Muestreo estratificado; Qué es y ejemplos

El muestreo es clave para obtener los datos que necesitamos de cara a realizar una buena investigación de mercados y, precisamente por eso, debemos elegir estrategias de muestreo que nos garanticen una buena fiabilidad y validez.

Una de ellas, es el muestreo estratificado, el cual nos permite trabajar con grupos homogéneos para así obtener información más precisa y hoy venimos a hablarte con mayor detalle de él.

¿Qué es una muestra estratificada y cómo hacerlo?

Cuando hablamos de muestra estratificada, nos referimos a aquella que se obtiene a partir de la división de la muestra en diversos estratos de la población, entre los que se seleccionan luego los individuos a entrevistar, lo que hace que gane mayor representatividad que si utilizaremos otras estrategias de muestreo.

Para obtener una muestra mediante este método, lo primero que tenemos que hacer es dividir una población en grupos internamente homogéneos (a partir de una o más variables predeterminadas), a los cuales llamaremos estratos. Una vez hayamos efectuado esta primera división, tendremos que seleccionar una muestra aleatoria de cada estrato mediante algún criterio predefinido (por ejemplo, en proporción a su tamaño relativo en la población, en función de la variabilidad interna de cada grupo, si la conocemos a priori, etc.)

De este modo, si se quiere realizar un estudio sobre la opinión de la población acerca de la calidad de un producto, se podría usar el muestreo estratificado para dividir la población en grupos basados en la edad, el género y la ubicación geográfica, por ejemplo (tampoco conviene que utilicemos más de tres o cuatro variables para hacer esa segmentación previa). Luego tendríamos que seleccionar una muestra aleatoria dentro de cada grupo para garantizar que la muestra sea representativa de la población en su conjunto.

Tipos de muestreo estratificado

Al igual que ocurre con otras técnicas de muestreo, dentro del estratificado podemos encontrar distintos tipos que vamos a conocer con mayor detalle a continuación.

Muestreo estratificado con afijación proporcional

Este tipo de muestreo se utiliza cuando el tamaño de cada estrato se considera adecuado que sea proporcional a su tamaño en la población total. Es decir, el tamaño de la muestra extraída de cada estrato es proporcional al tamaño relativo que ese estrato tiene en la población objetivo.

Por ejemplo, si en una población de 1000 personas el 60 % son hombres y el 40 % mujeres, estos serán los porcentajes que se empleen de cara a establecer el tamaño de estos dos colectivos en la muestra.

Muestreo estratificado con afijación no proporcional

En segundo lugar, tenemos la opción contraria, que es aquella en la cual el tamaño de cada estrato no es proporcional a su tamaño en la población total.

Este tipo de muestreo se utiliza cuando sabemos que hay algún subgrupo de la población que es especialmente relevante para nuestro estudio, ya que, de esta forma, aseguramos una representación adecuada del mismo en la muestra total, aunque el tamaño del grupo en la población sea menor que el de otros grupos.

Imaginemos, por ejemplo, que deseamos estudiar con precisión a un subgrupo de jóvenes que en la población objeto de estudio tienen un peso pequeño (aunque son muy relevantes en nuestro mercado potencial). Si hacemos un muestreo proporcional, la muestra que obtendríamos sería muy pequeña y el margen de error con el que tendríamos que trabajar sus datos no nos daría suficiente nivel de confianza y representatividad para este colectivo. Por el contrario, si realizamos una afijación de la muestra no proporcional, dedicando mayor muestra para este estrato -en detrimento de otros segmentos poblacionales-, nos aseguraríamos un tamaño de muestra suficiente para analizar sus datos de manera segura… y ello sin tener que aumentar el tamaño total de la muestra para conseguirlo (lo que es un ahorro importante en el presupuesto del estudio). Posteriormente los datos de la muestra se ponderan para restituir los pesos que cada segmento debe tener en la muestra, de modo que trabajaremos con datos totales que representan adecuadamente a toda la población: obtendremos así una muestra total representativa según el peso de cada estrato en el universo y, a la vez, muestra suficiente en el colectivo de jóvenes.

Muestreo estratificado óptimo

Por último, tenemos una tercera opción que sería lo que se conoce como muestreo estratificado óptimo. Esta técnica, que se basa en la teoría de la estimación de Horvitz-Thompson, lo que hace es maximizar la precisión de la estimación de una variable de interés, para un tamaño de muestra dado.

Lo que se busca en este tipo de muestreo es asignar el tamaño de muestra de manera proporcional a la varianza de la variable de interés dentro de cada estrato. Es decir, en la muestra se incluirán más individuos de aquellos estratos que tengan mayor variabilidad interna. Por el contrario, en los estratos más homogéneos la muestra necesaria será menor.

No obstante, es importante destacar que, para llevar a cabo el muestreo estratificado óptimo, se requiere información previa de la población para poder aplicarlo, en concreto, sobre la varianza de la variable de interés en cada estrato. En caso contrario, no podrá llevarse a cabo.

Ejemplo práctico para hacer un muestreo aleatorio estratificado

Una vez conocemos un poco mejor es que consiste este tipo de muestreo, vamos a ver un ejemplo para poder comprenderlo con mayor profundidad.

Imagina que estás realizando una investigación de mercado sobre el consumo de productos de belleza en una determinada ciudad. Para obtener una muestra representativa de la población, podrías optar por dividir a los participantes en tres grupos de acuerdo con su edad: jóvenes (18-25 años), adultos (26-40 años) y mayores (más de 40 años).

Luego, tendrías que determinar el tamaño de muestra de cada estrato en función de su tamaño relativo en la población o bien realizando una afinación no proporcional si algún estrato es de mayor interés y necesitas sobrerrepresentarlo por algún motivo. Finalmente, definido cada estrato y su tamaño, hay que seleccionar aleatoriamente a los participantes de cada grupo. De esta forma, obtendrías una muestra lo suficientemente precisa y representativa de la población que quieres analizar.

Conclusiones

Existen diversas técnicas de muestreo que pueden ayudarnos a conseguir una muestra poblacional lo suficientemente válida como para llevar a cabo nuestra investigación de mercados y, una de ellas, es el muestreo estratificado.

Debemos ser conscientes de que también existen otras opciones interesantes y el hecho de elegir una u otra va a depender del estudio que queramos realizar, nuestros objetivos, las variables a estudiar, etc. Por eso, lo mejor es confiar en profesionales especialistas en estudios de mercado que puedan asesorarnos desde un primer momento sobre los pasos a dar para que nuestro estudio sea exitoso.

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