Amostragem Aleatória Estratificada

Análise de dados de pesquisa em Python

EbunOluwa Andrew

Data Scientist

O que é amostragem aleatória estratificada

  • A amostragem estratificada reflete melhor a {{1}} população
  • Técnica em que a população é dividida em unidades discretas (estratos) com atributos semelhantes
  • Reamostra os dados para que as proporções combinem com a população

Mudança demográfica como um grande grupo de pessoas representando diversidade em uma população

Análise de dados de pesquisa em Python

Por que usar amostragem aleatória estratificada?

  • Minimiza viés de seleção
  • Aumenta a representatividade de certos grupos da população
  • Exemplos:
    • Estimar renda para populações variadas
    • Estimar resultados de pesquisas eleitorais
    • Estimar expectativa de vida

Contador manual registrando a contagem de pessoas

Análise de dados de pesquisa em Python

Quando não usar amostragem aleatória estratificada

  • Subgrupos não devem se sobrepor
    • Sujeitos em vários grupos -> má representação
  • Exemplo de sobreposição em pergunta de pesquisa
    • Há quanto tempo você trabalha no emprego atual?
      • 1–2 anos
      • 2–4 anos

mulher pensando

Análise de dados de pesquisa em Python

Resultados da pesquisa sobre trabalho presencial na empresa ABC

| employee_id | gender | onsite_work |
|-------------|--------|-------------|
|    fffe6838 | Male   | Yes         |
|   fffe12184 | Female | Yes         |
|    fffe9404 | Female | Yes         |
|   fffe17578 | Male   | Yes         |
|   fffe22257 | Female | Yes         |
|    fffe6217 | Male   | Yes         |
|    fffe7828 | Female | Yes         |
|   fffe18192 | Male   | Yes         |
|    fffe2839 | Female | Yes         |
|   fffe16173 | Female | Yes         |
Análise de dados de pesquisa em Python

Verificar proporções na população

survey.gender.value_counts(normalize=True)

Female    0.556
Male      0.444
Name: gender, dtype: float64
Análise de dados de pesquisa em Python

Plotar proporções na população

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

survey.gender.value_counts().plot.pie()

Proporção de mulheres e homens na pesquisa

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Exemplo de amostragem estratificada

strat_sample = 
survey.groupby(
  'gender', group_keys = False).apply(
  lambda x: x.sample(frac = 0.1))

| employee_id | gender | onsite_work |
|-------------|--------|-------------|
|    fffe4934 | Female | Yes         |
|    fffe3958 | Female | Yes         |
|      fffe18 | Female | Yes         |
|     fffe283 | Female | Yes         |
|   fffe20382 | Female | Yes         |
|    fffe8721 | Male   | Yes         |
|    fffe5955 | Male   | Yes         |
|    fffe7081 | Male   | Yes         |
|     fffe353 | Male   | Yes         |
|    fffe1765 | Male   | Yes         |
Análise de dados de pesquisa em Python

Verificar proporções na amostra

População original

survey.gender.value_counts(normalize=True)

Amostra estratificada

strat_sample.gender.value_counts(
  normalize=True))

Female    0.556
Male      0.444
Name: gender, dtype: float64

Female    0.56
Male      0.44
Name: gender, dtype: float64
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Vamos praticar!

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