Amostragem (estatísticas)

Este artigo explica o que é amostragem estatística. Além disso, você poderá ver como são feitos os diferentes tipos de amostras e exemplos de cada um.

O que é amostragem nas estatísticas?

Nas estatísticas, a amostragem é um processo no qual uma amostra de uma população é selecionada. Em outras palavras, amostragem é um método pelo qual um grupo de indivíduos é selecionado para realizar um estudo estatístico.

Por exemplo, uma forma de amostrar 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. Veremos a seguir quais são os diferentes tipos de amostragem estatística.

A amostragem nas estatísticas é muito útil porque permite estudar apenas uma proporção da população-alvo e depois extrapolar as conclusões obtidas através da análise da amostra para toda a população por inferência estatística. Esta é uma grande vantagem porque reduz o tempo e os custos de pesquisa.

Quadro de amostragem

Em estatística, a base amostral (ou base amostral ) é uma lista de todos os elementos de uma população que podem ser escolhidos em uma amostra. Em outras palavras, a base amostral é uma lista de todos os elementos do universo sobre os quais se pretende um estudo estatístico.

Por exemplo, se se pretende realizar um inquérito estatístico aos cidadãos de uma cidade, a base amostral para este estudo é o registo dessa cidade, pois é uma lista que contém todas as pessoas que vivem nesta cidade.

Portanto, a base amostral é utilizada para obter a amostra para um levantamento estatístico. Se a base de amostragem for bem projetada, será muito mais fácil coletar amostras para análise estatística.

Tipos de amostragem em estatística

Nas estatísticas, os tipos de amostragem são os seguintes:

• 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.

Cada tipo de amostragem estatística 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 já existem conglomerados naturais (grupos) na população para estudar apenas alguns conglomerados em vez de todos os indivíduos da população.

Diferentemente da amostragem estratificada, neste método não há necessidade de selecionar um determinado indivíduo 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.

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 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.

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 conhecida como amostragem de seleção 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.

Amostragem e exibição

Nas estatísticas, uma amostra é um grupo de indivíduos selecionados de uma população para realizar uma análise. Ou seja, de toda a população-alvo, na realidade, quando se faz um estudo estatístico, apenas se analisa uma parte da população, denominada amostra.

Portanto, a diferença entre amostragem e amostra é que a amostra faz parte da população que está sendo estudada. Por outro lado, amostragem é o método pelo qual a amostra do estudo estatístico é selecionada.

A amostragem é, portanto, muito importante em estatística porque é a técnica que nos permite passar da população-alvo para a amostra estudada.

Logicamente, a amostra selecionada não pode ser qualquer uma, mas deve atender a determinadas condições para que as conclusões possam ser extrapoladas para toda a população. Por exemplo, para que uma amostra seja representativa, deve ter um tamanho mínimo que depende das características do estudo.