Muestra aleatoria simple versus aleatoria estratificada: ¿Cuál es la diferencia?

Las muestras aleatorias simples y las muestras aleatorias estratificadas son herramientas de medición estadística. Se utiliza una muestra aleatoria simple para representar a toda la población de datos. Una muestra aleatoria estratificada divide la población en grupos más pequeños, o estratos, según las características compartidas.

La población es el conjunto total de observaciones o datos. Una muestra es un conjunto de observaciones de la población. El método de muestreo es el proceso utilizado para extraer muestras de la población.

Muestra aleatoria simple

El muestreo aleatorio simple es una herramienta estadística utilizada para describir una muestra muy básica tomada de una población de datos. Esta muestra representa el equivalente de toda la población.

La muestra aleatoria simple se usa a menudo cuando hay muy poca información disponible sobre la población de datos, cuando la población de datos tiene demasiadas diferencias para dividirse en varios subconjuntos, o cuando solo hay una característica distinta entre la población de datos.

Por ejemplo, una compañía de dulces puede querer estudiar los hábitos de compra de sus clientes para determinar el futuro de su línea de productos. Si hay 10, 000 clientes, puede usar elegir 100 de esos clientes como una muestra aleatoria. Luego puede aplicar lo que encuentre de esos 100 clientes al resto de su base.

Los estadísticos diseñarán una lista exhaustiva de una población de datos y luego seleccionarán una muestra aleatoria dentro de ese gran grupo. En esta muestra, cada miembro de la población tiene las mismas posibilidades de ser seleccionado para formar parte de la muestra. Se pueden elegir de dos maneras:

• A través de una lotería manual, en la que cada miembro de la población recibe un número. Luego, alguien saca los números al azar para incluirlos en la muestra. Esto se usa mejor cuando se mira a un grupo pequeño.
• Muestreo generado por computadora. Este método funciona mejor con conjuntos de datos más grandes, utilizando una computadora para seleccionar las muestras en lugar de un humano.

El uso de muestreo aleatorio simple permite a los investigadores hacer generalizaciones sobre una población específica y omitir cualquier sesgo. Esto puede ayudar a determinar cómo tomar decisiones futuras. Para que la compañía de dulces del ejemplo anterior pueda usar esta herramienta para desarrollar un nuevo sabor de caramelo para fabricar basado en los gustos actuales de los 100 clientes. Pero tenga en cuenta que se trata de generalizaciones, por lo que hay margen de error. Después de todo, es una muestra simple. Esos 100 clientes pueden no tener una representación precisa de los gustos de toda la población.

Muestreo aleatorio estratificado

A diferencia de las muestras aleatorias simples, las muestras aleatorias estratificadas se usan con poblaciones que se pueden dividir fácilmente en diferentes subgrupos o subconjuntos. Estos grupos se basan en ciertos criterios, luego eligen aleatoriamente elementos de cada uno en proporción al tamaño del grupo versus la población.

Este método de muestreo significa que habrá selecciones de cada grupo diferente, cuyo tamaño se basa en su proporción a toda la población. Pero los investigadores deben asegurarse de que los estratos no se superpongan. Cada punto de la población solo debe pertenecer a un estrato, por lo que cada punto es mutuamente excluyente. La superposición de estratos aumentaría la probabilidad de que se incluyan algunos datos, sesgando así la muestra.

La compañía de dulces puede decidir usar el método de muestreo estratificado al azar dividiendo a sus 100 clientes en diferentes grupos de edad para ayudar a tomar decisiones sobre el futuro de su producción.

Los gestores de carteras pueden utilizar un muestreo aleatorio estratificado para crear carteras replicando un índice como un índice de bonos.

El muestreo estratificado ofrece algunas ventajas y desventajas en comparación con el muestreo aleatorio simple. Debido a que utiliza características específicas, puede proporcionar una representación más precisa de la población en función de lo que se usa para dividirla en diferentes subconjuntos. Esto a menudo requiere un tamaño de muestra más pequeño, lo que puede ahorrar recursos y tiempo. Además, al incluir suficientes puntos de muestra de cada estrato, los investigadores pueden realizar un análisis separado de cada estrato individual.

Pero se requiere más trabajo para extraer una muestra estratificada que una muestra aleatoria. Los investigadores deben rastrear y verificar individualmente los datos para cada estrato para su inclusión, lo que puede llevar mucho más tiempo en comparación con el muestreo aleatorio.

Para llevar clave

• Las muestras aleatorias simples y aleatorias estratificadas son herramientas de medición estadística.
• Una muestra aleatoria simple toma una pequeña porción básica de toda la población para representar el conjunto de datos completo.
• La población se divide en diferentes grupos que comparten características similares, de las cuales se toma una muestra aleatoria estratificada.