Todo sobre a mostraxe aleatoria estratificada
¿Que é a mostra aleatoria estratificada?
Unha mostra é unha mini-representación dunha poboación maior.
As mostras pódense determinar informal ou formalmente. Pero as mostras que se desenvolven sistematicamente de acordo con certos métodos científicos son xeralmente percibidas como máis útiles para facer xeneralizacións sobre a poboación máis grande.
Que significa significa estratificado?
As mostras estratificadas consisten en subgrupos homoxéneos que se consideran distintos de maneiras importantes. Unha colección destes subgrupos homoxéneos chámase estratos. Este método de procedementos de mostraxe permite que a poboación se divida en subgrupos homoxéneos a partir dos cales pódense seleccionar as mostras aleatorias simples.
Por que é útil unha mostra estratificada?
O obxectivo da mostraxe aleatoria estratificada é seleccionar os participantes de diferentes subgrupos que se cre que teñen relevancia para a investigación que se realizará. Por exemplo, os resultados dun estudo poden verse influenciados polos atributos dos suxeitos , como as súas idades, sexo, nivel de experiencia profesional, raza e grupo étnico, situación económica, nivel de educación acadado, etc.
Constrúese unha mostra estratificada para que estas características potencialmente influentes sexan razoablemente asumidas para reflectir o patrón destas características na poboación global. Deste xeito, a mostra reflicte a poboación da que foi tomada, pero non se pode dicir que a mostra sexa representativa da poboación máis grande .
Lembre, a selección dos membros dunha mostra estratificada non é un proceso aleatorio. Dito isto, unha vez establecidos os estratos, úsase unha simple mostraxe aleatoria para seleccionar os membros das mostras para cada estrato .
Que significa media probabilística?
Unha mostra aleatoria estratificada é probabilística porque todos os métodos utilizados para seleccionar a poboación de mostra proporcionan un xeito razoablemente confiable de estimar como é representativa a poboación de mostra para a poboación maior (universo) da que se seleccionou a mostra. Noutras palabras, a mostra probabilística permite que un investigador calcula as probabilidades que a mostra seleccionada fai ou non representa a poboación maior da que se debuxou a mostra.
Exemplos
Utilice métodos de mostraxe aleatoria estratificados cando exista un interese nas diferenzas entre os subgrupos homoxéneos e a maior poboación de mostra no seu conxunto.
Digamos que unha poboación de clientes empresariais pode dividirse en tres grupos: Gen-Xers, Gen-Yers (Millennial) e Baby Boomers. Ademais, temos razóns para crer que tanto o Gen-Xers como o Gen-Yers son minorías relativamente pequenas da clientela empresarial en xeral. Gen-Xers compón aproximadamente o 5 por cento da poboación total da clientela e Gen-Yers compoñen aproximadamente o 10 por cento da clientela.
Unha mostra aleatoria simple de 100 membros (n = 100) pode xerar 5 Gen-Xers e 10 Gen-Yers se usamos unha fracción de mostraxe do 10 por cento. Sería posible obter aínda menos Gen-Xers e menos Gen-Yers que na mostra, só por casualidade. É probable que a estratificación produza resultados máis representativos. Digamos que queremos ter polo menos 25 persoas en cada grupo. Se aínda tomamos unha mostra de 100 (n = 100), podemos probar 25 Gen-Xers, 25 Gen-Yers e 50 Baby Boomers.
Sabemos que o 10 por cento da poboación é Millennials ou Gen-Yers (ou preto de 100 dos nosos clientes). Unha mostra aleatoria de 25 clientes dará unha fracción de mostraxe dentro de estrato de 25/100 ou 25 por cento. Tamén sabemos que o 5 por cento dos 50 clientes que non son Baby Boomers son Gen-Xers. Isto significa que a fracción dentro do estrato será 25/50 ou 50 por cento.
Así, 50 Gen-Xers máis 100 Gen-Yers son un total de 150 dos nosos clientes. Dado que a poboación global do cliente é de 1000, restámoslle o Gen-Xers plus o Gen-Yers (un total de 150 clientes) que deixa 850 clientes, que son Baby Boomers. A fracción de mostraxe dentro do estrato para Baby Boomers é de 50/850 ou preto de 5,88 por cento.
Dous aspectos son evidentes: (1) Os tres grupos son máis homoxéneos dentro do grupo que en toda a poboación. Isto significa que hai menos varianza, o que proporciona a oportunidade dunha maior precisión estatística . (2) E unha vez que a mostra estivo estratificada, haberá suficientes membros de cada grupo para que poidan realizar conclusións de subgrupos significativas .
A mostraxe estratificada pode ser preferida por unha mostraxe aleatoria simple cando é importante representar a poboación global e representar os subgrupos clave da poboación, especialmente cando os subgrupos son moi pequenos pero distinguen de maneira importante. Usando métodos de mostraxe estratificados, un investigador pode asegurar efectivamente que os subgrupos poden diferenciarse na discusión dos resultados da investigación.