Neste artigo explicamos o que s\u00e3o t\u00e9cnicas de amostragem e para que s\u00e3o utilizadas nas estat\u00edsticas. Al\u00e9m disso, voc\u00ea poder\u00e1 ver quais s\u00e3o as diferentes t\u00e9cnicas de amostragem e quais s\u00e3o as vantagens e desvantagens de cada uma. <\/p>\n
Uma t\u00e9cnica de amostragem<\/strong> \u00e9 um procedimento pelo qual a amostra \u00e9 selecionada de uma popula\u00e7\u00e3o estat\u00edstica. Ou seja, t\u00e9cnicas de amostragem s\u00e3o utilizadas para escolher o grupo de indiv\u00edduos que formar\u00e3o a amostra para um estudo estat\u00edstico<\/a> .<\/p>\n Por exemplo, uma t\u00e9cnica de amostragem envolve a escolha aleat\u00f3ria da amostra. Assim, se quisermos realizar uma pesquisa para prever o resultado de uma elei\u00e7\u00e3o, podemos selecionar aleatoriamente as pessoas que participar\u00e3o da pesquisa.<\/p>\n Existem diferentes tipos de t\u00e9cnicas de amostragem. Voc\u00ea deve, portanto, utilizar a t\u00e9cnica de amostragem adequada para cada caso; A sele\u00e7\u00e3o aleat\u00f3ria dos elementos da amostra nem sempre \u00e9 a melhor op\u00e7\u00e3o, mas depende das caracter\u00edsticas da an\u00e1lise estat\u00edstica que se deseja realizar. A seguir veremos quais s\u00e3o todas as t\u00e9cnicas de amostragem.<\/p>\n Nas estat\u00edsticas, as t\u00e9cnicas de amostragem s\u00e3o muito importantes porque permitem estudar uma amostra e n\u00e3o a popula\u00e7\u00e3o inteira. Se tiv\u00e9ssemos de analisar todos os elementos da popula\u00e7\u00e3o, os estudos estat\u00edsticos seriam muitas vezes demasiado morosos e dispendiosos, podendo mesmo tornar-se imposs\u00edveis de realizar. Assim, examinar apenas uma parte da popula\u00e7\u00e3o facilita a realiza\u00e7\u00e3o de pesquisas estat\u00edsticas, e isso pode ser feito por meio de t\u00e9cnicas de amostragem. <\/p>\n Os diferentes tipos de t\u00e9cnicas de amostragem<\/strong> s\u00e3o:<\/p>\n Abaixo voc\u00ea confere o que \u00e9 cada t\u00e9cnica de amostragem e quais s\u00e3o suas vantagens e desvantagens.<\/p>\n A t\u00e9cnica de amostragem probabil\u00edstica<\/strong> consiste em selecionar os elementos da amostra de forma aleat\u00f3ria, ou seja, cada um tem a mesma probabilidade de ser escolhido.<\/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 t\u00e9cnica de 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. Assim, os indiv\u00edduos da amostra s\u00e3o simplesmente selecionados aleatoriamente, sem utiliza\u00e7\u00e3o de nenhum outro crit\u00e9rio.<\/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> um elemento da popula\u00e7\u00e3o \u00e9 primeiro 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, temos que contar tantos n\u00fameros quanto o intervalo desejado para retirar 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 conglomerados naturais (grupos) j\u00e1 existem na popula\u00e7\u00e3o para estudar apenas alguns conglomerados em vez de todos os indiv\u00edduos da popula\u00e7\u00e3o.<\/p>\n Ao contr\u00e1rio da amostragem estratificada, neste m\u00e9todo nenhum indiv\u00edduo em particular deve ser selecionado 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. Este recurso 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 crit\u00e9rio do investigador na escolha da amostra do estudo.<\/p>\n Para que o respons\u00e1vel pela pesquisa tenha 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 os sujeitos da amostra 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 escolha de indiv\u00edduos da popula\u00e7\u00e3o, s\u00e3o avaliados aspectos como disponibilidade, proximidade ou custo de 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 numa \u00fanica amostra, mas sim estuda diferentes amostras da mesma popula\u00e7\u00e3o estat\u00edstica e, em \u00faltima an\u00e1lise, tira conclus\u00f5es a partir da informa\u00e7\u00e3o obtida 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<\/span> Quais s\u00e3o os tipos de t\u00e9cnicas 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