Exemplo representativo

Este artigo explica o que é uma amostra representativa e o que fazer para obter uma amostra representativa nas estatísticas. Além disso, você poderá ver um exemplo que explica como obter uma amostra representativa.

O que é uma amostra representativa?

Nas estatísticas, uma amostra representativa é aquela que representa adequadamente os indivíduos de uma população. Em outras palavras, uma amostra representativa é uma parte de uma população cujas características são semelhantes às da população que representa.

Para que uma amostra seja representativa, ela deve ter as mesmas características da população. Desta forma, cálculos de parâmetros estatísticos podem ser realizados com os dados amostrais que servem como estimativas dos parâmetros populacionais.

Uma amostra representativa permite reduzir o custo económico do estudo estatístico, pois é logicamente mais barato sondar parte da população do que analisar cada um dos seus indivíduos. No entanto, o tamanho da amostra não pode ser muito pequeno, pois a amostra não representaria adequadamente a população. Concluindo, o tamanho de uma amostra representativa deve ser adequado, nem demasiado grande nem demasiado pequeno.

Como obter uma amostra representativa

A obtenção de uma amostra representativa não consiste simplesmente em selecionar uma percentagem da população estatística, mas a representatividade de uma amostra depende de vários fatores como o método de amostragem, margem de erro, nível de confiança, etc.

Primeiro, a técnica de amostragem apropriada deve ser utilizada para obter uma amostra representativa . Existem vários tipos de amostragem e cada um é adequado a um tipo de amostra. Portanto, dependendo das propriedades da amostra, é melhor utilizar uma técnica de amostragem ou outra.

No link a seguir você pode ver quais são os diferentes tipos de amostragem e qual tipo de amostragem é ideal para cada situação. Portanto, recomendamos que você acesse o link a seguir para saber qual tipo de amostragem é adequado para o seu caso.

Além disso, você precisa evitar cometer erros de amostragem. Um erro amostral é um erro cometido no processo de obtenção de uma amostra que faz com que as características da amostra sejam diferentes das da população. Portanto, a estimativa dos parâmetros populacionais através dos dados amostrais é incorreta. Portanto, deve-se prestar atenção tanto ao processo de amostragem quanto ao método de amostragem escolhido.

Em segundo lugar, uma amostra representativa deve ter uma dimensão adequada . Para que uma amostra represente as propriedades de uma população, o número de observações na amostra deve ser grande o suficiente. Por outro lado, o tamanho da amostra não pode ser muito grande porque o preço da pesquisa aumenta. Em suma, deve-se encontrar um equilíbrio entre representatividade e custo amostral para escolher o tamanho amostral ideal.

Portanto, para calcular o tamanho amostral adequado, vários fatores devem ser considerados e então uma fórmula deve ser aplicada. Você pode ver como o tamanho da amostra é calculado clicando no seguinte link:

Exemplo de uma amostra representativa

A título de exemplo, nesta seção veremos o processo a seguir para obter uma amostra representativa, para que você possa ver como se obtém uma amostra representativa de uma população.

• Queremos fazer um estudo estatístico sobre os gastos com automóveis da população do México, para saber quanto dinheiro uma pessoa entre 25 e 65 anos gasta em média com um carro. Se assumirmos que o desvio padrão da população estatística é de aproximadamente US$ 45.000 e quisermos uma margem de erro de ± US$ 1.000 com um nível de confiança de 95%, explique como você obteria uma amostra representativa.

Primeiro, precisamos calcular o tamanho mínimo da amostra para que a amostra seja representativa nas condições desejadas. Para fazer isso, aplicamos a fórmula do tamanho da amostra:

Nota: Se você não entendeu a etapa anterior, pode verificar a explicação detalhada sobre como calcular o tamanho de amostra apropriado no artigo com link acima.

Portanto, precisamos perguntar a pelo menos 7.780 pessoas quanto custa o seu carro. No entanto, o México é um país muito grande, com muitas pessoas, por isso não podemos selecionar pessoas de forma alguma, mas devemos aplicar um método de amostragem adequado.

Neste caso, podemos usar o método de amostragem por conglomerados . Por ser um país muito grande, escolher várias pessoas de cada região levaria muito tempo. No entanto, quando utilizamos a técnica de amostragem por conglomerados, precisamos apenas selecionar aleatoriamente determinadas regiões do país e depois escolher aleatoriamente um certo número de pessoas de cada região. região e, por fim, analisar o povo escolhido.

Por exemplo, como precisamos de um mínimo de 7.780 pessoas, podemos escolher aleatoriamente oito áreas territoriais do México e escolher aleatoriamente 1.000 pessoas de cada área geográfica. Desta forma, aplicamos um método de amostragem adequado e, ao mesmo tempo, o tamanho da amostra é grande o suficiente para ser representativo.

Além disso, devemos ter em mente que não podemos selecionar ninguém para realizar a pesquisa, pois neste caso queremos realizar pesquisas de mercado apenas entre adultos de 25 a 65 anos. É portanto necessário garantir que as pessoas selecionadas para o estudo estatístico pertencem a esta faixa etária.

Importância de uma amostra representativa

Basicamente, é importante que a amostra de um inquérito estatístico seja representativa para que os resultados obtidos possam ser aplicados a toda a população. Se a amostra estudada não for representativa, serão obtidos resultados que não coincidirão com a população e, portanto, serão tiradas conclusões erradas.

Da mesma forma, a importância da representatividade da amostra também se reflete na estimação dos parâmetros estatísticos. Em geral, os valores dos parâmetros estatísticos são considerados representativos da população, porém, se a amostra não for representativa, os parâmetros estatísticos estarão incorretos.

Em resumo, para que uma amostra seja representativa, deve ser suficientemente grande para representar as características de toda a população, embora não possa ser excessivamente grande porque a investigação fica então mais cara. Da mesma forma, o método de amostragem deve ser adequado para garantir a representatividade da amostra. E se alguma dessas condições não for atendida, a amostra não será representativa e, portanto, os resultados obtidos durante a pesquisa serão errôneos.