Amostragem Estratificada: Um Tipo de Amostragem de Probabilidade

Publicados: 2022-08-30

A amostragem estratificada é um procedimento de amostragem no qual a população-alvo é separada em segmentos únicos e homogêneos (estratos) e, em seguida, uma amostra aleatória simples é selecionada de cada segmento (estrato). As amostras selecionadas dos vários estratos são combinadas em uma única amostra. Esse procedimento de amostragem às vezes é chamado de “amostragem de taxa ocasional”. Leia abaixo algumas das considerações a serem lembradas para a melhor captura.

A amostragem estratificada é um dos tipos de amostragem probabilística que podemos usar. Convido você a continuar lendo para saber mais sobre seus pontos fracos e fortes.

Etapas de seleção para uma pesquisa estratificada

Existem oito etapas principais na seleção de uma amostra aleatória estratificada:

Defina a população-alvo.
Identifique a(s) variável(eis) de estratificação e determine o número de estratos a serem usados. As variáveis de estratificação devem estar relacionadas ao objetivo do estudo. Se o objetivo do estudo for fazer estimativas de subgrupos, as variáveis de estratificação devem ser conectadas a esses subgrupos. A disponibilidade de informações auxiliares muitas vezes determina as variáveis de estratificação que são utilizadas. Mais de uma variável de estratificação pode ser usada. Considere que à medida que o número de variáveis de estratificação aumenta, aumenta a probabilidade de que algumas das variáveis cancelem os efeitos de outras variáveis. Em particular, não devem ser usadas mais de quatro a seis variáveis de estratificação e não mais de seis estratos de uma variável.
Identifique uma estrutura de teste existente ou desenvolva uma que inclua informações sobre as variáveis de estratificação para cada item na população-alvo. Se o quadro amostral não incluir informações sobre as variáveis de estratificação, a estratificação não seria possível.
Avalie o quadro de amostragem para encoberto, encoberto, múltiplo e agrupamento e faça os ajustes necessários.
Divida a base amostral em estratos e categorias de estratificação da(s) variável(is), criando uma base amostral para cada estrato. Dentro do estrato, as diferenças devem ser minimizadas e as diferenças entre os estratos devem ser maximizadas. Os estratos não devem se sobrepor, juntos devem constituir toda a população. Os estratos devem ser independentes e exclusivos do subconjunto da população. Cada elemento da população deve estar em um único estrato.
Atribua um número exclusivo a cada item.
Determine o tamanho da amostra para cada estrato. A distribuição numérica dos itens incluídos na amostra entre os vários estratos determina o tipo de teste a ser implementado. Pode ser uma demonstração estratificada proporcional ou um dos vários tipos de demonstração estratificada desproporcional.
Seleciona aleatoriamente o número especificado de itens de cada estrato. Pelo menos um elemento deve ser selecionado de cada estrato para representar a amostra; e pelo menos dois elementos devem ser escolhidos de cada estrato para calcular a margem de erro das estimativas calculadas a partir dos dados coletados.

Amostragem Estratificada Proporcional

Existem dois subtipos principais de amostragem estratificada: amostragem proporcional e desproporcional. Na estratificação proporcional, o número de itens atribuídos a vários estratos é proporcional à representação dos estratos da população-alvo. Ou seja, o tamanho da amostra extraída de cada estrato é proporcional ao tamanho relativo desse estrato da população-alvo.

A fração de amostragem é aplicada a cada estrato, dando a cada elemento da população uma oportunidade igual de ser selecionado. A amostra resultante é auto-pesada. Esse procedimento de amostragem é utilizado quando a pesquisa visa estimar parâmetros populacionais.

O pesquisador geralmente deseja não apenas estimar parâmetros populacionais, mas também fazer análises detalhadas dentro de um estrato relativamente pequeno e/ou comparar estratos entre si. A amostragem estratificada proporcional pode não resultar em alguns estratos desse tipo de análise.

Tomando o exemplo descrito em nossa tabela, não seria possível realizar uma análise detalhada dos elementos da zona 2, pois apenas 12 dos elementos são encontrados na amostra. Além disso, a comparação dos elementos da zona 2 com as demais zonas seria duvidosa.

A amostragem estratificada proporcional não é uma boa escolha de amostragem para realizar esse tipo de análise. O desproporcional pode ser uma escolha melhor.

Amostragem estratificada desproporcional

A amostragem desproporcional é um procedimento em que o número de elementos incluídos na amostra de cada estrato não é proporcional à sua representação na população total. Os elementos da população não têm a mesma chance de serem incluídos na amostra. A mesma fração amostral não se aplica a cada estrato.

Por outro lado, os estratos possuem frações amostrais diferentes e, como tal, esse procedimento de amostragem não é uma seleção equiprovável. Para estimar os parâmetros populacionais, a composição populacional deve compensar a desproporção da amostra. No entanto, para alguns projetos de pesquisa, uma amostragem estratificada desproporcional pode ser mais apropriada do que proporcional.

A amostragem desproporcional pode ser dividida em três subtipos com base nos propósitos de nossa atribuição. Por exemplo, pode ser para facilitar a análise dentro dos estratos, focar na otimização de custos, precisão ou precisão e custos.

O objetivo de um estudo pode exigir que um pesquisador realize uma análise detalhada dos estratos da amostra. Se for usada a estratificação proporcional, o tamanho da amostra de um estrato é muito pequeno; portanto, pode ser um desafio atingir os objetivos do estudo.

A alocação proporcional pode não produzir um número suficiente de casos para esse tipo de análise detalhada. Uma opção é a superamostragem de estratos pequenos ou infrequentes. Essa superamostragem criaria uma distribuição desproporcional dos estratos da amostra em relação à população. No entanto, pode haver um número suficiente de casos para realizar a análise de estratos necessária para os propósitos do estudo.

Pontos fortes e fracos da amostragem estratificada

A amostragem estratificada tem muitos dos pontos fortes e fracos associados à maioria dos procedimentos de amostragem probabilística em comparação com os procedimentos de amostragem não probabilística.

Em comparação com a amostragem aleatória simples, os pontos fortes da amostragem estratificada incluem:

Capacidade de estimar não apenas parâmetros populacionais, mas também fazer inferências dentro de cada estrato e comparações entre estratos. A amostragem aleatória simples pode não capturar dados suficientes sobre os subgrupos de interesse. Amostras estratificadas produzem erros de amostragem aleatória menores do que os obtidos com uma amostra aleatória simples do mesmo tamanho amostral. Uma amostra estratificada resultará em uma amostra que é pelo menos tão precisa quanto uma amostra aleatória simples do mesmo tamanho de amostra.
Amostras estratificadas tendem a ser mais representativas de uma população porque garantem que os elementos de cada estrato da população sejam representados na amostra. A amostragem pode ser estratificada para garantir que a amostra esteja espalhada por subáreas geográficas e subgrupos populacionais.
Ao utilizar a amostragem estratificada, aproveita-se o conhecimento que o pesquisador tem sobre a população.
O uso de amostragem estratificada permite que o pesquisador use diferentes procedimentos de amostragem dentro de diferentes estratos.

Qual é a diferença entre amostragem estratificada, amostragem e amostragem por cotas?

A amostragem estratificada e a amostragem por quota são algo semelhantes entre si. Ambos envolvem dividir a população-alvo em categorias e, em seguida, selecionar um certo número de itens de cada categoria. Ambos os procedimentos têm como objetivo principal a seleção de uma amostra representativa e/ou a facilitação da análise de subgrupos. No entanto, existem diferenças importantes.

A amostragem estratificada usa amostragem aleatória simples. Uma base de amostragem é necessária para a amostragem estratificada, mas não para a amostragem por quotas.

Vantagens da amostragem por cotas:

É o método de amostragem mais barato.
É amplamente utilizado em pesquisas e pesquisas pela mídia.
O método pressupõe que a informação que queremos obter está correlacionada com a população, mas é uma hipótese de representatividade difícil de provar.

Em resumo, considere a escolha de amostragem estratificada se:

É possível dividir uma população em dois ou mais estratos e construir uma base de amostragem homogênea para cada estrato.
Alguns subgrupos da população são muito diferentes de outros subgrupos.
É essencial minimizar o erro de amostragem.
A população é heterogênea.
Deseja-se uma análise comparativa dos estratos.

Por fim, compartilhamos um artigo sobre as características de outro tipo de amostragem, a amostragem sistemática.

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