El objetivo de este ejercicio es ilustrar las ventajas de un diseño de recogida de muestras estratificado (Krebs, 1999) para estimar la abundancia de poblaciones que presentan una distribución en agregados. El ejercicio comienza con un muestreo regular no estratificado. A las mismas muestras se le aplicará el procedimiento de muestreo estratificado para comparar los resultados. Frecuentemente, en el área de muestreo pueden identificarse subunidades más homogéneas, denominadas estratos, en las que los organismos estudiados se distribuyen más homogeneamente. Generalmente, los diferentes estratos pueden ser identificados a través de la batimetría, las características del sustrato, la presencia de otras especies, o cualquiera otro factor que influya sobre la distribución espacial de los organismos estudiados. En la medida en que se conozca su superficie con respecto al área total, los estratos pueden ser empleados para diseñar un muestreo estratificado.
El procedimiento de muestreo estratificado puede dividirse en dos fases. La primera fase consiste en la estimación de la abundancia media y su intervalo de confianza, en cada uno de los estratos identificados, considerado de manera individual y aislado (Análisis parcial en ARouSA). La segunda fase del procedimiento de muestreo estratificado consiste en la estimación del promedio y su intervalo de confianza para el conjunto del área a partir de los resultados obtenidos para cada estrato (Análisis completo en ARouSA).
El procedimiento estratificado permite rediseñar el muestreo para incrementar el número de muestras en los estratos con menor precisión. Hacer esto en un muestreo no estratificado supondría un sesgo en el diseño dado que se incrementa el número de muestras por unidad de superficie en una área en particular. Obviamente si en la población estudiada no se distinguen estratos homoxgéneos los procedimientos de estratificación carecen de sentido y no aportan mayor precisión.
Los muestreos estratificados ofrecen varias ventajas en la evaluación de stocks:
* Facilitan la aplicación de diferentes sistemas de muestreo en cada estrato
* Aportan estimaciones del promedio y el intervalo de confianza para cada uno de los estratos
* Pueden producir una mayor precisión en las estimaciones de la población total
* Permiten la aplicación de medidas de gestión diferentes en cada estrato o la adopción de una gestión de tipo rotatoria entre estratos, etc.