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Os pesquisadores usam amostragem aleatória estratificada para obter uma amostra de população que melhor representa a população inteira em estudo. Suas vantagens incluem a minimização do viés de seleção da amostra e garantir que certos segmentos da população não estão representados ou sub-representados. Sua desvantagem é que é inutilizável quando os pesquisadores não podem classificar com confiança todos os membros da população em um subgrupo.

A amostragem aleatória estratificada envolve primeiro a divisão de uma população em subpopulações e, em seguida, aplicando métodos de amostragem aleatória a cada subpopulação para formar um grupo de teste. Considere um estudo destinado a avaliar as tendências políticas de estudantes de economia em uma grande universidade. Os pesquisadores querem fazer todos os esforços para garantir que a amostra se aproxime melhor da população atual em relação ao gênero e ao nível de estudo, como graduação versus pós-graduação.

Em primeiro lugar, os pesquisadores atribuem a todos os estudantes de economia da universidade a uma das quatro subpopulações: graduação masculina, graduação feminina, graduação masculina e formada. A amostragem aleatória é feita para cada subpopulação com base na sua representação dentro da população como um todo. Suponha que estudantes de nível médio compreendam 45% da população. Se o tamanho da amostra do estudo for 100, ele possui 45 alunos do sexo masculino. Como os graduados do sexo masculino representam apenas 20% da população, 20 são selecionados para a amostra.

Vantagens

A maior vantagem da amostragem aleatória estratificada é que reduz o viés de seleção. Estratificar toda a população antes de aplicar métodos de amostragem aleatórios ajuda a garantir uma amostra que reflita com precisão a população estudada em termos dos critérios utilizados para a estratificação.

A amostragem aleatória estratificada também é vantajosa quando pode ser usada com precisão porque garante que cada subgrupo da população recebe uma representação adequada dentro da amostra. A utilização de amostragem aleatória simples para obter uma amostra de 100 da população descrita acima pode resultar na seleção de apenas 25 estudantes do sexo masculino. Também podem ser selecionados trinta e cinco homens graduados, resultando em sub-representação para estudantes de nível masculino e excesso de representação para graduados masculinos. Como o desempenho educacional mostra que afeta as visões políticas em muitos estudos anteriores, tais erros na representação têm o potencial de diminuir a precisão do estudo.

Desvantagens

Infelizmente, a amostragem aleatória estratificada não pode ser utilizada em todos os estudos. A desvantagem do método é que várias condições devem ser cumpridas para que ele seja usado corretamente.Os pesquisadores devem identificar todos os membros de uma população a serem estudados e classificá-los em um, e apenas um, subpopulação. Encontrar o primeiro desafio é encontrar uma lista exaustiva e definitiva de uma população inteira. Em alguns casos, é absolutamente impossível.

O outro desafio é classificar com precisão cada membro da população em um único estrato. O exemplo acima facilita; graduação, graduação, masculino e feminino são grupos claramente definidos. Em outras situações, no entanto, é muito mais difícil. Imagine trazer características definidas como raça, etnia ou religião em jogo. O processo de triagem torna-se mais difícil, tornando a amostragem aleatória estratificada um método ineficaz e menos do que o ideal.

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