As desvantagens de estratificada Amostragem Aleatória

Bons trabalhos de pesquisa pode ser seu objetivo final, mas conseguir isso pode elevar-se a uma tarefa complexa que exige uma análise cuidadosa. Amostragem aleatória estratificada pode ajudar a alcançar a precisão necessária , mas também apresenta alguns desafios. Precisa de mais atenção

projetos amostragem estratificada pode ser proporcional ou desproporcional . Na amostragem proporcional , o tamanho da amostra é proporcional ao tamanho do estrato . Como resultado , existe um nível de precisão mais elevada , que é amplificada por uma população homogénea . Estratificação desproporcional prevê variando o tamanho da amostra para cada estrato . Critérios utilizados para alocar os pontos estratos irá determinar se a precisão do projeto é excelente ou digno de pena . É mais adequado para os estratos com características diferentes , pois só pode otimizar a precisão de um estudo e isso não pode ser transferido para pesquisas posteriores. Diante de um dilema sobre qual projeto de usar, você pode ser feita a considerar atentamente as variâncias e os custos dentro dos estratos na tomada de decisão .

Demorado

A método envolve sete etapas chegando com a amostra , tornando-se um processo demorado. Também requer que um registro da população a ser estudada é disponibilizado. Às vezes, a lista não é alcançável e desenvolvê-lo torna o trabalho mais difícil já que as camadas deve ser coletiva e mutuamente exclusivos. Como resultado , a dimensão da amostra é aumentada , conduzindo a despesas adicionais e tempo de trabalho prolongado . Se as listas estão disponíveis , elas podem acarretar processos longos para adquirir permissões, prolongando o tempo do estudo.

Complicadas

decisões sobre estratificação são feitas antes para o estudo . Se as escolhas feitas são erradas , as informações coletadas torna-se inválido para uso em tirar conclusões. Analisando os dados também é complexo , porque você tem que considerar o número eo tamanho da população dos estratos, o tamanho da população total e da população da amostra. Para se ter uma conclusão autêntico, estatísticas da amostra , tais como média, desvio padrão , erro padrão e níveis de significância , são usados. Se você é um não- estatístico, estes podem ser confuso.

Expensive

uso do projeto pode ligar para um grande tamanho da amostra , o que aumenta o custo , especialmente em casos onde as listas necessárias são classificados e têm de ser comprados . Em outros casos , as listas de população pode ser acessível , mas as pessoas estão geograficamente dispersos . Providências necessárias têm de ser feitas para alcançá-los , adicionando um custo extra.