Amostragem Probabilística e Não Probabilística

Prévia do material em texto

<p>338</p><p> Amostragem Estratificada: A população é dividida em estratos e,</p><p>em seguida, são realizadas amostras aleatórias simples em cada</p><p>estrato.</p><p> Amostragem Sistemática: Seleção de elementos a intervalos</p><p>regulares após a escolha de um ponto de partida aleatório.</p><p> Aplicações em Políticas Públicas:</p><p> A amostragem probabilística é frequentemente utilizada em</p><p>pesquisas de opinião, avaliações de programas governamentais e</p><p>estudos que requerem generalização precisa.</p><p>2. Amostragem Não Probabilística:</p><p> Na amostragem não probabilística, a seleção dos elementos não é</p><p>controlada por uma estrutura probabilística. Isso pode resultar em uma</p><p>representação não equitativa da população, tornando as inferências</p><p>menos confiáveis.</p><p> Estratégias de Amostragem:</p><p> Amostragem por Conveniência: Seleção dos elementos mais</p><p>convenientes para o pesquisador.</p><p> Amostragem por Cotas: Estabelecimento de quotas com base em</p><p>características específicas e seleção de participantes que atendam</p><p>a essas quotas.</p><p> Amostragem de Bola de Neve: Indivíduos iniciais referenciam</p><p>outros participantes, formando uma "bola de neve" de inclusões.</p><p> Aplicações em Políticas Públicas:</p><p> A amostragem não probabilística é comumente usada em estudos</p><p>exploratórios, análises qualitativas e quando a acessibilidade dos</p><p>participantes é um desafio.</p><p>Detalhamento das Estratégias:</p><p>1. Amostragem Probabilística:</p><p> Amostragem Aleatória Simples: Cada elemento tem chance igual de ser</p><p>escolhido.</p>