Há casos em que devemos pensar numa população dividida em
subpopulações ou estratos, sendo conveniente supor que a variável
de interesse se comporta de modo bem diferente de estrato em
estrato, mas com comportamento razoavelmente homogêneo
dentro de cada estrato.
Em tais casos, o sorteio dos elementos da amostra deve levar em
conta a existência dos estratos. Para evitar problemas com seleções
mal feitas pode-se adotar a amostragem estratificada.
Avalie se as seguintes afirmativas acerca da amostragem
estratificada são verdadeiras (V) ou falsas (F).
( ) A amostragem estratificada especifica quantos elementos da
amostra serão retirados em cada estrato. Frequentemente
consideram-se três tipos de amostragem estratificada: uniforme,
proporcional e ótima.
( ) Na amostragem estratificada uniforme, um mesmo número de
elementos é sorteado em cada estrato.
( ) Na amostragem proporcional, o número de elementos sorteados
em cada estrato é proporcional ao número de elementos
existentes no estrato.
( ) A amostragem estratificada ótima seleciona, em cada estrato,
um número de elementos proporcional ao número de elementos
do estrato e também à variação da variável de interesse no
estrato, medida pelo seu desvio padrão.
As afirmativas são, respectivamente,
✂️ a) V – F – F – V. ✂️ b) V – V – F – V. ✂️ c) F – F – V – F. ✂️ d) F – V – V – F. ✂️ e) V – V – V – V.