El error del muestreo estratificado proviene principalmente de la varianza entre grupos.
El método de muestreo estratificado también se denomina método de muestreo tipo. Es un método de selección aleatoria de muestras (individuos) de diferentes estratos según proporciones específicas del conjunto que se puede dividir en diferentes subgrupos (o estratos).
La ventaja de este método es que la muestra es representativa y el error muestral es pequeño. La desventaja es que el procedimiento de muestreo es más simple y complejo que el muestreo aleatorio. El muestreo estratificado en encuestas cuantitativas es un excelente método de muestreo probabilístico que se utiliza a menudo en las encuestas.
El muestreo estratificado consiste en dividir la unidad global en dos o más grupos independientes y completos, y realizar un muestreo aleatorio simple de dos o más grupos, y las muestras son independientes entre sí. Las unidades holísticas se agrupan por símbolos principales y los símbolos agrupados se relacionan con las características generales de interés.
Por ejemplo, estamos realizando una encuesta sobre el conocimiento de la marca de cerveza. Inicialmente se determinó que los hombres tienen diferentes percepciones de la cerveza que las mujeres, por lo que el género debería usarse como criterio apropiado para calificar. Si el muestreo estratificado no se lleva a cabo de esta manera, el muestreo estratificado no logrará ningún efecto y no importa cuánto tiempo, energía y recursos materiales se gasten, será en vano.
Aplicación del muestreo estratificado;
Las variables que estratifican a la población son variables de estratificación. Las variables de estratificación ideales son las variables a medir en la encuesta o están altamente correlacionadas con ellas. . El principio de estratificación es aumentar la homogeneidad dentro de las capas y la heterogeneidad entre capas.
Las variables de estratificación comunes incluyen género, edad, educación y ocupación. El muestreo aleatorio estratificado se utiliza ampliamente en encuestas por muestreo reales. Con el mismo tamaño de muestra, tiene mayor precisión que el muestreo aleatorio simple y es fácil de administrar, de menor costo y mejor.