Descripción: El muestreo estratificado es un método de muestreo que implica dividir una población en subgrupos, conocidos como estratos, y luego seleccionar muestras de cada uno de estos estratos. Este enfoque se utiliza para asegurar que cada subgrupo esté representado en la muestra final, lo que puede mejorar la precisión y la validez de los resultados. La idea principal detrás del muestreo estratificado es que la población puede ser heterogénea, y al dividirla en estratos homogéneos, se pueden obtener estimaciones más precisas de las características de interés. Este método es especialmente útil cuando se espera que las variaciones dentro de los estratos sean menores que las variaciones entre ellos. Además, el muestreo estratificado puede ser proporcional, donde el tamaño de la muestra de cada estrato es proporcional al tamaño del estrato en la población, o desproporcional, donde se eligen tamaños de muestra diferentes para cada estrato, dependiendo de los objetivos de la investigación. En el contexto de la estadística aplicada y el aprendizaje automático, el muestreo estratificado es fundamental para garantizar que los modelos se entrenen y evalúen de manera justa y representativa, evitando sesgos que podrían surgir de una muestra no representativa.
