O que é uma amostra aleatória estratificada?

A amostra aleatória estratificada é um tipo de procedimento de amostragem probabilística. As duas partes básicas deste tipo de amostra são: 1) Estratificada e 2) é probabilística. Então, o que isso significa exatamente e por que isso é importante? Uma amostra aleatória estratificada também é conhecida como amostragem aleatória proporcional ou amostragem aleatória de quotas.

O que é uma amostra aleatória estratificada?

Uma amostra é uma mini-representação de uma população maior.

As amostras podem ser determinadas informalmente ou formalmente. Mas amostras que são sistematicamente desenvolvidas de acordo com determinados métodos científicos geralmente são percebidas como sendo mais úteis para fazer generalizações sobre a população maior.

O que significa Stratified?

As amostras estratificadas consistem em subgrupos homogêneos que são considerados distintos em formas importantes. Uma coleção desses subgrupos homogêneos é referida como estratos. Este método de procedimentos de amostragem permite que a população se divida em subgrupos homogêneos a partir dos quais amostras aleatórias simples podem ser selecionadas.

Por que um exemplo estratificado é útil?

O objetivo da amostragem aleatória estratificada é selecionar participantes de diferentes subgrupos que acreditam ter relevância para a pesquisa que será realizada. Por exemplo, os resultados de um estudo podem ser influenciados pelos atributos dos sujeitos, como idade, gênero, nível de experiência profissional, grupo étnico e racial, situação econômica, nível de educação alcançado e assim por diante.

Uma amostra estratificada é construída para que essas características potencialmente influentes possam ser razoavelmente assumidas para refletir o padrão dessas características na população geral. Desta forma, a amostra reflete a população a partir da qual foi tomada, mas a amostra não pode ser dita representante da população maior.

Lembre-se, a seleção de membros de uma amostra estratificada não é um processo aleatório. Dito isto, uma vez que os estratos foram estabelecidos, a amostragem aleatória simples é usada para selecionar os membros das amostras para cada estrato .

O que significa Probabilistic?

Uma amostra aleatória estratificada é probabilística porque cada método usado para selecionar a população da amostra fornece uma maneira razoavelmente confiável de estimar a representatividade da população da amostra para a população maior (do universo) da qual a amostra foi selecionada. Em outras palavras, a amostra probabilística permite que um pesquisador estime as probabilidades que a amostra selecionada representa ou não a população maior da qual a amostra foi desenhada.

Exemplos

Use métodos de amostragem aleatória estratificada quando há interesse nas diferenças entre subgrupos homogêneos e a população de amostra maior como um todo.

Digamos que uma população de clientes comerciais pode ser dividida em três grupos: Gen-Xers, Gen-Yers (Millennial) e Baby Boomers. Além disso, temos razões para acreditar que tanto o Gen-Xers quanto o Gen-Yers são minorias relativamente menores da clientela geral de negócios. Gen-Xers compõem cerca de 5% da população total da clientela e os Gen-Yers representam cerca de 10% da clientela.

Uma amostra aleatória simples de 100 membros (n = 100) pode gerar 5 Gen-Xers e 10 Gen-Yers se usarmos uma fração de amostragem de 10%. Seria possível obter ainda menos Gen-Xers e menos Gen-Yers do que na amostra - apenas por acaso. A estratificação é susceptível de produzir resultados mais representativos. Digamos que queremos ter pelo menos 25 pessoas em cada grupo. Se ainda tomarmos uma amostra de 100 (n = 100), podemos amostrar 25 Gen-Xers, 25 Gen-Yers e 50 Baby Boomers.

Sabemos que 10 por cento da população são Millennials ou Gen-Yers (ou cerca de 100 de nossos clientes. Uma amostra aleatória de 25 clientes dará uma fração de amostragem dentro do estrato de 25/100 ou 25 por cento. Também sabemos que 5 por cento dos 50 clientes que não são são Baby-Boomers são Gen-Xers. Isso significa que a fração dentro do estrato será 25/50 ou 50 por cento.

Então, 50 Gen-Xers plus 100 Gen-Yers é um total de 150 de nossa amostra de clientes. Uma vez que a população total do cliente é de 1000, subtraimos o Gen-Xers mais o Gen-Yers (um total de 150 clientes), que deixa 850 clientes, que são os Baby Boomers. A amostragem dentro do estrato A fração para os Baby Boomers é 50/850 ou cerca de 5. 88 por cento.

Duas coisas são evidentes: (1) Os três grupos são mais homogêneos dentro do grupo do que em toda a população. Isso significa que há menos variação, o que proporciona a oportunidade de maior precisão estatística. (2) E como a amostra foi estratificada, haverá membros suficientes para Cada grupo pode fazer inferências significativas de subgrupos.

A amostragem estratificada pode ser preferida em relação à amostragem aleatória simples quando é importante representar a população em geral e representar os principais subgrupos da população, especialmente quando os subgrupos são bastante pequenos, mas distinguidos de maneiras importantes. Ao usar métodos de amostragem estratificados, um pesquisador pode efetivamente assegurar que os subgrupos possam ser diferenciados na discussão dos achados da pesquisa.