a:

Los gobiernos usan varias técnicas analíticas para examinar los posibles costos y beneficios de las opciones de política. Una de esas técnicas es el muestreo aleatorio estratificado, que es un método de estructurar encuestas para representar segmentos definidos de una población que son relevantes para un tema de investigación. Estos segmentos, o estratos, pueden basarse en cualquier cantidad de características, como los datos demográficos de un individuo, los ingresos o la proximidad espacial o temporal de un evento.

La principal ventaja de esta técnica metodológica es que tiene el potencial de lograr una mayor precisión en el análisis de las diferencias entre los estratos. Por lo tanto, los gobiernos a menudo usan este enfoque cuando les preocupa cómo una política puede afectar a uno o más grupos. Si un evento ha tenido un impacto en uno o más grupos, los responsables de las políticas pueden buscar implementar una solución específica en lugar de una política general que puede costar más y ser menos efectiva.

En una línea similar, el muestreo aleatorio estratificado puede usarse para identificar las consecuencias no intencionales de una acción de política. Por ejemplo, una política tributaria podría afectar el comportamiento del consumidor dependiendo del ingreso del hogar. Una encuesta que utilice una muestra aleatoria estratificada basada en los ingresos podría arrojar luz sobre los posibles resultados de la política por nivel de ingresos.

Varias agencias del gobierno federal de EE. UU. Brindan orientación sobre cuándo y cómo llevar a cabo el análisis de políticas, incluidas técnicas de recopilación de datos, como muestreo aleatorio simple, muestreo aleatorio estratificado y otros métodos estadísticos. La Agencia de Protección Ambiental publica "Orientación sobre la elección del diseño de muestreo para la recopilación de datos ambientales", que proporciona un marco para que los investigadores recopilen los datos utilizados en el diseño de políticas. La EPA sugiere que las muestras aleatorias estratificadas son las más apropiadas cuando se trata de comparar los promedios o las proporciones entre los grupos. Por ejemplo, los investigadores ambientales podrían preocuparse por los resultados de salud de las personas en función de su proximidad espacial a un derrame químico.

Otra aplicación común del sector público del muestreo aleatorio estratificado es la atención de la salud. Por ejemplo, el Departamento de Servicios Humanos del Estado de Minnesota realizó un estudio para comprender las decisiones de las familias con respecto al financiamiento de la atención médica a largo plazo y las implicaciones para el presupuesto estatal. La técnica de muestreo proporcionó a los investigadores la capacidad de comparar las actitudes y comportamientos de los diferentes grupos con respecto al seguro de salud, y permitió un análisis más detallado y recomendaciones de políticas específicas.

A nivel técnico, existen varias pautas para diseñar una muestra aleatoria estratificada. Una regla crítica es que no incluye individuos que no pertenecen a un estrato, y ningún individuo puede pertenecer a múltiples estratos.Si bien este método tiene la ventaja de agregar precisión a la recopilación y análisis de datos, las estrictas reglas metodológicas también crean limitaciones. Por ejemplo, el investigador debe tener un conocimiento previo confiable de la población para definir los estratos y determinar los tamaños de muestra de manera apropiada. Esto puede impedir que algunos investigadores implementen completamente el método a pesar de sus claras ventajas sobre muestras aleatorias simples.