de la muestra.

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¿Alguna vez te has preguntado por qué algunos estudios no llegan a la población objetivo? Bueno, el muestreo suena divertido, pero es un proceso extenso en el que cada paso repercute directamente en el resultado de tu investigación. Hoy les compartiremos precisamente un ejemplo de marco de muestreo.

Un marco de muestreo es una lista o un grupo de componentes que un investigador puede utilizar para seleccionar una muestra de la población.

Los recursos y la accesibilidad limitados pueden impedir que los investigadores recojan datos de todos los segmentos de la población objetivo. Por ello, deben establecer un marco muestral. Aprende a definir un marco muestral, y cuándo y cómo utilizarlo.

¿Qué es el marco de muestreo?

El marco de muestreo (también conocido como " marco de muestral " o "marco de encuesta") es, de hecho, la colección real de unidades. De él se extrae una muestra. Una muestra aleatoria básica da a todas las unidades que la componen la misma probabilidad de ser extraídas y aparecer en la muestra. En el escenario ideal, el marco de la muestra debería coincidir con la muestra de personas.

Se trata de una lista o colección completa de la que se extraerán los participantes de la muestra de una manera predeterminada. La lista estará organizada de alguna manera. Es decir, cada miembro de la población tendrá una identidad individual y un mecanismo de contacto. Esto te permitirá categorizar y codificar la información conocida sobre las características de la segmentación.

Cualquier recurso que disponga de la información necesaria para llegar a todos los individuos del grupo objetivo puede considerarse una fuente.

Uno de los primeros pasos en la creación de un estudio de investigación es definir todos los módulos (también conocidos como casos) que deseas investigar. Las personas, las organizaciones y los registros existentes pueden considerarse unidades. La población de interés para la investigación se compone de varias unidades. Es fundamental ser lo más detallado posible al describir la población.

Conoce cuál es la diferencia entre población y muestra.

Características de un buen marco de muestreo

Sé firme al seleccionar las listas Asegúrate de que tu marco de muestreo es lo suficientemente amplio para tus necesidades. Un marco muestral decente para una investigación sobre las condiciones de vida, por ejemplo, podría incluir:

Todas las personas del grupo demográfico objetivo.

Excluye a todos los que no formen parte del grupo objetivo.

Un archivo que contenga información objetiva que pueda utilizarse para llegar a personas concretas.

Otras consideraciones:

Cada miembro tiene una identificación única. Puede ser un código numérico corto (por ejemplo, de 1 a 3000).

Asegúrate de que el marco no tenga duplicados.

La lista debe estar bien organizada. Ordénalas alfabéticamente para un mejor acceso.

La información debe estar actualizada. Es posible que haya que examinarla periódicamente (por ejemplo, por si hay cambios de dirección o de número de contacto).

Ejemplos del marco de muestreo

La cuestión es que estudiar a todos los individuos de una población no siempre es práctico o factible.

Supongamos que tienes curiosidad por conocer la opinión de los banqueros mexicanos sobre la propiedad de vehículos, por ejemplo. Recopilar datos de todos los bancos de México llevaría demasiado tiempo y sería demasiado caro. En situaciones como ésta, se puede investigar una muestra de la población.

El proceso de selección de una muestra debe ser intencionado y se pueden utilizar varias estrategias de muestreo en función del objetivo de la investigación.

Sería útil que primero construyeras un marco de muestreo, que sería una lista de todas las unidades de la población de interés antes de poder elegir la determinación del tamaño de la muestra. Los resultados de tu estudio sólo pueden beneficiar a la población identificada por el marco muestral.

Consideremos de nuevo una encuesta para determinar el número de posibles clientes de programas digitales en la población de Monterrey. El equipo de investigación seleccionó 1.000 números al azar de una guía telefónica local, realizó 200 llamadas diarias de 9 de la mañana a 6 de la tarde y formuló preguntas específicas.

El marco de la muestra comprende sólo a los residentes en Monterrey que cumplen todos los criterios siguientes:

Poseen un teléfono.

El número figura en la guía telefónica.

Está presente en su domicilio de lunes a viernes de 9.00 a 18.00 horas.

No es un usuario que se niegue a participar en encuestas telefónicas.

En esta situación, el marco de muestreo es distinto de la población. Por ejemplo, infrarrepresenta a los grupos que no tienen teléfono (por ejemplo, los más pobres), tienen un número no registrado, no estaban en casa en el momento de las llamadas (por ejemplo, las personas empleadas) o no quieren participar en encuestas telefónicas (por ejemplo, las personas más ocupadas y activas). Estas disparidades entre el marco de la muestra y la población objetivo son las limitaciones más comunes en las encuestas y otros procedimientos de muestreo aleatorio.

Si desea obtener más información sobre los diferentes métodos de muestreo y cómo aprovecharlos, haga clic aquí.

Conclusión

Un marco de muestreo es una lista o dispositivo del investigador para especificar la población de interés. Una muestra aleatoria básica da a todas las unidades de ésta una probabilidad igual de ser extraídas y aparecer en la muestra.

Las personas, las organizaciones y los registros existentes pueden considerarse unidades. Es fundamental ser lo más detallado posible al describir la población.

Un marco muestral decente para la investigación sobre las condiciones de vida podría ser incluir a todas las personas del grupo demográfico objetivo. Excluye a todos los que no formen parte del grupo objetivo.

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Antes de elegir una muestra debe especificarse una lista de todos los individuos o unidades de interés. Aquí un ejemplo de marco de muestreo.

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Tipo de muestreos. Muestreo aleatorio sistemático

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El muestreo aleatorio estratificado es una técnica de muestreo que se utiliza cuando se pueden distinguir subgrupos o subpoblaciones claramente identificables en una población. En esta técnica, la selección de los elementos que formarán parte de la muestra se realiza por separado dentro de cada estrato, sin dejar ningún estrato sin muestrear 1.

Al utilizar el muestreo aleatorio estratificado, se aprovecha el conocimiento que el investigador tiene sobre la población y se permite utilizar diferentes procedimientos de muestreo dentro de los diferentes estratos

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Pasos para realizar un Muestreo Aleatorio Estratificado

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Pasos para realizar un Muestreo Aleatorio Estratificado

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1. Definir la población objetivo: Identificar claramente la población de interés para el estudio.

2. Identificar las variables de estratificación: Determinar las características o variables que permitirán dividir la población en subgrupos o estratos. Estos estratos deben ser mutuamente excluyentes y exhaustivos, es decir, cada elemento de la población debe pertenecer a un solo estrato.

3. Determinar el número de estratos: Decidir cuántos estratos se utilizarán y cómo se dividirá la población en ellos. Esto puede basarse en el conocimiento previo sobre la población o en consideraciones teóricas.

4. Asignar elementos a los estratos: Asignar cada elemento de la población a su respectivo estrato según las características o variables de estratificación.

5. Determinar el tamaño de muestra en cada estrato: Establecer el tamaño de muestra deseado para cada estrato. Esto puede basarse en consideraciones estadísticas o en la importancia relativa de cada estrato en el estudio.

6. Seleccionar la muestra dentro de cada estrato: Utilizar un método de muestreo aleatorio simple para seleccionar elementos de cada estrato de manera independiente. Esto implica asignar un número único a cada elemento dentro de cada estrato y luego seleccionar aleatoriamente los elementos de acuerdo con el tamaño de muestra establecido.

7. Combinar las muestras de cada estrato: Combinar las muestras seleccionadas de cada estrato para formar la muestra final del estudio.

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El muestreo aleatorio por conglomerados es un procedimiento de muestreo probabilístico en el que se seleccionan aleatoriamente varios grupos o conglomerados conformados por elementos heterogéneos de la población, pero que comparten alguna característica en común. Este tipo de muestreo se utiliza cuando la población es muy grande o está dispersa en un área geográfica extensa, lo que hace que los costos de la investigación sean elevados.

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Pasos para realizar un Muestreo Aleatorio por Conglomerados

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Pasos para realizar un Muestreo Aleatorio por Conglomerados

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1. Definir la población objetivo: Identificar claramente la población de interés para el estudio.

2. Identificar los conglomerados: Determinar los grupos o conglomerados que conformarán la muestra. Estos conglomerados deben ser mutuamente excluyentes y exhaustivos, es decir, cada elemento de la población debe pertenecer a un solo conglomerado.

3. Determinar el número de conglomerados: Decidir cuántos conglomerados se utilizarán y cómo se seleccionarán. Esto puede basarse en el conocimiento previo sobre la población o en consideraciones teóricas.

4. Selección de conglomerados: Utilizar un método de muestreo aleatorio simple o sistemático para seleccionar los conglomerados de la población.

5. Determinar el tamaño de muestra en cada conglomerado: Establecer el tamaño de muestra deseado para cada conglomerado. Esto puede basarse en consideraciones estadísticas o en la importancia relativa de cada conglomerado en el estudio.

6. Selección de elementos dentro de los conglomerados: Una vez seleccionados los conglomerados, se estudian todos los elementos que los componen. Esto puede implicar seleccionar aleatoriamente una muestra de elementos dentro de cada conglomerado o estudiar todos los elementos en cada conglomerado, dependiendo de los recursos disponibles y los objetivos del estudio.

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🔍👉 MUESTREO por CONGLOMERADOS & ¿QUÉ ES MUESTREO por CONGLOMERADOS? Sus VENTAJAS y DESVENTAJAS 👍

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Censo de Habitantes de Calle - CHC- 2019

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El Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) es la entidad responsable de la planeación, levantamiento, procesamiento, análisis y difusión de las estadísticas oficiales de Colombia. De acuerdo con el Decreto 262 de 2004, tiene como objetivo garantizar la producción, la disponibilidad y la calidad de la información estadística estratégica.

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¿Sabes cómo hacer un muestreo estratificado? ¡En este artículo te presentaremos cómo lograrlo de la forma más sencilla!

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.

Ahora te lo explicaremos paso por paso.

¿Qué es un muestreo estratificado?

El muestreo estratificado es un tipo de muestreo probabilístico mediante el cual se puede ramificar toda una población en múltiples grupos homogéneos no superpuestos (estratos) y elegir aleatoriamente a miembros finales de los diversos estratos para realizar la investigación.

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.

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.

Además, el muestreo estratificado beneficia a los investigadores con la reducción de costos y con una mejor eficiencia.

Tipos de muestreo estratificado

Ahora te presentaremos los diversos tipos de muestreo estratificado que existen:

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.

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.

¿Cómo hacer un muestreo estratificado fácilmente?

A continuación te presentaremos 6 pasos para que aprendas cómo hacer un muestreo estratificado de forma fácil y efectiva:

1.- Define a tu público objetivo

Al igual que otros métodos de muestreo probabilístico, debe comenzar por definir claramente la población de la que se tomará la muestra.

2. Elige las características para la estratificación

También debe elegir la característica que utilizarás para dividir tus grupos. Esta elección es muy importante, ya que dado que cada miembro de la población sólo puede colocarse en un subgrupo, la clasificación de cada sujeto en cada subgrupo debe ser clara y evidente.

3. Realiza la estratificación por múltiples características

Puedes elegir estratificar por múltiples características diferentes a la vez, siempre y cuando puedas emparejar claramente cada sujeto con un subgrupo exactamente. En este caso, para obtener el número total de subgrupos, se multiplica el número de estratos de cada característica.

Por ejemplo, si se estratifica por raza e identidad de género, utilizando cuatro grupos para la primera y tres para la segunda, se tendrían 4 x 3 = 12 grupos en total.

4. Separa la población en estratos

A continuación, recopila una lista de todos los miembros de la población y asigna a cada uno de ellos un estrato.

Debes asegurarte de que cada estrato es mutuamente excluyente (es decir, que no haya solapamiento entre ellos), pero que juntos contengan a toda la población.

5. Decide el tamaño de la muestra para cada estrato

En primer lugar, debes decidir si quieres que tu muestra sea proporcional o desproporcionada.

A continuación, puedes decidir el tamaño total de la muestra. Debe ser lo suficientemente grande como para garantizar que pueda sacar conclusiones estadísticas sobre cada subgrupo.

Si conoces el y el nivel de confianza deseados, así como el tamaño estimado y la margen de error desviación estándar de la población con la que trabajas, puedes utilizar una calculadora de tamaño de muestra para estimar las cifras necesarias.

6. Realiza el muestreo aleatorio de cada estrato

Por último, debes utilizar otro método de muestreo probabilístico, como el muestreo aleatorio simple o el sistemático para tomar una muestra dentro de cada estrato.

Si se hace correctamente, la aleatoriedad inherente a estos métodos te permitirá obtener una muestra representativa de ese subgrupo concreto.

Ejemplo de muestreo estratificado

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:

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

Algunas ventajas de utilizar el muestreo aleatorio estratificado son:

1. Garantizar la diversidad de la muestra

Un muestreo estratificado incluye sujetos de cada subgrupo, lo que garantiza que refleja la diversidad de su población. Aunque no ocurre en todos los casos, es posible que esto no ocurra cuando se utilizan otros métodos, como el muestreo aleatorio simple .

2. Garantizar una varianza similar

Si quieres que los datos recogidos de cada subgrupo tengan un nivel de varianza similar, necesitas un tamaño de muestra similar para cada subgrupo.

Con otros métodos de muestreo, podrías acabar con un tamaño de muestra bajo para ciertos subgrupos porque son menos comunes en la población general.

3. Reduce la varianza global de la población

Aunque su población global puede ser bastante heterogénea, puede ser más homogénea dentro de ciertos subgrupos.

Por ejemplo, si estás estudiando cómo afecta un nuevo programa de escolarización a las puntuaciones de los niños en los exámenes, tanto sus puntuaciones originales como cualquier cambio en las puntuaciones estarán probablemente muy correlacionadas con los ingresos familiares. Es probable que las puntuaciones se agrupen por categoría de ingresos familiares.

En este caso, el muestreo estratificado permite obtener medidas más precisas de las variables que deseas estudiar, con una menor varianza dentro de cada subgrupo y, por tanto, para la población en su conjunto.

4. Permite una variedad de métodos de recolección de datos

A veces puede ser necesario utilizar diferentes métodos de recolección de datos de diferentes subgrupos.

Por ejemplo, para reducir el coste y la dificultad de tu estudio, puedes querer tomar muestras de sujetos urbanos yendo de puerta en puerta, pero de sujetos rurales utilizando el correo electrónico.

5. Mejor precisión en los resultados

El muestreo estratificado ofrece una alta precisión en los resultados, en comparación con otros métodos probabilísticos como el muestreo por conglomerados , el muestreo aleatorio simple y el muestreo sistemático .

Sin embargo, esto dependerá de la distinción de varios estratos, es decir, los resultados tendrán un nivel de precisión elevado si todos los estratos son sumamente diferentes.

6. Facilidad de implementación

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.

7. Es conveniente para muestras pequeñas

Gracias a la precisión estadística de este método, los tamaños de muestra pequeños también pueden ofrecer a los investigadores resultados muy útiles.

Sin embargo, esta técnica de muestreo puede cubrir a la población total ya que los investigadores tienen la oportunidad de dividir de manera correcta los estratos.

¿Cuándo utilizar el muestreo estratificado?

Para utilizar el muestreo estratificado, es necesario poder dividir la población en subgrupos mutuamente excluyentes y exhaustivos. Esto significa que cada miembro de la población puede clasificarse de forma clara en un subgrupo.

El muestreo estratificado es la mejor opción entre los métodos de muestreo probabilístico cuando se considera que los subgrupos tendrán valores medios diferentes para la(s) variable(s) que se están estudiando.

Por lo tanto, puedes considerar 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.

¿Ya sabes cómo hacer un muestreo estratificado y cuáles son los elementos más importantes que debes tener en cuenta? Esperamos que te haya quedado más claro con este artículo.

Si te gustaría conocer más metodologías, técnicas y herramientas para tu próximo proyecto, te invitamos a descargar nuestro Ebook de Investigación de mercados : La guía definitiva, donde encontrarás las mejores recomendaciones para realizar estudios innovadores y eficaces, y no olvides que puedes utilizar nuestra plataforma de encuestas online gratis para recolectar datos en cualquier momento.

Recuerda que también contamos con el servicio QuestionPro Audience , especializado en brindar muestras de investigación online a la medida de tus necesidades.

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Aprende paso a paso cómo hacer un muestreo estratificado y los tipos que existen. Conoce sus ventajas y métodos en que puede ser utilizado.

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Consideremos un escenario en el que una organización busca evaluar el rendimiento de los teléfonos inteligentes de todo un país. ¿Sabes cómo hacer un muestreo por conglomerados que sea de utilidad para tu investigación?

Para hacer esto se puede dividir a la población de todo el país en ciudades (clusters) y además, también se puede seleccionar a las ciudades con mayor población y filtrar a las que usan dispositivos móviles. Este muestreo de etapas múltiples se conoce mejor como muestreo por conglomerados .

Este tipo de muestreo analiza a una población particular que se compone de múltiples elementos, como por ejemplo, ciudad, familia, escuela, industria, etc. Este tipo de muestreo por conglomerados se utiliza cuando los grupos son similares pero son diversos internamente. Básicamente estos grupos se seleccionan dividiendo la población principal en varias secciones.

En lugar de seleccionar a toda la población, el muestreo por conglomerados permite a los investigadores recopilar datos mediante la bifurcación de estos en grupos pequeños y más efectivos

Cómo hacer un muestreo por conglomerados de manera efectiva

El proceso habitual de un muestreo por conglomerados es el siguiente:

Decidir un público objetivo y también el tamaño de la muestra .

Crear un marco de muestreo utilizando un marco existente o creando uno nuevo para el público objetivo.

Evaluar los marcos en función de la cobertura y la agrupación y hacer cualquier ajuste correspondiente. Estos grupos suelen ser variados considerando la población que puede ser exclusiva e integral. Los miembros de una muestra se seleccionan de manera individual.

Determinar la cantidad de grupos e incluir una cantidad de miembros promedio en ellos. Asegúrate de que cada uno de estos grupos realmente sea distinto el uno del otro.

Elígelos al azar.

La estructura geográfica o por área es la más utilizada en muestreo por conglomerados.

El muestreo por conglomerados se deriva en subtipos de una etapa y de dos etapas, en función del número de pasos que siguen los investigadores para formar conglomerados.

Sigue conociendo cómo hacer un muestreo por conglomerados, aquí algunas

otras características del muestreo por conglomerados que te pueden ser de utilidad.

Tipos de muestreo por conglomerados

Al saber cómo hacer un muestreo por conglomerados o muestreo por racimos te darás cuenta que hay dos formas de clasificarlo. La primera forma se basa en el número de etapas seguidas para obtener el muestreo y la segunda en la representación de todos los grupos conglomerados.

La primera clasificación es la más utilizada. En la mayoría de los casos, el muestreo por conglomerados ocurre en múltiples etapas. Se considera que una etapa son los pasos para llegar a una muestra deseada. El muestreo por conglomerados de este tipo básicamente se divide en dichas etapas; una sola etapa, dos etapas y etapas múltiples.

Muestreo por conglomerados de una etapa: tal y como su nombre lo indica, el muestreo de este tipo se realiza solo una vez. Por ejemplo, una ONG quiere crear una muestra de niñas en 5 ciudades vecinas para obtener información sobre su educación (la falta de).

Utilizando el muestreo por conglomerados de una sola etapa, la ONG puede seleccionar ciudades (grupos) al azar para formar una muestra y poder extender su ayuda a las niñas que necesitan educación en esas ciudades.

Muestreo por conglomerados de dos etapas: un muestreo creado en dos etapas siempre es mejor que una muestra creada en una sola etapa porque se pueden seleccionar y filtrar más elementos que pueden conducir a mejores resultados.

El muestreo por conglomerados de dos etapas, en lugar de seleccionar todos los elementos de un grupo, solo selecciona unos pocos miembros de cada grupo e implementar un muestreo sistemático o un muestreo aleatorio simple .

Muestreo por conglomerados de múltiples etapas: para que una investigación efectiva se lleva a cabo con múltiples grupos, se necesita formar conglomerados. Y para realizar una investigación de múltiples grupos de manera exitosa la mejor forma de hacerlo es a través de un muestreo por conglomerados de múltiples etapas.

Ventajas del muestreo por conglomerados

Ahora que ya sabes cómo hacer un muestreo por conglomerados es importante conocer sus beneficios.

El muestreo de grupos divididos geográficamente requieren menos trabajo, tiempo y costo El muestreo por conglomerados es un método económico que permite observar "grupos" en lugar de hacerlo de manera aleatoria en una región en particular.

Acceso conveniente: se pueden elegir muestras grandes con esta técnica de muestreo y eso por supuesto, aumenta el acceso a los diversos grupos o conglomerados.

Mejor precisión en los datos: Dado que puede haber muestras grandes en cada grupo, se puede compensar la pérdida de precisión en la información por individuo.

Facilidad de implementación: dado que el muestreo de este tipo facilita la información de diversas áreas y grupos, se puede implementar fácilmente en situaciones prácticas en comparación con otros métodos de muestreo como el muestreo aleatorio simple, el muestreo sistemático y el muestreo estratificado .

En comparación con el muestreo aleatorio simple, el muestreo por conglomerados puede ser efectivo para decidir las características de un grupo y también se puede implementar sin tener un marco de muestreo para todos los elementos o para toda la población.

Ejemplo de un muestreo por conglomerados

Un investigador decide explorar el rendimiento de los estudiantes de posgrado que se especializa en matemáticas en Colombia.

El investigador puede crear muestras de estudiantes pertenecientes a diferentes universidades para formar agrupaciones y puede bifurcar aún más a estas universidades según el estado en el que se encuentren. Se tratara de un muestreo de dos niveles en el que se pueden utilizar por supuesto otras técnicas de agrupamiento como el muestreo aleatorio simple.

Muestreo por conglomerados

Muestreo estratificado

Los elementos de una población se seleccionan al azar para formar partes de grupos.

Toda la población se divide en segmentos iguales.

Se selecciona aleatoriamente a miembros de las agrupaciones como parte del muestreo.

Los componentes individuales de los segmentos se consideran de manera aleatoria como parte de las unidades del muestreo.

La homogeneidad se mantiene entre los grupos.

La homogeneidad se mantiene dentro de los segmentos.

La heterogeneidad se mantiene en los grupos.

La heterogeneidad se mantiene dentro de los segmentos.

Los grupos se dividen naturalmente

Los segmentos se dividen según la decisión del investigador.

El objetivo principal es minimizar el costo involucrado.

El objetivo principal es realizar un muestreo preciso de la población.

Te recomiendo que leas: Tipos de muestreo para investigaciones sociales .

¿Para qué usar un muestreo por conglomerados?

Esta técnica de muestreo se utiliza en un área o conglomerados geográficos para un estudio de mercado. Un área geográfica extensa puede ser costosa de estudiar en comparación con el costo de las encuestas que se envían a grupos que se dividen en función del área.

El número de la muestra debe aumentarse para obtener resultados precisos, pero el ahorro de costos implica que aun así esto se puede lograr a través de un muestreo por conglomerados.

Esperamos que este artículo te haya ayudado a saber cómo hacer un muestreo por conglomerados. Si ya tienes tu muestra y quieres llevar a cabo tu investigación, recuerda que en QuestionPro contamos con las herramientas digitales que te pueden facilitar el proceso ¡Suerte!

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¿Cómo hacer un muestreo por conglomerados? ¡Aquí la respuesta!

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Aprende cómo hacer un muestreo por conglomerados y decide hoy si es el tipo de muestreo que necesitas realizar.

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Tipos de muestreo aleatorio, ejemplos de muestreo aleatorio y sistemático, fórmulas y ejercicios resueltos de inferencia estadística.

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En este post encontrarás qué es un muestreo aleatorio simple y qué tipos de muestreos aleatorios simples hay. Además, te explicamos cómo se hace un muestreo aleatorio simple mediante un ejemplo. Por último, podrás ver cuáles son las ventajas y las desventajas del muestreo aleatorio simple.

¿Qué es el muestreo aleatorio simple?

En estadística, el muestreo aleatorio simple es un método probabilístico que sirve para seleccionar la muestra de un estudio. La principal característica del muestro aleatorio simple es que otorga a cada elemento de la población estadística la misma probabilidad de ser incluido en la muestra del estudio.

En un muestreo aleatorio simple se eligen al azar los elementos de la muestra, de manera que la muestra obtenida es totalmente aleatoria.

Por lo tanto, utilizando un muestreo aleatorio simple la probabilidad de obtener una muestra determinada es igual a las probabilidades de obtener cualquier otra muestra. Más abajo veremos cómo se calcula esta probabilidad.

Ten presente que existen otras maneras de seleccionar los individuos de una muestra. Principalmente, los tipos de muestreo más utilizados son:

Muestreo aleatorio simple

Muestreo estratificado

Muestreo sistemático

Muestreo por conglomerados

Seguramente el concepto del muestro aleatorio simple es el tipo más fácil de entender, pero a veces resulta ser el más complicado de realizar precisamente por su característica de aleatoriedad.

Cómo hacer un muestreo aleatorio simple

Los pasos para hacer un muestreo aleatorio simple son los siguientes:

1. Hacer una lista con todos los elementos de la población.

2. Asignar un número secuencial (1, 2, 3,..., n) a cada elemento de la población.

3. Definir el tamaño de la muestra deseado.

4. Utilizar un generador de números aleatorios para generar tantos números como el tamaño de la muestra escogido.

5. Los individuos asignados a los números generados son los seleccionados para formar parte de la muestra.

Para generar números aleatoriamente existen varios métodos, los más tradicionales son el método de la lotería y el método de la tabla de números:

El método de la lotería consiste en meter todos los números en una caja, mezclarlos y luego sacar al azar números.

El método de la tabla de números se trata en ir seleccionando números al azar de una tabla que contiene todos los números posibles.

Aunque también puedes emplear cualquiera de los dos métodos anteriores, estos requieren más tiempo y son más indicados para tamaños de muestras pequeñas. Actualmente, se usan programas informáticos para generar números aleatorios de manera más rápida, por ejemplo puedes utilizar el programa Excel.

Por otro lado, debes tener en cuenta que el tamaño de la muestra debe ser el adecuado, para así tener el mínimo error de muestreo posible. Encontrar el tamaño muestral idóneo no es nada trivial, si tienes dudas al respecto puedes buscar en nuestra página web el artículo donde explicamos cómo hacerlo.

Ejemplo de muestreo aleatorio simple

Una vez hemos visto la definición de muestreo aleatorio simple, vamos a ver un ejemplo resuelto de cómo se hace este tipo de muestreo.

Por ejemplo, si en una empresa hay 2000 trabajadores y queremos realizar un estudio estadístico con una muestra de 400 trabajadores, para seleccionar los individuos que formaran parte la muestra con un muestreo aleatorio simple lo primero que debemos hacer es asignar a cada empleado un número del 1 al 2000.

Después de la asignación de números, debemos seleccionar aleatoriamente 400 números. En este caso el tamaño de la muestra es bastante grande, por lo que es mejor utilizar un software informático como Excel.

Entonces, los 400 trabajadores seleccionados para participar en el estudio serán aquellos cuyo número asignado haya salido en el paso anterior.

En este ejemplo se ha considerado que 400 elementos era un tamaño de muestra suficientemente representativo, pero lógicamente este número cambiará dependiendo del experimento.

Tipos de muestreos aleatorios simples

Existen dos tipos de muestreos aleatorios simples:

Muestre aleatorio simple con reemplazo: el elemento seleccionado del marco de muestreo se devuelve y puede ser seleccionado otra vez.

Muestreo aleatorio simple sin reemplazo: el elemento seleccionado para formar parte de la muestra se retira y no se puede volver a seleccionar.

El muestro aleatorio simple con reemplazo es el tipo de muestro más sencillo que hay, ya que siempre se repite exactamente el mismo proceso para seleccionar un elemento de la muestra. Sin embargo, el muestreo aleatorio simple sin reemplazo se utiliza más porque es más preciso. A continuación, se explican los dos tipos con más detalle.

Muestreo aleatorio simple con reemplazo

El muestreo aleatorio simple con reemplazo consiste en devolver cada elemento seleccionado a la base de muestreo para que vuelva a existir la posibilidad de escogerlo.

Por lo tanto, es posible conseguir una muestra con solo un único elemento seleccionado múltiples veces, aunque obviamente es muy poco probable.

Matemáticamente, es un tipo de muestreo muy sencillo ya que las probabilidades en cada extracción son las mismas. Por eso se suele empezar estudiando esta técnica de muestreo antes que las otras.

En un muestreo aleatorio simple con reemplazo, se puede calcular la probabilidad de obtener una muestra con un determinado orden utilizando la siguiente fórmula:

Siendo

el número total de elementos de la población y

el número de extracciones independientes que se harán.

Por otro lado, cuando el orden no importa, la probabilidad de conseguir una muestra se calcula mediante la siguiente expresión:

Donde

es el número de extracciones independientes,

el número de elementos diferentes en la muestra y

las veces que se quiere que aparezca el elemento

en la muestra.

Finalmente, para hallar la probabilidad de inclusión del elemento

, es decir, la probabilidad de incluir el elemento

en la muestra, se debe usar la siguiente fórmula:

Muestreo aleatorio simple sin reemplazo

El muestreo aleatorio simple sin reemplazo consiste en seleccionar tantos individuos de una muestra como indique el tamaño muestral deseado de manera que cada individuo no pueda volverse a escoger una vez ya ha sido seleccionado. Por lo tanto, cada elemento seleccionado se retira y no se remplaza.

Cuando se habla de muestreo aleatorio simple, normalmente nos referimos al que no se reemplazan los individuos ya que es el que más se usa a la práctica.

Para determinar la probabilidad de obtener una muestra con un determinado orden en un muestreo aleatorio simple con reemplazo se usa la siguiente fórmula:

Siendo

el número total de elementos de la población y

el número de extracciones dependientes a realizar.

Por contra, si no hace falta tener en cuenta el orden de extracción, la probabilidad de conseguir una muestra es igual a:

Por último, la probabilidad de inclusión de un elemento en el muestreo aleatorio simple sin reemplazo se calcula aplicando la regla de Laplace:

Ventajas y desventajas del muestreo aleatorio simple

El muestreo aleatorio simple tiene las siguientes ventajas y desventajas:

Fácil de entender.

Se necesita un listado de todos los elementos de la población.

Todas las muestras posibles son equiprobables.

Puede resultar muy costoso con tamaños de muestreo grandes.

Se suelen conseguir muestras representativas.

Tiende a tener errores de muestreo más grandes.

No se necesitan conocimientos técnicos para hacer el muestreo.

No se aprovecha el conocimiento que el investigador podría tener del campo estudiado.

Permite calcular rápidamente medias y varianzas.

La muestra puede no ser representativa si es muy pequeña.

Existen softwares estadísticos para analizar los datos.

No adecuado para estudios que necesitan entrevistas individuales.

Como hemos visto, una de las principales características del muestreo aleatorio simple es que es fácil de comprender y explicar, de hecho, la persona que realiza el muestro no necesita ser un experto en el campo de análisis. Sin embargo, esto es una fortaleza y una debilidad al mismo tiempo, ya que en otros tipos de muestreos se puede aprovechar el conocimiento del analista para conseguir un muestreo mejor.

Asimismo, como el muestreo es aleatorio, las probabilidades de coger un elemento u otro para componer la muestra del estudio son equiprobables, a diferencia de otros tipos de muestreo.

A pesar de que se suelen conseguir muestras representativas de la población, el error de muestro en el aleatorio simple es grande comparado con otros tipos de muestreos. Además, la muestra puede incluso llegar a no ser representativa si el tamaño de individuos es pequeño.

Una propiedad muy interesante del muestreo aleatorio simple es que se puede hacer utilizando programas informáticos, lo que permite hacer cálculos estadísticos rápidamente.

Por último, cabe destacar que el muestreo aleatorio simple puede ser más caro que los otros tipos de muestreos, sobre todo en poblaciones con mucha dispersión, ya que puede requerir la utilización de más recursos para la investigación. Por ejemplo, al ser un muestreo con aleatoriedad, las personas seleccionadas para hacer el estudio pueden estar geográficamente muy dispersas y, en consecuencia, hacer entrevistas cara a cara costaría mucho más dinero.

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▷ ¿Qué es un muestreo aleatorio simple? ¿Y cómo se hace?

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Qué es un muestreo aleatorio simple y cómo se hace - Ejemplo de muestreo aleatorio simple - Ventajas y desventajas del muestreo aleatorio simple.

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¿Sabes cómo hacer un muestreo estratificado? ¡En este artículo te presentaremos cómo lograrlo de la forma más sencilla!

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.

Ahora te lo explicaremos paso por paso.

¿Qué es un muestreo estratificado?

El muestreo estratificado es un tipo de muestreo probabilístico mediante el cual se puede ramificar toda una población en múltiples grupos homogéneos no superpuestos (estratos) y elegir aleatoriamente a miembros finales de los diversos estratos para realizar la investigación.

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.

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.

Además, el muestreo estratificado beneficia a los investigadores con la reducción de costos y con una mejor eficiencia.

Tipos de muestreo estratificado

Ahora te presentaremos los diversos tipos de muestreo estratificado que existen:

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.

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.

¿Cómo hacer un muestreo estratificado fácilmente?

A continuación te presentaremos 6 pasos para que aprendas cómo hacer un muestreo estratificado de forma fácil y efectiva:

1.- Define a tu público objetivo

Al igual que otros métodos de muestreo probabilístico, debe comenzar por definir claramente la población de la que se tomará la muestra.

2. Elige las características para la estratificación

También debe elegir la característica que utilizarás para dividir tus grupos. Esta elección es muy importante, ya que dado que cada miembro de la población sólo puede colocarse en un subgrupo, la clasificación de cada sujeto en cada subgrupo debe ser clara y evidente.

3. Realiza la estratificación por múltiples características

Puedes elegir estratificar por múltiples características diferentes a la vez, siempre y cuando puedas emparejar claramente cada sujeto con un subgrupo exactamente. En este caso, para obtener el número total de subgrupos, se multiplica el número de estratos de cada característica.

Por ejemplo, si se estratifica por raza e identidad de género, utilizando cuatro grupos para la primera y tres para la segunda, se tendrían 4 x 3 = 12 grupos en total.

4. Separa la población en estratos

A continuación, recopila una lista de todos los miembros de la población y asigna a cada uno de ellos un estrato.

Debes asegurarte de que cada estrato es mutuamente excluyente (es decir, que no haya solapamiento entre ellos), pero que juntos contengan a toda la población.

5. Decide el tamaño de la muestra para cada estrato

En primer lugar, debes decidir si quieres que tu muestra sea proporcional o desproporcionada.

A continuación, puedes decidir el tamaño total de la muestra. Debe ser lo suficientemente grande como para garantizar que pueda sacar conclusiones estadísticas sobre cada subgrupo.

Si conoces el y el nivel de confianza deseados, así como el tamaño estimado y la margen de error desviación estándar de la población con la que trabajas, puedes utilizar una calculadora de tamaño de muestra para estimar las cifras necesarias.

6. Realiza el muestreo aleatorio de cada estrato

Por último, debes utilizar otro método de muestreo probabilístico, como el muestreo aleatorio simple o el sistemático para tomar una muestra dentro de cada estrato.

Si se hace correctamente, la aleatoriedad inherente a estos métodos te permitirá obtener una muestra representativa de ese subgrupo concreto.

Ejemplo de muestreo estratificado

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:

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

Algunas ventajas de utilizar el muestreo aleatorio estratificado son:

1. Garantizar la diversidad de la muestra

Un muestreo estratificado incluye sujetos de cada subgrupo, lo que garantiza que refleja la diversidad de su población. Aunque no ocurre en todos los casos, es posible que esto no ocurra cuando se utilizan otros métodos, como el muestreo aleatorio simple .

2. Garantizar una varianza similar

Si quieres que los datos recogidos de cada subgrupo tengan un nivel de varianza similar, necesitas un tamaño de muestra similar para cada subgrupo.

Con otros métodos de muestreo, podrías acabar con un tamaño de muestra bajo para ciertos subgrupos porque son menos comunes en la población general.

3. Reduce la varianza global de la población

Aunque su población global puede ser bastante heterogénea, puede ser más homogénea dentro de ciertos subgrupos.

Por ejemplo, si estás estudiando cómo afecta un nuevo programa de escolarización a las puntuaciones de los niños en los exámenes, tanto sus puntuaciones originales como cualquier cambio en las puntuaciones estarán probablemente muy correlacionadas con los ingresos familiares. Es probable que las puntuaciones se agrupen por categoría de ingresos familiares.

En este caso, el muestreo estratificado permite obtener medidas más precisas de las variables que deseas estudiar, con una menor varianza dentro de cada subgrupo y, por tanto, para la población en su conjunto.

4. Permite una variedad de métodos de recolección de datos

A veces puede ser necesario utilizar diferentes métodos de recolección de datos de diferentes subgrupos.

Por ejemplo, para reducir el coste y la dificultad de tu estudio, puedes querer tomar muestras de sujetos urbanos yendo de puerta en puerta, pero de sujetos rurales utilizando el correo electrónico.

5. Mejor precisión en los resultados

El muestreo estratificado ofrece una alta precisión en los resultados, en comparación con otros métodos probabilísticos como el muestreo por conglomerados , el muestreo aleatorio simple y el muestreo sistemático .

Sin embargo, esto dependerá de la distinción de varios estratos, es decir, los resultados tendrán un nivel de precisión elevado si todos los estratos son sumamente diferentes.

6. Facilidad de implementación

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.

7. Es conveniente para muestras pequeñas

Gracias a la precisión estadística de este método, los tamaños de muestra pequeños también pueden ofrecer a los investigadores resultados muy útiles.

Sin embargo, esta técnica de muestreo puede cubrir a la población total ya que los investigadores tienen la oportunidad de dividir de manera correcta los estratos.

¿Cuándo utilizar el muestreo estratificado?

Para utilizar el muestreo estratificado, es necesario poder dividir la población en subgrupos mutuamente excluyentes y exhaustivos. Esto significa que cada miembro de la población puede clasificarse de forma clara en un subgrupo.

El muestreo estratificado es la mejor opción entre los métodos de muestreo probabilístico cuando se considera que los subgrupos tendrán valores medios diferentes para la(s) variable(s) que se están estudiando.

Por lo tanto, puedes considerar 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.

¿Ya sabes cómo hacer un muestreo estratificado y cuáles son los elementos más importantes que debes tener en cuenta? Esperamos que te haya quedado más claro con este artículo.

Si te gustaría conocer más metodologías, técnicas y herramientas para tu próximo proyecto, te invitamos a descargar nuestro Ebook de Investigación de mercados : La guía definitiva, donde encontrarás las mejores recomendaciones para realizar estudios innovadores y eficaces, y no olvides que puedes utilizar nuestra plataforma de encuestas online gratis para recolectar datos en cualquier momento.

Recuerda que también contamos con el servicio QuestionPro Audience , especializado en brindar muestras de investigación online a la medida de tus necesidades.

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Aprende paso a paso cómo hacer un muestreo estratificado y los tipos que existen. Conoce sus ventajas y métodos en que puede ser utilizado.

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¿Sabes cómo hacer un muestreo estratificado? ¡En este artículo te presentaremos cómo lograrlo de la forma más sencilla!

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.

Ahora te lo explicaremos paso por paso.

¿Qué es un muestreo estratificado?

El muestreo estratificado es un tipo de muestreo probabilístico mediante el cual se puede ramificar toda una población en múltiples grupos homogéneos no superpuestos (estratos) y elegir aleatoriamente a miembros finales de los diversos estratos para realizar la investigación.

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.

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.

Además, el muestreo estratificado beneficia a los investigadores con la reducción de costos y con una mejor eficiencia.

Tipos de muestreo estratificado

Ahora te presentaremos los diversos tipos de muestreo estratificado que existen:

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.

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.

¿Cómo hacer un muestreo estratificado fácilmente?

A continuación te presentaremos 6 pasos para que aprendas cómo hacer un muestreo estratificado de forma fácil y efectiva:

1.- Define a tu público objetivo

Al igual que otros métodos de muestreo probabilístico, debe comenzar por definir claramente la población de la que se tomará la muestra.

2. Elige las características para la estratificación

También debe elegir la característica que utilizarás para dividir tus grupos. Esta elección es muy importante, ya que dado que cada miembro de la población sólo puede colocarse en un subgrupo, la clasificación de cada sujeto en cada subgrupo debe ser clara y evidente.

3. Realiza la estratificación por múltiples características

Puedes elegir estratificar por múltiples características diferentes a la vez, siempre y cuando puedas emparejar claramente cada sujeto con un subgrupo exactamente. En este caso, para obtener el número total de subgrupos, se multiplica el número de estratos de cada característica.

Por ejemplo, si se estratifica por raza e identidad de género, utilizando cuatro grupos para la primera y tres para la segunda, se tendrían 4 x 3 = 12 grupos en total.

4. Separa la población en estratos

A continuación, recopila una lista de todos los miembros de la población y asigna a cada uno de ellos un estrato.

Debes asegurarte de que cada estrato es mutuamente excluyente (es decir, que no haya solapamiento entre ellos), pero que juntos contengan a toda la población.

5. Decide el tamaño de la muestra para cada estrato

En primer lugar, debes decidir si quieres que tu muestra sea proporcional o desproporcionada.

A continuación, puedes decidir el tamaño total de la muestra. Debe ser lo suficientemente grande como para garantizar que pueda sacar conclusiones estadísticas sobre cada subgrupo.

Si conoces el y el nivel de confianza deseados, así como el tamaño estimado y la margen de error desviación estándar de la población con la que trabajas, puedes utilizar una calculadora de tamaño de muestra para estimar las cifras necesarias.

6. Realiza el muestreo aleatorio de cada estrato

Por último, debes utilizar otro método de muestreo probabilístico, como el muestreo aleatorio simple o el sistemático para tomar una muestra dentro de cada estrato.

Si se hace correctamente, la aleatoriedad inherente a estos métodos te permitirá obtener una muestra representativa de ese subgrupo concreto.

Ejemplo de muestreo estratificado

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:

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

Algunas ventajas de utilizar el muestreo aleatorio estratificado son:

1. Garantizar la diversidad de la muestra

Un muestreo estratificado incluye sujetos de cada subgrupo, lo que garantiza que refleja la diversidad de su población. Aunque no ocurre en todos los casos, es posible que esto no ocurra cuando se utilizan otros métodos, como el muestreo aleatorio simple .

2. Garantizar una varianza similar

Si quieres que los datos recogidos de cada subgrupo tengan un nivel de varianza similar, necesitas un tamaño de muestra similar para cada subgrupo.

Con otros métodos de muestreo, podrías acabar con un tamaño de muestra bajo para ciertos subgrupos porque son menos comunes en la población general.

3. Reduce la varianza global de la población

Aunque su población global puede ser bastante heterogénea, puede ser más homogénea dentro de ciertos subgrupos.

Por ejemplo, si estás estudiando cómo afecta un nuevo programa de escolarización a las puntuaciones de los niños en los exámenes, tanto sus puntuaciones originales como cualquier cambio en las puntuaciones estarán probablemente muy correlacionadas con los ingresos familiares. Es probable que las puntuaciones se agrupen por categoría de ingresos familiares.

En este caso, el muestreo estratificado permite obtener medidas más precisas de las variables que deseas estudiar, con una menor varianza dentro de cada subgrupo y, por tanto, para la población en su conjunto.

4. Permite una variedad de métodos de recolección de datos

A veces puede ser necesario utilizar diferentes métodos de recolección de datos de diferentes subgrupos.

Por ejemplo, para reducir el coste y la dificultad de tu estudio, puedes querer tomar muestras de sujetos urbanos yendo de puerta en puerta, pero de sujetos rurales utilizando el correo electrónico.

5. Mejor precisión en los resultados

El muestreo estratificado ofrece una alta precisión en los resultados, en comparación con otros métodos probabilísticos como el muestreo por conglomerados , el muestreo aleatorio simple y el muestreo sistemático .

Sin embargo, esto dependerá de la distinción de varios estratos, es decir, los resultados tendrán un nivel de precisión elevado si todos los estratos son sumamente diferentes.

6. Facilidad de implementación

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.

7. Es conveniente para muestras pequeñas

Gracias a la precisión estadística de este método, los tamaños de muestra pequeños también pueden ofrecer a los investigadores resultados muy útiles.

Sin embargo, esta técnica de muestreo puede cubrir a la población total ya que los investigadores tienen la oportunidad de dividir de manera correcta los estratos.

¿Cuándo utilizar el muestreo estratificado?

Para utilizar el muestreo estratificado, es necesario poder dividir la población en subgrupos mutuamente excluyentes y exhaustivos. Esto significa que cada miembro de la población puede clasificarse de forma clara en un subgrupo.

El muestreo estratificado es la mejor opción entre los métodos de muestreo probabilístico cuando se considera que los subgrupos tendrán valores medios diferentes para la(s) variable(s) que se están estudiando.

Por lo tanto, puedes considerar 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.

¿Ya sabes cómo hacer un muestreo estratificado y cuáles son los elementos más importantes que debes tener en cuenta? Esperamos que te haya quedado más claro con este artículo.

Si te gustaría conocer más metodologías, técnicas y herramientas para tu próximo proyecto, te invitamos a descargar nuestro Ebook de Investigación de mercados : La guía definitiva, donde encontrarás las mejores recomendaciones para realizar estudios innovadores y eficaces, y no olvides que puedes utilizar nuestra plataforma de encuestas online gratis para recolectar datos en cualquier momento.

Recuerda que también contamos con el servicio QuestionPro Audience , especializado en brindar muestras de investigación online a la medida de tus necesidades.

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Aprende paso a paso cómo hacer un muestreo estratificado y los tipos que existen. Conoce sus ventajas y métodos en que puede ser utilizado.