Explorando o Amostragem por Cluster vs. Amostragem Estratificada

Ao estudar um grupo de indivíduos, coletar dados de cada membro pode ser desafiador. É quase impossível obter dados de cada pessoa individualmente ao pesquisar um grande grupo de pessoas. Em vez disso, você escolhe uma amostra. A amostra é a população que participará do estudo de pesquisa.

Escolher o método de amostragem mais apropriado para sua pesquisa é essencial. A amostragem por conglomerado e a amostragem estratificada são procedimentos distintos de amostragem por probabilidade para criar e analisar amostras. Este artigo irá explicar a definição de amostragem por conglomerado e amostragem estratificada, exemplos de amostragem por conglomerado vs. amostragem estratificada, e diferenças entre amostragem por conglomerado vs. amostragem estratificada.

Vamos começar com as definições

A amostragem por conglomerado e a amostragem estratificada podem parecer semelhantes, mas os grupos formados no último método são heterogêneos, o que significa que cada conglomerado tem características individuais diferentes. Já a amostragem estratificada resulta em agrupamentos homogêneos, pois as unidades são semelhantes.

Amostragem por conglomerado

A amostragem por conglomerado é uma técnica padrão de amostragem por probabilidade para estudar populações consideráveis dispersas em uma grande região. Assim, usando uma estratégia de amostragem aleatória simples ou sistemática, os pesquisadores selecionam grupos aleatórios para coleta e análise de dados.

Amostragem por conglomerado utiliza procedimentos de amostragem de um estágio, dois estágios e múltiplos estágios, dependendo de quantos estágios são necessários para obter a amostra desejada. Essa técnica de amostragem é extremamente econômica, pois é fácil de usar e requer pouco esforço para criar amostras. Aqui estão os três principais tipos de amostragem por conglomerado:

Tipos de amostragem em cluster

Amostragem de um estágio: A amostragem de um estágio, ou amostragem de cluster de um estágio, é uma técnica na qual todos os elementos dos clusters selecionados são incluídos no grupo de amostra. Assim, todos os indivíduos dentro dos clusters escolhidos podem participar da análise científica usando a amostragem de um estágio.

Amostragem de dois estágios: O pesquisador utiliza um método de amostragem de dois estágios para escolher a amostra do estudo em dois estágios. Subgrupos selecionam aleatoriamente uma amostra no primeiro estágio de amostragem, conhecido como amostragem de um estágio. Em seguida, o tamanho da amostra é reduzido selecionando um subconjunto limitado de participantes do estudo do cluster selecionado.

Amostragem de múltiplos estágios: Utilizando a amostragem de múltiplos estágios, o pesquisador pode selecionar um subconjunto da população-alvo para uma análise mais aprofundada. Após selecionar a amostra de dois estágios, o pesquisador utiliza critérios estabelecidos para escolher a amostra do estudo.

A técnica de amostragem é aplicada em pesquisas de mercado, onde são utilizados clusters de localização geográfica. Uma vasta área geográfica pode incorrer em mais custos quando comparada a pesquisas distribuídas por amostragem de cluster divididos por região. Você pode conferir o exemplo de amostragem de cluster abaixo para entender melhor:

Exemplo: Um pesquisador deseja realizar um estudo para avaliar o desempenho de alunos do terceiro ano de ensino em todo o Canadá. Não é viável realizar uma pesquisa que inclua todos os alunos universitários. Em vez disso, o pesquisador pode utilizar a amostragem de cluster para criar um único cluster composto por todas as universidades de uma cidade.

Em seguida, esses clusters são encontrados por meio de amostragem sistemática ou aleatória simples. Os clusters são escolhidos aleatoriamente para o estudo de pesquisa para determinar a população de alunos do terceiro ano no Canadá. Os alunos do terceiro ano desses grupos selecionados podem então ser escolhidos para realizar o estudo de pesquisa por meio de amostragem simples ou sistemática.

Amostragem estratificada

Amostragem estratificada, ou amostragem aleatória por cota, é uma técnica de amostragem probabilística na qual uma população considerável é dividida em estratos distintos e homogêneos. Em seguida, indivíduos desses estratos são escolhidos aleatoriamente para criar uma amostra. Esta técnica escolhe participantes aleatoriamente de cada estrato após dividir a população em grupos menores de acordo com critérios específicos.

Uma vez que cada amostra terá componentes únicos, cada membro da população terá uma chance igual de ser incluído nessas amostras. Este método de amostragem pode ser usado para separar pessoas com base em vários critérios, como situação socioeconômica, idade, gênero e nacionalidade. A estratificação pode ser proporcional ou desproporcional.

Tipos de amostragem estratificada

Amostragem proporcional: Em uma técnica de amostragem estratificada proporcional, o tamanho da amostra em cada estrato está inversamente associado ao tamanho da população. Este tipo de amostragem aleatória estratificada geralmente produz uma medida mais precisa, pois representa mais de perto toda a população.

Amostragem desproporcional: Em uma amostra estratificada desproporcional, o tamanho de cada estrato difere de seu tamanho na população. A eficácia do procedimento de amostragem dependerá de quão precisamente o pesquisador divide as frações. Se os subconjuntos atribuídos forem ambíguos, os resultados podem ser distorcidos por estratos super ou sub-representados.

Exemplo: Suponha que uma instituição de saúde privada queira realizar uma pesquisa de satisfação dos serviços hospitalares entre sua base diversificada de pacientes, que consiste em três faixas etárias: 18-35, 36-55 e acima de 55. A organização de saúde utiliza amostragem estratificada para garantir que os resultados da pesquisa representem as faixas etárias.

Primeiro, a organização de saúde divide sua base de clientes em idades 18-35, 36-55 e acima de 55 anos. Em seguida, uma amostra aleatória de clientes de cada faixa etária é selecionada para participar da pesquisa, garantindo que cada faixa etária esteja adequadamente representada.

Amostragem por conglomerado vs Amostragem estratificada

Uma amostragem estratificada inclui dividir a população em estratos ou subgrupos dependendo de gênero, idade, renda e nível de educação. Em contraste, a amostragem por conglomerado envolve a separação da população em agrupamentos ou conglomerados, como organizações, instituições, comunidades ou associações. Aqui estão algumas diferenças específicas entre amostragem estratificada vs amostragem por conglomerado:

Variabilidade: Usar amostragem estratificada leva a maior variabilidade entre camadas e menor variabilidade dentro dos estratos. Ao usar amostragem por conglomerado, há menos variabilidade entre conglomerados e mais variabilidade dentro dos conglomerados.

Objetivo: Enquanto a amostragem por conglomerado se concentra em melhorar a velocidade e conveniência da coleta de dados, a amostragem estratificada busca diminuir a variabilidade e melhorar a representatividade da amostra.

Estratégia de amostragem: Enquanto a amostragem por conglomerado divide a população em conglomerados naturalmente ocorrendo, a amostragem estratificada divide a população em subgrupos ou estratos específicos.

Tamanho da amostra: A amostragem estratificada muitas vezes requer um tamanho de amostra maior, ao contrário da amostragem por conglomerado, que pode alcançar níveis de precisão comparáveis com um tamanho de amostra menor.

Custo: A amostragem estratificada pode resultar em maiores gastos devido ao tamanho maior da amostra. No entanto, os gastos podem ser mais baratos porque o tamanho da amostra é menor e o procedimento de amostragem é mais simples com a amostragem por conglomerado.

Complexidade: A amostragem estratificada é tipicamente mais complexa e demorada porque requer a criação de estratos e análise de dados em vários níveis. A amostragem por conglomerados é comparativamente mais superficial e simples.

Análise de dados: A análise estratificada, na qual os dados de cada estrato são examinados independentemente, é necessária para a amostragem estratificada. A análise baseada em conglomerados, na qual os dados de cada conglomerado são revisados como um todo, é necessária para a amostragem por conglomerados.

Conclusão

Em conclusão, a amostragem estratificada escolhe participantes aleatoriamente de cada estrato depois que a população foi dividida em subgrupos de acordo com critérios específicos. Por outro lado, o processo de amostragem por conglomerados agrupa a população em conglomerados e, em seguida, escolhe conglomerados completos aleatoriamente para incluir na amostra.

Tanto a amostragem por conglomerados quanto a estratificada têm vantagens e desvantagens principais. Você pode escolher o melhor método de amostragem para o seu tamanho da população e tipo de pesquisa. Este artigo examinou a definição dos métodos de amostragem por conglomerados e estratificados, as vantagens da amostragem por conglomerados e estratificada, e suas diferenças. Aprenda todos os detalhes sobre os métodos de amostragem estratificada e por conglomerados hoje!

Sena Akman

Sena is a content writer at forms.app. She likes to read and write articles on different topics. Sena also likes to learn about different cultures and travel. She likes to study and learn different languages. Her specialty is linguistics, surveys, survey questions, and sampling methods.