Recientemente hablé con un gran análisis cualitativo de la empresa que estaban trabajando en el análisis en profundidad de los potenciales clientes de la compañía de trenes. Les pregunté cómo se eligió la gente para incluir en su muestra, dijo, que se seleccionaban al azar de la lista de personas en la región, pero también dijo que había criterios predefinidos, que la muestra sea necesario tener una distribución equitativa de ambos sexos, como en la región, y de manera similar para el grupo étnico, ingresos, educación y así sucesivamente. Yo les pregunté si creían que la lista se recogen de fue sesgada, pero este no fue el motivo, era más bien para hacer el ejemplo más aleatoria. ¿Tienen sentido, o hacer que el riesgo de interferencia con la aleatoriedad, y por lo tanto hacer que sea menos al azar? Su muestra fue de alrededor de 100 personas, pero estoy interesado en una respuesta también por muy pocas personas.
Respuesta
¿Demasiados anuncios?
x3ja
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Podría ser fácil cometer el error (si usted es descuidado) y la interpretan como un muestreo estratificado en lugar de la cuota de muestreo. Como whuber se señaló en los comentarios de abajo, muestreo estratificado requiere que el de la partición de la población en grupos ANTES del muestreo.
"Esto se conoce como muestreo estratificado. Esto no hace que sea menos "al azar" que el muestreo aleatorio simple.
Para muestras más pequeñas, en realidad, es más apropiado. Con el muestreo aleatorio simple, las muestras son más propensos a la sobre-representan una categoría de la población".
