MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO
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Universidad Peruana de Ciencia e Informática Estadística I l objetivo principal de un diseño maestral es hacer uso eficiente del presupuesto asignado para un estudio obteniendo un estimativo tan preciso como sea posible de una cantidad de la población. El muestreo aleatorio simple es la técnica de muestreo más básica que no sólo asegura una muestra representativa sino que también produce una estimación de la cantidad de una población y una especificación de la precisión. Muchas ramificaciones han evolucionado a partir de este concepto central del muestreo aleatorio simple que permite alcanzar inferencias más precisas para diferentes tipos de poblaciones. Uno de los diseños prácticamente más útiles, llamado muestreo aleatorio estratificado, primero divide la población en segmentos homogéneos y después toma muestras aleatorias simples de esas subpoblaciones individuales. E
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Una pequeña definicion y las tecnicas que usa... espero les sea de utilidad.
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Universidad Peruana de Ciencia e Informática
Estadística I
l objetivo principal de un diseño maestral es hacer uso eficiente del presupuesto asignado para un estudio obteniendo un estimativo tan preciso como sea posible de
una cantidad de la población. El muestreo aleatorio simple es la técnica de muestreo más básica que no sólo asegura una muestra representativa sino que también produce una estimación de la cantidad de una población y una especificación de la precisión. Muchas ramificaciones han evolucionado a partir de este concepto central del muestreo aleatorio simple que permite alcanzar inferencias más precisas para diferentes tipos de poblaciones. Uno de los diseños prácticamente más útiles, llamado muestreo aleatorio estratificado, primero divide la población en segmentos homogéneos y después toma muestras aleatorias simples de esas subpoblaciones individuales.
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Universidad Peruana de Ciencia e Informática
Estadística I
MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO
Definición
Consiste en la división previa de la población de estudio en grupos o clases
que se suponen homogéneos 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.
La esencia de la estratificación es que ésta saca provecho de la
homogeneidad conocida de las subpoblaciones, de tal forma sólo se
requieran muestras relativamente pequeñas para estimar las características
de cada subpoblación. Estas estimaciones individuales pueden entonces ser
fácilmente combinadas para producir una estimación de toda la población.
Además de la economía en el tamaño de la muestra, un valioso subproducto
del esquema de muestreo estratificado es que las estimaciones obtenidas
para diferentes partes de la población se pueden usar posteriormente para
hacer comparaciones.
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Estadística I
Técnicas
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:
Asignación proporcional : El tamaño de cada estrato en la
muestra es proporcional a su tamaño en la población.
Sea n el número de individuos de la población total que forman parte
de alguna muestra:
Cuando la asignación es proporcional el tamaño de la muestra de cada
estrato es proporcional al tamaño del estrato correspondiente con
respecto a la población total:
Asignación óptima : La muestra recogerá más individuos de
aquellos estratos que tengan más variabilidad. Para ello es necesario
un conocimiento previo de la población.
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.
