Quais são amostras estratificadas?

amostragem estratificada é a prática de dividir uma população de pesquisa em grupos distintos, denominados estratos, e seleccionando aleatoriamente membros de cada grupo. No estudo de altura, por exemplo, os pesquisadores podem criar dois separados estratos, homens e mulheres, e aleatoriamente selecionar os membros da população na amostra. Eles também podem estratificar diferentes grupos etários, como crianças, crianças, crianças do ensino fundamental, adolescentes jovens e adolescentes mais velhos. Esta técnica seria permitir que os pesquisadores para calcular a altura média dentro de cada estrato. Eles poderiam também calcular uma altura média para a população como um todo combinando os dados de cada estrato para a média ponderada. Se a população da cidade é de 40 por cento do sexo masculino e 60 por cento do sexo feminino, por exemplo, a altura média para toda a população seria a altura média masculina multiplicado por 0,4 mais a altura média feminina multiplicado por 0,6.

A estratificação é mais útil quando os pesquisadores estão lidando com populações altamente heterogêneos, especialmente quando são esperadas medidas de diferentes subgrupos para variar. Por exemplo, as mulheres são geralmente mais curtos do que os homens, para que esses dois subgrupos são susceptíveis de produzir dados de altura diferentes. A estratificação permite que os pesquisadores para calcular as estatísticas mais precisas e significativas do que a amostragem aleatória simples, porque amostras aleatórias agrupar todos juntos. Pesquisadores que estudam a incidência de câncer de pele, por exemplo, pode estratificar a população de acordo com se eles vivem em áreas ensolaradas ou nublados. A média nacional pode over-representar o risco de câncer de pele em Minnesota, mas sub-representar o risco no Arizona. amostragem estratificada permite que os pesquisadores para medir o risco em cada estado separadamente.

Às vezes, o agrupamento da população em estratos é fácil. Classificações como gênero são bastante fáceis de fazer, mas às vezes os investigadores têm de fazer escolhas mais subjetivos. Por exemplo, uma empresa que pretenda comparar os hábitos de televisão de visualização de jovens, pessoas de meia-idade e idosos que precisam definir o que esses termos significam. Uma vez que um 35-year-old pode ser jovem para alguns e de meia-idade para os outros, a estratificação pode introduzir subjetividade na investigação.

amostragem estratificada permite aos pesquisadores precisão extra em seus cálculos, mas esses benefícios podem vir a um custo íngreme. Para executar uma metodologia de amostragem estratificada, os pesquisadores precisam de uma lista completa de todos os membros da população e as variáveis ​​estratificar relevantes para cada membro. No estudo de altura, por exemplo, estratificação exigiria identificar todos os membros da população mais as suas idades e sexos. Isso faz com que a amostragem estratificada muito mais trabalhoso do que amostragem aleatória simples.