O que é Amostragem Aleatória Estratificada? Como Funciona

O que é Amostragem Aleatória Estratificada?

A amostragem aleatória estratificada constitui uma técnica de coleta de dados na qual a população é dividida em subgrupos menores, conhecidos como estratos. Os estratos são constituídos levando em conta características comuns entre os indivíduos, como renda ou nível educacional. Este método é amplamente utilizado para fins como análises demográficas e estudos sobre expectativa de vida.

Essa técnica também recebe as denominações de amostragem aleatória proporcional ou amostragem aleatória por cota.

Como funciona a Amostragem Aleatória Estratificada?

Quando se realiza uma análise ou pesquisa em uma população com atributos semelhantes, pode-se constatar que a população total é demasiadamente extensa para um estudo direto. Para economizar recursos como tempo e dinheiro, uma abordagem mais prática pode ser adotada, que inclui a seleção de uma amostra menor dessa população.

Essa amostra menor é conhecida como tamanho da amostra, representando um subconjunto da população total. A seleção dessa amostra pode ser realizada por diferentes métodos, sendo um deles a amostragem aleatória estratificada.

Na amostragem aleatória estratificada, a população é segmentada em grupos homogêneos chamados estratos. A partir de cada um desses estratos, seleciona-se aleatoriamente amostras. Por exemplo, um pesquisador pode estar interessado em descobrir quantos estudantes de MBA de uma certa turma receberam propostas de emprego três meses após a conclusão do curso.

Ao descobrir que o número de graduados em MBA naquele ano é próximo a 200 mil, o pesquisador pode inicialmente considerar uma amostra simples de 50 mil graduados. Contudo, uma abordagem mais refinada seria segmentar esses graduados em estratos baseados em critérios como gênero, faixa etária, etnia, país de origem e experiência profissional prévia. Uma amostra proporcional é então extraída de cada estrato, com o tamanho da amostra de cada grupo refletindo sua proporção na população total. As amostras de todos os estratos são combinadas para formar uma amostra representativa.

Exemplo de Amostragem Aleatória Estratificada

Imaginemos que um grupo de pesquisa deseja calcular a média do índice de aproveitamento acadêmico (GPA) dos estudantes universitários nos Estados Unidos. Face à impossibilidade de analisar todos os 21 milhões de alunos, a equipe opta por selecionar uma amostra aleatória de 4.000 estudantes.

Considerando os atributos diversos dos participantes, a equipe investiga se existem diferenças nos GPAs conforme as áreas de estudo dos alunos. Identifica que 560 estão matriculados em cursos de inglês, 1.135 em ciências, 800 em ciência da computação, 1.090 em engenharia e 415 em matemática. Pretendem, então, estruturar uma amostra estratificada proporcional, onde cada estrato reflete a composição da amostra total.

Após uma análise demográfica, descobre-se que os estudantes universitários nos EUA se distribuem nas seguintes proporções por área de estudo: 12% em inglês, 28% em ciências, 24% em ciência da computação, 21% em engenharia e 15% em matemática. Assim, são formados cinco estratos através da amostragem aleatória estratificada.

A equipe verifica a proporcionalidade entre os estratos da população e os da amostra e nota discrepâncias. Ajustam, então, a seleção, escolhendo aleatoriamente 480 alunos de inglês, 1.120 de ciências, 960 de ciência da computação, 840 de engenharia e 600 de matemática, garantindo que a amostra de 4.000 estudantes reflita adequadamente as proporções das áreas de estudo.

Com esta nova distribuição, obtém-se uma amostra aleatória estratificada proporcional, proporcionando uma representação mais acurada das áreas de estudo dos estudantes universitários nos EUA. A equipe pode agora examinar especificamente cada um dos estratos, avaliando as variações nos GPAs.

Amostras Aleatórias Simples vs. Estratificadas

Amostras aleatórias simples e estratificadas são técnicas fundamentais na estatística. A amostra aleatória simples é geralmente aplicada quando se sabe pouco sobre a população ou quando esta é muito heterogênea para ser segmentada. Por outro lado, a amostragem aleatória estratificada é adotada quando se pretende explorar características específicas dentro da população, dividindo-a em estratos homogêneos antes da seleção das amostras.

A amostragem estratificada, embora ofereça uma precisão maior, é mais complexa, consome mais tempo e pode ser mais custosa que a amostragem simples. Por exemplo, uma empresa de doces interessada em entender os hábitos de consumo de seus clientes, sem prévias distinções significativas entre eles, poderia optar por uma amostra aleatória simples de 100 entre 10.000 clientes para inferir sobre todo o grupo. A escolha dos participantes seria feita sem considerar características individuais, diferentemente do que ocorre na estratificação.

Estratificação Proporcional vs. Desproporcional

A amostragem aleatória estratificada assegura que cada subgrupo de uma determinada população seja representado de forma adequada na população amostral de um estudo de pesquisa. Esta estratificação pode ser proporcional ou desproporcional.

No método de estratificação proporcional, o tamanho da amostra para cada estrato é proporcional ao tamanho desse estrato na população total. Este tipo de amostragem é frequentemente mais preciso, pois reflete melhor a composição geral da população.

Por exemplo, considerando um estudo que deseje analisar 50.000 graduados, utilizando como critério a faixa etária, a amostra proporcional seria calculada pela seguinte fórmula: (tamanho da amostra / tamanho total da população) × tamanho do estrato. Supondo uma população anual de 180.000 graduados em MBA, o tamanho da amostra para o estrato de graduados de 24 a 28 anos seria calculado como (50.000/180.000) × 90.000 = 25.000. O mesmo procedimento é aplicado para as outras faixas etárias. Uma vez determinados os tamanhos das amostras dos estratos, o pesquisador procede com uma amostragem aleatória simples dentro de cada estrato para selecionar os participantes.

Em outras palavras, 25.000 graduados da faixa etária de 24 a 28 anos são escolhidos aleatoriamente do total da população, 16.667 da faixa etária de 29 a 33 anos, e assim por diante.

Na amostragem estratificada desproporcional, o tamanho da amostra para cada estrato não corresponde à sua proporção na população. O pesquisador pode optar por selecionar metade dos graduados entre 34 e 37 anos e um terço dos graduados entre 29 e 33 anos.

É crucial observar que uma pessoa deve pertencer a apenas um estrato. A existência de subgrupos sobrepostos implica que alguns indivíduos terão maiores chances de serem escolhidos para o estudo, o que contraria o princípio da amostragem estratificada enquanto técnica de amostragem probabilística.

Vantagens e Desvantagens da Amostragem Aleatória Estratificada

Vantagens

Uma das principais vantagens da amostragem aleatória estratificada é sua capacidade de refletir as características essenciais da população na amostra coletada. Funcionando como uma média ponderada, este método proporciona uma representatividade na amostra que espelha a população como um todo. Esse método é particularmente eficaz para populações diversificadas, embora dependa da viabilidade de subdividir a população em subgrupos distintos.

A precisão é uma outra vantagem relevante da estratificação, oferecendo uma margem de erro menor em comparação com a amostragem aleatória simples. Esta precisão aumenta conforme a heterogeneidade entre os estratos aumenta.

Desvantagens

Contudo, a amostragem aleatória estratificada não se aplica a todas as situações de pesquisa. Ela exige que várias condições sejam cumpridas para ser efetivamente implementada. É essencial que os pesquisadores consigam identificar e categorizar cada membro da população em apenas um subgrupo específico.

Quando a classificação dos membros da população em subgrupos precisos é inviável, a amostragem estratificada se torna desvantajosa. Além disso, compilar uma lista completa e precisa de todos os membros de uma população pode ser uma tarefa árdua.

Problemas de sobreposição também surgem se indivíduos se encaixam em múltiplos subgrupos, pois isso pode aumentar a probabilidade de seleção desses indivíduos, resultando em uma representação distorcida da população.

Embora características como faixa etária ou área de estudo possam ser facilmente categorizadas, outras, como raça, etnia ou religião, podem complicar o processo de estratificação, tornando o método inadequado para certos estudos.

Conclusão

A amostragem aleatória estratificada é uma ferramenta estatística valiosa que permite aos pesquisadores obter amostras representativas de populações complexas e diversificadas. Este método maximiza a eficiência e a precisão da pesquisa ao garantir que todos os subgrupos relevantes sejam proporcionalmente representados na amostra final. Embora ofereça vantagens significativas em termos de redução de erro e aumento da precisão em comparação com a amostragem aleatória simples, a amostragem estratificada requer uma identificação clara e precisa dos estratos, o que pode ser um desafio dependendo das características da população estudada.

Apesar de suas limitações e da necessidade de um planejamento cuidadoso e de recursos adequados, quando aplicada corretamente, a amostragem aleatória estratificada pode fornecer insights valiosos e dados confiáveis que refletem com precisão a estrutura e as nuances de uma população. É uma metodologia indispensável em estudos que buscam entender as dinâmicas internas de grupos variados, facilitando a tomada de decisões informadas e a formulação de políticas baseadas em dados concretos.

Perguntas Frequentes

Quando você usaria amostragem aleatória estratificada?

Este método é ideal quando os pesquisadores desejam explorar diferenças entre diversos subgrupos ou estratos dentro de uma população total, especialmente em estudos que focalizam variáveis como raça, gênero ou nível educacional.

Qual método de amostragem é o melhor?

A escolha do melhor método de amostragem depende dos objetivos da pesquisa e da natureza dos dados. A amostragem aleatória simples é geralmente mais simples e econômica, mas a amostragem estratificada pode oferecer amostras que representam mais precisamente a população estudada.

Quais são os dois tipos de amostragem aleatória estratificada?

Os dois principais tipos são a amostragem proporcional, que ajusta o tamanho da amostra de cada estrato de acordo com sua representatividade na população, e a amostragem desproporcional, onde certos estratos são intencionalmente super ou sub-representados conforme os objetivos específicos da pesquisa.

Como os estratos são escolhidos para amostragem aleatória estratificada?

Os estratos são definidos com base nas características que os pesquisadores consideram relevantes para o estudo, tais como gênero, raça, nível educacional, localização geográfica ou idade.