Muestreo por conglomerados frente al muestreo estratificado: ¿Cuál es la diferencia?

En estadística, dos de los métodos más comunes utilizados para obtener muestras de una población son el muestreo por conglomerados y el muestreo estratificado .

Este tutorial proporciona una breve explicación de ambos métodos de muestreo junto con las similitudes y diferencias entre ellos.

Muestreo de conglomerados

El muestreo por conglomerados es un tipo de método de muestreo en el que dividimos una población en conglomerados, luego seleccionamos al azar algunos de los conglomerados e incluimos a todos los miembros de esos conglomerados en la muestra.

Por ejemplo, supongamos que una empresa que ofrece recorridos de observación de ballenas desea realizar una encuesta a sus clientes. De diez recorridos que ofrecen un día, seleccionan al azar cuatro recorridos y preguntan a cada cliente sobre su experiencia.

Ejemplo de muestreo por conglomerados

Este es un ejemplo de muestreo por conglomerados .

Muestreo estratificado

El muestreo estratificado es un tipo de método de muestreo en el que dividimos una población en grupos y luego seleccionamos al azar a algunos miembros de cada grupo para que estén en la muestra.

Por ejemplo, suponga que el director de una escuela secundaria desea realizar una encuesta para recopilar las opiniones de los estudiantes. Primero divide a los estudiantes en cuatro estratos según su grado: Freshman, Sophomore, Junior y Senior, luego selecciona una muestra aleatoria simple de 50 estudiantes de cada grado para ser incluidos en la encuesta.

Ejemplo de muestreo estratificado

Este es un ejemplo de muestreo estratificado .

Similitudes y diferencias

El muestreo por conglomerados y el muestreo estratificado comparten las siguientes similitudes:

  • Ambos métodos son ejemplos de métodos de muestreo probabilístico : cada miembro de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para formar parte de la muestra.
  • Ambos métodos dividen una población en grupos distintos (ya sea conglomerados o estratos).
  • Ambos métodos tienden a ser formas más rápidas y rentables de obtener una muestra de una población en comparación con una muestra aleatoria simple.

El muestreo por conglomerados y el muestreo estratificado comparten las siguientes diferencias:

  • El muestreo por conglomerados divide una población en grupos y luego incluye a todos los miembros de algunos grupos elegidos al azar.
  • El muestreo estratificado divide una población en grupos y luego incluye a algunos miembros de todos los grupos.

Cuándo utilizar cada método de muestreo

Existe una regla general simple que podemos usar para decidir si usar el muestreo por conglomerados o el muestreo estratificado:

Si una población es heterogénea (es decir, existen diferencias naturales entre los individuos), es mejor utilizar un muestreo estratificado para obtener una muestra aleatoria.

  • En nuestro ejemplo anterior con estudiantes de secundaria, los estudiantes naturalmente podrían dividirse en cuatro grupos según el grado. Por lo tanto, tenía sentido incluir algunos estudiantes de cada grado en la muestra para obtener una muestra representativa de todos los estudiantes de la escuela.

Si una población es homogénea (es decir, no hay diferencias notables entre los individuos), es mejor utilizar el muestreo por conglomerados para obtener una muestra.

  • En nuestro ejemplo anterior con los tours de observación de ballenas, no hubo diferencias claras entre un grupo de clientes y el siguiente. Por lo tanto, tenía sentido elegir al azar algunos grupos e incluir a todos los clientes de esos grupos elegidos para ser incluidos en la muestra.

Tenga en cuenta esta regla general cuando decida si utilizar el muestreo estratificado o el muestreo por conglomerados.

Recursos adicionales

Introducción a los métodos de muestreo
¿Qué es el muestreo multietapa?
¿Qué es el muestreo de conglomerados en dos etapas?
¿Qué es la variabilidad muestral?

  • https://r-project.org
  • https://www.python.org/
  • https://www.stata.com/

Redactor del artículo

  • Luis Benites
    Directo & CEO de Statologos LSI

    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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