¿Cómo se puede utilizar el muestreo estratificado para reducir el sesgo de muestreo en la población?

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El sesgo de muestreo es un problema común en la investigación que puede afectar la validez y generalización de los resultados. Ocurre cuando su muestra no es representativa de su población, lo que significa que algunos grupos están sobrerrepresentados o subrepresentados. Una forma de reducir el sesgo de muestreo es utilizar el muestreo estratificado, una técnica que divide a la población en subgrupos en función de las características relevantes y luego selecciona un número proporcional o igual de unidades de cada subgrupo. En este artículo, aprenderá a utilizar el muestreo estratificado y verá algunos estudios de casos que ilustran sus beneficios y desafíos.

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Sai Jahnavi G

Sr. Data Scientist @ HDAI Inc. | Ex-Qualcomm | UCONN | IIIT Hyderabad | 7x Data Science Case Competition Winner | Deep…

1 ¿Qué es el muestreo estratificado?

El muestreo estratificado es un tipo de muestreo probabilístico, lo que significa que cada unidad de la población tiene una probabilidad conocida y distinta de cero de ser seleccionada. El muestreo estratificado implica la creación de estratos, o subgrupos homogéneos, basados en una o más variables que están relacionadas con su pregunta o hipótesis de investigación. Por ejemplo, si está estudiando las opiniones de los estudiantes universitarios sobre el aprendizaje en línea, puede crear estratos basados en el género, la edad, la especialidad o el nivel académico. A continuación, se selecciona una muestra de cada estrato mediante un muestreo aleatorio simple, un muestreo sistemático o un muestreo por conglomerados. El tamaño de cada muestra puede ser proporcional al tamaño de cada estrato, o igual para garantizar el equilibrio y la precisión.

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Sai Jahnavi G

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When using stratified sampling, you create subgroups based on certain characteristics of your population, such as age, gender, income, or education level. This ensures that each subgroup is a fair representation of the entire population, and that your sample is not biased towards any particular characteristic. One of the usecase where this technique is particularly important is when it comes to ensuring that everyone has access to quality healthcare, regardless of their zip code or social status. By using stratified sampling, you can obtain a more accurate understanding of healthcare needs across different groups in the population, and develop targeted interventions to address those needs.

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2 ¿Por qué utilizar el muestreo estratificado?

El muestreo estratificado puede ayudarle a reducir el sesgo de muestreo y a aumentar la precisión y la eficiencia de su análisis. Al asegurarse de que cada subgrupo esté representado adecuadamente en la muestra, puede evitar el sobremuestreo o el submuestreo de ciertos grupos que podrían sesgar los resultados. Por ejemplo, si está estudiando los efectos de un nuevo medicamento sobre la presión arterial, es posible que desee estratificar su población por edad, sexo y condición de salud para tener en cuenta los posibles factores de confusión. El muestreo estratificado también puede ayudarle a comparar y contrastar las características y los resultados de diferentes subgrupos dentro de su población. Por ejemplo, si está estudiando la satisfacción de los clientes con un nuevo producto, es posible que desee estratificar su población por región, ingresos y frecuencia de compra para identificar los segmentos que están más o menos satisfechos.

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Sai Jahnavi G

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In my experience of Humana Mays Health Care Analytics Case Competition, the task was to explore the predictiveness of housing insecurity, and it is critical that you avoid any biases towards any particular race or gender because it is unfair and unethical to discriminate against any group of people which can have serious social and economic consequences. Here’s where Stratified sampling can help you achieve this by reducing sampling bias and increasing the accuracy and efficiency of your analysis. By stratifying your sample, you can ensure that each subgroup is adequately represented in your analysis, and you can avoid oversampling or undersampling certain groups that might skew your results.

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3 Cómo realizar un muestreo estratificado

La realización de muestreos estratificados requiere varios pasos. Comience por definir su población y marco de muestreo, que es una lista de unidades accesibles y elegibles para su estudio. Identifique la variable o variables que se utilizarán para crear los estratos, asegurándose de que sean relevantes para la pregunta o hipótesis de investigación y que tengan categorías claras y mutuamente excluyentes. Divida la población en estratos en función de la variable o variables, asegurándose de que cada unidad pertenezca a un estrato y que los estratos cubran toda la población. Decidir el tamaño de la muestra para cada estrato, utilizando una asignación proporcional (El tamaño de la muestra es proporcional al tamaño de la población) o asignación equitativa (El tamaño de la muestra es el mismo independientemente del tamaño de la población). Seleccione una muestra de cada estrato utilizando métodos aleatorios como el muestreo aleatorio simple, el muestreo sistemático o el muestreo por conglomerados. Finalmente, combine muestras de cada estrato para formar su muestra final y realice su análisis.

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4 ¿Cuáles son las ventajas del muestreo estratificado?

El muestreo estratificado tiene varias ventajas sobre otros métodos de muestreo, como la reducción del error de muestreo y la variabilidad, la mejora de la precisión y la fiabilidad de las estimaciones, la posibilidad de comparaciones y contrastes de subgrupos y la garantía de que todos los subgrupos relevantes estén representados en la muestra. Este método conduce a resultados más precisos con tamaños de muestra más pequeños y mayores niveles de confianza y potencia. Además, mejora la validez y generalización de los resultados.

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5 ¿Cuáles son las desventajas del muestreo estratificado?

El muestreo estratificado también tiene algunos inconvenientes, como requerir conocimientos e información previos sobre su población y la variable o variables que desea utilizar para crear sus estratos. Además, puede ser costoso y llevar mucho tiempo si su población es grande, diversa o está dispersa geográficamente. Además, el muestreo estratificado puede introducir sesgos o errores si su marco de muestreo es incompleto o inexacto, si sus estratos no son mutuamente excluyentes o exhaustivos, o si su método de muestreo no es aleatorio o consistente.

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6 ¿Cuáles son algunos casos de estudio de muestreo estratificado?

El muestreo estratificado es una técnica ampliamente utilizada en diversos campos y disciplinas, como las ciencias sociales, las ciencias de la salud, la educación, el marketing y la ingeniería. Por ejemplo, Bhandari et al. (2017) utilizó un muestreo estratificado para evaluar la prevalencia y los factores de riesgo de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) entre los adultos de las zonas rurales de la India. Dividieron su población en cuatro estratos en función de la edad y seleccionaron una muestra proporcional de cada estrato mediante un muestreo aleatorio simple. Del mismo modo, Chen et al. (2019) dividieron su población en dos estratos según el tipo de escuela y seleccionaron una muestra igual de cada estrato mediante muestreo por conglomerados. Además, Kozak et al. (2018) dividieron a su población en cuatro estratos según el nivel de ingresos y seleccionaron una muestra proporcional de cada estrato mediante muestreo sistemático. A través de estos estudios se encontró que el muestreo estratificado puede ayudar a descubrir el impacto de ciertas intervenciones, así como la influencia de ciertas variables en las preferencias y actitudes de los consumidores.

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1 ¿Qué es el muestreo estratificado?

2 ¿Por qué utilizar el muestreo estratificado?

3 Cómo realizar un muestreo estratificado

4 ¿Cuáles son las ventajas del muestreo estratificado?

5 ¿Cuáles son las desventajas del muestreo estratificado?

6 ¿Cuáles son algunos casos de estudio de muestreo estratificado?

7 Esto es lo que hay que tener en cuenta

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