Este artigo explica o que s\u00e3o m\u00e9todos de amostragem. Assim, voc\u00ea descobrir\u00e1 quais s\u00e3o os diferentes tipos de m\u00e9todos de amostragem e qual m\u00e9todo de amostragem voc\u00ea deve usar dependendo do estado do seu estudo estat\u00edstico. <\/p>\n
Nas estat\u00edsticas, um m\u00e9todo de amostragem<\/strong> \u00e9 um processo pelo qual uma amostra \u00e9 selecionada de uma popula\u00e7\u00e3o. Em outras palavras, um m\u00e9todo de amostragem consiste na escolha do grupo de indiv\u00edduos que participar\u00e3o de um estudo estat\u00edstico.<\/p>\n Por exemplo, um m\u00e9todo de amostragem envolve a sele\u00e7\u00e3o aleat\u00f3ria de indiv\u00edduos. Assim, se se deseja estudar o tamanho de uma popula\u00e7\u00e3o estat\u00edstica, pode-se escolher a amostra do estudo atrav\u00e9s de um m\u00e9todo de amostragem aleat\u00f3ria.<\/p>\n Existem diferentes m\u00e9todos de amostragem, cada um com suas vantagens e desvantagens. A seguir veremos quais s\u00e3o os diferentes tipos de m\u00e9todos de amostragem estat\u00edstica. <\/p>\n Nas estat\u00edsticas, os m\u00e9todos de amostragem<\/strong> s\u00e3o:<\/p>\n Abaixo explicamos como cada m\u00e9todo de amostragem \u00e9 realizado.<\/p>\n A t\u00e9cnica de amostragem probabil\u00edstica<\/strong> consiste em selecionar aleatoriamente os elementos da amostra, ou seja, todos possuem a mesma probabilidade de serem escolhidos.<\/p>\n Esta \u00e9 uma condi\u00e7\u00e3o essencial para que a amostragem seja considerada probabil\u00edstica, todos os elementos da popula\u00e7\u00e3o estat\u00edstica devem poder ser escolhidos e, al\u00e9m disso, devem ter a mesma possibilidade de serem selecionados. <\/p>\n A amostragem aleat\u00f3ria simples<\/strong> confere a cada elemento da popula\u00e7\u00e3o estat\u00edstica a mesma probabilidade de ser inclu\u00eddo na amostra estudada. Os indiv\u00edduos da amostra s\u00e3o, portanto, simplesmente selecionados aleatoriamente, sem utilizar outros crit\u00e9rios.<\/p>\n Para simular aleatoriamente existem v\u00e1rios m\u00e9todos, mas atualmente geralmente \u00e9 feito atrav\u00e9s de programas de computador como o Excel, pois economizam muito tempo. <\/p>\n Na amostragem sistem\u00e1tica,<\/strong> primeiro um elemento da popula\u00e7\u00e3o \u00e9 selecionado aleatoriamente e depois os demais elementos da amostra s\u00e3o selecionados usando um intervalo fixo.<\/p>\n Assim, na amostragem sistem\u00e1tica, uma vez selecionado aleatoriamente o primeiro indiv\u00edduo da amostra, precisamos contar tantos n\u00fameros quanto o intervalo desejado para selecionar o pr\u00f3ximo indiv\u00edduo da amostra. E repetimos sucessivamente o mesmo procedimento at\u00e9 termos tantos indiv\u00edduos na amostra quanto o tamanho da amostra que desejamos obter. <\/p>\n Na t\u00e9cnica de amostragem estratificada<\/strong> , a popula\u00e7\u00e3o \u00e9 primeiro dividida em estratos (grupos) e, em seguida, alguns indiv\u00edduos s\u00e3o selecionados aleatoriamente de cada estrato para formar toda a amostra do estudo. Haver\u00e1, portanto, pelo menos um membro de cada estrato na amostra.<\/p>\n Os estratos devem ser grupos homog\u00eaneos, ou seja, os indiv\u00edduos de um estrato possuem caracter\u00edsticas pr\u00f3prias que os diferenciam dos demais estratos. Um indiv\u00edduo, portanto, s\u00f3 pode pertencer a um estrato. <\/p>\n A amostragem por conglomerados e a amostragem estratificada podem ser confundidas porque s\u00e3o muito semelhantes, mas se voc\u00ea olhar de perto, s\u00e3o dois tipos diferentes de amostragem probabil\u00edstica.<\/p>\n A amostragem por conglomerados<\/strong> aproveita o fato de que j\u00e1 existem conglomerados naturais (grupos) na popula\u00e7\u00e3o para estudar apenas alguns conglomerados em vez de todos os indiv\u00edduos da popula\u00e7\u00e3o.<\/p>\n Diferentemente da amostragem estratificada, neste m\u00e9todo n\u00e3o h\u00e1 necessidade de selecionar um determinado indiv\u00edduo dos conglomerados, mas uma vez escolhidos os grupos a serem estudados, todos os seus membros devem ser analisados.<\/p>\n A amostragem por conglomerados tamb\u00e9m \u00e9 chamada de amostragem por conglomerados, amostragem por conglomerados ou amostragem de \u00e1rea. <\/p>\n Na amostragem n\u00e3o probabil\u00edstica,<\/strong> os indiv\u00edduos s\u00e3o selecionados com base em crit\u00e9rios subjetivos dos pesquisadores. Portanto, na amostragem n\u00e3o probabil\u00edstica, nem todos os elementos da popula\u00e7\u00e3o t\u00eam a mesma probabilidade de serem escolhidos para a amostra, uma vez que a sele\u00e7\u00e3o n\u00e3o \u00e9 aleat\u00f3ria. Esta caracter\u00edstica distingue a amostragem n\u00e3o probabil\u00edstica da amostragem probabil\u00edstica.<\/p>\n Logicamente, na amostragem n\u00e3o probabil\u00edstica, o respons\u00e1vel por fazer a pesquisa \u00e9 muito importante, pois \u00e9 ele quem decide quem ser\u00e1 inclu\u00eddo na amostra. Por isso \u00e9 fundamental que o pesquisador tenha grande conhecimento e experi\u00eancia na \u00e1rea de estudo, para obter resultados confi\u00e1veis. <\/p>\n A amostragem proposital<\/strong> depende exclusivamente do julgamento do pesquisador ao escolher a amostra do estudo.<\/p>\n Assim, o respons\u00e1vel pela pesquisa tem todo o poder de decis\u00e3o para selecionar os elementos da amostra. Portanto, \u00e9 importante que voc\u00ea seja um especialista na \u00e1rea de estudo. <\/p>\n Na amostragem por conveni\u00eancia,<\/strong> os pesquisadores escolhem amostras de sujeitos com base em crit\u00e9rios de facilidade de acesso aos indiv\u00edduos, sem incluir o acaso no processo.<\/p>\n Ou seja, neste tipo de amostragem n\u00e3o probabil\u00edstica para selecionar indiv\u00edduos da popula\u00e7\u00e3o, s\u00e3o valorizados aspectos como a disponibilidade, a proximidade ou o custo da sua sele\u00e7\u00e3o. Frequentemente, volunt\u00e1rios s\u00e3o at\u00e9 aceitos para facilitar ainda mais a amostragem. <\/p>\n Na amostragem consecutiva,<\/strong> primeiro \u00e9 escolhida, estudada uma amostra inicial e, ap\u00f3s a obten\u00e7\u00e3o dos resultados da amostra inicial, outra amostra \u00e9 estudada. E o processo \u00e9 repetido consecutivamente at\u00e9 que sejam obtidas as conclus\u00f5es finais de todo o estudo.<\/p>\n Assim, a amostragem consecutiva n\u00e3o se concentra em uma \u00fanica amostra, mas estuda diferentes amostras de uma mesma popula\u00e7\u00e3o estat\u00edstica e finalmente tira conclus\u00f5es com as informa\u00e7\u00f5es obtidas de todos os grupos. <\/p>\n Na amostragem por cotas,<\/strong> primeiro s\u00e3o estabelecidos grupos (ou estratos) de indiv\u00edduos que compartilham pelo menos uma caracter\u00edstica e, em seguida, \u00e9 selecionada uma cota de cada grupo, formando assim a amostra do estudo.<\/p>\n O car\u00e1ter dos indiv\u00edduos usados para dividir a popula\u00e7\u00e3o em grupos tamb\u00e9m \u00e9 decidido pelo pesquisador. Portanto, o respons\u00e1vel pela condu\u00e7\u00e3o da pesquisa tem grande influ\u00eancia nos resultados obtidos. <\/p>\n Na amostragem em bola de neve,<\/strong> o pesquisador seleciona os primeiros participantes e depois recruta indiv\u00edduos adicionais para o estudo.<\/p>\n Esta caracter\u00edstica da amostragem em bola de neve significa que o tamanho da amostra fica cada vez maior \u00e0 medida que os participantes recrutam mais pessoas para o estudo (efeito bola de neve). <\/p>\n<\/span> Quais s\u00e3o os m\u00e9todos de amostragem?<\/span><\/h2>\n
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<\/span> Amostragem probabil\u00edstica<\/span><\/h3>\n
<\/span> amostragem aleat\u00f3ria simples<\/span><\/h4>\n
<\/span> Amostragem sistem\u00e1tica<\/span><\/h4>\n
<\/span> Amostragem estratificada<\/span><\/h4>\n
<\/span> amostras agrupadas<\/span><\/h4>\n
<\/span> Amostragem n\u00e3o probabil\u00edstica<\/span><\/h3>\n
<\/span> Amostragem proposital<\/span><\/h4>\n
<\/span> amostragem de conveni\u00eancia<\/span><\/h4>\n
<\/span> Amostragem consecutiva<\/span><\/h4>\n
<\/span>Amostragem de cota<\/span><\/h4>\n
<\/span> Amostragem de bola de neve<\/span><\/h4>\n