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Os governos usam várias técnicas analíticas para examinar os potenciais custos e benefícios das opções políticas. Uma dessas técnicas é amostragem aleatória estratificada, que é um método de estruturação de pesquisas para representar segmentos definidos de uma população relevantes para um tópico de pesquisa. Esses segmentos ou estratos podem ser baseados em qualquer número de características, como a demografia, rendimento ou proximidade espacial ou temporal de um indivíduo em um evento.

A principal vantagem desta técnica metodológica é que tem potencial para alcançar uma maior precisão na análise de diferenças entre estratos. Portanto, os governos costumam usar essa abordagem quando estão preocupados com a forma como uma política pode afetar um ou mais grupos. Se um evento afetou um ou mais grupos, os formuladores de políticas podem procurar implementar uma solução direcionada em oposição a uma política geral que pode custar mais e ser menos efetiva.

Em uma veia similar, a amostragem aleatória estratificada pode ser usada para identificar conseqüências não planejadas de uma ação política. Por exemplo, uma política fiscal poderia afetar o comportamento do consumidor dependendo da renda familiar. Uma pesquisa usando uma amostra aleatória estratificada baseada em renda poderia esclarecer os resultados potenciais da política por suporte de renda.

Várias agências do governo federal da U. S. fornecem orientação sobre quando e como realizar análises de políticas, incluindo técnicas de coleta de dados, como amostragem aleatória simples, amostragem aleatória estratificada e outros métodos estatísticos. A Agência de Proteção Ambiental publica "Orientação sobre a escolha do projeto de amostragem para coleta de dados ambientais", que fornece uma estrutura para que os pesquisadores coletem dados usados ​​no projeto de políticas. A EPA sugere que amostras aleatórias estratificadas são mais apropriadas ao tentar comparar os meios ou as proporções entre os grupos. Por exemplo, os pesquisadores ambientais podem estar preocupados com os resultados de saúde dos indivíduos com base na sua proximidade espacial a um derramamento químico.

Outra aplicação comum do setor público de amostragem aleatória estratificada é em cuidados de saúde. Por exemplo, o Departamento de Serviços Humanos do Estado de Minnesota realizou um estudo para entender as decisões das famílias em relação ao financiamento de cuidados de saúde a longo prazo e as implicações para o orçamento do estado. A técnica de amostragem proporcionou aos pesquisadores a capacidade de comparar atitudes e comportamentos de diferentes grupos com o seguro de saúde e permitiu uma análise mais detalhada e recomendações de políticas específicas.

A nível técnico, existem várias diretrizes para projetar uma amostra aleatória estratificada. Uma regra crítica é que não inclui indivíduos que não pertencem a um estrato, e nenhum indivíduo pode pertencer a múltiplos estratos.Embora este método tenha a vantagem de adicionar precisão à coleta e análise de dados, as regras metodológicas rígidas também criam limitações. Por exemplo, o pesquisador deve ter um conhecimento prévio confiável da população para definir os estratos e determinar o tamanho da amostra adequadamente. Isso pode impedir alguns pesquisadores de implementar completamente o método, apesar de suas claras vantagens em relação a amostras aleatórias simples.