Questão de Estatística · FGV ALE-RO 2018 (nº 73)

Conceito-chave: Amostragem estratificada divide a população em grupos homogêneos (estratos) e sorteia amostras de cada um. O objetivo é aumentar a precisão e permitir estimativas para subgrupos, mas isso não é garantido — depende de como os estratos são formados.

• (A) Correta: A afirmativa I está certa: a estratificação serve exatamente para melhorar a precisão das estimativas globais e também para gerar estimativas separadas por subpopulação (estratos).
• (B) Incorreta: A afirmativa II é falsa — a precisão aumenta quando os elementos dentro de cada estrato são parecidos (homogêneos) e entre estratos são diferentes; o texto inverte a lógica.
• (C) Incorreta: A afirmativa III é falsa — a estratificação não é necessariamente mais eficiente que a amostragem aleatória simples; se os estratos forem mal definidos (heterogêneos internamente), pode até ser pior.
• (D) Incorreta: Como II e III são falsas, esta combinação não pode ser correta.
• (E) Incorreta: Como II e III são falsas, a opção que inclui todas é errada.

Armadilha da banca (no distrator mais tentador, a letra B): A afirmativa II inverte a condição de eficiência. O aluno que decora "estratificação = mais precisão" sem entender o porquê cai na pegadinha: a precisão vem da homogeneidade dentro do estrato e heterogeneidade entre estratos, não do contrário. A banca testa se você sabe o mecanismo, não só o nome da técnica.