Muestra Probabilística Estratificada
Enviado por Solizz • 9 de Febrero de 2019 • Documentos de Investigación • 1.055 Palabras (5 Páginas) • 158 Visitas
Muestra Probabilística Estratificada
Es un muestreo en el que la población se divide en segmentos y se selecciona una muestra para cada segmento. Es una técnica para realizar un muestreo en una determinada población la cual se divide en diferentes subgrupos llamados “estratos”, se puede efectuar en una población como ejemplo comparaciones por géneros (entre hombres y mujeres), si la selección de la muestra es aleatoria, tendremos unidades o elementos de ambos géneros, entonces la muestra reflejaría a la población.
En ocasiones se realizan estratos por minorías de población, si la muestra es aleatoria simple, resultara muy difícil determinar qué elementos o casos de los grupos serán seleccionados. Un ejemplo sería que se desea seleccionar personas de todas las religiones para constatar ciertos datos, pero en la ciudad donde se realiza el estudio la mayoría es predominante católica. No podríamos efectuar las comparaciones, derivado a la predominación, en este caso podría resultar tener 300 personas católicas y 6 de otras religiones he acá la importancia de obtener una muestra probabilística estratificada. En este caso se realizan estratos por la variable religión y una variable por nivel académico para obtener una muestra de acorde a la finalidad del estudio.
Supongamos que pretendemos realizar un estudio con directores de recursos humanos para determinar su ideología y políticas de trato a los colaboradores de sus empresa, si contamos con una población de 1,176 organizaciones con directores de recursos humanos , determinamos una muestra de 298, si realizamos la estratificación de la muestra con la finalidad de que los elementos muestrales o las unidades posean determinado atributo como giro de la empresa para que todos tengan la misma posibilidad de ser elegidos, se diseña una muestra probabilística estratificada determinada por la siguiente fórmula:
Factor = | n | Factor = | 298 | ´= | 0.25340136 | |
N | 1176 |
Estrato por giro | Directores de Recursos Humanos | Total de la Población | Factor | Muestra |
1 | Extractivo y siderúrgico | 53 | 25.3401% | 13 |
2 | Metal - mecánico | 109 | 25.3401% | 28 |
3 | Alimentos, bebidas y tabaco | 215 | 25.3401% | 54 |
4 | Papel y artes gráficas | 87 | 25.3401% | 22 |
5 | Textil | 98 | 25.3401% | 25 |
6 | Eléctrico y electrónico | 110 | 25.3401% | 28 |
7 | Automotriz | 81 | 25.3401% | 21 |
8 | Químico | 221 | 25.3401% | 56 |
9 | Otras empresas de transformación | 151 | 25.3401% | 38 |
10 | Comerciales | 51 | 25.3401% | 13 |
Totales | 1176 |
| 298 |
Con esto podemos determinar que muestra tomaremos de cada uno de los estratos tal como lo muestra la tabla anterior para tener la misma posibilidad de selección por giro del negocio.
Muestreo probabilístico por racimos
Este tipo de muestreo es utilizado cuando el investigador se ve limitado por recursos financieros, tiempo, distancias geográficas y otros obstáculos, también se le conoce como “clusters”, en este tipo se reducen costos, tiempo y energía, al considerar las unidades de análisis en determinadas ubicaciones físicas o geográficas.
Un ejemplo de racimos por unidad de muestreo es el siguiente:
Unidad de muestreo | Posibles Racimos |
Adolescentes | Preparatorias |
Obreros | Industrias o fábricas |
Ama de Casa | Mercados / supermercados/ centros comerciales |
Empresas | Parques o zonas industriales |
Niños | Colegios |
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