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Amostragem aleatória simples é uma amostra de indivíduos que existem em uma população; os indivíduos são selecionados aleatoriamente da população e colocados em uma amostra. Este método de seleção aleatória de indivíduos procura selecionar um tamanho de amostra que seja uma representação imparcial da população. No entanto, não é vantajoso quando as amostras da população variam amplamente.

A amostragem aleatória estratificada é um método melhor quando existem diferentes subgrupos na população. A amostragem aleatória estratificada divide uma população em subgrupos ou estratos, e amostras aleatórias são tomadas, na proporção da população, de cada um dos estratos criados. Os membros em cada um dos estratos formados possuem atributos e características semelhantes. Este método de amostragem é amplamente utilizado e muito útil quando a população-alvo é heterogênea. Uma amostra aleatória simples deve ser retirada de cada estrato. A amostragem aleatória estratificada pode ser usada, por exemplo, para provar as médias de pontos de avaliação (GPA) dos alunos em todo o país, pessoas que passam horas extras no trabalho e a expectativa de vida em todo o mundo.

Por exemplo, suponha que uma equipe de pesquisa queira determinar o GPA de estudantes universitários em toda a U. S. A equipe de pesquisa tem dificuldade em coletar dados de todos os 21 milhões de estudantes universitários; ele decide fazer uma amostra aleatória da população usando 4 000 estudantes.

Agora, suponha que a equipe analise os diferentes atributos dos participantes da amostra e se pergunte se há diferenças nos GPAs e nos alunos. Suponha que conclua que 560 alunos são majores ingleses, 1135 são maiores de ciência, 800 são majores de ciência da computação, 1090 são majores de engenharia e 415 são majores de matemática. A equipe quer usar uma amostra aleatória estratificada proporcional, onde o estrato da amostra é proporcional à amostra aleatória na população.

Suponha que a equipe pesquisa a demografia dos estudantes universitários na U. S e encontra a porcentagem do que os alunos são principais: 12% maior em inglês, 28% maior em ciência, 24% maior em informática ciência, 21% de engenharia e 15% de matemática. Assim, cinco estratos são criados a partir do processo de amostragem aleatória estratificada.

A equipe então precisa confirmar que o estrato da população é proporcional ao estrato na amostra; no entanto, eles acham que as proporções não são iguais. A equipe precisa então reagrupar 4 mil alunos da população e seleciona aleatoriamente 480 ingleses, 1120 ciências, 960 informática, 840 engenheiros e 600 estudantes de matemática. Com esses, tem uma amostra aleatória estratificada proporcionada de estudantes universitários, o que proporciona uma melhor representação das faculdades de estudantes na U.S. Os pesquisadores podem então destacar o estrato específico, observar os diferentes estudos dos estudantes universitários da U. S. e observar as médias variáveis ​​do ponto da nota.

O mesmo método usado acima pode ser usado para a votação de eleições, renda de diferentes populações e renda para diferentes empregos em uma nação, apenas para listar algumas das aplicações.

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