Defina os Objetivos: Determine quais características são importantes para a estratificação.
Coleta de Dados: Colete dados sobre essas características na população.
Análise Exploratória: Use técnicas exploratórias para identificar padrões e agrupamentos.
Aplicação de Métodos Estatísticos: Aplique um dos métodos acima para definir os estratos.
Validação: Verifique se os estratos são homogêneos internamente e heterogêneos entre si.
Descrição: Cada membro da população tem uma chance igual de ser selecionado.
Vantagens: Simples e fácil de implementar.
Desvantagens: Pode ser impraticável para populações muito grandes.
Descrição: A população é dividida em subgrupos (estratos) com base em características específicas (como idade, gênero, renda), e amostras são retiradas de cada estrato.
Vantagens: Garante que subgrupos importantes sejam representados.
Desvantagens: Requer conhecimento prévio da população para definir os estratos.
Descrição: Utiliza algoritmos de clustering (como K-means) para agrupar indivíduos com base em características semelhantes.
Descrição: A Análise de Principais Componentes pode extrair os atributos mais informativos de grandes conjuntos de dados, simultaneamente preservando as informações mais relevantes do conjunto de dados inicial.
Descrição: Usa algoritmos de árvore de decisão para dividir a população com base em regras de decisão.
Descrição: Usada para dados categóricos, identifica padrões e agrupamentos.
Descrição: A população é dividida em conglomerados (grupos naturais, como bairros ou escolas), e alguns conglomerados são selecionados aleatoriamente para a amostra.
Vantagens: Útil quando a população é geograficamente dispersa.
Desvantagens: Pode introduzir viés se os conglomerados não forem representativos.
Descrição: Seleciona-se um ponto de partida aleatório e depois escolhe-se cada enésimo elemento da lista.
Vantagens: Fácil de implementar e pode ser mais eficiente que a amostragem aleatória simples.
Desvantagens: Pode introduzir viés se houver padrões na lista.
Descrição: Seleciona-se os indivíduos mais acessíveis.
Vantagens: Rápido e barato.
Desvantagens: Pode não ser representativo da população.
Descrição: Similar à amostragem estratificada, mas os indivíduos são selecionados de forma não aleatória dentro de cada estrato.
Vantagens: Útil quando o tempo e os recursos são limitados.
Desvantagens: Pode introduzir viés de seleção.
Descrição: Os participantes iniciais recrutam outros participantes.
Vantagens: Útil para populações de difícil acesso.
Desvantagens: Pode não ser representativo.
Tamanho da Amostra: Use fórmulas estatísticas para determinar o tamanho da amostra com base no nível de confiança e margem de erro desejados.