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Especialización en Métodos Estadísticos
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Definición 1.1. El muestreo aleatorio estratificado es aquél que se obtiene al
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• Considérese la siguiente notación:
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 Para lograr la homogeneidad de los estratos y con ello disminuir la
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  • 1. Especialización en Métodos Estadísticos Universidad Veracruzana Muestreo Estratificado
  • 2. Especialización en Métodos Estadísticos Muestreo Estratificado Definición 1.1. El muestreo aleatorio estratificado es aquél que se obtiene al separar a los elementos de la población entre grupos excluyentes llamados estratos y seleccionar un muestreo aleatorio de cada estrato.
  • 3. Especialización en Métodos Estadísticos Muestreo Estratificado ¿Cómo seleccionar una muestra aleatoria estratificada? 1 • Especificar los estratos 2 • Ubicar todas las unidades de la población dentro del estrato apropiado. 3 • Seleccionamos un muestreo aleatorio simple dentro de cada estrato.
  • 4. Especialización en Métodos Estadísticos Muestreo Estratificado Ventajas • Disponibilidad de marcos. • Reducir la variabilidad de los estimadores (muy homogéneos intra y muy heterogéneos entre). • Se conoce el número de unidades de cada estrato. Desventajas • Puede ocurrir que los miembros de una unidad superior se parezcan, reduciendo la representatividad de otros en la muestra final.
  • 5. Especialización en Métodos Estadísticos Muestreo Estratificado • Considérese la siguiente notación: Nh= número de unidades en estrato h-ésimo; h=1,2,...,L; L= número de estratos.
  • 6. Especialización en Métodos Estadísticos Muestreo Estratificado Razones para estratificar una muestra  Para lograr la homogeneidad de los estratos y con ello disminuir la dispersión general que tiene la variable de estudio.  Para lograr mayor precisión de los estimadores.  Para disminuir el tamaño de la muestra.  Para brindar estimaciones de las subpoblaciones o estratos mas importantes.
  • 7. Especialización en Métodos Estadísticos Muestreo Estratificado Distribución de la muestra El objetivo del diseño de muestreo es proporcionar estimadores con pequeñas varianzas al menor costo posible. Es afectada por 3 factores: 1. El número total de elementos en cada estrato. 2. La variabilidad de las observaciones dentro de cada estrato. 3. El costo de obtener una observación dentro de cada estrato.