As desvantagens de amostragem aleatória estratificada

Primeiro, amostragem aleatória estratificada requer uma lista precisa de todos os membros da população a partir do qual você vai chamar a amostra. No caso de uma pesquisa política, você precisa de uma lista de todos os eleitores registrados, suas informações de contato e seus gêneros. Sem toda essa informação, seria impossível dividir a população em estratos e assegurar que cada membro da população tem uma chance igual de ser selecionada, um requisito para a amostragem aleatória. Esta informação é difícil de obter, já que uma lista de todos os eleitores registrados em uma área seria enorme e bancos de dados existentes podem não incluir informações detalhadas como o gênero.

Em comparação com a amostragem aleatória simples, amostragem aleatória estratificada requer muito mais trabalho administrativo. Enquanto uma amostra aleatória simples requer apenas pesquisadores a desenvolver um método para selecionar os participantes da população usando uma abordagem fundamentalmente aleatória, amostras estratificadas exigem pesquisadores de gerenciar um grande banco de dados e curadoria os estratos definidos para eliminar outliers ou peculiaridades. No exemplo sondagens políticas, uma amostra aleatória simples exigiria investigadores para discar apenas números de telefone aleatórios na área. A amostra estratificada seria pré-selecionar participantes com base em dados de gênero existentes, em dupla verificação da veracidade dos dados e, eventualmente, alterar a estratégia de coleta de dados durante o estudo para garantir um resultado proporcional.

Além das dificuldades de gestão do banco de dados, amostragem estratificada pode também exigir pesquisadores de impor limites arbitrários entre os estratos. Se os pesquisadores políticos queriam medir a diferença de opiniões entre os eleitores jovens e idosos, por exemplo, eles teriam que determinar algumas fronteira entre jovens e velhos. Este convida a crítica, uma vez que algumas pessoas considerariam um homem de 45 anos de idade jovem, enquanto outros iria chamá-lo de idade. A imposição de limites arbitrários podem minar as conclusões de um estudo, uma vez que a precisão da declaração "eleitores jovens preferem Candidato X" pode depender da definição da palavra "jovem."

Outro problema com amostragem estratificada é que os pesquisadores devem definir as alocações para os participantes de cada estrato. O pesquisador, por exemplo, precisa decidir quantas mulheres e quantos homens a serem incluídos na amostra geral, e não há nenhuma maneira óbvia de fazer isso. O pesquisador pode tentar ter a amostra reflete a população em geral, mas o que se as mulheres são mais propensos a ser registrados para votar do que os homens? Pode fazer sentido para provar mais mulheres do que os homens nesse caso. Alternativamente, os eleitores do sexo masculino talvez registrados são mais propensos a realmente votar do que as fêmeas registradas. Se assim for, talvez amostragem mais homens faz sentido. estas decisões risco de introdução de polarização do investigador no estudo e pode enfraquecer a validade e confiabilidade dos resultados.