Importância da amostragem na análise estatística

Escrito por susan sivek | Traduzido por fabiana silva
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Importância da amostragem na análise estatística
Para obter resultados precisos, uma amostragem deve representar toda a população de estudo (sondage image by herreneck from Fotolia.com)

Realizar uma pesquisa usando qualquer tipo de análise estatística, em primeiro lugar, depende da seleção cuidadosa e do planejamento de um método de amostragem. As amostras não aleatórias, embora sejam fáceis e, muitas vezes, de baixo custo, não são úteis para a estatística inferencial. Porém, as aleatórias podem fornecer resultados mais precisos e se aplicam à várias ferramentas estatísticas. Diferentes técnicas de amostragem aleatórias são adequadas para situações específicas de pesquisa, e são fundamentais para sua eficácia.

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Significância

Quando realizamos pesquisas como levantamentos, nem sempre é possível entrevistar ou analisar todas as pessoas ou objetos de interesse. Os pesquisadores têm de escolher apenas algumas pessoas ou objetos para incluir no estudo. Entretanto, esta selação deve ser realizada com cuidado, para garantir que os resultados da pesquisa com base neste pequeno grupo, uma amostra, sejam precisos quando aplicados a todas as pessoas ou objetos existentes (denominados de população na terminologia estatística).

Tipos

Existem dois tipos principais de amostragem: a aleatória e a não aleatória. Um exemplo de amostra não aleatória é perguntar para seus amigos quais são seus restaurantes favoritos. Você encontra seus amigos com facilidade, e eles provavelmente fornecerão respostas rápidas. Este tipo de amostra "fácil" e não aleatória é chamado de amostra de conveniência. Elas são mais fáceis de serem reunidas e analisadas e são mais baratas. O seu ponto fraco é que os resultados não podem ser analisados usando estatísticas de probabilidade. As respostas de seus amigos não representam a opinião da população de sua cidade, por exemplo. Entretanto, uma amostra aleatória, se construída com cuidado, fornecerá uma melhor representação de toda uma população de estudo.

Variedades de amostras aleatórias

Os três principais métodos de amostragem aleatória são a aleatória simples, a aleatória estratificada e a agrupada. Uma amostra aleatória simples, para uma pesquisa em uma cidade, iria sortear os nomes dos cidadãos de modo completamente aleatório, sem considerar as características individuais. Entretanto, este método poderia selecionar acidentalmente todas as pessoas ricas ou de uma área geográfica apenas. Uma amostra estratificada para uma pesquisa poderia, em primeiro lugar, classificar a população em estudo de acordo com algumas características. Ela poderia, por exemplo, classificá-las de acordo com a renda, e depois selecionar os indivíduos aleatoriamente a partir de cada "camada" ou nível para garantir que todos os grupos de renda foram representados. Uma amostra agrupada para uma pesquisa em uma cidade pode dividir ela em blocos residenciais e depois selecionar aleatoriamente uma pessoa de cada bloco para a entrevista, a fim de garantir que toda a cidade foi representada nos resultados. Os agrupamentos podem ser de vários tipos, como geográfico, por local de trabalho, escolas, etc.

Tamanho

Calcular o tamanho adequado de uma amostra aleatória para obter resultados precisos e generalizáveis é uma parte importante do planejamento do método de amostragem. Você encontra mais informações sobre este assunto no link da seção Recursos abaixo.

Considerações

Embora a escolha de um método de amostragem aleatória dependa de pesquisa e de recursos específicos, a inclusão de um elemento aleatório provavelmente fornecerá resultados melhores e mais precisos quando usados com cuidado.

Conceitos errôneos

Dito isto, usar simplesmente uma amostra aleatória para a pesquisa não é suficiente para garantir que um estudo forneça resultados precisos. Se você estiver realizando uma pesquisa ou lendo a respeito, leve em consideração se o método de amostragem aleatória escolhido para a análise incluirá realmente todas as pessoas e objetos de interesse para a pesquisa. Se parecer que um grupo ou característica importante, do tipo que possa ter afetado os resultados, foi omitido, pense criticamente sobre o valor total da pesquisa e se ela poderia ter sido melhor conduzida, usando um método de amostragem diferente.

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