Tipos de amostragem e suas características (com exemplos) - Ciência - 2023

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o tipos de amostragem são as várias formas de extrair dados de uma parte do total, uma poderosa ferramenta estatística cuja função é determinar que parte da população ou do universo é necessário examinar, fazer inferências e obter informações sobre ela.

A amostragem é muito importante quando você não pode ou não deseja analisar toda a população. Observe que o termo "população" não se refere apenas a um grande grupo de pessoas ou seres vivos, mas em geral ao número total de elementos a serem estudados em um determinado problema.

De acordo com o tipo de amostragem escolhido, seleciona-se a parte da população considerada mais representativa, sempre de acordo com os objetivos.

Claro, quando apenas uma parte do universo de dados é obtida, é possível perder alguns detalhes e omitir informações, por isso os resultados não serão tão precisos quanto deveriam ser. Isso é conhecido como erro de amostragem.

A ideia é simplificar o máximo possível o universo de dados, escolhendo a amostra mais representativa e capaz de fornecer o máximo de informações, para garantir a validade dos resultados.

Amostragem probabilística	Amostragem não probabilística
Quantitativo.	Qualitativo.
Maior investimento de tempo e recursos.	Custo muito baixo.
Cada elemento da população tem a mesma probabilidade de ser selecionado.	Os elementos são selecionados de acordo com os interesses da investigação.
Pode ser realizado com substituição ou substituição.	O pesquisador deve conhecer as características da população.

Tipos de probabilidade ou amostragem aleatória

Uma amostragem de probabilidade é baseada na probabilidade de que os sujeitos da amostra tenham que ser selecionados. Desta forma, cada elemento da população tem uma chance conhecida de ser escolhido, que obviamente deve ser maior que 0.

Isso é extremamente importante, pois pode acontecer que, de um universo de dados, tenha sido selecionada uma amostra que não seja suficientemente representativa do todo.

Se sim, os resultados serão enviesado, uma vez que algumas partes da população serão mais favorecidas do que outras. Para evitar viés, do qual existem várias categorias, uma opção é permitir que o acaso selecione a amostra e, assim, dar a cada elemento uma probabilidade diferente de zero de ser selecionado.

Amostragem aleatória simples

Essa é uma maneira simples de garantir que o acaso faça seu trabalho. Por exemplo, se você estiver selecionando algumas crianças em uma classe para participar de um evento de arte escolar, todos os nomes das crianças serão colocados em cédulas dobradas idênticas, misturados em um chapéu e um punhado sorteado ao acaso.

Todas as crianças da classe constituem o população, e o punhado de cédulas tiradas da cartola é o amostra.

O sucesso do procedimento está em fazer uma lista completa de todos os filhos, para que ninguém fique de fora. Em um pequeno curso, isso não é um problema; mas quando você deseja selecionar uma amostra de uma população maior, é necessário refinar o método.

Amostragem aleatória simples pode ser realizada com substituição ou substituição. Por exemplo, se extrairmos um elemento da população e o retornarmos após selecioná-lo e examiná-lo, o universo de nossos elementos sempre permanecerá o mesmo ao longo do estudo.

Se, ao contrário, o elemento escolhido é estudado, mais não é retornado, é amostragem sem reposição. Isso deve ser levado em consideração ao calcular a probabilidade de um item ser selecionado.

Amostragem aleatória sistemática

Para realizar esta amostragem, você também precisa de uma lista de N elementos e também determinar o tamanho da amostra, que chamaremos n. A lista é chamada quadro de amostragem.

Agora o intervalo de salto, que é denotado pela letra k e é calculado assim:

k = N / n

Um número aleatório é escolhido - aleatoriamente - entre 1 e k, chamado r ou inicialização aleatória. Este é o primeiro indivíduo da lista a ser selecionado e os seguintes elementos da lista são escolhidos a partir dele.

Um exemplo: suponha que você tenha uma lista de 2.000 alunos de uma universidade e deseja obter uma amostra de 100 alunos para participar de um congresso.

A primeira coisa a fazer é encontrar o valor de k:

k = 2000/100 = 20

Uma vez que tenhamos dividido o número total de alunos em 100 fragmentos de 20 alunos, um dos fragmentos é retirado e um número aleatório é escolhido entre 1 e 20, por exemplo 12. Portanto, o décimo segundo aluno em nossa lista é o inicialização aleatória.

O próximo aluno a ser selecionado deve ser 12 + 20 = 22, depois 42, depois 62 e assim por diante, até que todos os 100 sejam concluídos.

Como vocês podem ver, é um método rápido de aplicação e que costuma dar resultados muito bons, sem a necessidade de colocar os 2.000 nomes em um chapéu e tirar 100 deles, desde que não haja periodicidades na população, que gerem vieses. .

Amostragem aleatória estratificada

Na amostragem aleatória simples, cada item da população tem a mesma probabilidade de ser selecionado. Mas isso pode nem sempre ser verdade, especialmente quando há mais complexidades a serem consideradas.

Para realizar um esquema de amostragem aleatória estratificada, a população deve ser dividida em grupos com características semelhantes. Estes são os estratos. Os estratos são então coletados e amostras aleatórias simples são escolhidas de cada um, que são então combinadas para formar a amostra final.

Os estratos são determinados antes da amostragem, estudando as características do universo de dados.

Essas características podem ser estado civil, idade, local de residência, por exemplo, população urbana, suburbana e rural, profissão, nível de escolaridade, sexo e muito mais.

Em qualquer caso, espera-se que as características de cada estrato sejam muito distintas, ou seja, cada estrato seja homogêneo.

Dentro da amostra estratificada, distinguimos duas categorias, conforme o tamanho da amostra de cada estrato é ou não proporcional ao seu tamanho.

Amostragem Aleatória de Cluster

Os métodos descritos acima selecionam os elementos da amostra diretamente, mas na amostragem por conglomerado, um grupo de elementos da população e esta será a unidade amostral, que é chamada conglomerado.

Exemplos de clusters são os departamentos de uma universidade, entidades geográficas como províncias, cidades, condados ou municípios, todos com a mesma probabilidade de serem selecionados. No caso de escolher uma entidade geográfica, fala-se em amostragem por áreas.

Uma vez escolhidos os clusters, os elementos a serem analisados são escolhidos a partir deles. Portanto, o procedimento pode ter várias etapas.

Este método possui algumas semelhanças com o método aleatório estratificado, exceto que aqui alguns conglomerados do total são selecionados, enquanto no método anterior todos os estratos da população foram estudados.

Tipos de amostragem não probabilística

A amostragem probabilística pode ser muito cara em algumas situações, pois tempo e recursos devem ser investidos para encontrar amostras que sejam verdadeiramente representativas.

Também é frequente que não haja uma base de amostragem completa –a lista–, portanto não é possível determinar a probabilidade de selecionar um elemento.

Para esses casos, são utilizados tipos de amostragem não probabilística, com a qual também são obtidas informações, embora não haja garantia de precisão nos resultados.

Quando este tipo de amostragem é aplicado, alguns critérios ainda devem ser seguidos no momento da seleção, visando que a amostra seja a mais adequada possível.

Amostragem de conveniência

É um tipo de amostragem bastante elementar, em que os elementos da amostra são escolhidos de acordo com sua disponibilidade, ou seja, selecionando os indivíduos mais acessíveis. Tem a vantagem de ser um método de baixíssimo custo, devido à sua rapidez e comodidade.

Mas, como disse, não há certeza de obter informações confiáveis sobre seus resultados. Às vezes, é usado para fazer pesquisas rápidas e curtas antes de uma eleição ou para perguntar sobre as preferências dos clientes para determinados produtos.

Por exemplo, um pesquisador pode ir à saída de três dos shoppings mais próximos de sua casa e perguntar aos que saem em qual candidato votariam. Ou um professor pode pesquisar seus próprios alunos, porque eles têm acesso imediato a eles.

Embora pareça que os resultados de tal procedimento sejam inúteis, acontece que podem ser um bom reflexo da população, desde que haja boas razões para supor que o viés não é muito grande.

Porém, não é tão simples, pois os alunos de um determinado professor podem não constituir uma amostra representativa do restante do corpo discente. E, na maioria das vezes, os pesquisadores em shopping centers tendem a entrevistar as pessoas de aparência mais atraente.

Amostragem de cota

Para fazer amostragem por cotas, deve-se ter um bom conhecimento prévio dos estratos populacionais, a fim de se ter uma ideia de quais são os elementos mais representativos. Mas não é governado pelo critério de aleatoriedade da amostragem estratificada.

Neste tipo de amostragem é necessário definir "cotas", daí o nome do método. Essas cotas consistem em reunir uma série de elementos com determinadas condições, por exemplo, 15 mulheres com idade entre 25 e 50 anos, que não fumam e também possuem carro.

Definida a cota, são escolhidas as primeiras pessoas que atenderem às condições estabelecidas. Os critérios para esta última etapa podem ser de acordo com a conveniência do investigador. Aqui você pode ver a diferença com o método de amostragem estratificada, que é aleatória.

Porém, é um método de baixo custo e vantajoso se, como dissemos, a população em estudo for bem conhecida.

Amostragem de bola de neve

O procedimento a seguir nesse estilo de amostragem é selecionar algumas pessoas que lideram outras, e estas, por sua vez, outras, até que a amostra tenha o tamanho que o pesquisador precisa.

Este é um procedimento que pode ser útil para caracterizar algumas populações com características bastante específicas. Exemplos: presidiários ou pessoas com certas doenças.

Amostragem discricionária

Por fim, aqui é o pesquisador quem decide os critérios a serem usados para escolher sua amostra, de acordo com seu conhecimento. Pode ser útil quando for necessário adicionar ao estudo determinados indivíduos que, se utilizando o método aleatório, não puderam participar.

Referências

Berenson, M. 1985. Statistics for Management and Economics, Concepts and Applications. Editorial Interamericana.
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Moore, D. 2005. Estatísticas Básicas Aplicadas. 2ª Edição.
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Wikipedia. Amostragem. Recuperado de: es.wikipedia.org