Tipos de amostragem

Este artigo explica todos os tipos de amostragem e as características de cada tipo. Além disso, você poderá ver um exemplo de cada tipo de amostragem.

Mas antes de vermos quais são todos os tipos de amostragem, devemos saber logicamente o que é amostragem. É por isso que antes de continuar, sugiro que você vá a este artigo vinculado, para entender muito melhor cada tipo de amostragem.

Quais são todos os tipos de amostragem?

Os tipos de amostragem são:

• Amostragem probabilística : amostragem em que a amostra é selecionada aleatoriamente.
  • Amostragem aleatória simples : A amostra é escolhida simplesmente aleatoriamente.
  • Amostragem sistemática : um primeiro indivíduo é escolhido aleatoriamente e os demais elementos da amostra são selecionados de acordo com um intervalo fixo.
  • Amostragem estratificada : para constituir a amostra, a população-alvo é dividida em estratos (grupos) e em seguida os indivíduos são escolhidos aleatoriamente em cada estrato.
  • Amostragem por conglomerados : a amostra é composta por conglomerados (grupos naturais) selecionados aleatoriamente.
• Amostragem não probabilística : amostragem em que os pesquisadores selecionam a amostra de acordo com seus critérios, sem incluir o acaso no processo.
  • Amostragem proposital : os indivíduos são escolhidos da amostra com base unicamente no julgamento do pesquisador.
  • Amostragem de conveniência : os membros da amostra são escolhidos com base na facilidade de acesso.
  • Amostragem consecutiva : Uma primeira amostra inicial é selecionada, estudada e depois outra amostra é selecionada. E diferentes amostras são estudadas até que as conclusões do estudo sejam obtidas.
  • Amostragem por cota : Primeiro são formados grupos e depois é escolhida uma cota de cada grupo para formar a amostra da pesquisa.
  • Amostragem em bola de neve : os pesquisadores selecionam os primeiros indivíduos da amostra e, em seguida, recrutam outros sujeitos para o estudo.

Portanto, a amostragem é classificada em dois grandes tipos: amostragem probabilística e amostragem não probabilística.

Da mesma forma, existem vários tipos de amostragem probabilística: amostragem aleatória simples, amostragem sistemática, amostragem estratificada e amostragem por conglomerados.

E, por outro lado, os tipos de amostragem não probabilística são agrupados em: amostragem proposital, amostragem por conveniência, amostragem consecutiva, amostragem por cotas e amostragem em bola de neve.

Cada tipo específico de amostragem é explicado em detalhes abaixo.

amostragem probabilística

A técnica de amostragem probabilística consiste em selecionar aleatoriamente os elementos da amostra, ou seja, todos possuem a mesma probabilidade de serem escolhidos.

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.

Como acabamos de ver, os diferentes tipos de métodos de amostragem probabilística são amostragem aleatória simples, amostragem sistemática, amostragem estratificada e amostragem por conglomerados.

amostragem aleatória simples

A amostragem aleatória simples confere a cada elemento da população estatística a mesma probabilidade de ser incluído na amostra estudada. Os indivíduos da amostra são, portanto, simplesmente selecionados aleatoriamente, sem utilizar outros critérios.

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, primeiro um elemento da população é 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, precisamos contar tantos números quanto o intervalo desejado para selecionar 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. Esta característica 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.

Conforme explicado acima, os diferentes tipos de técnicas de amostragem não probabilística são amostragem proposital, amostragem por conveniência, amostragem consecutiva, amostragem por cotas e amostragem em bola de neve.

amostragem proposital

A amostragem proposital depende exclusivamente do julgamento do pesquisador ao escolher a amostra do estudo.

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

A amostragem proposital também é chamada de amostragem julgamento, amostragem julgamento, amostragem crítica, amostragem proposital ou amostragem de opinião.

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.

A amostragem de conveniência também é chamada de amostragem proposital ou amostragem de oportunidade.

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.

A característica dos indivíduos utilizados para dividir a população em grupos também é decidida 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 escolhe os primeiros participantes e depois recruta indivíduos adicionais para o estudo.

Esta característica da amostragem em bola de neve resulta num aumento crescente no tamanho da amostra à medida que os participantes recrutam mais pessoas para o estudo (efeito bola de neve).

A amostragem em bola de neve também é conhecida como amostragem em cadeia ou amostragem de referência em cadeia.

Outros tipos de amostragem

Embora a classificação habitual feita dos tipos de amostragem seja a que acabamos de ver acima, os métodos de amostragem são por vezes também divididos em amostragem quantitativa e amostragem qualitativa.

Como o nome sugere, a diferença entre esses dois grupos de amostragem é a finalidade de cada um:

• Amostragem Quantitativa : Amostragem que coleta informações quantitativamente. Neste caso, são feitas perguntas fechadas aos indivíduos da amostra, a fim de quantificar as respostas e estudá-las estatisticamente.
• Amostragem qualitativa : amostragem utilizada quando a pesquisa é de natureza qualitativa. Normalmente, não é necessário fazer estatísticas sobre os resultados para tirar conclusões. Entrevistas abertas ou grupos focais são dois exemplos deste tipo de amostragem.

Por último, importa referir que existe também a amostragem em múltiplas fases (ou amostragem por fases), que envolve a combinação de diferentes tipos de amostragem e a realização de várias fases de amostragem. Ou seja, na amostragem em vários estágios, partimos da população e realizamos uma amostragem inicial para selecionar a amostra inicial. Em seguida, com base na amostra inicial, são realizadas novas amostragens para reduzir o número de indivíduos na amostra. E outras etapas de amostragem são realizadas até que o tamanho de amostra desejado seja alcançado. Este tipo de amostragem é muito útil para amostrar grandes áreas geográficas.