Técnicas de amostragem

Neste artigo explicamos o que são técnicas de amostragem e para que são utilizadas nas estatísticas. Além disso, você poderá ver quais são as diferentes técnicas de amostragem e quais são as vantagens e desvantagens de cada uma.

O que é uma técnica de amostragem?

Uma técnica de amostragem é um procedimento pelo qual a amostra é selecionada de uma população estatística. Ou seja, técnicas de amostragem são utilizadas para escolher o grupo de indivíduos que formarão a amostra para um estudo estatístico .

Por exemplo, uma técnica de amostragem envolve a escolha aleatória da amostra. Assim, se quisermos realizar uma pesquisa para prever o resultado de uma eleição, podemos selecionar aleatoriamente as pessoas que participarão da pesquisa.

Existem diferentes tipos de técnicas de amostragem. Você deve, portanto, utilizar a técnica de amostragem adequada para cada caso; A seleção aleatória dos elementos da amostra nem sempre é a melhor opção, mas depende das características da análise estatística que se deseja realizar. A seguir veremos quais são todas as técnicas de amostragem.

Nas estatísticas, as técnicas de amostragem são muito importantes porque permitem estudar uma amostra e não a população inteira. Se tivéssemos de analisar todos os elementos da população, os estudos estatísticos seriam muitas vezes demasiado morosos e dispendiosos, podendo mesmo tornar-se impossíveis de realizar. Assim, examinar apenas uma parte da população facilita a realização de pesquisas estatísticas, e isso pode ser feito por meio de técnicas de amostragem.

Quais são os tipos de técnicas de amostragem?

Os diferentes tipos de técnicas de amostragem são:

• Técnica de amostragem probabilística:
  • Técnica de amostragem aleatória simples
  • Técnica de amostragem sistemática
  • Técnica de Amostragem Estratificada
  • Técnica de amostragem por cluster
• Técnica de amostragem não probabilística:
  • Técnica de amostragem proposital
  • Técnica Prática de Amostragem
  • Técnica de Amostragem Consecutiva
  • Cota de amostragem técnica
  • Técnica de amostragem de bola de neve

Abaixo você confere o que é cada técnica de amostragem e quais são suas vantagens e desvantagens.

amostragem probabilística

A técnica de amostragem probabilística consiste em selecionar os elementos da amostra de forma aleatória, ou seja, cada um tem a mesma probabilidade de ser escolhido.

Esta é uma condição essencial para que a amostragem seja considerada probabilística: todos os elementos da população estatística devem poder ser escolhidos e, além disso, devem ter a mesma possibilidade de serem selecionados.

amostragem aleatória simples

A técnica de amostragem aleatória simples confere a cada elemento da população estatística a mesma probabilidade de ser incluído na amostra estudada. Assim, os indivíduos da amostra são simplesmente selecionados aleatoriamente, sem utilização de nenhum outro critério.

Para simular aleatoriamente existem vários métodos, mas atualmente geralmente é feito através de programas de computador como o Excel, pois economizam muito tempo.

amostragem sistemática

Na amostragem sistemática, um elemento da população é primeiro selecionado aleatoriamente e depois os demais elementos da amostra são selecionados usando um intervalo fixo.

Assim, na amostragem sistemática, uma vez selecionado aleatoriamente o primeiro indivíduo da amostra, temos que contar tantos números quanto o intervalo desejado para retirar o próximo indivíduo da amostra. E repetimos sucessivamente o mesmo procedimento até termos tantos indivíduos na amostra quanto o tamanho da amostra que desejamos obter.

amostragem estratificada

Na técnica de amostragem estratificada , a população é primeiro dividida em estratos (grupos) e, em seguida, alguns indivíduos são selecionados aleatoriamente de cada estrato para formar toda a amostra do estudo. Haverá, portanto, pelo menos um membro de cada estrato na amostra.

Os estratos devem ser grupos homogêneos, ou seja, os indivíduos de um estrato possuem características próprias que os diferenciam dos demais estratos. Um indivíduo, portanto, só pode pertencer a um estrato.

amostras agrupadas

A amostragem por conglomerados e a amostragem estratificada podem ser confundidas porque são muito semelhantes, mas se você olhar de perto, são dois tipos diferentes de amostragem probabilística.

A amostragem por conglomerados aproveita o fato de que conglomerados naturais (grupos) já existem na população para estudar apenas alguns conglomerados em vez de todos os indivíduos da população.

Ao contrário da amostragem estratificada, neste método nenhum indivíduo em particular deve ser selecionado dos conglomerados, mas uma vez escolhidos os grupos a serem estudados, todos os seus membros devem ser analisados.

A amostragem por conglomerados também é chamada de amostragem por conglomerados, amostragem por conglomerados ou amostragem de área.

Amostragem não probabilística

Na amostragem não probabilística, os indivíduos são selecionados com base em critérios subjetivos dos pesquisadores. Portanto, na amostragem não probabilística, nem todos os elementos da população têm a mesma probabilidade de serem escolhidos para a amostra, uma vez que a seleção não é aleatória. Este recurso distingue a amostragem não probabilística da amostragem probabilística.

Logicamente, na amostragem não probabilística, o responsável por fazer a pesquisa é muito importante, pois é ele quem decide quem será incluído na amostra. Por isso é fundamental que o pesquisador tenha grande conhecimento e experiência na área de estudo, para obter resultados confiáveis.

Amostragem proposital

A amostragem proposital depende exclusivamente do critério do investigador na escolha da amostra do estudo.

Para que o responsável pela pesquisa tenha todo o poder de decisão para selecionar os elementos da amostra. Portanto, é importante que você seja um especialista na área de estudo.

amostragem de conveniência

Na amostragem por conveniência, os pesquisadores escolhem os sujeitos da amostra com base em critérios de facilidade de acesso aos indivíduos, sem incluir o acaso no processo.

Ou seja, neste tipo de amostragem não probabilística para escolha de indivíduos da população, são avaliados aspectos como disponibilidade, proximidade ou custo de sua seleção. Frequentemente, voluntários são até aceitos para facilitar ainda mais a amostragem.

Amostragem consecutiva

Na amostragem consecutiva, primeiro é escolhida, estudada uma amostra inicial e, após a obtenção dos resultados da amostra inicial, outra amostra é estudada. E o processo é repetido consecutivamente até que sejam obtidas as conclusões finais de todo o estudo.

Assim, a amostragem consecutiva não se concentra numa única amostra, mas sim estuda diferentes amostras da mesma população estatística e, em última análise, tira conclusões a partir da informação obtida de todos os grupos.

Amostragem de cota

Na amostragem por cotas, primeiro são estabelecidos grupos (ou estratos) de indivíduos que compartilham pelo menos uma característica e, em seguida, é selecionada uma cota de cada grupo, formando assim a amostra do estudo.

O caráter dos indivíduos usados para dividir a população em grupos também é decidido pelo pesquisador. Portanto, o responsável pela condução da pesquisa tem grande influência nos resultados obtidos.

Amostragem de bola de neve

Na amostragem em bola de neve, o pesquisador seleciona os primeiros participantes e depois recruta indivíduos adicionais para o estudo.

Esta característica da amostragem em bola de neve significa que o tamanho da amostra fica cada vez maior à medida que os participantes recrutam mais pessoas para o estudo (efeito bola de neve).