Na amostragem estratificada, um processo de duas etapas é seguido para dividir a população em subgrupos ou estratos. Ao contrário, na amostragem por conglomerados, inicialmente, uma partição de objetos de estudo é feita em subgrupos mutuamente exclusivos e coletivamente exaustivos, conhecidos como um cluster. depois disso, uma amostra aleatória do cluster é escolhida, com base em amostragem aleatória simples.
Neste trecho do artigo, você pode encontrar todas as diferenças entre amostragem estratificada e de cluster, portanto, leia.
Gráfico de comparação
| Base para Comparação | Amostragem Estratificada | Amostras agrupadas |
|---|---|---|
| Significado | A amostragem estratificada é aquela em que a população é dividida em segmentos homogêneos e, em seguida, a amostra é retirada aleatoriamente dos segmentos. | Amostragem por agrupamento refere-se a um método de amostragem em que os membros da população são selecionados aleatoriamente, a partir de grupos de ocorrência natural denominados 'agrupamento'. |
| Amostra | Indivíduos aleatoriamente selecionados são retirados de todos os estratos. | Todos os indivíduos são retirados de clusters selecionados aleatoriamente. |
| Seleção de elementos populacionais | Individualmente | Coletivamente |
| Homogeneidade | Dentro do grupo | Entre grupos |
| Heterogeneidade | Entre grupos | Dentro do grupo |
| Bifurcação | Imposto pelo pesquisador | Grupos que ocorrem naturalmente |
| Objetivo | Para aumentar a precisão e representação. | Para reduzir custos e melhorar a eficiência. |
Definição de amostragem estratificada
A amostragem estratificada é um tipo de amostragem probabilística, na qual, em primeiro lugar, a população é bifurcada em vários subgrupos homogêneos (estratos) mutuamente exclusivos. Depois, um sujeito é selecionado aleatoriamente de cada grupo (estrato), que são então combinados para formar uma única amostra. Um estrato nada mais é que um subconjunto homogêneo da população, e quando todos os estratos são tomados juntos, é conhecido como estrato.
Os fatores comuns em que a população é separada são idade, sexo, renda, raça, religião, etc. Um ponto importante a ser lembrado é que os estratos devem ser coletivamente exaustivos para que nenhum indivíduo seja deixado de fora e também não se sobreponha, porque o estrato sobreposto pode resultar no aumento das chances de seleção de alguns elementos da população. Os subtipos de amostragem estratificada são:
- Amostragem Estratificada Proporcional
- Amostragem estratificada desproporcional
Definição de amostragem de cluster
A amostragem por clusters é definida como uma técnica de amostragem em que a população é dividida em agrupamentos já existentes (clusters) e, em seguida, uma amostra do cluster é selecionada aleatoriamente da população. O termo cluster refere-se a um agrupamento intacto natural, mas heterogêneo, dos membros da população.
As variáveis mais comuns usadas na população em cluster são a área geográfica, edifícios, escola, etc. A heterogeneidade do cluster é uma característica importante de um projeto de amostra de cluster ideal. Os tipos de amostragem de cluster são dados abaixo:
- Amostragem por conglomerado de estágio único
- Amostragem de Clusters de Dois Estágios
- Amostragem de clusters em múltiplos estágios
Principais diferenças entre amostragem estratificada e de cluster
As diferenças entre amostragem estratificada e por conglomerados podem ser traçadas claramente pelos seguintes motivos:
- Um procedimento de amostragem probabilística no qual a população é separada em diferentes segmentos homogêneos chamados 'estratos', e então a amostra é escolhida aleatoriamente de cada estrato, é chamada de Amostragem Estratificada. Amostragem de agrupamento é uma técnica de amostragem na qual as unidades da população são selecionadas aleatoriamente de grupos já existentes, denominados 'agrupamento'.
- Na amostragem estratificada, os indivíduos são selecionados aleatoriamente de todos os estratos, para constituir a amostra. Por outro lado, amostragem por conglomerados, a amostra é formada quando todos os indivíduos são retirados de clusters selecionados aleatoriamente.
- Na amostragem por conglomerados, os elementos populacionais são selecionados em agregados, no entanto, no caso de amostragem estratificada, os elementos populacionais são selecionados individualmente de cada estrato.
- Na amostragem estratificada, há homogeneidade dentro do grupo, enquanto no caso da amostragem por conglomerados a homogeneidade é encontrada entre os grupos.
- Heterogeneidade ocorre entre os grupos na amostragem estratificada. Pelo contrário, os membros do grupo são heterogêneos na amostragem por conglomerados.
- Quando o método de amostragem adotado pelo pesquisador é estratificado, então as categorias são impostas por ele. Por outro lado, as categorias já são grupos existentes em amostragem de cluster.
- A amostragem estratificada visa melhorar a precisão e a representação. Ao contrário da amostragem de cluster, cujo objetivo é melhorar a rentabilidade e a eficiência operacional.
Conclusão
Para terminar a discussão, podemos dizer que uma situação preferível para amostragem estratificada é quando a igualdade dentro de um estrato individual e os estratos significam variar um do outro. Por outro lado, a situação padrão para amostragem de cluster é quando a diversidade nos clusters e no cluster não deve variar entre si.
Além disso, os erros de amostragem podem ser reduzidos na amostragem estratificada se as diferenças entre grupos entre os estratos forem aumentadas, enquanto as diferenças entre os grupos entre os agrupamentos devem ser minimizadas para reduzir os erros de amostragem na amostragem por conglomerados.
