Aleatorización estratificada

En estadística , la aleatorización estratificada es un método de muestreo que primero estratifica a toda la población de estudio en subgrupos con los mismos atributos o características, conocidos como estratos, seguido de un muestreo aleatorio simple de los grupos estratificados, donde cada elemento dentro del mismo subgrupo se selecciona de manera imparcial durante cualquier etapa del proceso de muestreo, aleatoriamente y completamente por azar. ^{[ 1 ] [ 2 ]} La aleatorización estratificada se considera una subdivisión del muestreo estratificado y debe adoptarse cuando existen atributos compartidos parciales y varían ampliamente entre los subgrupos de la población investigada, de modo que requieren consideraciones especiales o distinciones claras durante el muestreo. ^{[ 3 ]} Este método de muestreo debe distinguirse del muestreo por conglomerados , donde se selecciona una muestra aleatoria simple de varios conglomerados completos para representar a toda la población, o del muestreo sistemático estratificado, donde se lleva a cabo un muestreo sistemático después del proceso de estratificación.

La aleatorización estratificada es extremadamente útil cuando la población objetivo es heterogénea y muestra eficazmente cómo difieren las tendencias o características en estudio entre los estratos. ^{[ 1 ]} Al realizar una aleatorización estratificada, se deben tomar los siguientes 8 pasos: ^{[ 4 ]}

1. Defina una población objetivo.
2. Defina las variables de estratificación y determine el número de estratos a crear. Los criterios para definir las variables de estratificación incluyen edad , estatus socioeconómico , nacionalidad , raza , nivel educativo , entre otros, y deben estar alineados con el objetivo de la investigación. Idealmente, se deberían emplear entre 4 y 6 estratos, ya que cualquier aumento en las variables de estratificación incrementará la probabilidad de que algunas contrarresten el impacto de otras.
3. Utilice un marco de muestreo para evaluar todos los elementos de la población objetivo. Realice los cambios necesarios posteriormente, en función de la cobertura y la agrupación.
4. Enumere todos los elementos y considere el resultado del muestreo. Cada estrato debe ser mutuamente excluyente y sumar todos los miembros de la población, mientras que cada miembro de la población debe pertenecer a un estrato único , junto con otros miembros con diferencias mínimas. ^{[ 4 ]}
5. Tomar decisiones sobre los criterios de selección del muestreo aleatorio. Esto puede hacerse manualmente o con un programa informático diseñado para ello.
6. Asigne un número aleatorio y único a todos los elementos y, a continuación, ordene estos elementos según el número que se les haya asignado.
7. Analice el tamaño de cada estrato y la distribución numérica de todos los elementos en cada estrato. Determine el tipo de muestreo, ya sea muestreo estratificado proporcional o desproporcional.
8. Realice el muestreo aleatorio seleccionado según lo definido en el paso 5. Como mínimo, se debe elegir un elemento de cada estrato para que la muestra final incluya representantes de todos ellos. Si se seleccionan dos o más elementos de cada estrato, se pueden calcular los márgenes de error de los datos recopilados.

La aleatorización estratificada también puede referirse a la asignación aleatoria de tratamientos a los sujetos, además de referirse al muestreo aleatorio de sujetos de una población, como se describió anteriormente.

En este contexto, la aleatorización estratificada utiliza uno o varios factores pronósticos para crear subgrupos que, en promedio, presentan características de entrada similares. El factor del paciente puede determinarse con precisión examinando los resultados de estudios previos. ^{[ 5 ]}

El número de subgrupos se puede calcular multiplicando el número de estratos por cada factor. Los factores se miden antes o en el momento de la aleatorización y los sujetos experimentales se dividen en varios subgrupos o estratos según los resultados de las mediciones. ^{[ 6 ]}

Dentro de cada estrato, se pueden aplicar varias estrategias de aleatorización, que incluyen la aleatorización simple , la aleatorización por bloques y la minimización .

El muestreo aleatorio estratificado es útil y productivo en situaciones que requieren diferentes ponderaciones en estratos específicos. De esta manera, los investigadores pueden manipular los mecanismos de selección de cada estrato para amplificar o minimizar las características deseadas en el resultado de la encuesta. ^{[ 11 ]}

La aleatorización estratificada resulta útil cuando los investigadores pretenden buscar asociaciones entre dos o más estratos, ya que el muestreo aleatorio simple conlleva una mayor probabilidad de representación desigual de los grupos objetivo. También es útil cuando los investigadores desean eliminar factores de confusión en estudios observacionales , puesto que el muestreo aleatorio estratificado permite ajustar las covarianzas y los valores p para obtener resultados más precisos. ^{[ 12 ]}

El muestreo aleatorio estratificado ofrece una mayor precisión estadística que el muestreo aleatorio simple, debido a la relevancia de los elementos seleccionados para representar a la población. Las diferencias dentro de cada estrato son mucho menores que las que existen entre ellos. Por lo tanto, al minimizarse las diferencias entre muestras, la desviación estándar se reduce, lo que se traduce en una mayor precisión y un menor margen de error en los resultados finales. Esto reduce eficazmente el tamaño de la muestra necesario y aumenta la rentabilidad del muestreo cuando la financiación para la investigación es limitada.

En la vida real, el muestreo aleatorio estratificado se puede aplicar a los resultados de encuestas electorales, investigaciones sobre disparidades de ingresos entre grupos sociales o mediciones de oportunidades educativas en diferentes países. ^{[ 1 ]}

En los ensayos clínicos , los pacientes se estratifican según sus antecedentes sociales e individuales, o cualquier factor relevante para el estudio, para que cada uno de estos grupos coincida con la población total de pacientes. El objetivo es lograr un equilibrio de los factores clínicos/pronósticos, ya que los ensayos no producirían resultados válidos si el diseño del estudio no estuviera equilibrado. ^{[ 13 ]} La aleatorización estratificada es extremadamente importante para garantizar que ningún sesgo, deliberado o accidental, afecte la representatividad de la muestra de pacientes estudiada. ^{[ 14 ]} Aumenta la potencia del estudio, especialmente en ensayos clínicos pequeños (n<400), ya que se cree que estos rasgos clínicos conocidos, estratificados, influyen en los resultados de las intervenciones. ^{[ 15 ]} Ayuda a prevenir el error de tipo I , que es muy valorado en los estudios clínicos. [ 16 ^{] También tiene un efecto importante en el tamaño de la muestra para los ensayos de equivalencia de} control activo y, en teoría, facilita el análisis de subgrupos y el análisis intermedio . ^{[ 16 ]}

Las ventajas de la aleatorización estratificada incluyen:

1. La aleatorización estratificada puede reflejar con precisión los resultados de la población general, ya que se aplican factores influyentes para estratificar las muestras completas y equilibrar las características vitales de las muestras entre los grupos de tratamiento. Por ejemplo, aplicar la aleatorización estratificada para crear una muestra de 100 personas de la población puede garantizar el equilibrio entre hombres y mujeres en cada grupo de tratamiento, mientras que el uso de la aleatorización simple podría resultar en solo 20 hombres en un grupo y 80 hombres en otro. ^{[ 6 ]}
2. La aleatorización estratificada puede tener una varianza menor que otros métodos de muestreo, como el muestreo por conglomerados , el muestreo aleatorio simple y el muestreo sistemático o los métodos no probabilísticos , ya que las mediciones dentro de los estratos pueden tener una desviación estándar menor . La aleatorización de estratos divididos es más manejable y, en algunos casos, más económica que la simple aleatorización de muestras generales. ^{[ 10 ]}
3. Es más fácil para un equipo ser capacitado para estratificar una muestra debido a la exactitud de la naturaleza de la aleatorización estratificada. ^{[ 6 ]}
4. En ocasiones, la aleatorización estratificada es deseable para obtener estimaciones de los parámetros poblacionales para grupos dentro de la población. ^{[ 10 ]}

Los límites de la aleatorización estratificada incluyen:

1. La aleatorización estratificada divide inicialmente las muestras en varios estratos con referencia a factores pronósticos, pero es posible que las muestras no puedan dividirse. En la práctica, la significación de los factores pronósticos carece de una aprobación estricta en algunos casos, lo que podría generar sesgos. Por ello, se debe comprobar el potencial de los factores para influir en el resultado antes de incluirlos en la estratificación. En los casos en que no se pueda confirmar el impacto de los factores en el resultado, se sugiere la aleatorización no estratificada. ^{[ 17 ]}
2. El tamaño del subgrupo se considera igualmente importante si los datos disponibles no pueden representar a la población total del subgrupo. En algunas aplicaciones, el tamaño del subgrupo se decide en función de la cantidad de datos disponibles, en lugar de ajustar el tamaño de la muestra al tamaño del subgrupo, lo que introduciría sesgos en los efectos de los factores. En algunos casos en que los datos deben estratificarse por varianzas, las varianzas de los subgrupos difieren significativamente, lo que impide garantizar que el tamaño de la muestra de cada subgrupo sea proporcional a la población total del subgrupo. ^{[ 18 ]}
3. Obtendrá peores resultados que otros métodos si los estratos no se eligen adecuadamente. Esto ocurre especialmente si la varianza dentro de los estratos es alta.
4. El proceso de asignación de muestras a subgrupos podría implicar superposición si los sujetos cumplen el criterio de inclusión de múltiples estratos, lo que podría resultar en una representación errónea de la población. ^{[ 18 ]}

• Muestreo
• Muestreo aleatorio simple
• Muestreo estratificado
• Estratificación (ensayos clínicos)
• Muestreo por cuotas
• Determinación del tamaño de la muestra
• Error de muestreo