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.