Introducción
Una muestra estratificada es aquella que garantiza una representación adecuada de los subgrupos (estratos) de una población determinada dentro de la población total de la muestra de un estudio de investigación. A continuación, el investigador elegirá al azar cantidades iguales de personas de cada grupo de edad para estratificar el estudio.
Es importante que los estratos utilizados en esta técnica no se superpongan, porque si lo hicieran, algunos individuos tendrían más riesgo de ser elegidos que otros. Esto crearía una muestra sesgada que haría que la investigación estuviera sesgada y los resultados no fueran válidos. El muestreo aleatorio estratificado (SRS) utiliza los estratos más comunes, como la edad, el sexo, el nivel educativo, el estatus socioeconómico y la nacionalidad.
Uso
Hay varios casos en los que los investigadores deberían elegir el muestreo aleatorio estratificado en lugar de otros tipos de muestreo. A continuación, cuando el investigador necesita analizar subgrupos dentro de una población, se utiliza. Este enfoque lo utilizan a menudo los investigadores cuando quieren examinar las interacciones entre dos o más subgrupos, o cuando quieren investigar los extremos inusuales de una población.
Con este tipo de muestreo, el investigador tiene la garantía de incluir sujetos de cada subgrupo en la muestra final. Por el contrario, el muestreo aleatorio simple no garantiza que los subgrupos de la muestra estén representados de forma equitativa o proporcional.
Ventajas & Desventajas
El uso de un muestreo estratificado suele lograr una mayor precisión que un muestreo aleatorio simple, siempre que los estratos se elijan de forma que los representantes del mismo estrato sean lo más parecidos posible en cuanto a la nueva característica. Cuanto mayores sean las diferencias entre estratos, mayor será la ganancia de precisión.
Desde el punto de vista administrativo, estratificar una muestra siempre es más eficaz que elegir una muestra completamente aleatoria. Por ejemplo, los entrevistadores pueden recibir formación sobre cómo tratar mejor a un grupo étnico o de edad específico, mientras que otros reciben formación sobre cómo tratar mejor a otro grupo étnico o de edad. De esta manera, los entrevistados pueden concentrarse y desarrollar un conjunto específico de habilidades, y es menos oportuno y costoso para el investigador.
Una de las principales desventajas del muestreo estratificado es que la selección de los estratos adecuados para una muestra puede ser difícil. Un segundo inconveniente es que la ordenación y evaluación de los resultados es más difícil en comparación con un simple muestreo aleatorio.