{"id":929783,"date":"2024-06-12T07:39:02","date_gmt":"2024-06-12T14:39:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=929783"},"modified":"2025-04-03T10:24:22","modified_gmt":"2025-04-03T17:24:22","slug":"como-fazer-amostragem-estratificada","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/pt-br\/como-fazer-amostragem-estratificada\/","title":{"rendered":"Como fazer amostragem estratificada?"},"content":{"rendered":"\n

Voc\u00ea sabe como fazer amostragem estratificada? Neste artigo, mostraremos como fazer isso da maneira mais simples! Consideremos uma situa\u00e7\u00e3o em que uma equipe de pesquisa busca opini\u00f5es sobre religi\u00e3o entre v\u00e1rios grupos et\u00e1rios.<\/p>\n\n\n\n

Em vez de recolher feedback de 127,5 milh\u00f5es de cidad\u00e3os no M\u00e9xico, a equipe pode selecionar amostras aleat\u00f3rias de cerca de 10.000 pessoas para conduzir a pesquisa.<\/p>\n\n\n\n

Esses 10 mil cidad\u00e3os 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 ter\u00e1 membros diferentes e, claro, o n\u00famero de membros tamb\u00e9m ser\u00e1 diferente. Continue lendo para saber mais!<\/p>\n\n\n\n\n\n

O que \u00e9 amostragem estratificada?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\u00c9 um tipo de amostragem<\/a> probabil\u00edstica em que uma popula\u00e7\u00e3o inteira \u00e9 dividida em v\u00e1rios grupos homog\u00eaneos (estratos) n\u00e3o sobrepostos. Os membros finais dos v\u00e1rios estratos s\u00e3o escolhidos aleatoriamente para conduzir a pesquisa.<\/p>\n\n\n\n

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.<\/p>\n\n\n\n

A idade, divis\u00f5es socioecon\u00f4micas, religi\u00e3o, n\u00edvel de escolaridade e outras classifica\u00e7\u00f5es semelhantes s\u00e3o inclu\u00eddas na amostragem estratificada.<\/p>\n\n\n\n

Pesquisadores e estat\u00edsticos usam a amostragem estratificada para analisar as rela\u00e7\u00f5es entre dois ou mais estratos. Como esta amostragem envolve m\u00faltiplas camadas ou estratos, \u00e9 crucial calcular os estratos antes de determinar o tamanho da amostra. Al\u00e9m disso, ela beneficia os pesquisadores com custos reduzidos e maior efici\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n

Tipos de amostragem estratificada<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Agora apresentaremos os v\u00e1rios tipos de amostragem estratificada que existem:<\/p>\n\n\n\n

Amostragem estratificada proporcional<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Nesta abordagem, o tamanho da amostra <\/a>de cada estrato \u00e9 diretamente proporcional ao tamanho da popula\u00e7\u00e3o total. Isso significa que cada amostra de estrato tem a mesma fra\u00e7\u00e3o amostral.<\/p>\n\n\n\n

F\u00f3rmula de amostragem aleat\u00f3ria estratificada proporcional: nh = (Nh\/N) * n<\/th><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

nh= Tamanho da amostra do estrato h<\/p>\n\n\n\n

Nh= Tamanho da popula\u00e7\u00e3o em rela\u00e7\u00e3o ao estrato h<\/p>\n\n\n\n

N= Tamanho de toda a popula\u00e7\u00e3o<\/p>\n\n\n\n

N= Tamanho total da amostra<\/p>\n\n\n\n

Se voc\u00ea tiver 4 estratos com 500, 1.000, 1.500, 2.000, etc., e a organiza\u00e7\u00e3o de pesquisa selecionar \u00bd como fra\u00e7\u00e3o de amostragem. Um pesquisador deve selecionar 250, 500, 750, 1000 associados do respectivo estado.<\/p>\n\n\n\n

Estrato<\/th>PARA<\/th>b<\/th>c<\/th>d<\/th><\/tr>
Tamanho da popula\u00e7\u00e3o<\/td>500<\/td>1000<\/td>1500<\/td>2000<\/td><\/tr>
Fra\u00e7\u00e3o de amostra<\/td>\u00bd<\/td>\u00bd<\/td>\u00bd<\/td>\u00bd<\/td><\/tr>
Amostra final<\/td>250<\/td>500<\/td>750<\/td>1000<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Independentemente do tamanho da amostra da popula\u00e7\u00e3o, a fra\u00e7\u00e3o amostral permanecer\u00e1 uniforme entre os estratos.<\/p>\n\n\n\n

Amostragem estratificada desproporcional<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

A fra\u00e7\u00e3o amostral \u00e9 o principal fator diferenciador entre a amostragem estratificada proporcional e desproporcional. Na amostragem desproporcional, cada estrato possui uma fra\u00e7\u00e3o amostral diferente.<\/p>\n\n\n\n

O sucesso deste m\u00e9todo de amostragem depende da precis\u00e3o do pesquisador na atribui\u00e7\u00e3o das fra\u00e7\u00f5es. Se as fra\u00e7\u00f5es atribu\u00eddas n\u00e3o forem precisas, os resultados podem ser tendenciosos devido a estratos sobre-representados ou sub-representados.<\/p>\n\n\n\n

Estrato<\/th>PARA<\/th>b<\/th>c<\/th>d<\/th><\/tr>
Tamanho da popula\u00e7\u00e3o<\/td>500<\/td>1000<\/td>1500<\/td>2000<\/td><\/tr>
Fra\u00e7\u00e3o de amostra<\/td>\u00bd<\/td>1\/3<\/td>\u00bc<\/td>1\/5<\/td><\/tr>
Amostra final<\/td>250<\/td>333<\/td>375<\/td>400<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Como fazer amostragem estratificada facilmente?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Abaixo apresentamos 6 passos para aprender como fazer de forma f\u00e1cil e eficaz:<\/p>\n\n\n

\n
\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n

Defina o seu p\u00fablico-alvo<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Como em outros m\u00e9todos de amostragem probabil\u00edstica, voc\u00ea deve come\u00e7ar definindo claramente a popula\u00e7\u00e3o da qual a amostra ser\u00e1 retirada.<\/p>\n\n\n\n

Escolha as caracter\u00edsticas para estratifica\u00e7\u00e3o<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Voc\u00ea tamb\u00e9m deve escolher o crit\u00e9rio que usar\u00e1 para dividir seus grupos. Esta escolha \u00e9 crucial, pois cada membro da popula\u00e7\u00e3o <\/a>s\u00f3 pode ser colocado em um subgrupo, ent\u00e3o a classifica\u00e7\u00e3o deve ser clara.<\/p>\n\n\n\n

Realize a estratifica\u00e7\u00e3o por m\u00faltiplas caracter\u00edsticas<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Voc\u00ea pode optar por estratificar por v\u00e1rias caracter\u00edsticas diferentes simultaneamente, desde que possa combinar claramente cada indiv\u00edduo com um subgrupo espec\u00edfico.<\/p>\n\n\n\n

Separe a popula\u00e7\u00e3o em estratos<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Compile uma lista de todos os membros da popula\u00e7\u00e3o e atribua um estrato a cada um deles. Garanta que cada estrato seja mutuamente exclusivo e que juntos cubram toda a popula\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Decida o tamanho da amostra para cada estrato<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Determine se deseja que sua amostra seja proporcional ou desproporcional e decida o tamanho total da amostra. Deve ser grande o suficiente para permitir conclus\u00f5es estat\u00edsticas sobre cada subgrupo.<\/p>\n\n\n\n

Realize amostragem aleat\u00f3ria de cada estrato<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Use um m\u00e9todo de amostragem probabil\u00edstica, como amostragem aleat\u00f3ria simples ou amostragem sistem\u00e1tica, para obter uma amostra dentro de cada estrato. A aleatoriedade garantir\u00e1 uma amostra representativa de cada subgrupo.<\/p>\n\n\n\n

Exemplo de amostragem estratificada<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Agora que voc\u00ea j\u00e1 entende como fazer, vou mostrar um exemplo cl\u00e1ssico:<\/p>\n\n\n\n

Digamos que em uma escola com 1.000 alunos, 100 alunos respondam a perguntas sobre sua mat\u00e9ria favorita. \u00c9 um fato que os alunos do primeiro ano ter\u00e3o prefer\u00eancias diferentes dos alunos do quinto ano.<\/p>\n\n\n\n

Para garantir resultados precisos, \u00e9 ideal dividir cada s\u00e9rie em v\u00e1rios estratos.<\/p>\n\n\n\n

Aqui est\u00e1 uma tabela com o n\u00famero de alunos em cada s\u00e9rie:<\/p>\n\n\n\n

Grau<\/th>N\u00famero de estudantes<\/th><\/tr>
5<\/td>150<\/td><\/tr>
6<\/td>250<\/td><\/tr>
7<\/td>300<\/td><\/tr>
8<\/td>200<\/td><\/tr>
9<\/td>100<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Calcule a amostra para cada s\u00e9rie usando a f\u00f3rmula de amostragem estratificada:<\/p>\n\n\n\n

Amostra estratificada (n1) = 100\/1000 * 150 = 15<\/th><\/tr>
Amostra estratificada (n2) = 100\/1000 * 250 = 25<\/td><\/tr>
Amostra estratificada (n3) = 100\/1000 * 300 = 30<\/td><\/tr>
Amostra estratificada (n4) = 100\/1000 * 200 = 20<\/td><\/tr>
Amostra estratificada (n5) = 100\/1000 * 100 = 10<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Vantagens da amostragem aleat\u00f3ria estratificada<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Algumas vantagens de usar amostragem aleat\u00f3ria estratificada s\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n

Garantir a diversidade da amostra<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Ela inclui indiv\u00edduos de cada subgrupo, refletindo a diversidade da popula\u00e7\u00e3o. Isso nem sempre ocorre com outros m\u00e9todos, como a amostragem aleat\u00f3ria simples.<\/p>\n\n\n\n

Garantir varia\u00e7\u00e3o semelhante<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Um tamanho de amostra semelhante para cada subgrupo garante que os dados coletados tenham n\u00edveis de varia\u00e7\u00e3o compar\u00e1veis. Outros m\u00e9todos podem resultar em tamanhos de amostra desproporcionais para certos subgrupos menos comuns na popula\u00e7\u00e3o geral.<\/p>\n\n\n\n

Reduz a vari\u00e2ncia global da popula\u00e7\u00e3o<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

A amostragem permite obter medidas mais precisas das vari\u00e1veis dentro de cada subgrupo, reduzindo a vari\u00e2ncia global da popula\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Permite uma variedade de m\u00e9todos de coleta de dados<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Pode-se utilizar diferentes m\u00e9todos de coleta de dados para diferentes subgrupos, adaptando-se \u00e0s caracter\u00edsticas espec\u00edficas de cada um.<\/p>\n\n\n\n

Melhor precis\u00e3o nos resultados<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Oferece alta precis\u00e3o nos resultados, especialmente quando os estratos s\u00e3o distintos entre si.<\/p>\n\n\n\n

Facilidade de implementa\u00e7\u00e3o<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

\u00c9 um m\u00e9todo f\u00e1cil de aprender e implementar para equipes de pesquisa devido \u00e0 sua natureza precisa.<\/p>\n\n\n\n

Adequado para pequenas amostras<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Mesmo com amostras pequenas, a amostragem estratificada pode fornecer resultados \u00fateis devido \u00e0 sua precis\u00e3o estat\u00edstica.<\/p>\n\n\n\n

No entanto, \u00e9 importante destacar que esta t\u00e9cnica de amostragem<\/a> pode ser desafiadora se os estratos n\u00e3o forem corretamente identificados e se n\u00e3o houver uma distribui\u00e7\u00e3o clara da popula\u00e7\u00e3o em cada estrato.<\/p>\n\n\n\n

Quando usar amostragem estratificada?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Para utilizar, \u00e9 necess\u00e1rio ser capaz de dividir a popula\u00e7\u00e3o em subgrupos mutuamente exclusivos e exaustivos. Isso significa que cada membro da popula\u00e7\u00e3o pode ser claramente classificado em um subgrupo.<\/p>\n\n\n\n

A amostragem estratificada \u00e9 a melhor op\u00e7\u00e3o entre os m\u00e9todos de amostragem probabil\u00edstica quando se considera que os subgrupos ter\u00e3o valores m\u00e9dios diferentes para a(s) vari\u00e1vel(\u00f5es) em estudo.<\/p>\n\n\n\n

Portanto, voc\u00ea pode considerar usar a t\u00e9cnica se:<\/p>\n\n\n\n