Estratificación: Definición

Actualizado el 26 de diciembre de 2021, por Luis Benites.

¿Qué es la estratificación?

estratificación

El muestreo aleatorio estratificado es útil cuando se pueden subdividir poblaciones. Aquí, las áreas de hábitat (cuadrados) se pueden estratificar en pradera o bosque. Imagen: Estado de Oregón

Estratificación significa clasificar datos/personas/objetos en distintos grupos o capas. Por ejemplo, puede ordenar «Todas las personas en los EE. UU.» en grupos étnicos, grupos de nivel de ingresos o grupos geográficos.

Los campos que utilizan esta definición para la estratificación incluyen las ciencias sociales , donde las personas a menudo se clasifican en grupos por rango, casta u otro estatus social. Por ejemplo, en Inglaterra, naces en una clasificación social específica (p. ej. Royal, clase alta, clase media). De manera similar, el «estado socioeconómico» tiene un nivel de ingresos bajo en la parte inferior de una jerarquía y un nivel de ingresos superior en la parte superior. En algunos casos es posible ascender o descender en la escala social. Sin embargo, en un sistema de castas o un sistema de esclavitud, el movimiento es difícil o imposible.

En las Ciencias de la Tierra, la estratificación generalmente se refiere a un proceso natural para separar capas en lugar de uno hecho por el hombre. Por ejemplo, el agua se estratifica por salinidad y temperatura. En arqueología , la estratificación se refiere a las capas de suelo donde se encuentran los objetos. Aunque los artefactos son hechos por el hombre, los estratos están formados por procesos naturales como depósitos de rocas sedimentarias.

Para obtener una explicación más detallada sobre cómo se recopilan y utilizan las muestras estratificadas en las estadísticas, consulte: Cómo obtener una muestra aleatoria estratificada.

Estratificación en Ensayos Clínicos

En los ensayos clínicos, los pacientes a veces se estratifican (asignan) en grupos según cualquier característica que pueda afectar el resultado del ensayo. La idea es que tome a todas las personas con factores que podrían desequilibrar el ensayo, como la obesidad, la edad o el estadio de la enfermedad, y distribuya a esas personas al azar entre los estratos.

La aleatorización de los datos previos al ensayo y el análisis de covariables de los datos posteriores al ensayo pueden anular la utilidad de la estratificación en muestras grandes (Peto et. al). Para muestras pequeñas*, Therneau afirma que crear demasiados estratos podría tener el efecto contrario al deseado; En lugar de un equilibrio perfecto de factores, puede que no haya equilibrio de factores porque habrá muy pocos pacientes en cada estrato. Como extremo, podría terminar con 400 estratos con 400 pacientes, lo que significa un paciente por estrato y ninguna diversidad en absoluto. Para evitar este escollo, elija no más de 5 factores importantes con 2-4 niveles cada uno para estratificar.

*Una muestra pequeña en un ensayo clínico suele ser de menos de 400 personas.

Referencias

Peto R, Pike MD, Armitage P, Breslow NE, Cox DR, Howard SV, Mantel N, McPherson K, Peto J, Smith PG: Diseño y análisis de ensayos clínicos aleatorizados que requieren una observación prolongada de cada paciente. 1: Introducción y diseño. British Journal of Cancer 34:585-612, 1976
Therneau, T. ¿Cuántos factores de estratificación son «demasiados» para usar en un plan de aleatorización? Recuperado el 5 de junio de 2017 de: http://www.mayo.edu/research/documents/biostat-57pdf/doc-10027486
Universidad de Nuevo México (nd). Sociología: comprensión y cambio del mundo social. Recuperado el 5 de junio de 2017 de: http://open.lib.umn.edu/sociology/chapter/8-1-systems-of-stratification/
Watkins, A. et al. (2010) Estadísticas: de los datos a la decisión, 2.ª edición. Wiley.

Redactor del artículo

  • Luis Benites
    Director de Statologos.com

    Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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