Muestreo estratificado

Esta calculadora reparte el tamaño total de la muestra entre los estratos en proporción a su tamaño, de modo que cada grupo pese en la muestra lo mismo que en la población.

Cómo funciona el cálculo

El muestreo estratificado divide la población en grupos que no se solapan —comunidad autónoma, sexo, tramo de edad, tipo de cliente— y selecciona unidades de cada grupo por separado. La herramienta aplica la afijación proporcional que recogen manuales clásicos como «Sampling Techniques» de W. G. Cochran: n_h = n × N_h / N.

Datos: n es el tamaño total de la muestra ya decidido (por ejemplo, a partir del margen de error); N_h, el tamaño del estrato; N, el total de la población. El resultado principal es el número de unidades del estrato, redondeado a entero. También se muestran el valor exacto sin redondear, el peso del estrato N_h / N en porcentaje y la fracción de muestreo n / N, es decir, qué parte de la población entra en la muestra.

Para repartir toda la muestra, repite el cálculo con cada estrato. Si N_h supera a N, el peso se limita al 100 % y aparece un aviso para revisar los datos.

Ejemplo resuelto

Valores por defecto: muestra total n = 400, estrato N_h = 2500 personas, población N = 10 000. El estrato supone 2500 / 10 000 = 25 %, así que se toman 400 × 0,25 = 100 unidades. La fracción de muestreo n / N es del 4 %: una de cada 25 personas.

Qué tener en cuenta

• Al redondear, la suma de los estratos puede no coincidir con n. Lo habitual es ajustar la unidad sobrante en el estrato con mayor parte decimal (método de los restos mayores).
• La afijación proporcional funciona mejor si la variabilidad es parecida en todos los estratos; si uno es mucho más heterogéneo, conviene la afijación de Neyman (n_h proporcional a N_h × S_h).
• Los estratos pequeños pueden quedar con muy pocos casos; si necesitas estimaciones propias para ellos, sobremuestrea y pondera después.
• Dentro de cada estrato la selección debe ser aleatoria; estratificar no corrige un sesgo de selección dentro del grupo.