a:

Vlády používají různé analytické techniky ke zkoumání možných nákladů a přínosů politických možností. Jednou z těchto technik je stratifikovaný náhodný vzorek, což je metoda strukturování průzkumů reprezentujících definované segmenty populace, které jsou relevantní pro výzkumné téma. Tyto segmenty nebo vrstvy mohou být založeny na libovolném počtu charakteristik, jako jsou demografické údaje, příjmy nebo prostorová nebo časová blízkost určité události.

Hlavní výhodou této metodologické techniky je, že má potenciál dosáhnout větší přesnosti při analýze rozdílů mezi vrstvami. Proto vlády často používají tento přístup, když se obávají, jak může politika ovlivnit jednu nebo více skupin. Pokud nějaká událost ovlivnila jednu nebo více skupin, politici mohou hledat implementaci cíleného řešení, na rozdíl od obecných zásad, které mohou stát více a méně efektivní.

V podobném duchu lze použít stratifikovaný náhodný výběr vzorku k identifikaci nezamýšlených důsledků politické akce. Daňová politika by například mohla ovlivnit chování spotřebitelů v závislosti na příjmech domácností. Průzkum využívající stratifikovaný náhodný vzorek založený na příjmech by mohl osvětlit potenciální výsledky politiky podle příjmové skupiny.

Několik federálních vládních agentur v USA poskytuje pokyny, kdy a jak provádět analýzu politik, včetně technik sběru dat, jako jsou jednoduché náhodné vzorky, stratifikované náhodné vzorky a další statistické metody. Agentura na ochranu životního prostředí zveřejňuje "Pokyny pro výběr vzorkování vzorků pro shromažďování údajů o životním prostředí", která poskytuje rámec pro výzkumníky, kteří shromažďují data používaná při navrhování politik. EPA navrhuje, aby stratifikované náhodné vzorky byly nejvhodnější při pokusu o porovnání prostředků nebo poměrů mezi skupinami. Například výzkumníci v oblasti životního prostředí by se mohli zabývat zdravotními výsledky jednotlivců na základě jejich prostorové blízkosti k chemickému úniku.

Další běžná aplikace stratifikovaného náhodného odběru vzorků ve veřejném sektoru je ve zdravotnictví. Například ministerstvo pro lidské služby v Minnesotě provedlo studii o pochopení rozhodnutí rodin týkajících se financování dlouhodobé zdravotní péče a dopadů na státní rozpočet. Technika odběru vzorků poskytla výzkumníkům schopnost porovnávat postoje a chování různých skupin vůči zdravotnímu pojištění a umožnila podrobnější analýzu a doporučení cílených politik.

Na technické úrovni existuje několik pokynů pro návrh stratifikovaného náhodného vzorku. Kritickým pravidlem je, že nezahrnuje jedince, které nepatří do vrstvy, a nikdo nemůže patřit k více vrstvám.Zatímco tato metoda má výhodu při přidávání přesnosti ke sběru a analýze dat, striktní metodická pravidla také vytvářejí omezení. Například výzkumník musí mít spolehlivé předchozí znalosti o populaci, aby definoval vrstvy a vhodně stanovil velikost vzorku. To může vyloučit některé výzkumníky z plné implementace metody navzdory jasným výhodám oproti jednoduchým náhodným vzorkám.