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Diferencia entre muestreo estratificado y de agrupamiento

En nuestro artículo anterior, hemos analizado el muestreo probabilístico y no probabilístico, en el que encontramos tipos de muestreo probabilístico, es decir, muestreo estratificado y muestreo de conglomerados. En la técnica de muestreo estratificado, la muestra se crea a partir de la selección aleatoria de elementos de todos los estratos, mientras que en el muestreo por conglomerados, todas las unidades de los conglomerados seleccionados al azar forman una muestra.

En el muestreo estratificado, se sigue un proceso de dos pasos para dividir la población en subgrupos o estratos. En contraposición, en el muestreo de grupos, inicialmente, una partición de los objetos de estudio se convierte en subgrupos mutuamente exclusivos y colectivamente exhaustivos, conocidos como grupo. a partir de entonces se elige una muestra aleatoria del grupo, basada en un muestreo aleatorio simple.

En este extracto del artículo, puede encontrar todas las diferencias entre el muestreo estratificado y el agrupamiento, por lo tanto, lea.

Gráfica comparativa

Bases para la comparaciónMuestreo estratificadoMuestreo en grupo
SentidoEl muestreo estratificado es uno en el que la población se divide en segmentos homogéneos, y luego la muestra se toma aleatoriamente de los segmentos.El muestreo de conglomerados se refiere a un método de muestreo en el que los miembros de la población se seleccionan al azar, a partir de grupos naturales llamados "conglomerados".
MuestraLos individuos seleccionados al azar se toman de todos los estratos.Todos los individuos se toman de grupos seleccionados al azar.
Selección de elementos de población.IndividualmenteColectivamente
HomogeneidadDentro del grupoEntre grupos
HeterogeneidadEntre gruposDentro del grupo
BifurcaciónImpuesto por el investigador.Grupos naturales
ObjetivoPara aumentar la precisión y la representación.Para reducir costos y mejorar la eficiencia.

Definición de muestreo estratificado

El muestreo estratificado es un tipo de muestreo probabilístico, en el que en primer lugar la población se bifurca en varios subgrupos homogéneos (estratos) mutuamente excluyentes, después de eso, se selecciona un sujeto al azar de cada grupo (estrato), que luego se combina para formar una sola muestra. Un estrato no es más que un subconjunto homogéneo de la población, y cuando todos los estratos se toman juntos, se conoce como estratos.

Los factores comunes en los que la población está separada son la edad, el género, los ingresos, la raza, la religión, etc. Un punto importante a recordar es que los estratos deben ser colectivamente exhaustivos para que no se excluya a ningún individuo y no se superpongan, ya que el estrato superpuesto puede dar como resultado el aumento en las posibilidades de selección de algunos elementos de la población. Los subtipos de muestreo estratificado son:

  • Muestreo estratificado proporcional
  • Muestreo estratificado desproporcionado

Definición de muestreo de conglomerados

El muestreo de conglomerados se define como una técnica de muestreo en la cual la población se divide en agrupaciones ya existentes (conglomerados), y luego una muestra del conglomerado se selecciona al azar de la población. El término grupo se refiere a un grupo natural, pero heterogéneo, intacto de los miembros de la población.

Las variables más comunes utilizadas en la población de agrupación son el área geográfica, los edificios, la escuela, etc. La heterogeneidad de la agrupación es una característica importante de un diseño ideal de muestra de agrupación. Los tipos de muestreo de conglomerados se dan a continuación:

  • Muestreo de grupos de una etapa
  • Muestreo en grupos de dos etapas
  • Muestreo de grupos de múltiples etapas

Diferencias clave entre el muestreo estratificado y el agrupamiento

Las diferencias entre el muestreo estratificado y el muestreo por conglomerados se pueden extraer claramente por los siguientes motivos:

  1. Un procedimiento de muestreo probabilístico en el que la población se separa en diferentes segmentos homogéneos llamados "estratos", y luego la muestra se elige al azar de cada estrato, se denomina muestreo estratificado. El muestreo de conglomerados es una técnica de muestreo en la que las unidades de la población se seleccionan aleatoriamente de grupos ya existentes llamados "conglomerados".
  2. En el muestreo estratificado, los individuos se seleccionan al azar de todos los estratos, para constituir la muestra. Por otro lado, el muestreo de conglomerados, la muestra se forma cuando todos los individuos se toman de grupos seleccionados al azar.
  3. En el muestreo por conglomerados, los elementos de la población se seleccionan en agregados, sin embargo, en el caso del muestreo estratificado, los elementos de la población se seleccionan individualmente de cada estrato.
  4. En el muestreo estratificado, hay homogeneidad dentro del grupo, mientras que en el caso del muestreo por conglomerados, la homogeneidad se encuentra entre los grupos.
  5. La heterogeneidad ocurre entre grupos en el muestreo estratificado. Por el contrario, los miembros del grupo son heterogéneos en el muestreo por conglomerados.
  6. Cuando el método de muestreo adoptado por el investigador se estratifica, entonces él impone las categorías. En contraste, las categorías ya son grupos existentes en el muestreo por conglomerados.
  7. El muestreo estratificado tiene como objetivo mejorar la precisión y la representación. A diferencia del muestreo por conglomerados cuyo objetivo es mejorar la rentabilidad y la eficiencia operativa.

Conclusión

Para finalizar la discusión, podemos decir que una situación preferible para el muestreo estratificado es cuando la identidad dentro de un estrato individual y los estratos significan que varían entre sí. Por otro lado, la situación estándar para el muestreo de conglomerados es cuando la diversidad dentro de los conglomerados y el conglomerado no deben variar entre sí.

Además, los errores de muestreo se pueden reducir en el muestreo estratificado si las diferencias entre los grupos entre los estratos aumentan, mientras que las diferencias entre los grupos entre los grupos deben minimizarse para reducir los errores de muestreo en el muestreo del grupo.

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