Neste post você vai aprender o que é amostragem probabilística e quais as maneiras de aplicá-la na sua pesquisa.
Sumário:
- O que é amostragem?
- Tipos de amostragem
- Métodos de amostragem probabilística
- Formatação automática nas normas ABNT com a Mettzer
Amostragem probabilística é um método de seleção de amostra para a realização de uma pesquisa.
Você está começando uma pesquisa e precisa de uma amostragem probabilística, mas não sabe por onde começar?
Vem comigo, que neste post você vai aprender o que é esse método e as diferentes maneiras de aplicá-lo 😉
O que é amostragem?
Para começar, você precisa entender alguns conceitos básicos para análises estatísticas: amostra, população, amostragem e inferência estatística.
Calma, que é mais simples do que parece 😉
Vamos lá!
Em uma pesquisa científica, muitas vezes não é possível acessar toda a população referente ao fenômeno estudado, por isso, é preciso selecionar apenas uma parte desta população para aplicar o método e conseguir realizar a pesquisa.
População
Uma população, neste caso, diz respeito ao total de objetos ou sujeitos que compõem o fenômeno estudado na pesquisa.
Assim, uma população pode ser formada por todos os eleitores do Brasil, por exemplo, em uma pesquisa que busque compreender quais critérios são considerados por essas pessoas para decidir seu voto.
Amostra
Mas para realizar essa pesquisa seria inviável entrevistar todas as pessoas que votam no país, não é mesmo? Por isso, é necessário selecionar uma amostra dessa população, que seja representativa do todo.
Ou seja, uma amostra é um subconjunto que deriva de um conjunto maior. Ou seja, é uma parcela representativa de um fenômeno, de uma população.
Amostragem
A técnica utilizada para escolha da amostra é o que chamamos de amostragem.
Isto é, a maneira como foi realizada a seleção da parcela da população que seria avaliada na pesquisa.
Já os resultados obtidos a partir da avaliação da amostra chamamos de inferência estatística.
Tipos de amostragem
Existem duas formas de selecionar a amostra da pesquisa: a não-probabilística e a probabilística.
O que define cada tipo de amostragem é o grau de aleatoriedade envolvido na seleção da amostra.
Vamos entender um pouco mais sobre isso.
Amostragem não-probabilística
A amostragem não-probabilística se caracteriza quando existe uma escolha deliberada dos elementos para compor a amostra. Isso significa que a escolha da amostra depende de critérios que o próprio pesquisador define.
Ou seja, os mecanismos para seleção da amostra não são aleatórios. Daí porque se entende que não há como garantir a representatividade da amostra.
Amostragem probabilística
A amostragem probabilística, por sua vez, se caracteriza quando a seleção dos elementos da amostra é aleatória. Isso significa que cada elemento da população tem a mesma chance de fazer parte da amostra.
O grande benefício da amostragem probabilística é reduzir os vieses da amostra, já que a seleção é aleatória.
Métodos de amostragem probabilística
Dentro da amostragem probabilística, também existem métodos diferentes de selecionar a amostra.
Amostragem aleatória simples (AAS)
É o processo que melhor define a escolha aleatória. Indica-se para selecionar amostras de populações homogêneas, a partir de um simples sorteio.
Por exemplo: aplicar um questionário de satisfação sobre os serviços de uma loja em 50 clientes de um banco de dados de 200 pessoas, através de sorteio.
Amostragem por cluster ou conglomerado
Divide-se a área da população em seções ou conglomerados. Depois, seleciona-se os conglomerados de forma aleatória. E dentro dos conglomerados, todos os elementos participam da amostra.
Amostragem sistemática
A escolha da amostra segue um intervalo pré-definido e regular de uma população. Para isso, ordena-se a população para que seja possível identificar a posição de cada um.
Para encontrar os pontos de coleta sistemática é necessário fazer os seguintes passos.
- Calcular a razão R=N/n – N é o tamanho da população e n é o tamanho da amostra
- Sortear um número de 01 até R
- Obter a amostra: número sorteado, número sorteado + R, número sorteado + 2R…
Por exemplo: um pesquisador quer coletar uma amostra sistemática de 10 pessoas em uma população de 100. Cada elemento da população terá um número de ordem de 1 a 100.
Portanto, o R = 10 (População total/tamanho da amostra = 100/10=10).
Número sorteado: 8
Amostra: 8, 18, 28, 38, 48, 58, 68, 78, 88 e 98.
Amostragem aleatória estratificada
A amostragem estratificada consiste em dividir a população em subgrupos mais homogêneos – que são os estratos -, de forma que exista homogeneidade dentro desse subgrupo. Mas que entre os estratos exista heterogeneidade.
A definição dos estratos pode ser em relação ao gênero, idade, renda, grau de instrução, localização, por exemplo.
Por exemplo: em uma pesquisa de satisfação da loja, separou-se dois estratos pelo gênero feminino e masculino. Verificou-se que, dentro das 100 pessoas, 30% são do gênero feminino e 70% são do gênero masculino. Portanto, delimita-se que dentre os 10 clientes que responderão a pesquisa, 3 devem ser do gênero feminino e 7 do masculino. Depois disso, dentre os estratos, faz-se um sorteio simples.
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Doutoranda em Sociologia pela UFSC. Acredita no poder transformador das trocas e afetos que circulam no ambiente científico. Comprometida com a construção de uma ciência mais plural, humana e socialmente justa.
