A amostragem estratificada aleatória é uma técnica estatística amplamente utilizada, na qual uma população é dividida em diferentes subgrupos, ou estratos, com base em características partilhadas.
O objetivo da estratificação é assegurar a representatividade de cada estrato na amostra e permitir inferências sobre subgrupos específicos da população. A análise destes subgrupos é crucial para personalizar tratamentos para grupos específicos de pacientes, otimizando assim os resultados dos cuidados de saúde.
Esta técnica é benéfica quando a população é heterogénea e uma amostra aleatória simples pode não fornecer resultados precisos. Ao dividir a população em estratos, os investigadores conseguem garantir que a sua amostra seja representativa da população, evitando assim vieses na seleção.
O que é amostragem aleatória estratificada?
A amostragem aleatória estratificada é um método probabilístico utilizado pela pesquisa organizacional para segmentar uma população em vários grupos (estratos) homogêneos e não sobrepostos.
Em seguida, são escolhidos aleatoriamente membros de cada estrato para participar da pesquisa, o que resulta em uma redução de custos e melhora na eficiência. Cada membro de todos os estratos deve ser único, garantindo que todos tenham chances iguais de serem selecionados por meio de um processo de probabilidade simples. Este método de amostragem também é conhecido como “amostragem de cotas aleatórias”.
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Vamos considerar um exemplo em que uma equipe de pesquisa deseja coletar opiniões sobre religião em diferentes grupos etários. Em vez de obter feedback de 326.044.985 cidadãos nos Estados Unidos, eles podem selecionar aleatoriamente cerca de 10.000 participantes para a pesquisa.
Esses 10.000 indivíduos são então divididos em grupos com base em faixas etárias, como 18-29, 30-39, 40-49, 50-59 e 60 anos ou mais. Cada grupo possui membros exclusivos, e o número de membros pode variar de acordo com diferentes características, como idade, status socioeconômico, nacionalidade, religião, nível de educação e outras classificações.
Aqui estão as 8 etapas para realizar uma amostragem aleatória estratificada:
- Defina o público-alvo.
- Identifique a variável ou variáveis de estratificação e calcule o número de estratos a utilizar. Estas variáveis de estratificação devem estar alinhadas com o objetivo da pesquisa. Cada informação adicional determina as variáveis de estratificação. Por exemplo, se o objetivo da pesquisa for compreender todos os subgrupos, as variáveis estarão relacionadas com os subgrupos.
- Utilize uma base de amostragem já existente ou crie uma base que inclua todas as informações da variável de estratificação para todos os elementos do público-alvo.
- Efetue ajustes após avaliar a base de amostragem com base na falta de cobertura, sobrecobertura ou agrupamento.
- Tendo em consideração toda a população, cada estrato deve ser único e incluir todos e cada um dos membros da população. Dentro de cada estrato, as diferenças devem ser mínimas, enquanto os estratos devem ser extremamente distintos entre si. Cada elemento da população deve pertencer a apenas um estrato.
LEIA TAMBÉM: Metodologia CAWI: O que é e para que serve? - Atribua um número aleatório e exclusivo a cada elemento.
- Determine o tamanho de cada estrato de acordo com as suas necessidades. A distribuição numérica entre todos os elementos de todos os estratos irá determinar o tipo de amostragem a ser implementado, podendo ser estratificada proporcional ou desproporcional.
- O pesquisador pode selecionar elementos aleatórios de cada estrato para formar a amostra. Deve selecionar pelo menos um elemento de cada estrato para garantir a representatividade de todos os estratos. Se forem selecionados dois elementos de cada estrato, calcule rapidamente as margens de erro dos dados recolhidos.
A utilização deste método ajuda a garantir que a amostra seja representativa da população e reduz o erro amostral, o que conduz a resultados mais precisos.
Tipos de amostragem aleatória estratificada
- Amostragem Proporcional
Nesta abordagem, o tamanho da amostra de cada estrato está diretamente relacionado com o tamanho da população total dos estratos. Isso significa que cada estrato tem a mesma fração de amostragem.
| Fórmula de amostragem aleatória estratificada proporcional: n h = ( N h / N ) * n |
n h = Tamanho da amostra para h o estrato
N h = Tamanho da população para h o estrato
N = Tamanho de toda a população
n = Tamanho da amostra inteira
Por exemplo, se tivermos quatro estratos com tamanhos respectivos de 500, 1.000, 1.500 e 2.000, e escolhermos ½ como a fração de amostragem, então um pesquisador selecionará 250, 500, 750 e 1.000 membros de cada estrato, respetivamente.
| Estrato | A | B | C | D |
| Tamanho da população | 500 | 1000 | 1500 | 2000 |
| Fração de Amostragem | 1/2 | 1/2 | 1/2 | 1/2 |
| Resultados finais do tamanho da amostra | 250 | 500 | 750 | 1000 |
Independentemente do tamanho da amostra da população, a fração amostral permanecerá uniforme em todos os estratos.
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- Amostragem Desproporcional
A principal diferença na amostragem desproporcional é que cada estrato tem uma fração de amostragem diferente. O sucesso desta abordagem depende da precisão do pesquisador na alocação das frações. Se as frações não forem distribuídas com precisão, os resultados podem ser tendenciosos devido a estratos sobre-representados ou sub-representados.
| Estrato | A | B | C | D |
| Tamanho da população | 500 | 1000 | 1500 | 2000 |
| Fração de Amostragem | 1/2 | 1/3 | 1/4 | 1/5 |
| Resultados finais do tamanho da amostra | 250 | 333 | 375 | 400 |
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Exemplos de amostragem aleatória estratificada
Investigadores e estatísticos utilizam a amostragem aleatória estratificada para analisar as relações entre dois ou mais estratos. Visto que esta técnica envolve a divisão da amostra em múltiplas camadas ou estratos, é fundamental calcular os estratos antes de determinar o tamanho da amostra.
Um exemplo clássico de amostragem aleatória estratificada é o seguinte:
Imagine que 100 alunos (N h ) de uma escola com 1.000 alunos (N) foram inquiridos sobre a sua disciplina preferida. É claro que os alunos do 8º ano terão preferências diferentes das dos alunos do 9º ano. Para obter resultados precisos na pesquisa, é recomendável dividir a amostra em vários estratos.
Aqui fica uma tabela com o número de alunos em cada ano letivo:
| Nota | Número de alunos (n) |
| 5 | 150 |
| 6 | 250 |
| 7 | 300 |
| 8 | 200 |
| 9 | 100 |
Calcule a amostra de cada ano utilizando a fórmula:
| Amostra estratificada (n 5 ) = 100/1000 * 150 = 15 |
| Amostra estratificada (n 6 ) = 100/1000 * 250 = 25 |
| Amostra estratificada (n 7 ) = 100/1000 * 300 = 30 |
| Amostra estratificada (n 8 ) = 100/1000 * 200 = 20 |
| Amostra estratificada (n 9 ) = 100/1000 * 100 = 10 |
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Vantagens da amostragem aleatória estratificada
A amostragem aleatória estratificada é uma técnica estatística que oferece diversas vantagens sobre outros métodos. Alguns dos benefícios críticos incluem o seguinte:
- Melhor precisão nos resultados em comparação com outros métodos de amostragem probabilística, como amostragem por conglomerados, amostragem aleatória simples e amostragem sistemática ou métodos não probabilísticos, como amostragem por conveniência. Esta precisão dependerá da distinção dos vários estratos.
- Conveniente treinar uma equipe para estratificar uma amostra devido à exatidão da natureza desta técnica de amostragem.
- Devido à precisão estatística deste método, amostras menores também podem recuperar resultados altamente úteis para um pesquisador.
- Esta técnica de amostragem cobre a população máxima, pois os pesquisadores têm controle total sobre a divisão dos estratos.
- Os inquéritos de saúde podem beneficiar deste método para representar a população relativamente ao estado de saúde, prevalência de doenças ou factores de risco.
A amostragem aleatória estratificada é um método valioso e eficiente para uma população com subgrupos distintos. Sua capacidade de aumentar a precisão, representar cada subgrupo proporcionalmente, controlar preconceitos, economizar custos e melhorar a qualidade dos dados o torna uma ferramenta valiosa para pesquisadores em muitas áreas.
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Quando usar a amostragem aleatória estratificada?
A amostragem aleatória estratificada deve ser utilizada quando a população em estudo possui subgrupos distintos e o objetivo é fazer inferências sobre cada subgrupo ou sobre a população como um todo. Esta técnica é benéfica quando:
- A amostragem aleatória estratificada é um método de amostragem altamente produtivo em situações em que o pesquisador pretende focar apenas em estratos específicos dos dados populacionais disponíveis . Dessa forma, as características desejadas dos estratos podem ser encontradas na amostra da pesquisa.
- Os investigadores recorrem a este método de amostragem nos casos em que pretendem estabelecer uma relação entre dois ou mais estratos diferentes. Se esta comparação for realizada através de amostragem aleatória simples, existe uma maior probabilidade de os grupos-alvo não estarem igualmente representados.
- Amostras com uma população de difícil acesso ou contato podem ser rapidamente envolvidas no processo de pesquisa usando 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 entre estratos relevantes. A diversificação dentro dos estratos será muito menor do que a diversificação na população-alvo. Devido à precisão envolvida, o tamanho da amostra necessário será muito menor, o que ajudará os pesquisadores a economizar tempo e esforço .
- As pesquisas de opinião pública costumam usar amostragem aleatória estratificada para representar a população em relação às características demográficas, como região, filiação política ou idade.
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A amostragem aleatória estratificada é prática quando a população possui subgrupos distintos e o objetivo é fazer inferências sobre cada subgrupo ou sobre a população como um todo.
Conclusão
A amostragem aleatória estratificada é essencial para os pesquisadores, pois ajuda a aumentar a validade e a confiabilidade dos resultados. Usando QuestionPro, você pode usar suas ferramentas de amostragem integradas para garantir que sua amostra seja representativa da população. Você também pode usar as ferramentas analíticas do QuestionPro para analisar seus dados, incluindo estatísticas descritivas, tabulação cruzada e análise de regressão .
No geral, QuestionPro fornece uma plataforma eficaz para a realização de estudos de amostragem aleatória estratificada, permitindo garantir que sua amostra seja representativa de sua população e analisar seus dados em um ambiente fácil de usar.
