Amostragem sistemática

Neste artigo explicamos o que é a amostragem sistemática, suas características e como é realizada. Você também verá um exemplo de amostragem sistemática. Além disso, você aprenderá quais são as vantagens e desvantagens da amostragem sistemática e quando esse tipo de amostragem deve ser utilizado.

O que é amostragem sistemática?

A amostragem sistemática é um método probabilístico utilizado para selecionar os elementos que farão parte da amostra para um estudo estatístico. Na amostragem sistemática, um elemento é primeiro selecionado aleatoriamente e os outros elementos da amostra são selecionados em um intervalo fixo.

Portanto, na amostragem sistemática, uma vez selecionado aleatoriamente o primeiro indivíduo da amostra, precisamos 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.

Por outro lado, você deve saber que existem mais métodos para selecionar indivíduos de uma amostra. Os tipos de amostragem mais utilizados são:

• Amostragem aleatória simples
• amostragem estratificada
• amostragem sistemática
• Amostras agrupadas

Em probabilistica.com temos uma explicação detalhada de cada tipo de amostragem probabilística, então se você tiver mais interesse pode pesquisar como cada uma delas é realizada em nosso site.

Como fazer amostragem sistemática

As etapas para realizar a amostragem aleatória sistemática são as seguintes:

1. Defina a população-alvo.
2. Determine o tamanho de amostra desejado.
3. Calcule o intervalo de amostragem . Para fazer isso, o tamanho da população é dividido pelo tamanho da amostra.
4. Selecione aleatoriamente o primeiro item da amostra.
5. Selecione os elementos restantes da amostra. Para fazer isso, o intervalo de amostragem é adicionado sucessivamente ao número selecionado na etapa anterior.

É importante que o primeiro item selecionado na amostragem sistemática seja aleatório, porque na verdade é o único item da amostra selecionado aleatoriamente. Caso contrário, a aleatoriedade da amostragem sistemática ficaria comprometida. É por isso que o pesquisador deve garantir que todos os elementos da população tenham a mesma probabilidade de serem selecionados como ponto de partida.

Da mesma forma, uma vez que os elementos da amostra na amostragem sistemática são seleccionados em intervalos, pode não haver um elemento de um determinado tipo na amostra final e, portanto, a amostra pode não ser suficientemente representativa. Mas este é um risco que corremos quando realizamos uma amostragem sistemática.

Por fim, deve-se levar em consideração que o intervalo de amostragem não é um modelo, pois então a amostra selecionada não será adequada e o estudo estatístico dará resultados pouco confiáveis.

Exemplo de amostragem sistemática

Depois de ver a definição de amostragem sistemática, vamos explicar um exemplo desse tipo de amostragem para que você entenda melhor o seu significado.

Por exemplo, se quisermos realizar uma amostragem sistemática numa população de 1000 elementos para obter uma amostra de 50 elementos, devemos proceder da seguinte forma.

Primeiro, precisamos calcular o intervalo de amostragem. Para fazer isso, simplesmente dividimos o tamanho da população pelo tamanho da amostra:

Em segundo lugar, precisamos selecionar aleatoriamente o primeiro sujeito da amostra. Para realizar esta etapa existem vários métodos, mas você pode utilizar, por exemplo, o programa de computador Excel para obter um número aleatório de 1 a 20 (recomenda-se que o primeiro número esteja no primeiro fragmento). Suponha que obtenhamos o número 17.

A seguir, precisamos adicionar o intervalo de amostragem (20) ao número 17 para selecionar os próximos elementos da amostra. Precisamos selecionar mais 49 números, pois o tamanho de amostra desejado é 50.

Para que os elementos da população que se identificam com os números que saem sejam os selecionados para fazerem parte da amostra do estudo estatístico.

Vantagens e desvantagens da amostragem sistemática

A amostragem sistemática tem as seguintes vantagens e desvantagens:

Como vimos no exemplo acima, a amostragem sistemática é rápida e fácil de realizar. Mesmo que não pareça, esta propriedade é importante porque envolve um menor custo económico.

Outro aspecto positivo da amostragem sistemática é que ela amostra toda a população. Por outro lado, noutros tipos de amostragem, poderíamos, por exemplo, retirar elementos apenas da primeira metade da população.

Uma desvantagem da amostragem sistemática é que a ordem em que os elementos da população são colocados pode condicionar a fiabilidade dos resultados estatísticos, pois se existir um determinado tipo de periodicidade ou padrão, poderá obter-se uma amostra tendenciosa. Por exemplo, se ordenarmos uma população de homens e mulheres da seguinte forma:

Com esta ordem, se tomarmos um intervalo de amostragem de 2, selecionaremos apenas mulheres ou apenas homens dependendo do ponto de origem. Portanto, obteremos uma amostra não confiável.

Finalmente, outro aspecto negativo da amostragem sistemática é que apenas um elemento é selecionado aleatoriamente, o que condiciona os restantes elementos da amostra. Ao contrário de outros tipos de amostragem em que o acaso está muito mais presente ao longo do procedimento.

Quando usar amostragem sistemática

Por fim, mostramos quando é prático utilizar a amostragem sistemática e quando não o é, uma vez que este sistema de amostragem nem sempre pode ser utilizado.

A amostragem sistemática pode ser usada quando é necessário um método de amostragem simples e rápido de implementar. Por outras palavras, quando o orçamento do projecto é limitado, a amostragem sistemática é uma opção muito boa porque requer poucos recursos para a sua realização.

Como vimos ao longo do artigo, não é prático utilizar este tipo de amostragem quando a população apresenta determinado tipo de padrão, pois pode-se obter uma amostra tendenciosa.

Finalmente, se houver muitos grupos diferentes na população, ou seja, se esta tiver muitos estratos, é preferível utilizar a amostragem estratificada porque permite a análise estatística dos estratos separadamente, o que não permite uma amostragem sistemática.