10 Exemplos De Amostragem

• Que a amostra pode expressar as características, semelhanças e diferenças de uma população.
• Que a amostra permite fazer generalizações e tirar conclusões sobre toda a população.
• Que o número de sujeitos selecionados seja suficiente para fazer inferências sobre o todo com pouca margem de erro.

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• amostragem probabilística. É o mais recomendado devido ao seu alto nível de representatividade, pois a amostra estatística é escolhida aleatoriamente e é possível saber a probabilidade que os indivíduos de uma população têm de serem selecionados. Existem diferentes tipos de amostragem probabilística:

– Amostragem aleatória simples. Nesta amostragem, faz-se uma lista de todos os indivíduos de uma população, atribui-se a cada um um número começando por 1 e escolhe-se aleatoriamente o número necessário de números com programas especializados, com bolas ou mesas. Com esse procedimento, todos os indivíduos têm a mesma probabilidade de serem selecionados. Por exemplo: Se um Estado quiser determinar a porcentagem da população vacinada contra influenza, os indivíduos podem ser selecionados aleatoriamente e todos têm a mesma probabilidade de serem incluídos na amostra.

– Amostras agrupadas. Nessa amostragem, são selecionados clusters, ou seja, grupos que já estão naturalmente divididos e que possuem alto grau de representatividade da população em relação ao fenômeno a ser estudado. Todo o cluster ou apenas uma parte dele pode ser analisado com amostragem aleatória simples. Por exemplo: Um grupo de pesquisadores deseja estudar as características das edificações em bairros residenciais, para isso são escolhidos cinco desses bairros dentro de um estado e uma amostragem aleatória simples é realizada para selecionar os indivíduos que serão pesquisados.

– Amostragem sistemática. Nesta amostragem, é feita uma lista de todos os indivíduos de uma população, a cada um é atribuído um número começando com 1, um número é escolhido aleatoriamente e deste são selecionados os seguintes com um intervalo frequente, por exemplo, a cada 15 . Por exemplo: Um grupo de pesquisa está realizando um estudo sobre o uso de bibliotecas em uma cidade. Para Para fazer a amostra representativa, faz-se uma lista de todos os indivíduos da cidade, atribui-se um número a cada um, escolhe-se um ao acaso, 700, e selecionam-se os indivíduos que têm os números 715, 730, 745, 760, 775, 790, 805, etc.

– Amostragem aleatória estratificada. Nessa amostragem, a população é classificada em diferentes estratos cujos indivíduos possuem características semelhantes, como nacionalidade e classe social, e uma amostragem aleatória simples ou sistemática é realizada em cada grupo. Esse procedimento é utilizado em estudos cujo objetivo é saber como uma variável se apresenta em diferentes setores da população. Por exemplo: O Estado está investigando a desigualdade de renda por gênero. Para tornar a amostra representativa, a população é dividida por classe social e os indivíduos de cada estrato são selecionados aleatoriamente.

• Amostragem não probabilística. É uma seleção que não é feita ao acaso, pois o pesquisador estabelece os critérios para escolher os sujeitos. Por esta razão, seu nível de representatividade não é muito alto e não é possível determinar a probabilidade que os indivíduos de uma população têm de serem incluídos na amostra. No entanto, é uma técnica mais simples e rápida do que a amostragem probabilística. Existem diferentes tipos de amostragem não probabilística:

– Amostragem por conveniência. Nessa amostragem, são selecionados aqueles indivíduos que são mais acessíveis ao pesquisador em um determinado local e horário. Por exemplo: Um pesquisador está analisando as características dos alunos da faculdade de medicina. Para selecionar a amostra representativa, escolha alguns dos alunos das universidades de sua cidade.

– Muestreo accidental o consecutivo. Nessa amostragem, os indivíduos são selecionados aleatoriamente até que um determinado número seja atingido e o pesquisador escolha o local. Por exemplo: O Ministério da Saúde está investigando a qualidade do atendimento prestado pelo plantão nos hospitais. Para selecionar a amostra representativa, escolhe-se o local, o hospital no centro da cidade, e são entrevistados todos os pacientes que chegam em uma determinada data.

– Amostragem subjetiva. Nessa amostragem, os indivíduos são selecionados de acordo com critérios estabelecidos pela equipe de pesquisa. Por exemplo: Uma equipe de pesquisadores está estudando as características do pensamento criativo. A seleção da amostra representativa é feita escolhendo pessoas que trabalham em diferentes áreas relacionadas ao design, como design de vestuário, design industrial e design gráfico.

– Amostragem de bola de neve. Nessa amostragem, busca-se pelo menos um indivíduo com determinadas características e solicita-se que entre em contato com a equipe de pesquisa pessoas que possuam essas características, para que façam parte da amostra representativa. Por exemplo: Um grupo de sociólogos quer fazer pesquisas sobre o funcionamento de uma seita. Eles conseguem entrar em contato com um membro que pertence a esse grupo e pedem que ele forneça informações sobre outras pessoas que desejam participar do estudo.

– Amostragem por cotas. Nessa amostragem, a população é classificada em estratos cujos indivíduos possuem uma característica em comum, por exemplo, o local de residência, determina-se qual a porcentagem que cada estrato representa em relação à totalidade e a seleção da amostra é realizada levando-se em conta percentual em conta. . Por exemplo: O governo de uma cidade busca saber os níveis educacionais alcançados de acordo com a idade. Na população, os maiores de idade estão divididos em três estratos de acordo com as faixas etárias (pessoas de 18 a 40 anos representam 40%, pessoas de 41 a 60 anos representam 35% e pessoas com mais de 61 anos representam 25 %). Para realizar a investigação, a amostra representativa deve manter esses percentuais.

• gráficos estatísticos
• Estudo de caso
• histogramas