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Página del Colegio de Matemáticas del Plantel 8 de la ENP-UNAM Muestreo Autor: Dr. José Manuel Becerra Espinosa

2.2. MUESTREO ESTRATIFICADO

Se divide la población en subconjuntos llamados estratos. Los individuos de un estrato son muy similares
entre ellos en relación al carácter que interesa. Por el contrario, los individuos de un estrato son muy
diferentes de los individuos de los otros estratos. Se aplica en poblaciones muy heterogéneas frente al
carácter que se está estudiando.

Para extraer la muestra se lleva a cabo un muestreo aleatorio simple en cada estrato. El número de
individuos de cada estrato que van a formar parte de la muestra debe ser proporcional al tamaño del estrato.
Si en la población hay individuos divididos en estratos de , , , ⋯ individuos y en la muestra se desea
1
2
3
seleccionar individuos, el número de individuos seleccionados de cada estrato será:

N N N
n  1  N del estrato 1, n  2  N del estrato 2, n  2  N del estrato 3,…, etc.
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N 2 N 2 N

Se utiliza el muestreo aleatorio estratificado cuando se desea resaltar un subgrupo específico dentro de la
población. Esta técnica es útil en tales investigaciones porque garantiza la presencia del subgrupo clave
dentro de la muestra.

Con el muestreo estratificado, se puede probar de forma representativa hasta a los subgrupos más
pequeños y más inaccesibles de la población. Esto permite que se prueben a los extremos de la población.

Debido a que esta técnica tiene una alta precisión estadística, exige un tamaño de la muestra menor que
puede ahorrar mucho tiempo, dinero y esfuerzo de los investigadores.

Las ventajas de este tipo de muestreo son que contempla una fuente de variabilidad, lo cual disminuirá el
error al extrapolar las conclusiones del estudio al conjunto de toda la población. Además, es posible estudiar
cada estrato como una subpoblación en sí mismo, llegando a conclusiones sobre el comportamiento del
carácter bajo estudio en dicho estrato.

Los inconvenientes del muestreo estratificado son que si a la hora de formar los estratos se basa en
supuestos incorrectos, esto puede llevar a conclusiones erróneas en el estudio. Por ello es imprescindible
que los estratos se formen en base a consideraciones obvias como localización espacial, altitud, edad, etc.
Al igual que en un muestreo aleatorio simple hay que disponer de un censo de cada uno de los estratos en
que se ha dividido la población.

MUESTREO ESTRATIFICADO PROPORCIONADO

En esta técnica, el tamaño de la muestra de cada estrato es proporcional al tamaño de la población del
estrato si se compara con la población total. Esto significa que cada estrato tiene la misma fracción de
muestreo.

Ejemplo.
Se tienen tres estratos con 100, 200 y 300 tamaños de la población, respectivamente. El investigador eligió
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una fracción de muestreo de . Entonces, se debe probar al azar 50, 100 y 150 sujetos de cada estrato,
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respectivamente. Esto es:

Estrato
Tamaño de la población 100 200 300
1 1 1
Fracción de muestreo
2 2 2
Tamaño final de la muestra 50 100 150

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