Como funciona a amostragem aleatória estratificada

A amostragem aleatória estratificada é um método de amostragem que envolve a divisão de uma população em grupos menores, conhecidos como estratos. Na amostragem aleatória estratificada ou estratificação, os estratos são formados com base nos atributos ou características compartilhadas dos membros. A amostragem aleatória estratificada também é chamada de amostragem aleatória proporcional ou amostragem aleatória por cota.

Por outro lado, a amostragem aleatória simples é uma amostra de indivíduos que existem em uma população; os indivíduos são selecionados aleatoriamente da população e colocados em uma amostra. Esse método de seleção aleatória de indivíduos procura selecionar um tamanho de amostra que seja uma representação imparcial da população. No entanto, não é vantajoso quando as amostras da população variam amplamente.

Principais Takeaways

• A amostragem aleatória estratificada é um método de amostragem que envolve a coleta de amostras de uma população subdividida em grupos menores, conhecidos como estratos.
• A amostragem aleatória estratificada envolve a coleta de amostras aleatórias de grupos estratificados, na proporção da população; dessa maneira, a amostragem aleatória estratificada é uma métrica mais precisa.

Noções básicas sobre amostragem aleatória estratificada

A amostragem aleatória estratificada divide uma população em subgrupos ou estratos, e são coletadas amostras aleatórias, proporcionalmente à população, de cada um dos estratos criados. Os membros em cada um dos estratos formados têm atributos e características semelhantes. Este método de amostragem é amplamente utilizado e muito útil quando a população-alvo é heterogênea. Uma amostra aleatória simples deve ser retirada de cada estrato. A amostragem aleatória estratificada pode ser usada, por exemplo, para amostrar as médias de notas (GPA) dos alunos em todo o país, pessoas que passam horas extras no trabalho e a expectativa de vida em todo o mundo.

Exemplo de amostragem aleatória estratificada

Suponha que uma equipe de pesquisa queira determinar o GPA de estudantes universitários nos EUA. A equipe de pesquisa tem dificuldade em coletar dados de todos os 21 milhões de estudantes universitários; decide coletar uma amostra aleatória da população usando 4.000 estudantes.

Agora, suponha que a equipe analise os diferentes atributos dos participantes da amostra e se pergunte se há alguma diferença nos GPAs e nos conhecimentos dos alunos. Suponha que ache que 560 estudantes são estudantes de inglês, 1.135 estudantes de ciências, 800 estudantes de ciências da computação, 1.090 estudantes de engenharia e 415 estudantes de matemática. A equipe deseja usar uma amostra aleatória estratificada proporcional, em que o estrato da amostra é proporcional à amostra aleatória da população.

Suponha que a equipe pesquise os dados demográficos dos estudantes universitários nos EUA e encontre a porcentagem do que os alunos formam em 12% em inglês, 28% em ciências, 24% em ciências da computação, 21% em engenharia e 15% em engenharia. Na matemática. Assim, cinco estratos são criados a partir do processo de amostragem aleatória estratificada.

A equipe precisa confirmar que o estrato da população é proporcional ao estrato da amostra; no entanto, eles acham que as proporções não são iguais. A equipe precisa então reamostrar 4.000 estudantes da população e selecionar aleatoriamente 480 estudantes de inglês, 1.120 ciências, 960 ciências da computação, 840 engenharia e 600 estudantes de matemática. Nesses casos, há uma amostra aleatória estratificada proporcional de estudantes universitários, o que fornece uma melhor representação dos cursos superiores dos EUA. .

Formulários

O mesmo método usado acima pode ser aplicado à votação de eleições, à renda de diferentes populações e à renda de diferentes empregos em uma nação.