Quais são amostras estratificadas

? Quando um pesquisador projeta um estudo , ela deve decidir sobre o método de amostragem . A amostra representa uma população para a qual o pesquisador pretende fazer inferências. Para a maioria dos estudos, os pesquisadores têm uma infinidade de métodos de amostragem para escolher. Cada método de amostragem proporciona um tipo diferente de amostra . Uma tal amostra , a amostra estratificada , é produzido através da utilização de amostragem estratificada . Estrutura

A amostra estratificada é composta dos mesmos potenciais pontos de dados como uma amostra puramente aleatória. A principal diferença entre uma amostra estratificada e uma amostra pura , aleatória é que a amostra tem uma estrutura estratificada original . Esta estrutura permite que a amostra representam níveis elevados de variação dentro do grupo amostrado . Um pesquisador normalmente dá estrutura para uma amostra estratificada , dividindo os dados em grupos que são semelhantes em um parâmetro específico. Não há nenhuma exigência para estes grupos de igual tamanho, embora alguns pesquisadores preferem experimentar de uma forma que leva a grupos iguais , permitindo assim que a análise de dados mais fácil.

Finalidade

O objetivo da amostragem estratificada é duplo. Primeiro, amostras estratificadas ajudar a reduzir o erro que surge simplesmente porque a amostra é aleatória . Este erro de amostragem pode distorcer os resultados do estudo , às vezes levando a conclusões que são posteriormente verificados estar incorreto. Em segundo lugar, amostras estratificadas são representativos. Quando um pesquisador deseja provar uma população que é diverso ou contém vários grupos , o pesquisador pode querer garantir que a amostra pode representar de forma confiável todos os subgrupos. Amostras estratificadas permitir ao pesquisador a fazer exatamente isso, como eles dão os pesquisadores a liberdade para determinar o quanto de toda a amostra deve representar cada grupo.

Inconvenientes

enquanto as vantagens de amostras estratificadas são claras , as desvantagens só pode tornar-se evidente como pesquisador começa a estruturar uma tal amostra. Em situações onde a população é desconhecido ou não tenha sido previamente estudados , os pesquisadores devem ter dificuldade para decidir como estratificar a amostra. Isto é devido à falta de conhecimento sobre a diversidade dentro da amostra , bem como as possíveis sub-grupos da amostra . Além disso, decidir a variável em que a estratificação da amostra pode ser um processo subjetivo e expor a amostra à crítica.

Exemplo

Talvez um pesquisador está interessado na proporção de casamentos que têm experimentado coisas. Porque o pesquisador está interessado na natureza humana e não questões culturais , sua população é de todo o mundo. Ele pode, então, estratificar o mundo pela nação , produzindo , assim, uma amostra estratificada em que um certo número de casais de cada nação são amostrados . Isto irá reduzir o erro de amostragem global e aumentar a representatividade do estudo.