Muestreo Estratificado

El muestreo estratificado se aplica a poblaciones no homogéneas, dividiéndolas en estratos o clases según atributos relacionados con la variable de interés.

Una población homogénea carece de diferencias significativas entre sus unidades.

Luego se extrae una submuestra de cada uno mediante dos maneras posibles:

• Seleccionar aleatoriamente una cantidad de elementos proporcional a la representación de cada estrato en la población.
• Extraer la misma cantidad de elementos de cada estrato y ajustar los resultados según su proporción en la población total.

El muestreo estratificado permite incluir toda la población, ajustando la proporción de cada estrato para optimizar la representatividad y reducir costos. Sus ventajas incluyen información específica por estrato y evitar representaciones inadecuadas.

Ejemplo:

Se pretende investigar las horas de estudio semanales de estudiantes universitarios en Lima Metropolitana. Se llevará a cabo una muestra de 30 estudiantes seleccionados de universidades tanto nacionales como privadas.