Para obtener información sobre cierta población, como los estudiantes de una universidad en particular, es conveniente utilizar una muestra representativa de estudiantes. El investigador obtiene información de esta muestra y extiende los resultados de la investigación a toda la población. Este método simplifica el proceso de investigación. Hay diferentes maneras de obtener una muestra estadísticamente sólida de la población. Uno de estos métodos es la asignación proporcional, que es una especie de método de muestreo estratificado.
Muestreo estratificado
El muestreo estratificado divide la población en diferentes estratos según una característica particular. Por ejemplo, un investigador podría dividir la población según el ingreso en un estrato de bajos ingresos, un estrato de ingresos medios y un estrato de altos ingresos. El investigador debe elegir la característica de tal manera que las muestras elegidas dentro de cada estrato sean lo más representativas posible de los estratos.
Asignación proporcional
Después de que el investigador divide una población en diferentes estratos, surge la pregunta de cuántas personas para muestrear de cada estrato. Si un estrato consta de 1,000 personas, por ejemplo, y otro de 2,000 personas, es necesario extraer muestras que representen a estos grupos más grandes de manera adecuada. Un método para extraer muestras de diferentes estratos es la asignación proporcional. En este método, el investigador dibuja la misma proporción de personas de cada estrato, como el 5 por ciento del estrato, para que sirva de muestra.
Sencillez
Una de las principales ventajas de la asignación proporcional es que este es un método simple de ejecutar. Elegir el 5 por ciento de la población de cada estrato es una técnica relativamente fácil. Existen otros métodos de muestreo que implican dibujar diferentes números de personas de cada estrato, a fin de representar adecuadamente la diversidad de puntos de vista de las personas en cada estrato.
Representatividad
Otra ventaja de la asignación proporcional es que produce un tamaño de muestra que es representativo del tamaño del estrato dentro de la población. Si, por ejemplo, un estrato consta de 1,000 personas y otro de 2,000, una asignación proporcional podría extraer una muestra del 1 por ciento de cada estrato. Esto significa que el investigador elegiría 10 personas del primer estrato y 20 personas del segundo estrato. Dado que hay más personas en el segundo estrato que en el primer estrato, esta muestra es más representativa de la población que la elección de números iguales de muestras de cada estrato.
