Muestreo por conglomerados frente a muestreo estratificado: ¿cuál es la diferencia?

Por el equipo editorial de Indeed

3 de junio de 2022

Comprender las diferencias entre los métodos de muestreo es útil para comprender cómo leer diferentes conjuntos de datos. Las prácticas de muestreo por conglomerados y estratificado ofrecen diferentes beneficios que pueden ayudar a los investigadores a aumentar su precisión. Puede usar estos métodos para crear experimentos más matizados para temas complejos. En este artículo, exploramos las diferencias entre el muestreo por conglomerados y el muestreo estratificado, ofrecemos consejos para ayudarlo a elegir la estrategia de muestreo adecuada para su proyecto de investigación y brindamos un ejemplo de cada método.

¿Qué es el muestreo por conglomerados?

El muestreo por conglomerados es un método de recopilación de datos de investigación que toma conglomerados aleatorios como muestras de investigación de una población determinada. Este tipo de muestreo puede ocurrir una sola vez para un experimento, o diferentes segmentos de poblaciones elegidas pueden pasar por etapas adicionales de segmentación. Los investigadores pueden elegir entre dos y cuatro etapas diferentes de separación para crear grupos más grandes o más pequeños según lo requiera el proyecto. Esta selección es aleatoria y no requiere que los participantes cumplan con ningún requisito predeterminado.

¿Qué es el muestreo estratificado?

El muestreo estratificado, o muestreo aleatorio por cuotas, es un método de recopilación de datos que coloca a los miembros de una población en un grupo homogéneo, también conocido como un grupo de individuos distribuidos de manera similar. De este grupo de participantes, los investigadores pueden elegir individuos al azar para formar grupos más pequeños. Estos miembros tienen que cumplir requisitos predeterminados para ayudar a crear la agrupación homogénea que buscan los investigadores.

Muestreo por conglomerados vs estratificado

Si bien estos dos métodos se usan ampliamente en la investigación, es útil que las personas examinen las diferencias y similitudes entre ellos para determinar cuál es el más apropiado para su uso. Estas son las principales diferencias entre el muestreo por conglomerados y el muestreo estratificado:

Diferencias y creación de grupos.

En el muestreo estratificado, es posible que los usuarios ya se hayan canalizado a grupos preexistentes de individuos conocidos como estratos. Los estratos designan una clase de miembros que han cumplido con los requisitos de entrada predeterminados y se diferencian de ser un muestreo aleatorio. Con el muestreo por conglomerados, puede esperar que los individuos no hayan pasado por ningún tipo de evaluación previa a la clasificación o designación de clase y que la selección sea aleatoria. No hay clases, y las únicas barreras que existen a la hora de elegir miembros se encuentran en los conglomerados elegidos aleatoriamente determinados en cada etapa.

A pesar de la diferenciación a nivel de grupo, ambos métodos contribuyen al objetivo final similar de crear una investigación integral. Ya sea que elija un muestreo por conglomerados o estratificado, sus datos pueden estar bien organizados para una máxima legibilidad.

tiempos de uso

El proceso de determinar qué agrupación es apropiada es también un punto de diferenciación entre el muestreo por conglomerados y el muestreo estratificado. Para muestras que son heterogéneas, lo que significa que son dinámicas debido a una variedad de factores predeterminados, puede optar por utilizar un método de muestreo estratificado. Alternativamente, si su muestra de población es homogénea, puede considerar usar un método de muestra por conglomerados para ser más eficiente sin comprometer la integridad del proyecto.

Propósitos

Cuando los investigadores construyen un experimento, normalmente consideran el propósito y el uso de cada método de muestreo. El muestreo estratificado ayuda a los usuarios a reducir la población, lo que da como resultado datos más específicos y precisos para áreas de estudio intensivas. El muestreo por conglomerados ofrece beneficios y propósitos adicionales, ya que puede resultar en mayores niveles de eficiencia debido a su estructura de diseño simple y ser más rentable. Los investigadores pueden maximizar su tiempo e inversión utilizando un método de agrupación menos restrictivo.

Determinación de bifurcación

En investigación, bifurcación significa el proceso de división de diferentes grupos. Por lo general, los grupos se dividen en un mínimo de dos grupos y pueden estar sujetos a etapas de división adicionales según lo dicten los parámetros del experimento. En las agrupaciones estratificadas, los investigadores son la causa de la bifurcación y pueden controlar las diferentes variables del proceso de separación. Alternativamente, el muestreo por conglomerados no se adhiere a un proceso de separación artificial y es completamente aleatorio.

Consejos para elegir su estrategia de muestreo

En el diseño experimental, los investigadores necesitan una estrategia de muestreo que se alinee con los objetivos de su experimento y les proporcione conjuntos de datos relevantes. Aquí hay una lista de consejos para ayudarlo a elegir una estrategia de muestreo efectiva para su investigación:

  • Determina los objetivos del experimento. Aclarar el alcance ideal de su investigación e identificar su visión para el experimento puede ayudar a que el proceso de recopilación y compilación de datos sea más efectivo y preciso.

  • Decide qué tipo de datos necesitas para tener éxito. Considere qué tipo de datos son relevantes para el diseño del experimento. Esto puede ayudarlo a determinar el mejor tipo de estrategia de muestreo para su experimento o análisis estadístico.

  • Elija cómo desea recopilar los datos. Si desea apuntar a variables predeterminadas con precisión, puede considerar usar un muestreo estratificado. Si desea ejecutar un experimento de forma rápida y generalizada, el muestreo por conglomerados puede ser una opción mejor y más eficiente.

  • Considere variables adicionales. Puede tener en cuenta otras variables, como el tiempo disponible y el costo asociado con cualquiera de las opciones. Si es relevante para el proyecto, también puede considerar hablar con otros investigadores para recopilar sus preferencias y opiniones antes de tomar su decisión final.

Ejemplo de muestreo por conglomerados vs estratificado

A continuación, se incluyen ejemplos que describen las diferencias entre el muestreo por conglomerados y estratificado en el entorno de laboratorio:

Ejemplo de muestreo por conglomerados

Un equipo de investigación quiere estudiar la capacidad de las polillas de alas moradas para soportar temperaturas inferiores a 50 grados Fahrenheit. El muestreo debe ocurrir rápidamente para cumplir con la fecha límite del proyecto. Las partes interesadas desean examinar las polillas de alas moradas en todas las etapas de desarrollo contra los elementos, por lo que autorizan al equipo de investigación a utilizar una estructura de muestra por conglomerados para que sea rentable y eficiente.

Ejemplo de muestreo estratificado

Un investigador está evaluando la utilidad de una receta contra el dolor crónico. Actualmente están diseñando el experimento y desean evaluar a aquellos que tienen 65 años o más y aquellos que han tenido molestias durante más de cinco años. El investigador delibera entre usar muestreo por conglomerados o estratificado para el experimento. Determinan que el mejor método es un método de muestreo estratificado porque puede ayudar a garantizar que la complejidad y la precisión de los datos se muestren en los resultados para la población específica.

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