El muestreo estratificado es una técnica fundamental en estadística e investigación de mercados que permite mejorar la precisión de las estimaciones al dividir la población en estratos o subgrupos homogéneos. En este artículo, se trabaja qué es el muestreo estratificado, sus características clave y los diferentes tipos de muestreo estratificado, con un enfoque especial en el muestreo estratificado proporcional.
Qué es el muestreo estratificado
El muestreo estratificado es una técnica de selección de muestras en la que la población se divide en subgrupos o estratos, de modo que cada estrato representa una característica específica de la población.
Esto permite que cada estrato se muestree de manera independiente, lo que conduce a una representación más precisa de la población en general.
Características del muestreo estratificado
El muestreo estratificado se basa en la idea de que los diferentes estratos pueden tener variabilidades distintas en relación con la variable de interés.
Algunas de las características más destacadas incluyen:
- Mejora de la precisión: Al considerar las diferencias en variabilidad entre los estratos, el muestreo estratificado puede proporcionar estimaciones más precisas en comparación con el muestreo aleatorio simple.
- Eficiencia: El muestreo estratificado puede ser más eficiente en términos de costos y tiempo, ya que se puede asignar un esfuerzo de muestreo proporcionalmente mayor a los estratos más relevantes.
- Representatividad: Garantiza que cada estrato está representado en la muestra, lo que es necesario para obtener una visión completa de la población.
Los 5 tipos de muestreo estratificado
Existen varios tipos de muestreo estratificado, cada uno adecuado para diferentes situaciones. Aquí, se presentan algunos de los tipos más comunes:
Muestreo estratificado proporcional
En este método, el tamaño de la muestra en cada estrato se determina en proporción a la cantidad de elementos en ese estrato en relación con la población total.
Por ejemplo, si se realiza un estudio de satisfacción del cliente en una tienda retail y tenemos tres estratos (clientes nuevos, clientes habituales y clientes VIP), se asignará un número proporcional de encuestas a cada estrato según su tamaño relativo.
Muestreo estratificado desproporcional
En contraste, en el muestreo estratificado desproporcional, no se sigue una proporción estricta en la asignación de la muestra. Se puede dar prioridad a ciertos estratos según su importancia o relevancia para el estudio.
Por ejemplo, en una encuesta política, se puede asignar más muestras al estrato de votantes indecisos.
Muestreo estratificado óptimo
Este método busca minimizar la varianza de la estimación total, optimizando la asignación de la muestra en cada estrato.
Es especialmente útil cuando los estratos tienen variabilidades muy diferentes. En otras palabras, el número de datos en cada estrato será mayor en la medida en que exista mayor variabilidad entre ellos.
Muestreo estratificado por conglomerados
En lugar de dividir la población en estratos, el muestreo estratificado por conglomerados implica dividir la población en grupos o conglomerados y luego seleccionar aleatoriamente algunos conglomerados para su estudio. Este enfoque es útil cuando es difícil acceder a toda la población de estudio.
¿Cuándo utilizar el muestreo estratificado?
El muestreo estratificado es una técnica valiosa en estadística y análisis de datos que se emplea cuando se necesita obtener una muestra representativa de una población que presenta cierta heterogeneidad en relación con la variable o variables que se están estudiando.
Se utiliza el método de muestreo estratificado cuando los elementos de una población se pueden dividir en grupos o estratos claramente definidos según una característica específica que es relevante para la investigación. Esto puede ser útil en situaciones en las que se desea asegurar que cada subgrupo esté adecuadamente representado en la muestra final.
Por ejemplo, se está realizando una encuesta sobre la satisfacción de los clientes en un centro comercial que tiene tres áreas distintas: moda, electrónica y alimentos. Si se quiere una imagen precisa de la satisfacción en cada una de estas áreas, utilizar la muestra estratificada permitirá seleccionar muestras específicas de cada estrato para garantizar una representación equitativa.
Supongamos, por otro lado, que una empresa de investigación de mercado desea evaluar la bancarización de la población en los municipios principales de la Zona Metropolitana de Guadalajara: Guadalajara, Zapopan, Tonalá, San Pedro Tlaquepaque, Tlajomulco de Zúñiga y El Salto. En este caso, utilizarían el muestreo aleatorio estratificado en función de simplificar procesos y reducir el error muestral.
Los 6 pasos para hacer un muestreo estratificado
Paso 1: Definición de la población. El primer paso es identificar claramente la población de interés para el estudio. En el ejemplo anterior, la población serán ciudadanos mayores de 18 años, con credencial de elector vigente de Jalisco residentes de los municipios de Guadalajara, Zapopan, Tonalá, San Pedro Tlaquepaque, Tlajomulco de Zúñiga y El Salto.
Paso 2: Identificación de la variable o variables de estratificación. Luego, se debe identificar la variable o variables que dividirán la población en estratos. En el caso anterior, la variable sería el nivel de bancarización de la población.
Paso 3: Cálculo del tamaño de la muestra. Se trata de calcular el tamaño de la muestra necesaria en cada estrato. Esto se puede hacer utilizando técnicas estadísticas que tengan en cuenta la variabilidad dentro de cada estrato y el nivel de confianza deseado.
En el estudio para saber el nivel de bancarización de los municipios, se realizaron 800 cuestionarios a mayores de edad con credencial vigente, considerando una equivalencia de 49% hombres y 51% mujeres.
Paso 4: Selección de la muestra. Una vez que se tenga el tamaño de muestra necesario para cada estrato, es necesario seleccionar aleatoriamente las muestras dentro de cada estrato. Esto asegurará que cada subgrupo esté representado adecuadamente.
En el ejemplo anterior, para cada sección se seleccionaron aleatoriamente de 2 a 3 manzanas y sistemáticamente se seleccionaron las viviendas. En cada vivienda se eligió a un mexicano mayor de edad con credencial para votar vigente, considerando la equivalencia por género en el levantamiento de la encuesta.
Paso 5: Recolección de datos. Llevar a cabo la recolección de datos siguiendo un procedimiento uniforme para cada estrato. Para el ejemplo anterior, se utilizó la afijación proporcional para cada municipio y sección electoral, donde la distribución se realizó de acuerdo con el peso (tamaño) de la población en cada estrato.
Paso 6: Análisis e interpretación de resultados. El último paso es realizar el análisis de datos por estrato y luego combinar los resultados para obtener una imagen completa de la población total. Cada estrato funciona independientemente, pudiendo aplicarse dentro de estos el muestreo aleatorio simple o el estratificado para elegir los elementos concretos que formarán parte de la muestra.
Se puede plantear un muestreo aleatorio estratificado cuando se tiene un conocimiento detallado de la población de estudio: tamaño geográfico, sexos, edades, población, entre otros.
Consejos y recomendaciones
Al emplear la técnica de muestreo estratificado, es crucial seguir ciertos consejos y recomendaciones para garantizar la validez y fiabilidad de los resultados.
En primer lugar, asegurarse de realizar una clasificación adecuada de la población en estratos, basándose en las características relevantes para su investigación. Luego, utilizar información precisa y actualizada sobre la población en cada estrato para calcular el tamaño de la muestra necesario.
Mantener registros detallados de todo el proceso de muestreo, desde la selección de las muestras hasta la recolección de datos, ayudará a que los resultados sean reproducibles y verificables. Finalmente, considerar la posibilidad de realizar un análisis estratificado para obtener información más detallada sobre cada grupo. Siguiendo estos consejos, se podrá aprovechar al máximo la potencia del muestreo estratificado en las investigaciones.