Muestreo aleatorio estratificado



El Muestreo aleatorio estratificado es aquel en el que se divide la población en grupos en función de un carácter determinado y después se muestrea cada grupo aleatoriamente, para obtener la parte proporcional de la muestra.

Este método se aplica para evitar que por azar algún grupo de animales este menos representado que los otros.

Es un método de muestreo que emplea información auxiliar del marco muestral para crear estratos o grupos homogéneos en una población que se sabe heterogénea. Estos grupos se diferencian por tener distinta distribución geográfica, poseer o no un cierto atributo, o presentar diversidad en los tamaños de las unidades que los conforman.

Sea una población o universo dividido en clases, separadas y no vacías (estratos).

Una muestra de n elementos de esta población es una muestra aleatoria estratificada (MAE) si se cumple que:


  • La muestra se compone de sub-muestras de todos y cada uno de los estratos
  • Las sub-muestras se eligen en cada estrato por MAS S/R
  • La selección de la sub-muestra en cada estrato es independiente de la selección en los restantes estratos.

Algunas de las razones por la que se estratifica una muestra es:

  • Para lograr homogeneidad en los estratos y con ello disminuir la dispersión general de la variable en estudio.
  • Para lograr mayor precisión en los estimadores.
  • Para disminuir el tamaño de la muestra.
  • Para brindar estimaciones en las sub poblaciones o estratos más importantes.
  • Cuando se requiere incrementar la eficiencia de la muestra por unidad de costo operativo.

¿Cómo se selecciona una Muestra Aleatoria Estratificada?

  • Primero: En cada estrato se elige una sub-muestra.
  • Segundo: La sub-muestra de cada estrato se elige por MAS.
  • Tercero: Las sub-muestras se eligen en forma independiente en cada estrato.
  • Cuarto: La muestra total es la unión de las   sub-muestras.

Ventajas del muestreo aleatorio estratificado

  • El método asegura que en la muestra habrá representantes de todos los estratos (incluso de los que representan pequeños grupos en la población).
  • Si cada estrato representa un dominio de estudio o éste se conforma con la unión de algunos estratos, entonces es seguro que la muestra proporcionará información de dicho dominio de estudio.
  • El método permite muestrear con distintas tasas de muestreo en las diferentes sub-poblaciones de interés (otorga  flexibilidad al diseño muestral).

El muestreo estratificado permite reducir el costo por varias vías:

  • Se pueden utilizar diferentes métodos de muestreo en cada estrato.
  • Permite asignar el tamaño de la muestra en cada estrato atendiendo a su costo (al costo variable unitario).
  • Permite reducir el tamaño de muestra (respecto del tamaño requerido en otros diseños) para una precisión o varianza dadas.
  • La estratificación permite aumentar la eficiencia de los estimadores.
  • Mayor eficiencia de los estimadores si, respecto de las principales variables a investigar, las unidades por estrato resultan homogéneas y los estratos resultan heterogéneos entre sí.
  • La regla de homogeneidad dentro y heterogeneidad entre consiste en definir los estratos de manera que las varianzas dentro sean pequeñas, a la vez que las medias de los estratos sean bien diferentes entre sí.

Desventajas del muestreo aleatorio estratificado

  • Necesidad de contar con un marco que tenga información auxiliar.
  • Dificultad para crear o formar los estratos.
  • ¿Cuál es el número óptimo de estratos?
  • Los estimadores no son tan simples (como en el caso del MAS). En general en el MAE se utilizan estimadores ponderados.
  • Para determinar en forma óptima el tamaño de la muestra en cada estrato es necesario disponer de medidas de dispersión para cada estrato. Gracias al usuario Pedro Infante por colaborarnos este artículo.
Para citar este articulo en formato APA: Revista ARQHYS. 2011, 07. Muestreo aleatorio estratificado. Equipo de colaboradores y profesionales de la revista ARQHYS.com. Obtenido , de http://www.arqhys.com/general/muestreo-aleatorio-estratificado.html.