Amostragem probabilística

Neste artigo explicamos o que é amostragem probabilística, os diferentes tipos de amostragem probabilística que existem e como são realizadas. Além disso, você encontrará vários exemplos de amostragem probabilística. Por fim, mostramos qual é a diferença entre amostragem probabilística e amostragem não probabilística e quais são as vantagens e desvantagens da amostragem probabilística.

O que é amostragem probabilística?

A amostragem probabilística é um método utilizado para selecionar os indivíduos que serão incluídos na amostra para um estudo estatístico. A principal característica da amostragem probabilística é que os indivíduos são selecionados aleatoriamente, ou seja, todos têm 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.

A amostragem probabilística é usada para reduzir o número de pessoas que participam de um estudo estatístico. Normalmente, quando queremos analisar estatisticamente uma população, esta é muito grande e por isso é impossível entrevistar todas as pessoas. É por isso que a amostragem probabilística permite questionar apenas uma amostra e depois extrapolar os resultados obtidos para toda a população.

Embora voltemos a todas as características da amostragem probabilística com mais detalhes, este tipo de amostragem é geralmente o melhor para obter uma amostra representativa da população, porque a aleatoriedade está presente em todo o processo.

Tipos de amostras probabilísticas

Os tipos de amostragem probabilística são:

• Amostragem Aleatória Simples – A amostra é simplesmente selecionada 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 : a população-alvo é dividida em estratos (grupos) e depois são escolhidos indivíduos aleatoriamente de cada estrato.
• Amostragem por conglomerados : Este método de amostragem aproveita o fato de a população ser dividida em conglomerados (grupos), de forma que a amostra seja composta por conglomerados selecionados aleatoriamente.

A seguir, você explicou cada tipo de amostragem probabilística com mais detalhes.

amostragem aleatória simples

A 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, 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, 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 métodos de amostragem probabilística diferentes.

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.

Como fazer amostragem probabilística

As etapas para realizar a amostragem probabilística são as seguintes:

1. Defina a população-alvo.
2. Defina as características da amostra e o tamanho de amostra desejado.
3. Escolha o tipo apropriado de amostragem probabilística.
4. Selecione os indivíduos da amostra de acordo com o método de amostragem escolhido na etapa anterior.
5. Analise os elementos da amostra obtida.

O passo mais importante na realização da amostragem probabilística é escolher a técnica probabilística adequada, isso ajuda na adaptação à população-alvo e pode economizar tempo e recursos utilizados.

Logicamente, para identificar qual método é adequado para cada caso, é preciso saber quais são suas vantagens e desvantagens, por isso recomendamos a leitura dos artigos vinculados acima na explicação de cada tipo de amostragem probabilística.

Exemplos de amostras probabilísticas

Considerando a definição de amostragem probabilística e a explicação de cada tipo, veremos um exemplo de como a amostra de um estudo poderia ser selecionada, mas utilizando diferentes técnicas de amostragem probabilística.

• Por exemplo, se quisermos fazer uma análise estatística dos funcionários de uma empresa multinacional, obviamente não podemos fazer a pesquisa com todos os seus trabalhadores, mas devemos selecionar uma amostra e depois extrapolar os resultados obtidos para toda a empresa. população. Para fazer isso, poderíamos escolher os participantes de forma completamente aleatória, usando amostragem aleatória simples.
• Outra forma de selecionar aleatoriamente os participantes do estudo é aplicar uma amostragem sistemática. Para isso precisamos de uma lista com todos os funcionários, então selecionamos um aleatoriamente e depois contamos um intervalo fixo na lista para escolher o restante das pessoas que serão entrevistadas.
• A amostra também pode ser escolhida por amostragem estratificada. Para isso, a população deve ser dividida em grupos, por exemplo, os funcionários podem ser classificados em estratos de acordo com a idade. Após a classificação, selecionamos aleatoriamente indivíduos de cada grupo.
• Por fim, para escolher a amostra com o método de amostragem por conglomerados, podemos aproveitar o fato da empresa possuir trabalhadores em países diferentes para formar conglomerados (grupos), de forma que cada funcionário pertença ao grupo do país onde trabalha. Resta então selecionar aleatoriamente os clusters que participarão da pesquisa.

Diferença entre amostragem probabilística e amostragem não probabilística

A principal diferença entre amostragem probabilística e amostragem não probabilística é o método de seleção da amostra. Na amostragem probabilística todos os indivíduos têm a mesma probabilidade de serem selecionados, por outro lado, na amostragem não probabilística os indivíduos não têm a mesma possibilidade de serem selecionados.

Na amostragem não probabilística, as escolhas dos elementos da amostra não são igualmente prováveis porque geralmente são feitas pelos pesquisadores, ao contrário da amostragem probabilística, onde os indivíduos são selecionados aleatoriamente.

Outra característica diferente entre estes dois tipos de amostragem reside nas generalizações das conclusões obtidas. Na amostragem probabilística, as amostras são geralmente representativas e, portanto, os resultados obtidos podem ser generalizados para toda a população. Pelo contrário, a amostra de uma amostragem não probabilística normalmente não tem representatividade suficiente, pelo que as conclusões tiradas só podem ser aplicadas aos indivíduos estudados.

Vantagens e desvantagens da amostragem probabilística

As vantagens e desvantagens da amostragem probabilística são:

A principal vantagem da amostragem probabilística é que ela é muito econômica, o que significa que geralmente é econômica aplicar essa técnica de amostragem.

Além disso, o método de amostragem probabilística não exige que o pesquisador tenha conhecimento e experiência na área, pois a seleção dos elementos da amostra é feita de forma aleatória. Esse recurso torna a amostragem probabilística muito mais fácil do que a amostragem não probabilística.

No entanto, os resultados obtidos podem por vezes ser imprecisos, especialmente no caso de amostras pequenas. É por isso que é importante escolher o tamanho de amostra apropriado.

Outra desvantagem da técnica de amostragem probabilística é que é necessária uma lista de todos os indivíduos da população para simular o acaso.