Diferencia entre el muestreo estratificado y el muestreo de clúster
Muestreo estratificado vs muestreo de clúster
En las estadísticas, especialmente al realizar encuestas, es importante obtener una muestra imparcial, por lo que el resultado y las predicciones hechas con respecto a la población son más precisos. Pero, en el muestreo aleatorio simple, existe la posibilidad de seleccionar a los miembros de la muestra sesgada; En otras palabras, no representa a la población de manera justa. Por lo tanto, el muestreo estratificado y el muestreo de clúster se utilizan para superar los problemas de sesgo y eficiencia del muestreo aleatorio simple.
Muestreo estratificado
El muestreo aleatorio estratificado es un método de muestreo en el que la población se divide por primera vez en estratos (un estrato es un subconjunto homogéneo de la población). Entonces se toma una simple muestra aleatoria de cada estrato. Los resultados de cada estrato combinado constituyen la muestra. Los siguientes son ejemplos de posibles estratos en poblaciones
• Para una población de estratos estatales, masculinos y femeninos
• Para las personas que trabajan en estratos de una ciudad, residente y no residente
• Para estudiantes en una universidad, blancos, negros, hispanos y estratos asiáticos
• Para una audiencia de un debate sobre la teología, los estratos protestantes, católicos, judíos y musulmanes
En este proceso, en lugar de tomar muestras al azar directamente de la población, la población se separa en grupos utilizando una característica inherente de los elementos (grupos homogéneos). Luego se toman muestras aleatorias del grupo. La cantidad de muestras aleatorias tomadas de cada grupo depende del número de elementos dentro del grupo.
Esto permite que el muestreo se realice sin que la muestra de un grupo sea mayor que el número de muestras requeridas de ese grupo en particular. Si el número de elementos de un determinado grupo es mayor que la cantidad requerida, un sesgo en la distribución puede conducir a interpretaciones erróneas.
El muestreo estratificado permite el uso de diferentes métodos estadísticos para cada estrato, lo que ayuda a mejorar la eficiencia y precisión de la estimación.
Muestreo de clúster
El muestreo aleatorio de clúster es un método de muestreo en el que la población se divide por primera vez en grupos (un grupo es un subconjunto heterogéneo de la población). Entonces se toma una simple muestra aleatoria de clústeres. Todos los miembros de los grupos seleccionados juntos constituyen la muestra. Este método a menudo se usa cuando las agrupaciones naturales son obvias y disponibles.
Para ejemplos, considere una encuesta para evaluar la participación de estudiantes de secundaria en actividades extracurriculares. En lugar de seleccionar estudiantes aleatorios de la población estudiantil, seleccionar una clase ya que las muestras para la encuesta son el muestreo de clúster. Entonces cada miembro de la clase es entrevistado. En este caso, las clases son grupos de la población estudiantil.
En el muestreo de clúster, son los grupos que se seleccionan al azar, no los individuos. Se supone que cada grupo por sí mismo es una representación imparcial de la población, lo que implica que cada uno de los grupos es heterogéneo.
¿Cuál es la diferencia entre el muestreo estratificado y el muestreo de clúster??
• En el muestreo estratificado, la población se divide en grupos homogéneos llamados estratos, utilizando un atributo de las muestras. Entonces se seleccionan los miembros de cada estrato, y el número de muestras tomadas de esos estratos es proporcional a la presencia de los estratos dentro de la población.
• En el muestreo de grupos, la población se agrupa en grupos, predominantemente en función de la ubicación, y luego se selecciona un clúster al azar.
• En el muestreo de clúster, se selecciona un clúster al azar, mientras que en los miembros de muestreo estratificado se seleccionan al azar.
• En el muestreo estratificado, cada grupo utilizado (estratos) incluye miembros homogéneos mientras, en el muestreo de clúster, un clúster es heterogéneo.
• El muestreo estratificado es más lento, mientras que el muestreo de clúster es relativamente más rápido.
• Las muestras estratificadas tienen menos error debido al factorización en presencia de cada grupo dentro de la población y adaptando los métodos para obtener una mejor estimación.
• El muestreo de clúster tiene un mayor porcentaje de error inherente.
