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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.

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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.

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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.