Libro IV Congreso Internacional 2014

En este caso, la variable de estratificación definida fue “la agencia en la que estaban
registrados los clientes”.
El muestreo aleatorio estratificado permite que los estratos de interés estén representados
adecuadamente en la muestra, es decir, que la muestra se encuentre representada por los
clientes de las diferentes agencias que posee el Banco Sofitasa en todo el territorio
nacional.
Se justificó la elección de este tipo de muestreo ya que la población (N) se encuentra
fragmentada en estratos, permitiendo caracterizar a cada estrato por separado (las agencias).
Además, como se señaló al inicio de este apartado, cada cliente está incluido solamente en
la agencia en la que abrió su cuenta principal y se cumple la condición para este tipo de
muestreo que cada elemento (cliente) que forma cada estrato (agencia) pertenezca sólo a un
estrato.
De esta manera, se denominaron estratos (L) a las 58 agencias del territorio nacional
(excluyendo los cuatro puntos de servicio e incluyendo la denominada 9999), que en su
conjunto forman la población (N).
Después de consultar varios autores se utilizó para el cálculo de la muestra la fórmula
propuesta por Sejias (1999:107) quien opina que para una población con estas
características se debe calcular la muestra estableciendo el peso de cada estrado mediante
la “Afijación proporcional” 20 . Además, dicho autor comenta que, según los expertos, este
método de muestreo para una población con estas características produce resultados más
precisos y con menos errores.
Así, para el cálculo de la muestra, se siguió la recomendación de los estadísticos quienes
opinan que si p (probabilidad de éxito) es desconocida, se aplique la opción más
desfavorable (p=0.5), es decir que haya una probabilidad de éxito del 50% y que el error
máximo prefijado sea del 5% (d=0.05) lo que se traduce en un nivel de confianza del 95%
(1-p=0.95).
20 Se refiere a la distribución de la muestra que se hace de acuerdo con el peso (tamaño) de la población en cada estrato.
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