Amostragem Aleatória Estratificada
Jackie é a presidente do comitê de planejamento de festas de sua escola. No momento, o comitê de planejamento da festa está planejando uma cerimônia formal de inverno. Ela está pesquisando os diferentes DJs que estão disponíveis para trabalhar no baile de inverno. Cada DJ tem uma porcentagem diferente de música que ele ou ela é capaz de tocar.
Jackie precisa encontrar o DJ certo para o baile de inverno para que os alunos de sua escola fiquem felizes com as escolhas musicais. Jackie não pode perguntar a cada membro da escola suas preferências musicais. Como ela pode descobrir qual DJ contratar?
Nesta lição, você aprenderá sobre amostragem aleatória estratificada, o que é e como usá-la.
O que é amostragem aleatória estratificada?
Amostragem aleatória estratificada é um método de amostragem aleatório onde você divide os membros de uma população em ‘estratos’ ou subgrupos homogêneos.
Dê uma olhada neste gráfico:
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Esta é a porcentagem de cada gênero musical que cada DJ irá tocar. DJ Thunder Cat tocará apenas 60% rock, 20% pop, 15% hip hop e 5% country. DJ XtremeMix tocará apenas 75% hip hop, 20% pop, 5% rock e nenhum country. DJ Midnight irá tocar apenas 50% pop, 35% country, 10% hip hop e 5% rock. Cada um desses gêneros é um exemplo de estrato ou subgrupo homogêneo. O grupo ou população é música, enquanto os estratos são cada tipo de música.
A amostragem aleatória estratificada funciona da mesma maneira. Jackie não tem a capacidade de questionar todos os alunos da escola. No entanto, ela pode usar a amostragem aleatória estratificada para obter uma compreensão dos gostos musicais dos alunos da escola. Jackie pode dividir o corpo discente em diferentes estratos, ou subgrupos, e então perguntar a cada um desses subgrupos que tipo de música eles preferem.
A amostragem aleatória estratificada é diferente de outros tipos de amostragem porque você está separando a população em grupos primeiro. Você deve estar muito familiarizado com a demografia de sua população se pretende usar amostragem aleatória estratificada. Vamos discutir como usar a amostragem estratificada e as maneiras de usar essa amostragem em um experimento.
Usando Amostragem Aleatória Estratificada
Jackie decide que uma amostra aleatória estratificada pode ser a melhor maneira de coletar suas informações. Ao dividir a escola em amostras aleatórias estratificadas, ela deve manter duas coisas em mente:
- Amostras aleatórias estratificadas não podem ter crossover.
- Amostras aleatórias estratificadas devem incluir todos os membros de uma população.
Amostras aleatórias estratificadas não podem ter crossover. Em outras palavras, cada um dos estratos deve ser mutuamente exclusivo. No caso de Jackie, ela deve escolher algum tipo de grupo em que cada aluno faça parte de um grupo, mas não mais de um. Jackie poderia usar algo como idade ou classificação escolar, como calouro, segundo ano, terceiro e último ano. Jackie decide que a maneira mais simples de coletar seus dados é dividir seus subgrupos por classificação escolar, assim:
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Amostras aleatórias estratificadas também devem incluir todos os membros de uma população. No caso de Jackie, ela incluiu todos os membros da população porque todos os alunos devem estar em uma das quatro classificações.
As amostras aleatórias estratificadas são mais bem utilizadas quando o pesquisador está familiarizado com os dados demográficos da população e a proporção dos dados demográficos é importante para os dados que estão sendo coletados. Dito isso, é importante ter uma pequena quantidade de estratos ao coletar dados. Recomenda-se não mais do que quatro a seis estratos, mas teoricamente você pode ter quantos estratos desejar. Você deseja manter a amostra proporcional ao experimento.
Dê uma olhada neste gráfico:
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Agora que Jackie conhece as porcentagens da população estudantil em cada classificação, ela deve escolher amostras que sejam proporcionais ao corpo discente. Portanto, se Jackie decidir usar uma amostra de 100 pessoas, então exatamente 35% de sua amostra devem ser calouros, 35% dos alunos devem ser segundanistas, 20% juniores e 10% veteranos. Se ela escolher o número de alunos listados no canto inferior direito da imagem acima para sua amostra, então sua amostra será proporcional à população.
Agora que Jackie sabe a porcentagem de cada classificação em sua população, ela pode usar uma amostragem simples ou sistemática para obter sua amostra de cada estrato. Por exemplo, ela pode obter uma lista de todos os calouros, colocar os nomes de cada calouro em uma bolsa e selecionar aleatoriamente 35 nomes da bolsa. Jackie pode fazer isso para cada um dos estratos para construir sua amostra. Depois de coletar sua amostra, Jackie deu a cada aluno uma pesquisa perguntando sobre suas preferências musicais. Depois que Jackie distribuiu sua pesquisa, ela obteve as seguintes informações:
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Qual DJ melhor atende aos interesses dos alunos?
Resumo da lição
Lembre-se, Jackie queria conduzir um experimento de amostra para descobrir os interesses da população estudantil. Para fazer isso, Jackie decidiu usar a amostragem aleatória estratificada , que é um método de amostragem aleatório onde você divide os membros de uma população em ‘estratos’, ou subgrupos homogêneos.
Jackie dividiu o corpo discente em diferentes estratos, ou subgrupos, e perguntou a cada um desses subgrupos que tipo de música eles preferiam. Ela precisava selecionar alunos de cada estrato proporcionalmente à população estudantil, por isso selecionou 35% de sua amostra de alunos do primeiro ano, 35% do segundo ano, 20% do terceiro ano e 10% do último ano. A amostragem aleatória estratificada é diferente de outros tipos de amostragem porque você está separando a população em grupos primeiro.
Depois de separar a população em estratos, você pode usar uma amostragem simples ou sistemática para selecionar sua amostra. Qual DJ foi contratado? Bem, parece que DJ Midnight foi a melhor combinação para os alunos.
Resultados de Aprendizagem
Após esta lição, você será capaz de:
- Definir amostragem aleatória estratificada e estratos
- Identifique o que diferencia a amostragem aleatória estratificada de outros tipos de amostragem
- Explicar como conduzir uma amostragem aleatória estratificada