En el campo de la estadística, una de las técnicas de muestreo más comunes y efectivas es el muestreo estratificado. Esta técnica, también conocida como muestreo estratificado proporcional, consiste en dividir la población en subgrupos homogéneos o estratos, para luego seleccionar al azar una muestra de cada estrato. Esto permite obtener una muestra que represente de manera más fiel la estructura de la población total.
Category : Sampling Techniques in Statistics | Sub Category : Stratified Sampling Posted on 2023-07-07 21:24:53
En el campo de la estadística, una de las técnicas de muestreo más comunes y efectivas es el muestreo estratificado. Esta técnica, también conocida como muestreo estratificado proporcional, consiste en dividir la población en subgrupos homogéneos o estratos, para luego seleccionar al azar una muestra de cada estrato. Esto permite obtener una muestra que represente de manera más fiel la estructura de la población total.
La idea detrás del muestreo estratificado es que al dividir la población en estratos según características similares, se puede reducir la variabilidad dentro de cada estrato y aumentar la precisión de las estimaciones obtenidas a partir de la muestra. Por ejemplo, si estamos interesados en estudiar la opinión de los habitantes de una ciudad sobre un tema en particular, podríamos dividir la población en estratos según la edad, el género o la ubicación geográfica, y luego tomar muestras de cada estrato para garantizar que todos los grupos estén representados en la muestra final.
Una de las ventajas del muestreo estratificado es que permite obtener estimaciones más precisas con un tamaño de muestra más pequeño en comparación con el muestreo aleatorio simple. Esto se debe a que al tener en cuenta las diferencias entre los estratos, se puede reducir el error de muestreo y mejorar la validez de las conclusiones obtenidas a partir de la muestra.
En resumen, el muestreo estratificado es una técnica eficaz y útil en estadística que permite obtener muestras representativas y precisas de una población al dividirla en subgrupos homogéneos. Al utilizar esta técnica correctamente, los investigadores pueden realizar inferencias confiables sobre la población total y tomar decisiones informadas basadas en datos sólidos y representativos.
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