Amostra estatística

Este artigo explica o que é uma amostra estatística e para que é utilizada. Você também poderá ver a diferença entre as noções de população e amostra, bem como vários exemplos de amostras estatísticas. Além disso, mostra as características que uma amostra deve possuir para ser representativa.

O que é uma amostra estatística?

Uma amostra estatística é um grupo de indivíduos de uma população estatística. Por outras palavras, em estatística, amostra é a parte da população sobre a qual é realizado o estudo estatístico.

Por exemplo, quando se realiza uma pesquisa eleitoral, a amostra estatística é composta por todas as pessoas entrevistadas.

Normalmente, quando queremos fazer investigação, não podemos estudar todos os elementos que compõem o grupo de estudo. Tal como no exemplo anterior, é impossível examinar todos os que votam numa eleição. Portanto, geralmente é escolhida uma amostra para analisar apenas uma parte do grupo de estudo e depois extrapolar os resultados para todo o grupo.

Isto pode ser conseguido através de inferência estatística, pois permite determinar parâmetros populacionais a partir dos resultados da amostra com uma margem de erro muito pequena.

Amostra e população

Em estatística, uma população é um conjunto de elementos com características semelhantes sobre os quais se pretende realizar um estudo estatístico. Este conceito pode ser referido como população estatística ou simplesmente população.

A diferença entre uma amostra estatística e uma população estatística é a proporção em relação ao número total de elementos do estudo, uma vez que a amostra faz parte da população, que representa todos os elementos que compõem o grupo que se pretende analisar.

O tamanho de uma amostra será, portanto, sempre menor ou igual ao tamanho de uma população.

Por exemplo, se quisermos fazer um estudo estatístico sobre a proporção de peças defeituosas produzidas por uma fábrica, não estudaremos todas as peças fabricadas, mas apenas um conjunto de peças selecionado aleatoriamente. Assim, neste caso, a população é composta pelas peças produzidas pela fábrica e, por outro lado, a amostra são todas as peças analisadas no estudo estatístico.

É importante que a amostra escolhida para a realização do inquérito estatístico seja representativa das características da população, para que as conclusões retiradas da amostra possam ser extrapoladas para toda a população. Veremos então como selecionar indivíduos de uma amostra.

Amostra e Amostragem

Nas estatísticas, a amostragem é um processo pelo qual uma amostra é selecionada de uma população. Em outras palavras, amostragem é um método pelo qual um grupo de indivíduos é selecionado para realizar um estudo estatístico.

Por exemplo, uma maneira de fazer amostragem é selecionar indivíduos aleatoriamente. Assim, se quisermos estudar o tamanho de uma população estatística, podemos selecionar a amostra do estudo por amostragem aleatória simples.

Existem vários métodos de amostragem de uma população, cada um com suas vantagens e desvantagens. Clique no link a seguir para ver quais são os diferentes tipos de amostragem estatística.

Tamanho da amostra

O tamanho da amostra (ou tamanho da amostra ) é o número de indivíduos que compõem a amostra de um estudo. Nas estatísticas, o tamanho da amostra é importante para que a amostra seja representativa de toda a população.

Por exemplo, se quisermos fazer uma análise sobre a altura de um país, não podemos pedir a altura de todos os habitantes do país, porque o levantamento demoraria muito e seria muito caro. É, portanto, necessário realizar uma amostragem aleatória e entrevistar apenas uma amostra representativa da população.

Contudo, o tamanho da amostra de um estudo estatístico deve ser grande o suficiente para representar as características de toda a população. Por outro lado, o tamanho da amostra não pode ser excessivamente grande, pois a pesquisa fica mais cara. O tamanho da amostra deve, portanto, ser apropriado, nem muito grande nem muito pequeno. Você pode ver como calcular o tamanho de amostra apropriado aqui:

Exemplo representativo

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.

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.

O método de obtenção de uma amostra representativa não pode basear-se na seleção aleatória de um grupo de indivíduos, mas a representatividade de uma amostra depende de vários fatores como o método de amostragem, o tamanho da amostra, a margem de erro, o nível de confiança, etc.

Primeiro, a técnica de amostragem apropriada deve ser usada para obter uma amostra representativa. Existem vários tipos de amostragem e cada uma é adequada a um tipo de amostra, pelo que dependendo das características da população é preferível 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:

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 ser de tamanho adequado. 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 demasiado grande porque o preço da investigação é demasiado elevado. Em suma, deve-se encontrar um equilíbrio entre representatividade e custo amostral para escolher o tamanho amostral ideal.

Vantagens de uma amostra em estatística

Por fim, vamos ver quais são as vantagens de estudar uma amostra em vez de toda a população em resumo:

• Examinar apenas uma amostra facilita o estudo estatístico, pois é necessário estudar menos indivíduos.
• O custo econômico do estudo é reduzido, já que os gastos com coleta de dados são menores.
• Isto permite que a pesquisa seja realizada mais rapidamente porque menos dados precisam ser coletados.
• Permite realizar estudos estatísticos que seriam impossíveis de realizar se fosse necessário analisar todos os indivíduos da população.