Muestreo Aleatorio estratificado

Muestreo Aleatorio estratificado

Según los autores Mendenhall y Reinmuth, una muestra aleatoria estratificada es una muestra aleatoria que se obtiene separando los elementos de la población en grupos disjuntos, llamados estratos, y seleccionando una muestra aleatoria simple dentro de cada estrato.

El muestreo aleatorio estratificado tiene tres ventajas importantes sobre el muestreo aleatorio simple. Primera, frecuentemente el costo de la recolección y el análisis de los datos se reducen al estratificar en grupos cuyos elementos tienen características similares pero que difieren de un grupo a otro. Por ejemplo, en una encuesta de compradores industriales es más costoso obtener información de aquellos que están en el extranjero que de las nacionales. Se debe, por lo tanto, tomar muestras pequeñas de los estratos con altos costos de muestreo para satisfacer el objetivo de minimizar el costo total de muestreo.

La segunda ventaja está relacionada con la varianza del estimador de la media poblacional. Usualmente esta varianza dentro de los estratos es generalmente menor que la variabilidad de la población. Por ejemplo, el consumo de energía eléctrica es más variable en el caso de los consumidores industriales que en el de los consumidores residenciales. Por lo tanto, si se desea estimar el consumo promedio de los usuarios de energía eléctrica, deben seleccionarse muestras mayores de los sectores industriales menos homogéneos para obtener mejores estimadores de los parámetros poblacionales.

La tercera ventaja es que se obtienen estimadores separados para los parámetros de cada estrato, sin necesidad de seleccionar otra muestra e incurrir en mayores gastos. Por ejemplo, podría ser de mayor utilidad el conocer el consumo promedio de energía eléctrica de los usuarios industriales y de los usuarios residenciales de una ciudad, que conocer únicamente el consumo promedio de todos los usuarios de esta ciudad.

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