{"id":817618,"date":"2023-09-25T13:44:45","date_gmt":"2023-09-25T13:44:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=817618"},"modified":"2023-09-25T13:45:20","modified_gmt":"2023-09-25T13:45:20","slug":"amostragem-estratificada-aleatoria-conceito-metodo-e-exemplos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/qa-release.questionpro.com\/blog\/pt-br\/amostragem-estratificada-aleatoria-conceito-metodo-e-exemplos\/","title":{"rendered":"Amostragem Estratificada Aleat\u00f3ria: Conceito, M\u00e9todo e Exemplos"},"content":{"rendered":"Reading Time: <\/span> 6<\/span> minutes read<\/span><\/span>\n

A amostragem estratificada aleat\u00f3ria \u00e9 uma t\u00e9cnica estat\u00edstica amplamente utilizada, na qual uma popula\u00e7\u00e3o \u00e9 dividida em diferentes subgrupos, ou estratos, com base em caracter\u00edsticas partilhadas. <\/p>\n\n\n\n

O objetivo da estratifica\u00e7\u00e3o \u00e9 assegurar a representatividade de cada estrato na amostra e permitir infer\u00eancias sobre subgrupos espec\u00edficos da popula\u00e7\u00e3o. A an\u00e1lise destes subgrupos \u00e9 crucial para personalizar tratamentos para grupos espec\u00edficos de pacientes, otimizando assim os resultados dos cuidados de sa\u00fade.<\/p>\n\n\n\n

Esta t\u00e9cnica \u00e9 ben\u00e9fica quando a popula\u00e7\u00e3o \u00e9 heterog\u00e9nea e uma amostra aleat\u00f3ria simples pode n\u00e3o fornecer resultados precisos. Ao dividir a popula\u00e7\u00e3o em estratos, os investigadores conseguem garantir que a sua amostra seja representativa da popula\u00e7\u00e3o, evitando assim vieses na sele\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

LEIA TAMB\u00c9M:<\/strong> Tipos de amostragem para pesquisa<\/a><\/p>\n\n\n\n

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O que \u00e9 amostragem aleat\u00f3ria estratificada?<\/h2>\n\n\n\n

A amostragem aleat\u00f3ria estratificada \u00e9 um m\u00e9todo probabil\u00edstico utilizado pela pesquisa organizacional para segmentar uma popula\u00e7\u00e3o em v\u00e1rios grupos (estratos) homog\u00eaneos e n\u00e3o sobrepostos. <\/p>\n\n\n\n

Em seguida, s\u00e3o escolhidos aleatoriamente membros de cada estrato para participar da pesquisa, o que resulta em uma redu\u00e7\u00e3o de custos e melhora na efici\u00eancia. Cada membro de todos os estratos deve ser \u00fanico, garantindo que todos tenham chances iguais de serem selecionados por meio de um processo de probabilidade simples. Este m\u00e9todo de amostragem tamb\u00e9m \u00e9 conhecido como “amostragem de cotas aleat\u00f3rias”.<\/p>\n\n\n\n

LEIA TAMB\u00c9M:<\/strong> Amostragem de cotas: conhe\u00e7a esse m\u00e9todo de amostragem<\/a><\/p>\n\n\n\n

Vamos considerar um exemplo em que uma equipe de pesquisa deseja coletar opini\u00f5es sobre religi\u00e3o em diferentes grupos et\u00e1rios. Em vez de obter feedback de 326.044.985 cidad\u00e3os nos Estados Unidos, eles podem selecionar aleatoriamente cerca de 10.000 participantes para a pesquisa. <\/p>\n\n\n\n

Esses 10.000 indiv\u00edduos s\u00e3o ent\u00e3o divididos em grupos com base em faixas et\u00e1rias, como 18-29, 30-39, 40-49, 50-59 e 60 anos ou mais. Cada grupo possui membros exclusivos, e o n\u00famero de membros pode variar de acordo com diferentes caracter\u00edsticas, como idade, status socioecon\u00f4mico, nacionalidade, religi\u00e3o, n\u00edvel de educa\u00e7\u00e3o e outras classifica\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

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Aqui est\u00e3o as 8 etapas para realizar uma amostragem aleat\u00f3ria estratificada:<\/h2>\n\n\n\n
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  1. Defina o p\u00fablico-alvo<\/a>.
    <\/li>\n\n\n\n
  2. Identifique a vari\u00e1vel ou vari\u00e1veis de estratifica\u00e7\u00e3o e calcule o n\u00famero de estratos a utilizar. Estas vari\u00e1veis de estratifica\u00e7\u00e3o devem estar alinhadas com o objetivo da pesquisa. Cada informa\u00e7\u00e3o adicional determina as vari\u00e1veis de estratifica\u00e7\u00e3o. Por exemplo, se o objetivo da pesquisa for compreender todos os subgrupos, as vari\u00e1veis estar\u00e3o relacionadas com os subgrupos.
    <\/li>\n\n\n\n
  3. Utilize uma base de amostragem j\u00e1 existente ou crie uma base que inclua todas as informa\u00e7\u00f5es da vari\u00e1vel de estratifica\u00e7\u00e3o para todos os elementos do p\u00fablico-alvo.
    <\/li>\n\n\n\n
  4. Efetue ajustes ap\u00f3s avaliar a base de amostragem com base na falta de cobertura, sobrecobertura ou agrupamento.
    <\/li>\n\n\n\n
  5. Tendo em considera\u00e7\u00e3o toda a popula\u00e7\u00e3o, cada estrato deve ser \u00fanico e incluir todos e cada um dos membros da popula\u00e7\u00e3o. Dentro de cada estrato, as diferen\u00e7as devem ser m\u00ednimas, enquanto os estratos devem ser extremamente distintos entre si. Cada elemento da popula\u00e7\u00e3o deve pertencer a apenas um estrato.

    LEIA TAMB\u00c9M: <\/strong>    Metodologia CAWI: O que \u00e9 e para que serve?<\/a>
    <\/li>\n\n\n\n
  6. Atribua um n\u00famero aleat\u00f3rio e exclusivo a cada elemento.
    <\/li>\n\n\n\n
  7. Determine o tamanho de cada estrato de acordo com as suas necessidades. A distribui\u00e7\u00e3o num\u00e9rica entre todos os elementos de todos os estratos ir\u00e1 determinar o tipo de amostragem a ser implementado, podendo ser estratificada proporcional ou desproporcional.
    <\/li>\n\n\n\n
  8. O pesquisador pode selecionar elementos aleat\u00f3rios de cada estrato para formar a amostra. Deve selecionar pelo menos um elemento de cada estrato para garantir a representatividade de todos os estratos. Se forem selecionados dois elementos de cada estrato, calcule rapidamente as margens de erro dos dados recolhidos.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    A utiliza\u00e7\u00e3o deste m\u00e9todo ajuda a garantir que a amostra seja representativa da popula\u00e7\u00e3o e reduz o erro amostral, o que conduz a resultados mais precisos.<\/p>\n\n\n\n

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    Tipos de amostragem aleat\u00f3ria estratificada<\/h2>\n\n\n\n