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Basilio A. Rojas Martínez
En la teoría y aplicación del muestreo el diseño estratificado tiene especial importancia por las múltiples circunstancias prácticas en que se utiliza con grandes ventajas para las estimaciones. Consiste esencialmente en que las unidades de muestreo se reparten en grandes grupos llamados estratos. Para reducir la varianza de la estimación, las unidades dentro de un estrato deberán ser más homogéneas en una o más características pertinentes a la o las estimaciones que se pretenden hacer. Además, se procura que los estratos, homogéneos dentro de sí, difieran lo más posible entre ellos. En esta forma la variabilidad total que posean las unidades de muestreo se puede reducir de manera considerable. El propósito de este estudio es establecer un método analítico para la formación de estratos cuando se conoce el tamaño de todas y cada una de las unidades de muestreo que componen a la población. Por tamaño entendemos el valor x de una característica de la unidad, el que suponemos está altamente correlacionado con la característica y que pretendemos estimar. Suponemos así que se saben las frecuencias absolutas o relativas de x o bien la densidad de probabilidades f(x) en el caso de que x sea continua. Kendall examina brevemente la formación de estratos y expone los principios esenciales investigados por Dalenius y Cochran, entre otros. Consideramos que nuestro estudio difiere conceptualmente y además conduce a una metodología más simple.
