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Noções de amostragem 
A amostragem é naturalmente usada em nossa vida diária. Por exemplo, para verificar o 
tempero de um alimento em preparação, podemos provar (observar) uma pequena porção 
deste alimento. Estamos fazendo uma amostragem, ou seja, extraindo do todo (população) 
uma parte (amostra), com o propósito de avaliarmos (inferirmos) a qualidade de tempero 
de todo o alimento. 
Nas pesquisas científicas, em que se quer conhecer algumas características de uma 
população, também é muito comum observar-se apenas uma amostra de seus elementos 
e, a partir dos resultados dessa amostra, obter valores aproximados, ou estimativas, para 
as características populacionais de interesse. Este tipo de pesquisa é usualmente chamado 
de levantamento por amostragem. 
Num levantamento por amostragem, a seleção dos elementos que serão efetivamente 
observados deve ser feita sob uma metodologia adequada, de tal forma que os resultados 
da amostra sejam informativos, para avaliar características de toda a população. 
Conceitos básicos e exemplos 
Denominamos população, um conjunto de elementos, com pelo menos uma característica 
em comum. A população pode ser formada por indivíduos, famílias, estabelecimentos 
industriais, ou qualquer outro tipo de elementos, dependendo dos objetivos da pesquisa. 
Quando uma pesquisa engloba todos os elementos da população, denominamos censo. 
Uma medida numérica que descreve alguma característica da população, é chamada de 
parâmetro. Exemplo: Numa pesquisa eleitoral de um município, a população pode ser 
definida como todos os eleitores com domicílio eleitoral no município. O principal 
parâmetro é a porcentagem de votos de cada candidato à prefeitura, no momento da 
pesquisa. 
O exemplo anterior mostra a dificuldade em pesquisar toda a população. É uma situação 
em que se recomenda utilizar amostragem. A figura abaixo ilustra uma pesquisa eleitoral, 
em que se tem interesse na porcentagem de votos de cada candidato. 
 
 
O termo inferência estatística refere-se ao uso apropriado dos dados da amostra para se 
ter algum conhecimento sobre os parâmetros da população. Os valores calculados a partir 
de dados da amostra, são chamados estimativas. Numa pesquisa eleitoral, por exemplo, 
as porcentagens de cada candidato, divulgadas antes das eleições, são estimativas. 
 
Por que fazer amostragem? 
Seguem quatro motivos para o uso de amostragem em levantamentos de grandes 
populações: 
1. Economia – É mais barato o levantamento de uma parte da população. 
2. Tempo – No exemplo citado da pesquisa eleitoral, a três dias da eleição, não 
haveria tempo suficiente de pesquisar toda população de eleitores, mesmo se 
houvesse recursos. 
3. Confiabilidade dos dados – Quando se pesquisa um número reduzido de 
elementos, pode-se dar mais atenção aos casos individuais, evitando erros nas 
respostas. 
4. Operacionalidade – É mais fácil realizar operações de pequena escala. 
Características esperadas em uma amostra: 
• ser um subconjunto representativo da população 
• ser aleatória. 
 
Quando o uso de amostragem não é interessante? 
Seguem situações em que pode não ser interessante a realização de amostragem: 
1. Populações pequenas – Para termos uma amostra representativa necessitamos de 
uma amostra grande. Geralmente é mais relevante coletar informações de todos 
os elementos. 
2. Característica de fácil mensuração – Talvez a população não seja tão pequena, 
mas a variável que se quer observar é de fácil mensuração. 
3. Necessidade de alta precisão – A cada dez anos o IBGE realiza um censo 
demográfico para estudar diversas características da população brasileira. Dentre 
as características tem-se o número de habitantes, que é fundamental para o 
planejamento do país. 
 
Tipos de amostragem 
Para a escolha do método de amostragem deve-se levar em conta: tipo de pesquisa; 
acessibilidade e disponibilidade dos elementos da população; disponibilidade de tempo e 
recursos financeiros e humanos. 
Levantamentos amostrais: a amostra é obtida a partir de uma população, por meio de 
processos bem definidos pelo pesquisador. Subdivide-se em dois grupos: 
Probabilísticos 
 Cada elemento da população possui a mesma probabilidade se ser selecionado 
para compor a amostra → mecanismos aleatórios de seleção 
Não probabilísticos 
 A seleção da amostra depende do julgamento do pesquisador. Há uma escolha 
deliberada dos elementos para compor a amostra → mecanismos não aleatórios 
de seleção 
 
Métodos Probabilísticos 
Amostragem Aleatória Simples (AAS) 
A amostragem aleatória simples é o método mais simples para selecionarmos uma 
amostra probabilística de uma população e tem a seguinte propriedade: qualquer 
subconjunto da população, com o mesmo número de elementos, tem a mesma 
probabilidade de fazer parte da amostra. Assim, temos que cada elemento da população 
tem a mesma probabilidade de pertencer a amostra. 
Exemplo: Selecionar 10 estudantes de uma sala por sorteio e perguntar a idade. 
Este tipo de seleção dos elementos que irão compor a amostra, pode ser feito com 
reposição, ou seja, o mesmo elemento da população pode ser amostrado mais de uma vez. 
A probabilidade de seleção não se altera. Além disso, essa seleção pode ser feita sem 
reposição, sendo que cada elemento da população é amostrado uma única vez. A 
probabilidade de seleção se altera. 
Do ponto de vista da quantidade de informação contida na amostra, a amostragem sem 
reposição é mais adequada. No entanto, a amostragem com reposição conduz a um 
tratamento teórico mais simples, pois ele implica que tenhamos independência entre as 
unidades selecionadas. Portanto, na maioria dos casos quando nos referenciarmos a uma 
AAS, estamos nos referenciando a uma amostragem aleatória simples com reposição. 
 
Amostragem sistemática 
Utilizada quando os elementos estão dispostos de maneira organizada (ex.: fila, lista) e 
aleatória. Escolhe-se um ponto de partida e seleciona-se cada k-ésimo elemento da 
população. 
Exemplo: Em uma fábrica de lâmpadas, a cada 100 peças produzidas, uma é retirada para 
teste. 
 
Amostragem estratificada 
Indicada quando a população está dividida em grupos distintos, denominados estratos. 
Dentro de cada estrato é realizada uma amostragem aleatória simples. O tamanho da 
amostra pode ou não ser proporcional ao tamanho do estrato. 
Exemplos: Uma comunidade universitária com 10.000 indivíduos está estratificada da 
seguinte forma 
Estrato População Amostra proporcional estratificada 
Professores 1000 100 
Funcionários 1500 150 
Estudantes 7500 750 
 
Amostragem por conglomerado 
A área da população é dividida em seções (ou conglomerados, ex.: bairros, quarteirões). 
Os conglomerados são selecionados aleatoriamente. Dentro de um conglomerado, todos 
os elementos são amostrados. 
Exemplo: 
 
Métodos não probabilísticos 
Amostragem por conveniência: elementos selecionados por serem imediatamente 
disponíveis. Exemplo: Uma repórter entrevistando pessoas na rua. 
Amostragem por julgamento: uma pessoa experiente no assunto escolhe 
intencionalmente os elementos a serem amostrados. Exemplo: Novo produto “testado” 
entre funcionários. 
 
Referências: 
 
STEVENSON, W. J. Estatística Aplicada à Administração. (Capítulo 6) 
BARBETTA, P. A. Estatística aplicada às Ciências Sociais. (Capítulo 3) 
BUSSAB, W. O.; MORETTIN, P. A. Estatística Básica. 
 
Exercícios 
1) Quais são as vantagens de se realizar um levantamento de dados por Amostragem 
em relação a um Censo? 
 
2) Resuma os levantamentos amostrais probabilísticos. 
 
3) Para cada uma das amostras abaixo, informar o tipo do processo de amostragem: 
P - Amostragem probabilística 
NP - Amostragem não probabilística 
Para uma pesquisa sobre os hábitos dos estudantes. Construí uma amostra com o 
seguinte procedimento: 
 
( ) Todos os meus colegas da faculdade (tenho telefone e e-mail de todos eles).( ) Fiquei na única porta de entrada da escola e cada 12 pessoas que entravam, eu 
abordava uma. 
( ) Fiquei na única porta de entrada da escola abordando todos os meus conhecidos. 
( ) Consegui uma lista de todos os alunos das escolas com uma ordenação aleatória, e 
selecionei os 20 primeiros da lista. 
( ) Consegui uma lista de todos os alunos das escolas em ordem alfabética. Gerei 20 
números aleatórios. Selecionei da lista de alunos aqueles que ocupavam posições 
equivalentes aos números aleatórios gerados. 
 
4) Uma operadora telefônica pretende saber a opinião de seus assinantes comerciais 
sobre seus serviços na cidade de Goiânia. Supondo que há 42000 assinantes comerciais, 
e a amostra precisa ter no mínimo 1000 elementos. Mostre como seria organizada uma 
amostragem sistemática para selecionar os respondentes. 
 
5) Uma universidade apresenta o seguinte quadro relativo aos seus alunos do curso 
de Administração. Obtenha uma amostra proporcional estratificada de 100 alunos. 
Semestre Quantidade Amostra 
1 85 ? 
2 90 ? 
3 100 ? 
4 105 ? 
Total 380 100