El muestreo aleatorio estratificado es una técnica estadística utilizada para seleccionar una muestra representativa de una población mayor dividiéndola en subgrupos más pequeños y distintos conocidos como estratos. Estos estratos se forman en función de características o atributos compartidos entre los miembros, tales como la edad, el nivel de ingresos, el género o la educación. Al organizar la población de esta manera, los investigadores se aseguran de que la muestra final refleje con precisión la diversidad de todo el grupo.
Para llevar a cabo este método, la población se divide primero en estos estratos específicos. Una vez dividida, se extraen muestras aleatorias de cada subgrupo. Este proceso puede realizarse de forma proporcional, donde el número de muestras tomadas de cada estrato coincide con su porcentaje real en la población total, o de forma desproporcionada, donde los tamaños de la muestra no reflejan la distribución de la población. Este enfoque ayuda a eliminar el sesgo y los errores de muestreo que podrían ocurrir si se utilizara una selección aleatoria simple.
Por ejemplo, un gestor de cartera podría utilizar el muestreo aleatorio estratificado para replicar un índice de bonos. Al agrupar los bonos según características compartidas como la calificación crediticia o la fecha de vencimiento, el gestor puede seleccionar una muestra que refleje la composición del índice. Esto garantiza que la cartera resultante capture las características clave del mercado general, proporcionando una representación más precisa que una selección de activos puramente aleatoria.