Tipos de amostragem
A amostragem é um processo fundamental na pesquisa estatística que envolve a seleção de um subconjunto de indivíduos de uma população maior para estimar características dessa população. Ela permite estudar um grupo menor e tirar conclusões sobre o todo, economizando tempo e recursos.
Esta técnica é crucial quando a população-alvo é muito grande ou inacessível em sua totalidade, tornando inviável coletar dados de cada membro. Ao selecionar uma amostra representativa, é possível obter informações precisas e confiáveis.
Compreender os diferentes tipos de amostragem é essencial para garantir a validade e a generalização dos resultados de um estudo, sendo um tema recorrente em provas como o ENEM e vestibulares. A escolha do método adequado depende dos objetivos da pesquisa e das características da população.
Características da amostragem
- Representatividade: A amostra deve refletir as características da população de origem.
- Economia: Reduz custos e tempo em comparação com o censo (estudo da população inteira).
- Viabilidade: Permite estudar populações muito grandes ou infinitas.
- Precisão: Se bem planejada, pode fornecer resultados bastante próximos dos valores populacionais.
- Aleatoriedade: Em muitos casos, a seleção aleatória minimiza vieses.
Tipos de amostragem
Os tipos de amostragem são geralmente divididos em duas grandes categorias: amostragem probabilística e amostragem não probabilística. Cada uma possui técnicas específicas aplicáveis a diferentes cenários de pesquisa.
Amostragem Probabilística
A amostragem probabilística é aquela em que todos os elementos da população têm uma probabilidade conhecida e diferente de zero de serem selecionados para a amostra. É considerada a mais rigorosa e ideal para inferências estatísticas.
Amostragem Aleatória Simples (AAS)
Na Amostragem Aleatória Simples, cada elemento da população tem a mesma chance de ser selecionado. É como um sorteio, onde cada “bilhete” (indivíduo) tem igual oportunidade de ser escolhido.
Exemplo:
Para selecionar 100 alunos de uma escola com 1000 alunos, poderíamos numerar todos os alunos de 1 a 1000 e usar um gerador de números aleatórios para escolher 100 números distintos. Os alunos correspondentes a esses números formariam a amostra.
Amostragem Estratificada
A Amostragem Estratificada divide a população em subgrupos homogêneos (estratos) com base em alguma característica (idade, sexo, renda, etc.) e, em seguida, seleciona aleatoriamente elementos de cada estrato.
Exemplo:
Se uma escola tem 60% de meninos e 40% de meninas, para uma amostra de 100 alunos, selecionaríamos 60 meninos e 40 meninas aleatoriamente de seus respectivos grupos, garantindo a proporção original.
Amostragem Sistemática
Na Amostragem Sistemática, os elementos são selecionados em intervalos fixos de uma lista ordenada da população. O primeiro elemento é escolhido aleatoriamente, e os subsequentes são selecionados a cada “k” elementos.
Exemplo:
Para uma população de 1000 pessoas e uma amostra desejada de 100, calcularíamos o intervalo k = 1000 / 100 = 10. Sorteamos um número entre 1 e 10 (por exemplo, 3) e selecionamos o 3º, 13º, 23º, …, 993º elementos da lista.
Amostragem por Conglomerados
A Amostragem por Conglomerados divide a população em grupos maiores (conglomerados), geralmente geográficos, e seleciona aleatoriamente alguns desses conglomerados inteiros para fazer parte da amostra.
Exemplo:
Para pesquisar a opinião de estudantes em uma cidade, ela poderia ser dividida em bairros (conglomerados). Aleatoriamente, alguns bairros seriam escolhidos, e todos os estudantes desses bairros selecionados seriam entrevistados.
Amostragem Não Probabilística
Na amostragem não probabilística, a seleção dos elementos da amostra não envolve aleatoriedade, sendo baseada em critérios subjetivos do pesquisador. Os resultados geralmente não podem ser generalizados para toda a população.
Amostragem por Conveniência
A Amostragem por Conveniência seleciona os elementos que são mais acessíveis e fáceis de contatar pelo pesquisador. É rápida e barata, mas pode gerar vieses significativos.
Exemplo:
Um pesquisador que distribui questionários para pessoas que passam em frente à sua universidade está utilizando amostragem por conveniência, pois ele está selecionando quem está mais facilmente disponível.
Amostragem por Julgamento (ou Proposital)
Na Amostragem por Julgamento, o pesquisador seleciona os elementos da amostra com base em seu próprio conhecimento e experiência sobre o assunto e a população. A escolha é feita de forma intencional para incluir indivíduos que se consideram representativos.
Exemplo:
Um especialista em educação que entrevista diretores de escolas que ele considera serem os mais inovadores de uma rede está realizando uma amostragem por julgamento, pois ele escolhe com base em seu critério de “inovação”.
Amostragem por Cotas
A Amostragem por Cotas é semelhante à estratificada, mas a seleção dentro de cada estrato não é aleatória. O pesquisador define cotas para cada categoria (ex: 50 homens, 50 mulheres) e seleciona os indivíduos até preencher cada cota, geralmente por conveniência ou julgamento.
Exemplo:
Para uma pesquisa sobre hábitos de leitura, o pesquisador pode estabelecer cotas por faixa etária (ex: 20 pessoas de 18-25 anos, 20 pessoas de 26-35 anos, etc.) e aborda indivíduos até que cada cota seja preenchida.
Comparativo entre os tipos de amostragem
| Aspecto | Probabilística | Não Probabilística |
|---|---|---|
| Aleatoriedade | Presente na seleção | Ausente na seleção |
| Generalização | Permite para a população | Não permite para a população |
| Vieses | Menor, controlada estatisticamente | Maior, subjetiva do pesquisador |
| Custo/Tempo | Geralmente maior | Geralmente menor |
| Precisão teórica | Alta | Baixa (depende do pesquisador) |
| Exemplos | AAS, Estratificada, Sistemática, Congl. | Conveniência, Julgamento, Cotas |
Exercícios com Gabarito
1. (ENEM 2022 – Adaptado)
Um instituto de pesquisa deseja realizar um levantamento sobre a opinião dos eleitores de uma cidade em relação a um candidato. A população da cidade é de 100.000 eleitores. Para a seleção da amostra, o instituto decide sortear aleatoriamente um número de uma lista com todos os eleitores e, a partir desse número, selecionar os próximos a cada intervalo fixo.
Qual tipo de amostragem foi utilizado pelo instituto de pesquisa?
- a) Amostragem Aleatória Simples
- b) Amostragem Estratificada
- c) Amostragem Sistemática
- d) Amostragem por Conglomerados
- e) Amostragem por Conveniência
Resposta: Alternativa c: A descrição indica a seleção de elementos a partir de um ponto de partida aleatório e com intervalos fixos, característica da amostragem sistemática.
2. (VESTIBULAR FUVEST 2021 – Adaptado)
Uma empresa de cosméticos quer testar a aceitação de um novo produto entre o público feminino, dividindo-o em três faixas etárias: 18-30 anos, 31-45 anos e acima de 45 anos. A amostra será composta por um número proporcional de mulheres de cada faixa etária, selecionadas ao acaso dentro de cada grupo.
O tipo de amostragem descrito é:
- a) Por Julgamento
- b) Por Cotas
- c) Aleatória Simples
- d) Estratificada
- e) Por Conglomerados
Resposta: Alternativa d: A população é dividida em subgrupos (faixas etárias), e a seleção é feita aleatoriamente dentro de cada um, de forma proporcional, o que define a amostragem estratificada.