Você sabe como fazer amostragem estratificada? Neste artigo, mostraremos como fazer isso da maneira mais simples! Consideremos uma situação em que uma equipe de pesquisa busca opiniões sobre religião entre vários grupos etários.
Em vez de recolher feedback de 127,5 milhões de cidadãos no México, a equipe pode selecionar amostras aleatórias de cerca de 10.000 pessoas para conduzir a pesquisa.
Esses 10 mil cidadãos podem ser divididos em estratos de acordo com a idade, ou seja, em grupos de 18 a 29 anos, 30 a 39 anos, 40 a 49 anos, 50 a 59 anos e 60 anos ou mais. Cada estrato terá membros diferentes e, claro, o número de membros também será diferente. Continue lendo para saber mais!
O que é amostragem estratificada?
É um tipo de amostragem probabilística em que uma população inteira é dividida em vários grupos homogêneos (estratos) não sobrepostos. Os membros finais dos vários estratos são escolhidos aleatoriamente para conduzir a pesquisa.
Os membros de cada um desses grupos devem ser diferentes para que todos os membros de todos os grupos tenham a mesma oportunidade de serem selecionados.
A idade, divisões socioeconômicas, religião, nível de escolaridade e outras classificações semelhantes são incluídas na amostragem estratificada.
Pesquisadores e estatísticos usam a amostragem estratificada para analisar as relações entre dois ou mais estratos. Como esta amostragem envolve múltiplas camadas ou estratos, é crucial calcular os estratos antes de determinar o tamanho da amostra. Além disso, ela beneficia os pesquisadores com custos reduzidos e maior eficiência.
Tipos de amostragem estratificada
Agora apresentaremos os vários tipos de amostragem estratificada que existem:
Amostragem estratificada proporcional
Nesta abordagem, o tamanho da amostra de cada estrato é diretamente proporcional ao tamanho da população total. Isso significa que cada amostra de estrato tem a mesma fração amostral.
| Fórmula de amostragem aleatória estratificada proporcional: nh = (Nh/N) * n |
|---|
nh= Tamanho da amostra do estrato h
Nh= Tamanho da população em relação ao estrato h
N= Tamanho de toda a população
N= Tamanho total da amostra
Se você tiver 4 estratos com 500, 1.000, 1.500, 2.000, etc., e a organização de pesquisa selecionar ½ como fração de amostragem. Um pesquisador deve selecionar 250, 500, 750, 1000 associados do respectivo estado.
| Estrato | PARA | b | c | d |
|---|---|---|---|---|
| Tamanho da população | 500 | 1000 | 1500 | 2000 |
| Fração de amostra | ½ | ½ | ½ | ½ |
| Amostra final | 250 | 500 | 750 | 1000 |
Independentemente do tamanho da amostra da população, a fração amostral permanecerá uniforme entre os estratos.
Amostragem estratificada desproporcional
A fração amostral é o principal fator diferenciador entre a amostragem estratificada proporcional e desproporcional. Na amostragem desproporcional, cada estrato possui uma fração amostral diferente.
O sucesso deste método de amostragem depende da precisão do pesquisador na atribuição das frações. Se as frações atribuídas não forem precisas, os resultados podem ser tendenciosos devido a estratos sobre-representados ou sub-representados.
| Estrato | PARA | b | c | d |
|---|---|---|---|---|
| Tamanho da população | 500 | 1000 | 1500 | 2000 |
| Fração de amostra | ½ | 1/3 | ¼ | 1/5 |
| Amostra final | 250 | 333 | 375 | 400 |
Como fazer amostragem estratificada facilmente?
Abaixo apresentamos 6 passos para aprender como fazer de forma fácil e eficaz:
Defina o seu público-alvo
Como em outros métodos de amostragem probabilística, você deve começar definindo claramente a população da qual a amostra será retirada.
Escolha as características para estratificação
Você também deve escolher o critério que usará para dividir seus grupos. Esta escolha é crucial, pois cada membro da população só pode ser colocado em um subgrupo, então a classificação deve ser clara.
Realize a estratificação por múltiplas características
Você pode optar por estratificar por várias características diferentes simultaneamente, desde que possa combinar claramente cada indivíduo com um subgrupo específico.
Separe a população em estratos
Compile uma lista de todos os membros da população e atribua um estrato a cada um deles. Garanta que cada estrato seja mutuamente exclusivo e que juntos cubram toda a população.
Decida o tamanho da amostra para cada estrato
Determine se deseja que sua amostra seja proporcional ou desproporcional e decida o tamanho total da amostra. Deve ser grande o suficiente para permitir conclusões estatísticas sobre cada subgrupo.
Realize amostragem aleatória de cada estrato
Use um método de amostragem probabilística, como amostragem aleatória simples ou amostragem sistemática, para obter uma amostra dentro de cada estrato. A aleatoriedade garantirá uma amostra representativa de cada subgrupo.
Exemplo de amostragem estratificada
Agora que você já entende como fazer, vou mostrar um exemplo clássico:
Digamos que em uma escola com 1.000 alunos, 100 alunos respondam a perguntas sobre sua matéria favorita. É um fato que os alunos do primeiro ano terão preferências diferentes dos alunos do quinto ano.
Para garantir resultados precisos, é ideal dividir cada série em vários estratos.
Aqui está uma tabela com o número de alunos em cada série:
| Grau | Número de estudantes |
|---|---|
| 5 | 150 |
| 6 | 250 |
| 7 | 300 |
| 8 | 200 |
| 9 | 100 |
Calcule a amostra para cada série usando a fórmula de amostragem estratificada:
| Amostra estratificada (n1) = 100/1000 * 150 = 15 |
|---|
| Amostra estratificada (n2) = 100/1000 * 250 = 25 |
| Amostra estratificada (n3) = 100/1000 * 300 = 30 |
| Amostra estratificada (n4) = 100/1000 * 200 = 20 |
| Amostra estratificada (n5) = 100/1000 * 100 = 10 |
Vantagens da amostragem aleatória estratificada
Algumas vantagens de usar amostragem aleatória estratificada são:
Garantir a diversidade da amostra
Ela inclui indivíduos de cada subgrupo, refletindo a diversidade da população. Isso nem sempre ocorre com outros métodos, como a amostragem aleatória simples.
Garantir variação semelhante
Um tamanho de amostra semelhante para cada subgrupo garante que os dados coletados tenham níveis de variação comparáveis. Outros métodos podem resultar em tamanhos de amostra desproporcionais para certos subgrupos menos comuns na população geral.
Reduz a variância global da população
A amostragem permite obter medidas mais precisas das variáveis dentro de cada subgrupo, reduzindo a variância global da população.
Permite uma variedade de métodos de coleta de dados
Pode-se utilizar diferentes métodos de coleta de dados para diferentes subgrupos, adaptando-se às características específicas de cada um.
Melhor precisão nos resultados
Oferece alta precisão nos resultados, especialmente quando os estratos são distintos entre si.
Facilidade de implementação
É um método fácil de aprender e implementar para equipes de pesquisa devido à sua natureza precisa.
Adequado para pequenas amostras
Mesmo com amostras pequenas, a amostragem estratificada pode fornecer resultados úteis devido à sua precisão estatística.
No entanto, é importante destacar que esta técnica de amostragem pode ser desafiadora se os estratos não forem corretamente identificados e se não houver uma distribuição clara da população em cada estrato.
Quando usar amostragem estratificada?
Para utilizar, é necessário ser capaz de dividir a população em subgrupos mutuamente exclusivos e exaustivos. Isso significa que cada membro da população pode ser claramente classificado em um subgrupo.
A amostragem estratificada é a melhor opção entre os métodos de amostragem probabilística quando se considera que os subgrupos terão valores médios diferentes para a(s) variável(ões) em estudo.
Portanto, você pode considerar usar a técnica se:
- Há amplo espaço para dividir toda a população em estratos homogêneos.
- A população-alvo é heterogênea e alguns subgrupos são extremamente diferentes dos outros.
- A análise comparativa dos estratos é o que você procura.
Agora que você sabe como fazer amostragem estratificada e quais são os elementos mais importantes a considerar, esperamos que tenha ficado mais claro para você com este artigo.
Lembre-se também que contamos com o serviço QuestionPro Audience, especializado em fornecer amostras de pesquisas online adaptadas às suas necessidades.
