Compreendendo amostras estratificadas e como fazê-las

Uma amostra estratificada é aquela que garante que os subgrupos (estratos) de uma determinada população sejam adequadamente representados em todo o conjunto população da amostra de um estudo de pesquisa. Por exemplo, pode-se dividir uma amostra de adultos em subgrupos por idade, como 18-29, 30-39, 40-49, 50-59 e 60 e acima. Para estratificar esta amostra, o pesquisador selecionaria aleatoriamente quantidades proporcionais de pessoas de cada faixa etária. Essa é uma técnica de amostragem eficaz para estudar como uma tendência ou problema pode diferir entre os subgrupos.

É importante ressaltar que os estratos usados ​​nessa técnica não devem se sobrepor, porque, se o fizessem, alguns indivíduos teriam uma chance maior de serem selecionados do que outros. Isso criaria uma amostra distorcida que influenciaria a pesquisa e renderizaria os resultados inválido.

Alguns dos estratos mais comuns usados ​​na amostragem aleatória estratificada incluem idade, sexo, religião, raça, escolaridade, status socioeconômicoe nacionalidade.

Existem muitas situações em que os pesquisadores escolhem a amostragem aleatória estratificada em detrimento de outros tipos de amostragem. Primeiro, é usado quando o pesquisador deseja examinar subgrupos dentro de uma população. Os pesquisadores também usam essa técnica quando desejam observar relações entre dois ou mais subgrupos ou quando desejam examinar os raros extremos de uma população. Com esse tipo de amostragem, o pesquisador garante que os sujeitos de cada subgrupo sejam incluídos na amostra final, enquanto simples amostragem aleatória não garante que os subgrupos sejam representados igual ou proporcionalmente na amostra.

Na amostragem aleatória estratificada proporcional, o tamanho de cada estrato é proporcional ao tamanho da população dos estratos quando examinados em toda a população. Isso significa que cada estrato tem a mesma fração de amostragem.

Por exemplo, digamos que você tenha quatro estratos com tamanhos de população de 200, 400, 600 e 800. Se você escolher uma fração de amostra de ½, isso significa que você deve amostrar aleatoriamente 100, 200, 300 e 400 indivíduos de cada estrato, respectivamente. A mesma fração de amostragem é usada para cada estrato, independentemente das diferenças no tamanho da população dos estratos.

Na amostragem aleatória estratificada desproporcional, os diferentes estratos não têm as mesmas frações de amostragem. Por exemplo, se seus quatro estratos contiverem 200, 400, 600 e 800 pessoas, você poderá optar por ter frações de amostragem diferentes para cada estrato. Talvez o primeiro estrato com 200 pessoas possua uma fração de amostra de ½, resultando em 100 pessoas selecionadas para o amostra, enquanto o último estrato com 800 pessoas possui uma fração amostral de ¼, resultando em 200 pessoas selecionadas para o amostra.

A precisão do uso de amostragem aleatória estratificada desproporcional é altamente dependente das frações de amostragem escolhidas e utilizadas pelo pesquisador. Aqui, o pesquisador deve ter muito cuidado e saber exatamente o que está fazendo. Erros cometidos na escolha e no uso de frações de amostragem podem resultar em um estrato que está super-representado ou sub-representado, resultando em resultados distorcidos.

O uso de uma amostra estratificada sempre alcançará maior precisão do que uma amostra aleatória simples, desde que os estratos foram escolhidos para que os membros do mesmo estrato sejam o mais semelhante possível em termos de característica de interesse. Quanto maiores as diferenças entre os estratos, maior o ganho em precisão.

Administrativamente, geralmente é mais conveniente estratificar uma amostra do que selecionar uma amostra aleatória simples. Por exemplo, os entrevistadores podem ser treinados sobre como lidar melhor com uma idade ou grupo étnico específico, enquanto outros são treinados sobre a melhor maneira de lidar com uma idade ou grupo étnico diferente. Dessa forma, os entrevistadores podem se concentrar e refinar um pequeno conjunto de habilidades e isso é menos oportuno e oneroso para o pesquisador.

Uma amostra estratificada também pode ser menor em tamanho do que amostras aleatórias simples, o que pode economizar muito tempo, dinheiro e esforço para os pesquisadores. Isso ocorre porque esse tipo de técnica de amostragem possui uma alta precisão estatística em comparação com a amostragem aleatória simples.

Uma vantagem final é que uma amostra estratificada garante melhor cobertura da população. O pesquisador tem controle sobre os subgrupos incluídos na amostra, enquanto a amostragem aleatória simples não garante que qualquer tipo de pessoa seja incluído na amostra final.

Uma desvantagem principal da amostragem estratificada é que pode ser difícil identificar estratos apropriados para um estudo. Uma segunda desvantagem é que é mais complexo organizar e analisar os resultados em comparação com a amostragem aleatória simples.

atualizado por Nicki Lisa Cole, Ph. D.