Aleatória Estratificada Amostragem: Definição
aleatória Estratificada a amostragem é um tipo de probabilidade de amostragem através do qual uma organização de pesquisa pode se ramificam a toda a população em múltiplas que não se sobreponham, e a homogeneidade de grupos (estratos) e escolher aleatoriamente final membros dos vários estratos de pesquisa, a qual reduz os custos e melhora a eficiência. Os membros de cada um destes grupos devem ser distintos para que cada membro de todos os grupos tenha a mesma oportunidade de ser selecionado usando probabilidade simples., Este método de amostragem é também designado por “amostragem aleatória de quotas”.Selecione os seus respondentes idade, divisões socioeconómicas, nacionalidade, religião, realizações educativas e outras tais classificações estão sujeitas a amostragem aleatória estratificada.consideremos uma situação em que uma equipa de investigação procura opiniões sobre religião entre vários grupos etários. Em vez de coletar feedback de 326,044,985 cidadãos dos Estados Unidos, amostras aleatórias de cerca de 10000 podem ser selecionadas para pesquisa. Estes 10000 cidadãos podem ser divididos em estratos de acordo com a idade, I.,e, grupos de 18-29, 30-39, 40-49, 50-59, e 60 e mais. Cada estrato terá membros distintos e número de membros.
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8 Passos para seleccionar uma amostra aleatória estratificada:
- Define o público-alvo.
- reconhecer a variável ou variáveis de estratificação e calcular o número de estratos a utilizar. Estas variáveis de estratificação devem estar em consonância com o objetivo da pesquisa. Cada informação adicional decide as variáveis de estratificação., Por exemplo, se o objetivo da pesquisa para entender todos os subgrupos, as variáveis serão relacionadas com os subgrupos e toda a informação sobre esses subgrupos irá impactar as variáveis. Idealmente, não mais de 4-6 variáveis de estratificação e não mais de 6 estratos devem ser usados em uma amostra porque um aumento nas variáveis de estratificação irá aumentar as chances de algumas variáveis cancelando o impacto de outras variáveis.,
- Use um quadro de amostragem já existente ou crie um quadro que inclua toda a informação da variável de estratificação para todos os elementos do público-alvo.efectuar alterações após avaliar a base de amostragem com base na falta de cobertura, cobertura excessiva ou agrupamento.considerando toda a população, cada estrato deve ser único e abranger todos e cada um dos membros da população. Dentro do estrato, as diferenças devem ser mínimas, enquanto cada estrato deve ser extremamente diferente um do outro., Cada elemento da população deve pertencer a apenas um estrato.
- atribuir um número aleatório e único a cada elemento.Descubra o tamanho de cada estrato de acordo com as suas necessidades. A distribuição numérica entre todos os elementos de todos os estratos determinará o tipo de amostragem a aplicar. Pode ser uma amostragem proporcional ou desproporcional estratificada.o pesquisador pode então selecionar elementos aleatórios de cada estrato para formar a amostra., Deve ser escolhido um elemento mínimo de cada estrato para que haja representação de cada estrato, mas se forem seleccionados dois elementos de cada estrato, para calcular facilmente as margens de erro do cálculo dos dados recolhidos.
Saiba mais: Amostragem Aleatória Simples
Tipos de Aleatória Estratificada Amostragem:
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Proporcional Estratificada, Amostragem Aleatória:
nesta abordagem, cada estrato de tamanho de amostra é diretamente proporcional ao tamanho da população e a toda a população de estratos. Isso significa que cada amostra de estratos tem a mesma fracção de amostragem.,Nh = Dimensão da população para o estrato hth
Nh= Dimensão da população para o estrato hthn = Dimensão da população total n = Dimensão da amostra totalSe tiver 4 estratos com 500, 1000, 1500, 2000 tamanhos respectivos e a organização de investigação selecciona ½ como fracção de amostragem. Um pesquisador deve então selecionar 250, 500, 750, 1000 membros do respectivo estrato.,
| Stratum | A | B | C | D |
| Population Size | 500 | 1000 | 1500 | 2000 |
| Sampling Fraction | 1/2 | 1/2 | 1/2 | 1/2 |
| Final Sampling Size Results | 250 | 500 | 750 | 1000 |
Irrespective of the sample size of the population, the sampling fraction will remain uniform across all the strata.,
Saiba mais: amostragem sistemática
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amostragem aleatória estratificada desproporcionada:
a fracção de amostragem é o principal factor de diferenciação entre a amostragem aleatória estratificada proporcional e desproporcionada. Numa amostragem desproporcionada, cada estrato terá uma fracção de amostragem diferente.
o sucesso deste método de amostragem depende da precisão do pesquisador na alocação de fração. Se as frações atribuídas não forem precisas, os resultados podem ser distorcidos devido aos estratos sobre-representados ou sub-representados.,td>Stratum
Learn more: Cluster Sampling
Stratified Random Sampling Examples:
Researchers and statisticians use stratified random sampling to analyze relationships between two or more strata., Como a amostragem aleatória estratificada envolve múltiplas camadas ou estratos, é crucial calcular os estratos antes de calcular o valor da amostra.
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segue-se um exemplo clássico de amostragem aleatória estratificada:
digamos, 100 (Nh) estudantes de uma escola com 1000 (N) estudantes foram questionados sobre o seu assunto favorito. É um facto que os alunos do 8º ano terão preferências de disciplinas diferentes das dos alunos do 9º ano., Para a Pesquisa fornecer resultados precisos, a maneira ideal é dividir cada grau em vários estratos.,
Calcular a amostra de cada classe, utilizando estratificada, amostragem aleatória fórmula:
Saiba mais: Amostragem de Conveniência
Vantagens do Aleatória Estratificada Amostragem:
- uma Melhor precisão nos resultados, em comparação a outros probabilidade de métodos de amostragem, tais como cluster de amostragem, amostragem aleatória simples, e a amostragem sistemática ou não-probabilidade de métodos, tais como a conveniência de amostragem., Esta precisão dependerá da distinção de vários estratos, ou seja, os resultados serão altamente precisos se todos os estratos forem extremamente diferentes.conveniente treinar uma equipa para estratificar uma amostra devido à exatidão da natureza desta técnica de amostragem.devido à precisão estatística deste método, tamanhos menores de amostras também podem obter resultados altamente úteis para um pesquisador.esta técnica de amostragem cobre a população máxima, uma vez que os investigadores têm uma carga completa sobre a divisão estratos.,
Saiba mais: amostragem por grupos vs amostragem estratificada
quando utilizar amostragem aleatória estratificada?
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- a amostragem aleatória estratificada é um método extremamente produtivo de amostragem em situações em que o investigador pretende concentrar-se apenas em estratos específicos a partir dos dados disponíveis sobre a população. Desta forma, as características desejadas dos estratos podem ser encontradas na amostra de pesquisa. os investigadores baseiam-se neste método de amostragem nos casos em que pretendem estabelecer uma relação entre dois ou mais estratos diferentes., Se esta comparação for efectuada utilizando uma amostragem aleatória simples, existe uma maior probabilidade de os grupos-alvo não estarem representados de forma igual. as amostras com uma população de difícil acesso ou contacto podem ser facilmente envolvidas no processo de investigação utilizando a técnica de amostragem aleatória estratificada.
- a precisão dos resultados estatísticos é superior à amostragem aleatória simples, uma vez que os elementos da amostra são escolhidos a partir de estratos relevantes. A diversificação dentro dos estratos será muito menor do que a diversificação que existe na população-alvo., Devido à exatidão envolvida, é altamente provável que o tamanho da amostra necessária será muito menor e isso ajudará os pesquisadores a economizar tempo e esforços.
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