¿Cuáles son las muestras estratificadas

? Cuando un investigador diseña un estudio , debe decidir sobre el método de muestreo. La muestra representa una población para la cual el investigador desea hacer inferencias . Para la mayoría de los estudios , los investigadores tienen una gran cantidad de métodos de muestreo para elegir. Cada método de muestreo produce un tipo diferente de muestra. Una de estas muestras, la muestra estratificada , se produjo mediante el uso de muestreo estratificado . Estructura

una muestra estratificada se compone de los mismos puntos potenciales de datos como una muestra puramente aleatoria . La principal diferencia entre una muestra estratificada y una muestra aleatoria pura es que el muestreo estratificado tiene una estructura única . Esta estructura permite que la muestra para tener en cuenta los altos niveles de variación dentro del grupo muestreado . Un investigador típicamente da estructura a una muestra estratificada dividiendo los datos en grupos que son similares en un parámetro específico . No hay ningún requisito para que estos grupos sean de igual tamaño , aunque algunos investigadores prefieren degustar en un camino que lleva a grupos iguales , lo que permite el análisis de datos más fácil.
Propósito

El propósito del muestreo estratificado es doble. En primer lugar, las muestras estratificadas ayudan a reducir el error que surge simplemente porque la muestra es al azar . Este error de muestreo puede distorsionar los resultados del estudio , que a veces lleva a conclusiones que luego son verificadas ser incorrecta . En segundo lugar, las muestras estratificadas son representativos . Cuando un investigador desea muestrear una población que es diversa o contiene múltiples grupos , el investigador podría asegurar que la muestra se puede representar de forma fiable todos los subgrupos. Muestras estratificadas permiten al investigador a hacer precisamente esto, ya que dan a los investigadores la libertad de determinar qué parte de toda la muestra debe representar a cada grupo.

Inconvenientes

Si bien las ventajas de muestras estratificadas son claras, las desventajas sólo puede ponerse de manifiesto como investigador comienza a estructurar dicha muestra . En las situaciones en que se desconozca la población o no se ha estudiado con anterioridad , los investigadores deberían tener dificultades para decidir cómo estratificar la muestra. Esto es debido a la falta de conocimiento sobre la diversidad dentro de la muestra, así como los posibles subgrupos de la muestra . Además , la decisión de la variable en la que estratificar la muestra puede ser un proceso subjetivo y exponer la muestra a la crítica.
Ejemplo

Tal vez un investigador está interesado en el proporción de matrimonios que han experimentado los asuntos . Debido a que el investigador está interesado en la naturaleza humana y no las cuestiones culturales , su población es el mundo entero. Luego puede estratificar el mundo por la nación , produciendo de este modo una muestra estratificada en la que se tomaron muestras de un cierto número de parejas de cada nación. Esto reducirá el error de muestreo total y aumentar la representatividad del estudio .