DISEÑO MUESTRAL ESTRATIFICADO BASADO EN LA UTILIDAD DE LA INFORMACIÓN

Resumen

Tradicionalmente, el diseño muestral estratificado se hace en base al error muestral de cada estrato y a partir de éstos se calcula el error muestral total. Si se trata de minimizar el error muestral total, el resultado es el muestreo proporcional. Es práctica de los muestristas no usar este tipo de diseño, sino calcular el tamaño de la muestra en cada estrato en base a valores mínimos de errores muestrales en relación con las necesidades de la investigación. Esta metodología es intuitiva y requiere de amplia experiencia en el tema. En contraste, se propone una metodología basada en la utilidad de la información de cada uno de los estratos. Para modelar la utilidad de la información, la cual es subjetiva y variable y está en relación al conocimiento de los estratos y los objetivos de la investigación, se ha utilizado el valor de la información basado en la reducción de la entropía de Shannon (1948). Luego, de acuerdo a la utilidad de la información se plantea un problema de programación no lineal, cuya solución maximiza la utilidad total de la información para un muestreo estratificado. Por último, mediante las condiciones de Khun-Tucker, se encuentra la solución óptima al problema planteado, la cual nos permite obtener una metodología de diseño muestral estratificado no intuitiva y basada en la utilidad de la información.