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amostras aleatórias simples e amostras aleatórias estratificadas diferem em como a amostra é extraída da população geral de dados. As amostras aleatórias simples envolvem a seleção aleatória de dados de toda a população, de modo que cada amostra possível seja igualmente susceptível de ocorrer. Em contrapartida, a amostragem aleatória estratificada divide a população em grupos menores, ou estratos, com base em características compartilhadas. Uma amostra aleatória é retirada de cada estrato em proporção direta ao tamanho do estrato em comparação com a população. Os subconjuntos de amostra são então combinados para criar uma amostra aleatória.

Amostragem aleatória simples e amostragem estratificada são ambos os tipos de amostragem probabilística onde cada amostra tem uma probabilidade conhecida de ser selecionada. Isto é diferente da amostragem de julgamento, onde as unidades a serem amostradas são escolhidas a dedo pelo pesquisador.

A população é o conjunto total de observações ou dados. Uma amostra é um conjunto de observações da população. O método de amostragem é o processo usado para retirar amostras da população. Uma amostra aleatória simples é uma amostra aleatória retirada de toda a população sem restrições colocadas sobre a forma como a amostra é puxada. Este método não tem tendência na seleção da amostra da população, de modo que cada elemento de população tenha a mesma chance de ser incluído na amostra.

As amostras aleatórias estratificadas agrupam os elementos da população em estratos com base em determinados critérios e, em seguida, escolhem aleatoriamente elementos de cada estrato em proporção ao tamanho do estrato em relação à população. Os pesquisadores devem ter cuidado para garantir que os estratos não se sobreponham. Cada ponto da população deve pertencer apenas a um estrato para que cada ponto seja mutuamente exclusivo. Os estratos sobrepostos aumentariam a probabilidade de que alguns dados fossem incluídos na amostra, assim, diminuindo a amostra.

A amostragem estratificada oferece certas vantagens e desvantagens em comparação com amostragem aleatória simples. Uma amostra estratificada pode fornecer uma representação mais precisa da população com base na característica usada para dividir a população em estratos.

Para populações com características distintivas importantes, a amostragem estratificada pode criar uma amostra mais representativa. Isso muitas vezes requer um tamanho de amostra menor, que pode economizar recursos e tempo. Além disso, ao incluir pontos de amostra suficientes de cada estrato, os pesquisadores podem realizar uma análise separada em cada estrato individual.

Uma amostra estratificada pode garantir a representação de certos estratos para inclusão na população. A amostragem aleatória pode não puxar quaisquer pontos de dados de um estrato mais pequeno, mas uma amostra estratificada inclui as amostras com uma representação proporcional.

Mais trabalho é necessário para extrair uma amostra estratificada do que uma amostra aleatória. Os pesquisadores devem acompanhar e verificar individualmente os dados para cada estrato para inclusão, o que pode demorar muito mais em comparação com a amostragem aleatória.