a:

Правительства используют различные аналитические методы для изучения потенциальных затрат и преимуществ вариантов политики. Одним из таких методов является стратифицированная случайная выборка, которая представляет собой метод структурирования обследований для представления определенных сегментов населения, которые имеют отношение к теме исследования. Эти сегменты или страты могут быть основаны на любом количестве характеристик, таких как демография человека, доход или пространственная или временная близость к событию.

Основным преимуществом этой методологической методики является то, что она имеет потенциал для достижения большей точности анализа различий между стратами. Поэтому правительства часто используют этот подход, когда они обеспокоены тем, как политика может повлиять на одну или несколько групп. Если какое-либо событие повлияло на одну или несколько групп, разработчики политики могут попытаться реализовать целевое решение, а не полную политику, которая может стоить больше и быть менее эффективной.

Аналогичным образом, стратифицированная случайная выборка может использоваться для выявления непреднамеренных последствий действия политики. Например, налоговая политика может повлиять на поведение потребителей в зависимости от дохода домохозяйства. Исследование с использованием стратифицированной случайной выборки, основанной на доходах, может пролить свет на потенциальные результаты политики по шкале дохода.

Несколько федеральных правительственных агентств США предоставляют рекомендации о том, когда и как проводить анализ политики, включая методы сбора данных, такие как простая случайная выборка, стратифицированная случайная выборка и другие статистические методы. Агентство по охране окружающей среды публикует «Руководство по выбору дизайна выборки для сбора экологических данных», которое обеспечивает рамки для исследователей для сбора данных, используемых при разработке политики. EPA предполагает, что стратифицированные случайные выборки наиболее подходят при попытке сравнить средства или пропорции между группами. Например, исследователи в области окружающей среды могут заниматься проблемами здоровья людей, исходя из их пространственной близости к химическому разливу.

Еще одно распространенное приложение государственного стратифицированного случайного отбора населения в сфере здравоохранения. Например, министерство социальных служб штата Миннесота провело исследование, чтобы понять решения семей относительно финансирования долгосрочного медицинского обслуживания и последствий для государственного бюджета. Методология выборки предоставила исследователям возможность сравнить отношение и поведение различных групп к медицинскому страхованию, и это позволило провести более подробный анализ и рекомендации целенаправленной политики.

На техническом уровне существует несколько рекомендаций по разработке стратифицированной случайной выборки. Критическое правило состоит в том, что оно не включает лиц, не принадлежащих к страту, и ни один человек не может принадлежать к нескольким стратам.Хотя этот метод имеет преимущество добавления точности в сбор и анализ данных, строгие методологические правила также создают ограничения. Например, исследователь должен иметь надежные предварительные знания населения для определения страт и определения размеров выборки соответствующим образом. Это может помешать некоторым исследователям полностью реализовать этот метод, несмотря на его явные преимущества перед простыми случайными выборками.