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I governi utilizzano varie tecniche analitiche per esaminare i potenziali costi e benefici delle opzioni politiche. Una di queste tecniche è il campionamento casuale stratificato, che è un metodo di strutturazione delle indagini per rappresentare settori definiti di una popolazione che sono rilevanti per un argomento di ricerca. Questi segmenti o strati possono essere basati su qualsiasi numero di caratteristiche, come la demografia, il reddito o la vicinanza spaziale o temporale di un individuo ad un evento.

Il vantaggio principale di questa tecnica metodologica è che ha il potenziale per ottenere una maggiore precisione nell'analizzare le differenze tra gli strati. Pertanto, i governi usano spesso questo approccio quando si preoccupano di come una politica possa influenzare uno o più gruppi. Se un evento ha interessato uno o più gruppi, i responsabili politici possono cercare di implementare una soluzione mirata in contrasto con una politica coperta che potrebbe costare di più e di essere meno efficace.

In una vena simile, il campionamento casuale stratificato può essere utilizzato per identificare le conseguenze non intenzionali di un'azione politica. Ad esempio, una politica fiscale potrebbe influenzare il comportamento dei consumatori a seconda del reddito familiare. Un sondaggio che utilizza un campione casuale stratificato basato sul reddito potrebbe esplorare i potenziali risultati della politica da parte del reddito.

Diverse agenzie governative statunitensi U. forniscono indicazioni su quando e come condurre un'analisi delle politiche, comprese tecniche di raccolta dati come campionamenti casuali semplici, campionamento casuale stratificato e altri metodi statistici. L'Agenzia per la protezione dell'ambiente pubblica "Indirizzi sulla scelta del progetto di campionamento per la raccolta di dati ambientali", che fornisce un quadro per i ricercatori per raccogliere i dati utilizzati nel disegno di politica. L'EPA suggerisce che i campioni casuali stratificati sono più appropriati quando si cerca di confrontare i mezzi o le proporzioni tra i gruppi. Ad esempio, i ricercatori ambientali potrebbero essere interessati agli esiti di salute degli individui sulla base della loro prossimità spaziale a una fuoriuscita chimica.

Un'altra applicazione pubblica comune del campionamento casuale stratificato è nell'assistenza sanitaria. Ad esempio, lo Stato del Dipartimento di Servizi Umani del Minnesota ha condotto uno studio per capire le decisioni delle famiglie riguardo al finanziamento di assistenza sanitaria a lungo termine e alle implicazioni per il bilancio statale. La tecnica di campionamento ha fornito ai ricercatori la possibilità di confrontare le attitudini e i comportamenti di diversi gruppi verso l'assicurazione sanitaria, consentendo un'analisi più dettagliata e raccomandazioni di politiche mirate.

A livello tecnico, ci sono diverse linee guida per la progettazione di un campione casuale stratificato. Una regola critica è che non include individui che non appartengono a uno strato e nessuna persona può appartenere a più strati.Mentre questo metodo ha il vantaggio di aggiungere precisione alla raccolta e all'analisi dei dati, le rigide norme metodologiche creano anche delle limitazioni. Ad esempio, il ricercatore deve avere una conoscenza precisa della popolazione per definire gli strati e determinare le dimensioni del campione in modo appropriato. Ciò può impedire alcuni ricercatori di implementare completamente il metodo nonostante i suoi chiari vantaggi rispetto ai semplici campioni casuali.