Muestreo Aleatorio Estratificado
Por:
Dr. Luis Antonio Pérez González
Instituto Tecnológico de Orizaba - ipac
Los resultados básicos del capítulo de muestreo aleatorio simple sin reemplazo, son necesarios para fundamentar teóricamente la determinación del tamaño de la muestra para estimar medias y proporciones en un muestreo estratificado de poblaciones finitas del que nos ocuparemos en el presente capítulo. En este tipo de muestreo se hace una partición de la población en el sentido de la teoría de conjuntos: las partes no se traslapan y su unión conduce a la población que ha sido partida. Las partes en que se divide la población son llamadas estratos. El muestreo estratificado se caracteriza por:
a) separar los elementos de la población en grupos presumiblemente homogéneos (estratos), permitiendo tamaños de muestra menores que el que generaría un muestreo irrestricto aleatorio con el mismo error de estimación (precisión) y el mismo nivel de confianza;
b) permitir la obtención de estimaciones de parámetros poblacionales para los estratos; y
c) tener un menor costo esperado por observación menor al del muestreo irrestricto aleatorio cuando la población puede, efectivamente ser dividida, en grupos homogéneos respecto a la característica de interés.