Muestreo estratificado

Consiste en la división previa de la población de estudio en grupos o clases que se suponen homogéneos con respecto a característica a estudiar. A cada uno de estos estratos se le asignaría una cuota que determinaría el número de miembros del mismo que compondrán la muestra. Dentro de cada estrato se suele usar la técnica de muestreo sistemático, ya que con aquella suelen ser las técnicas más usadas en la practica.

Según la cantidad de elementos de la muestra que se han de elegir de cada uno de los estratos, existen dos técnicas de muestreo estratificado:

Criterios para la estratificación

Hay que buscar homogeneidad dentro de cada estrato, y heterogeneidad entre los estratos. Son varios los criterios para la estratificación, comenzando por el poco recomendable de elegir el mismo tamaño de muestra en cada estrato nh1=nh2=nh3=,,,, con el cual se perderían parte de las ventajas de la estratificación. Se presentan tres criterios.

Asignación proporcional al tamaño de los estratos

En una muestra aleatoria simple, la fracción de muestreo es f=n/N, En un estrato hi será fhi=nhi/Nhi. El criterio de la asignación proporcional al tamaño es el de fh1=fh2=fh3=... De esta manera, se reconoce un mayor peso a los estratos de mayor tamaño. Se le conoce también como el criterio de un asignación uniforme de muestreo.

Asignación proporcional a las desviaciones estándar de los estratos

Como se sabe, la desviación estándar mide el grado de dispersión de los datos estando así directamente relacionado con el tamaño de la muestra. De ahí que se considere razonable asignar los tamaños muestrales de los estratos en proporción a los niveles de dispersión de los mismos, de tal manera que

Un criterio adicional que favorece esta asignación, ocurre cuando las poblaciones Nhi son iguales o aproximadamente iguales entre si.

Asignación óptima

Se llama así a una combinación de los dos tipos previos de asignación: las diferencias entre las fracciones se asignan como proporcionales a las diferencias entre las desviaciones estándar, así

En la práctica no es tan fácil llegar a una asignación óptima. Deficiencias en la información base, costos diferentes por estrato, o interés por alguno en particular, dificultan el llegar a una asignación óptima.

Por ejemplo, para un estudio de opinión, puede resultar interesante estudiar por separado las opiniones de hombres y mujeres pues se estima que, dentro de cada uno de estos grupos, puede haber cierta homogeneidad. Así, si la población está compuesta de un 55% de mujeres y un 45% de hombres, se tomaría una muestra que contenga también esa misma proporción.