Diferença entre Amostragem Estratificada e Cluster | Amostragem Estratificada versus Cluster
amostragem estratificada versus amostragem de cluster
Em estatísticas, especialmente quando realizamos pesquisas, é importante obter uma amostra imparcial, então O resultado e as previsões feitas sobre a população são mais precisas. Mas, na amostragem aleatória simples, existe a possibilidade de selecionar os membros da amostra que são tendenciosos; em outras palavras, não representa a população de forma justa. Portanto, amostragem estratificada e amostragem por amostragem são usadas para superar os problemas de viés e eficiência da amostragem aleatória simples.
Amostragem estratificada
A amostragem aleatória estratificada é um método de amostragem em que a população é primeiro dividida em estratos (O estrato é um subconjunto homogêneo da população). Em seguida, uma amostra aleatória simples é retirada de cada estrato. Os resultados de cada estrato combinado constituem a amostra. Seguem-se exemplos de possíveis estratos nas populações
• Para uma população de um estado, estratos masculinos e femininos
• Para as pessoas que trabalham em uma cidade, estratos residentes e não residentes
• Para alunos de uma faculdade, estratos brancos, negros, hispânicos e asiáticos
• Para uma audiência de um debate sobre teologia, protestantes, católicos, judeus e muçulmanos
Neste processo, em vez de tirar amostras aleatoriamente direto da população, a população é separada em grupos usando uma característica inerente dos elementos (grupos homogêneos). Em seguida, amostras aleatórias são retiradas do grupo. A quantidade de amostras aleatórias tomadas de cada grupo depende do número de elementos dentro do grupo.
Isso permite que a amostragem seja feita sem que a amostra de um grupo seja maior que o número de amostras requeridas desse grupo em particular. Se o número de elementos de um determinado grupo for maior do que a quantidade requerida, uma distorção na distribuição pode levar a interpretações errôneas.
A amostragem estratificada permite o uso de diferentes métodos estatísticos para cada estrato, o que ajuda na melhoria da eficiência e precisão da estimativa.
Amostragem de cluster
A amostragem aleatória em cluster é um método de amostragem em que a população é dividida em grupos (um cluster é um subconjunto heterogêneo da população). Então, uma amostra aleatória simples de clusters é tomada. Todos os membros dos clusters selecionados juntos constituem a amostra. Este método é freqüentemente usado quando agrupamentos naturais são óbvios e disponíveis.
Por exemplo, considere uma pesquisa para avaliar o envolvimento de estudantes do ensino médio em atividades extracurriculares.Em vez de selecionar alunos aleatórios da população estudantil, selecionar uma classe, pois as amostras para a pesquisa são amostragem em cluster. Então, cada membro da turma é entrevistado. Neste caso, as aulas são clusters da população estudantil.
Na amostragem em cluster, são os clusters selecionados aleatoriamente e não os indivíduos. Supõe-se que cada cluster por si só é uma representação imparcial da população, o que implica que cada um dos clusters é heterogêneo.
Qual a diferença entre amostragem estratificada e amostragem de cluster?
• Na amostragem estratificada, a população é dividida em grupos homogêneos chamados strata, usando um atributo das amostras. Em seguida, os membros de cada estrato são selecionados e o número de amostras retiradas desses estratos é proporcional à presença dos estratos dentro da população.
• Na amostragem em cluster, a população é agrupada em clusters, predominantemente com base na localização e, em seguida, um cluster é selecionado aleatoriamente.
• Na amostragem em cluster, um cluster é selecionado aleatoriamente, enquanto que em amostras estratificadas os membros são selecionados aleatoriamente.
• Na amostragem estratificada, cada grupo utilizado (estratos) inclui membros homogêneos, enquanto que, em amostragem em cluster, um cluster é heterogêneo.
• A amostragem estratificada é mais lenta enquanto a amostragem em cluster é relativamente mais rápida.
• As amostras estratificadas têm menos erro devido ao factoramento na presença de cada grupo dentro da população e adaptação dos métodos para obter uma melhor estimativa.
• A amostragem de cluster tem porcentagem de erro inerente maior.
