A amostragem estratificada é um dos tipos de amostragem probabilística a que podemos recorrer. Convido-te a continuar a ler para saberes mais sobre os seus pontos fortes e fracos.
A amostragem estratificada é um processo de amostragem em que a população-alvo é separada em segmentos exclusivos e homogéneos (estratos), sendo depois selecionada uma amostra aleatória simples de cada segmento (estrato).
As amostras selecionadas dos vários estratos são combinadas numa única amostra. Este processo de amostragem é por vezes designado por “amostragem aleatória por quotas”.
Etapas de seleção para amostragem estratificada
Há oito etapas principais na seleção de uma amostra aleatória estratificada:
- Define a população-alvo.
- Identifica a(s) variável(eis) de estratificação e determina o número de estratos. número de estratos a utilizar. As variáveis de estratificação devem estar relacionadas com o objetivo do inquérito. Se o objetivo do inquérito for fazer estimativas de subgrupos, as variáveis de estratificação devem estar relacionadas com esses subgrupos.
A disponibilidade de informação auxiliar determina frequentemente quais as variáveis de estratificação a utilizar. Pode ser utilizada mais do que uma variável de estratificação. Considera que, à medida que o número de variáveis de estratificação aumenta, a probabilidade de algumas das variáveis anularem os efeitos de outras variáveis aumenta, pelo que não devem ser utilizadas mais de quatro a seis variáveis de estratificação e não devem ser utilizados mais de seis estratos de uma determinada variável.
- Identificar uma base de amostragem existente ou desenvolver uma que inclua informações sobre a(s) variável(eis) de estratificação para cada elemento da população-alvo. Se a base de amostragem não incluir informações sobre as variáveis de estratificação, não será possível efetuar a estratificação.
- Avalia a base de amostragem quanto a subcobertura, sobrecobertura, cobertura múltipla e agrupamento, e faz os ajustamentos necessários.
- Divide a base de amostragem em estratos, categorias da estratificação da(s) variável(eis), criando uma base de amostragem para cada estrato. As diferenças dentro do estrato devem ser minimizadas e as diferenças entre estratos devem ser maximizadas. Os estratos não devem sobrepor-se; em conjunto, devem constituir toda a população. Os estratos devem ser independentes e mutuamente exclusivos do subconjunto da população. Cada elemento da população deve pertencer a apenas um estrato.
- Atribui um número único a cada elemento.
- Determina o tamanho da amostra para cada estrato. A distribuição numérica dos elementos da amostra pelos vários estratos determina o tipo de amostragem a efetuar. Pode ser uma amostragem proporcional estratificada ou um dos vários tipos de amostragem estratificada desproporcionada.
- Selecionar aleatoriamente o número especificado de elementos de cada estrato. Deve ser selecionado pelo menos um elemento de cada estrato para a representação da amostra; e devem ser selecionados pelo menos dois elementos de cada estrato para o cálculo da margem de erro das estimativas calculadas a partir dos dados recolhidos.
Amostragem estratificada proporcional
Existem dois subtipos principais de amostragem estratificada: a amostragem proporcional e a amostragem desproporcionada. Na amostragem estratificada proporcional, o número de elementos atribuídos a vários estratos é proporcional à representação dos estratos na população-alvo. Ou seja, a dimensão da amostra retirada de cada estrato é proporcional à dimensão relativa desse estrato na população-alvo.
A fração de amostragem é aplicada a cada estrato, dando a cada elemento da população a mesma possibilidade de ser selecionado. A amostra resultante é uma amostra auto-ponderada. Este processo de amostragem é utilizado quando o objetivo da investigação é estimar parâmetros da população.
Neste exemplo, os itens da amostra foram distribuídos pelas quatro zonas de uma região de marketing, de modo a que a proporção de itens amostrados em cada zona seja idêntica à proporção de itens de cada zona na população total. A fração de amostragem em cada zona é a mesma 1 em 22 itens. Cada zona está igualmente representada na amostra.
Muitas vezes, o investigador não quer apenas estimar os parâmetros da população, mas também fazer uma análise detalhada dentro de um estrato relativamente pequeno e/ou comparar estratos entre si. Neste tipo de análise, a amostragem estratificada proporcional pode não produzir resultados em alguns dos estratos.
Tomando o exemplo descrito no nosso quadro, não seria possível efetuar uma análise detalhada dos elementos da zona 2, uma vez que apenas 12 dos elementos se encontram na amostra. Além disso, a comparação dos elementos da zona 2 com as outras zonas seria duvidosa.
A amostragem estratificada proporcional não é uma boa opção de amostragem para efetuar este tipo de análise. A desproporcional pode ser uma escolha melhor.
Amostragem estratificada desproporcionada
A amostragem desproporcionada 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 probabilidade de serem incluídos na amostra. A mesma fração de amostragem não é aplicada a cada estrato.
Além disso, os estratos têm fracções de amostragem diferentes e, como tal, este processo de amostragem não é uma seleção equiprovável. Para estimar os parâmetros da população, a composição da população deve ser utilizada para compensar a desproporcionalidade da amostra. No entanto, para alguns projectos de investigação, a amostragem estratificada desproporcionada pode ser mais adequada do que a amostragem proporcional.
A amostragem desproporcionada pode ser dividida em três subtipos com base nos objectivos da nossa atribuição, que podem ser, por exemplo, facilitar a análise dentro dos estratos ou centrar-se na otimização dos custos, na exatidão ou na otimização tanto da exatidão como dos custos.
O objetivo de um estudo pode exigir que o investigador efectue uma análise pormenorizada dos estratos da amostra. Se for utilizada a estratificação proporcional, a dimensão da amostra de um estrato é muito pequena; por conseguinte, pode ser difícil atingir os objectivos do estudo.
A afetação proporcional pode não produzir um número suficiente de casos para este tipo de análise pormenorizada. Uma opção é a sobreamostragem de estratos pequenos ou pouco frequentes. Essa sobreamostragem criaria uma distribuição desproporcionada dos estratos da amostra em comparação com a população. No entanto, pode haver um número suficiente de casos para realizar a análise de estratos exigida pelos objectivos do estudo.
Utilizando o exemplo hipotético descrito no quadro acima, se se pretender efetuar uma análise pormenorizada da zona 2, poder-se-ia proceder a uma sobreamostragem dos elementos dessa zona; por exemplo, em vez de amostrar apenas 12 elementos, amostrar 130 elementos.
Para efetuar uma análise mais significativa e analisar em pormenor a zona 2, a dimensão da amostra para esse distrito deve ser superior a 12 itens.
Pontos fracos e fortes da amostragem estratificada
A amostragem estratificada tem muitos dos pontos fortes e fracos associados à maioria dos procedimentos de amostragem probabilística, quando comparada com os procedimentos de amostragem não probabilística.
Em comparação com a amostragem aleatória simplesa amostragem estratificada, os pontos fortes da amostragem estratificada incluem
- Capacidade de estimar não só os parâmetros da população, mas também de fazer inferências dentro dos estratos e comparações entre estratos. Dados suficientes sobre subgrupos de interesse que podem não ser captados numa amostragem aleatória simples. As amostras estratificadas produzem erros de amostragem aleatória menores do que os obtidos com uma amostra aleatória simples da mesma dimensão. Uma amostra estratificada resultará numa amostra que é, pelo menos, tão exacta como uma amostra aleatória simples da mesma dimensão.
- As amostras estratificadas tendem a ser mais representativas de uma população porque garantem que os elementos de cada estrato da população estão representados na amostra. A amostragem pode ser estratificada para garantir que a amostra é distribuída por subáreas geográficas e subgrupos da população.
- Ao utilizar a amostragem estratificada, explora o conhecimento que o investigador tem da população.
- A utilização da amostragem estratificada permite ao investigador utilizar diferentes processos de amostragem nos diferentes estratos.
Vantagens e desvantagens da amostragem estratificada em relação à amostragem aleatória simples
Qual é a diferença entre amostragem estratificada, amostragem e amostragem por quotas?
Amostragem estratificada e amostragem por quotas amostragem por quotas são algo semelhantes entre si. Ambos implicam a divisão da população-alvo em categorias e, em seguida, a seleção de um determinado número de elementos de cada categoria. Ambos os procedimentos têm como principal objetivo a seleção de uma amostra representativa e/ou a facilitação da análise de subgrupos. No entanto, existem diferenças importantes.
A amostragem estratificada utiliza a amostragem aleatória simples. É necessária uma base de amostragem para a amostragem estratificada, mas não para a amostragem por quotas.
Vantagens da amostragem por quotas:
- É o método de amostragem menos dispendioso.
- É amplamente utilizado em sondagens e inquéritos pelos meios de comunicação social.
- O método parte do princípio de que a informação que se pretende obter está correlacionada com a população, mas trata-se de um pressuposto de representatividade difícil de provar.
Em resumo, considera a possibilidade de escolher amostragem estratificada se:
- É possível dividir uma população em dois ou mais estratos e construir uma base de amostragem homogénea para cada estrato.
- Alguns subgrupos da população são muito diferentes de outros subgrupos.
- É muito importante minimizar o erro de amostragem.
- A população é heterogénea.
- É desejável uma análise comparativa dos estratos.
Partilhamos contigo um artigo sobre as caraterísticas de outro tipo de amostragem, a amostragem sistemática. amostragem sistemática.
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