Sabes como fazer uma amostragem estratificada? Neste artigo, vamos mostrar-te como fazê-lo da forma mais fácil!
Considera uma situação em que uma equipa de investigação procura obter opiniões sobre religião entre vários grupos etários.
Em vez de recolher comentários de 127,5 milhões de cidadãos do México, a equipa pode selecionar amostras aleatórias de cerca de 10.000 pessoas para realizar a investigação.
Estes 10 000 cidadãos podem ser divididos em estratos de acordo com a sua idade, ou seja, 18-29, 30-39, 40-49, 50-59 e 60+. Cada estrato terá membros diferentes e, naturalmente, o número de membros também será diferente.
Agora vamos explicar-te passo a passo.
O que é a amostragem estratificada?
A amostragem estratificada é um tipo de amostragem probabilística segundo o qual uma população inteira pode ser dividida em vários grupos homogéneos não sobrepostos (estratos) e os membros finais dos vários estratos podem ser selecionados aleatoriamente para realizar a investigação.
Os membros de cada um destes grupos devem ser diferentes para que todos os membros de todos os grupos tenham as mesmas hipóteses de serem selecionados.
A amostragem estratificada inclui a idade, as divisões socioeconómicas, a religião, o nível de escolaridade e outras classificações semelhantes.
Os investigadores e os estatísticos utilizam a amostragem estratificada para analisar as relações entre dois ou mais estratos. Como esta amostragem envolve várias camadas ou estratos, é crucial calcular os estratos antes de calcular o valor da amostra.
Além disso, a amostragem estratificada beneficia os investigadores ao reduzir os custos e melhorar a eficiência.
Tipos de amostragem estratificada
Vamos agora apresentar-te os vários tipos de amostragem estratificada que existem:
Amostragem estratificada proporcional:
Nesta abordagem, a dimensão da amostra de cada estrato é diretamente proporcional à dimensão da população total. Isso significa que cada amostra de nível de estratificação tem a mesma fração de amostragem.
nh= Dimensão da amostra do estrato h
Nh= Dimensão da população em relação ao estrato h
N= Tamanho de toda a população
N= Tamanho total da amostra
Se tiveres 4 estratos com 500, 1000, 1500, 2000, etc., e o organismo de investigação selecionar ½ como fração de amostragem. Um investigador deve selecionar 250, 500, 500, 750, 1000 membros do respetivo estado.
Independentemente da tamanho da amostra da população, a fração de amostragem permanecerá uniforme em todos os estratos.
Amostragem estratificada desproporcionada:
A fração de amostragem é o principal fator de diferenciação entre a amostragem estratificada proporcional e desproporcional. Na amostragem desproporcional, cada estrato tem uma fração de amostragem diferente.
O êxito deste método de amostragem depende da exatidão do investigador na atribuição das fracções. Se as fracções atribuídas não forem exactas, os resultados podem ser tendenciosos devido a estratos sobre ou sub-representados.
Como fazer uma amostragem estratificada facilmente?
Aqui estão 6 passos para te ajudar a aprender a fazer uma amostragem estratificada de forma fácil e eficaz:
1 – Define o teu público-alvo
Tal como acontece com outros métodos de amostragem probabilística, deves começar por definir claramente a população da qual será retirada a amostra.
2. Escolhe as caraterísticas para a estratificação
Deves também escolher a caraterística que vais utilizar para dividir os teus grupos. Esta escolha é muito importante, porque como cada membro da população só pode ser colocado num subgrupo, a classificação de cada sujeito em cada subgrupo deve ser clara e óbvia.
3. Efectua a estratificação por múltiplas caraterísticas
É possível optar por estratificar por várias caraterísticas diferentes ao mesmo tempo, desde que seja possível associar claramente cada sujeito a exatamente um subgrupo. Nesse caso, para obter o número total de subgrupos, multiplica o número de estratos para cada caraterística.
Por exemplo, se estratificares por raça e identidade de género, utilizando quatro grupos para a primeira e três para a segunda, terás 4 x 3 = 12 grupos no total.
4. Separa a população em estratos
Em seguida, compila uma lista de todos os membros da população e atribui a cada um deles um estrato.
Tens de garantir que cada estrato é mutuamente exclusivo (ou seja, que não há sobreposição entre eles), mas que, em conjunto, contêm toda a população.
5. Decide a dimensão da amostra para cada estrato.
Primeiro, tens de decidir se queres que a tua amostra seja proporcional ou desproporcional.
Em seguida, podes decidir a dimensão total da amostra. Esta deve ser suficientemente grande para garantir que podes tirar conclusões estatísticas sobre cada subgrupo.
Se souberes a margem de erro e o nível de confiança desejados, bem como a dimensão estimada e o desvio padrão da população com que estás a trabalhar. e o nível de confiança pretendido, bem como o tamanho estimado e o desvio padrão da população com que está a trabalhar, pode utilizar uma calculadora do tamanho da amostra para estimar os valores necessários.
6. Efectua uma amostragem aleatória para cada estrato.
Por último, deves utilizar outro método de amostragem probabilística, como a amostragem aleatória simples. amostragem aleatória simples ou amostragem sistemática para obter uma amostra dentro de cada estrato.
Se for feito corretamente, a aleatoriedade inerente a estes métodos permitir-te-á obter uma amostra representativa desse subgrupo específico.
Exemplo de amostragem estratificada
Agora que já sabes como fazer uma amostragem estratificada, vou mostrar-te um exemplo clássico:
Digamos que 100 (Nh) alunos de uma escola com 1000 (N) alunos são questionados sobre a sua disciplina favorita. É um facto que os alunos do primeiro ano têm preferências diferentes dos alunos do quinto ano.
Para que o inquérito produza resultados precisos, o ideal é dividir cada grau em vários estratos.
Apresenta aqui uma tabela com o número de alunos em cada ano de escolaridade:
Calcula a amostra para cada grau utilizando a fórmula de amostragem estratificada:
Vantagens da amostragem aleatória estratificada
Algumas vantagens da utilização da amostragem aleatória estratificada são
1) Assegurar a diversidade da amostra
Uma amostra estratificada inclui indivíduos de cada subgrupo, o que garante que reflecte a diversidade da sua população. Embora nem sempre seja esse o caso, pode não ser o caso quando se utilizam outros métodos, como o amostragem aleatória simples.
2) Assegura uma variação semelhante
Se queres que os dados recolhidos de cada subgrupo tenham um nível de variância semelhante, precisas de uma amostra de tamanho semelhante para cada subgrupo.
Com outros métodos de amostragem, podes acabar por ter um tamanho de amostra baixo para certos subgrupos, porque são menos comuns na população em geral.
3. Reduz a variância global da população
Embora a sua população global possa ser bastante heterogénea, pode ser mais homogénea em certos subgrupos.
Por exemplo, se estiveres a estudar a forma como um novo programa de escolarização afecta os resultados dos testes das crianças, é provável que tanto os seus resultados originais como quaisquer alterações nos resultados estejam altamente correlacionados com o rendimento familiar. É provável que os resultados sejam agrupados por categoria de rendimento familiar.
Neste caso, a amostragem estratificada permite obter medidas mais precisas das variáveis que se pretende estudar, com uma variância menor dentro de cada subgrupo e, portanto, para a população como um todo.
4. Permite uma variedade de métodos de recolha de dados
Por vezes, pode ser necessário utilizar diferentes métodos de recolha de dados de diferentes subgrupos.
Por exemplo, para reduzir o custo e a dificuldade do teu estudo, podes querer recolher amostras de indivíduos urbanos indo de porta em porta, mas de indivíduos rurais utilizando o correio eletrónico.
5. Melhoria da exatidão dos resultados
A amostragem estratificada oferece uma elevada precisão nos resultados, em comparação com outros métodos de probabilidade, como a amostragem por conglomerados. amostragem por conglomerados amostragem por conglomerados, simples amostragem aleatória simples e amostragem sistemática.
No entanto, isto dependerá da distinção de vários estratos, ou seja, os resultados terão um elevado nível de precisão se todos os estratos forem muito diferentes.
6. Facilidade de aplicação
Trata-se de um método fácil de aprender e aplicar pelas equipas de investigação devido à natureza precisa desta técnica de amostragem.
7. Adequado para pequenas amostras
Devido à precisão estatística deste método, pequenas dimensões de amostras podem também fornecer aos investigadores resultados muito úteis.
No entanto, esta técnica de amostragem pode abranger toda a população, uma vez que os investigadores têm a oportunidade de dividir corretamente os estratos. Os investigadores têm a oportunidade de dividir corretamente os estratos.
Quando deves utilizar a amostragem estratificada?
Para utilizar a amostragem estratificada, é necessário poder dividir a população em subgrupos mutuamente exclusivos e exaustivos. Isto significa que cada membro da população pode ser claramente classificado num subgrupo.
A amostragem estratificada é a melhor escolha entre os métodos de amostragem. amostragem probabilística quando se considera que os subgrupos terão valores médios diferentes para a(s) variável(eis) em estudo.
Por conseguinte, podes considerar a utilização da técnica de amostragem estratificada se…
- Há muito espaço para dividir toda a população em estratos homogéneos.
- A população-alvo é heterogénea e alguns subgrupos são extremamente diferentes dos outros.
- A análise comparativa dos estratos é o que procuras.
Conclusão
Já sabes como fazer uma amostragem estratificada e quais são os elementos mais importantes a ter em conta? Esperamos que este artigo te tenha esclarecido melhor.
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