Metodologia do Trabalho Científico - Cleber Cristiano Prodanov, Ernani Cesar de Freitas
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Metodologia do Trabalho Científico - Cleber Cristiano Prodanov, Ernani Cesar de Freitas


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causais) podem ser:
- amostras por acessibilidade ou por conveniência: constituem o menos 
rigoroso de todos os tipos de amostragem. Por isso mesmo são destituídas 
de qualquer rigor estatístico. O pesquisador seleciona os elementos a que 
tem acesso, admitindo que esses possam, de alguma forma, representar o 
universo. Aplicamos esse tipo de amostragem em estudos exploratórios ou 
qualitativos, em que não é requerido elevado nível de precisão.
- amostras intencionais ou de seleção racional: constitui um tipo de amostragem 
não probabilística e consiste em selecionar um subgrupo da população que, 
com base nas informações disponíveis, possa ser considerado representativo 
Metodologia do Trabalho Científico 99
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de toda a população. A principal vantagem da amostragem por tipicidade 
está nos baixos custos de sua seleção. Entretanto, requer considerável 
conhecimento da população e do subgrupo selecionado. Quando esse 
conhecimento prévio não existe, torna-se necessária a formulação de 
hipóteses, o que pode comprometer a representatividade da amostra. 
Entendemos que a generalização a partir de uma amostra desse tipo pode ser 
bastante arriscada. É o tipo mais simples de amostra não probabilística, já que 
o pesquisador se dirige intencionalmente a grupos de elementos dos quais 
deseja saber a opinião. São escolhidos casos para a amostra que representem 
um \u201cbom julgamento\u201d da população/do universo. Os resultados têm validade 
para aquele grupo específico, ou seja, em um contexto específico.
- amostras por cotas: de todos os procedimentos de amostragem definidos 
como não probabilísticos, esse é o que apresenta maior rigor. De modo geral, 
é desenvolvido em três fases:
a) classificação da população em função de propriedades tidas como relevantes 
para o fenômeno a ser estudado; 
b) determinação da proporção da população a ser colocada em cada classe, 
com base na constituição conhecida ou presumida da população; 
c) fixação de cotas para cada observador ou entrevistador encarregado de 
selecionar elementos da população a ser pesquisada, de modo tal que a 
amostra seja composta em observância à proporção das classes consideradas.
A escolha dos elementos que farão parte da amostra será feita livremente 
pelo pesquisador. O objetivo é selecionar elementos que acompanhem uma amostra-
réplica da população. Isto é, procuramos incluir na amostra, com a mesma proporção 
com que ocorrem na população, os seus diversos elementos. É muito utilizada em 
prévias eleitorais e sondagem de opinião pública. Tem como principais vantagens o 
baixo custo e o fato de conferir alguma estratificação à amostra.
- Amostras probabilísticas (causais): denominamos probabilística a amostra que 
contém qualquer elemento da população-alvo com probabilidade diferente 
de zero de fazer parte dela. A seguir, apresentamos os principais tipos. 
- Amostras aleatórias simples: cada elemento da população tem oportunidade 
igual de ser incluído na amostra. A amostragem aleatória simples é o 
procedimento básico da amostragem científica. Podemos dizer mesmo que 
todos os outros procedimentos adotados para compor amostras são variações 
deste.
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A amostragem aleatória simples consiste em atribuir a cada elemento da 
população um número único, para, depois, selecionar alguns desses elementos de 
forma casual. Para um resultado mais rígido, podemos utilizar tábuas de números 
aleatórios, que normalmente constam dos livros de estatística. Para Gil (2008), esse 
tipo de amostra consiste em atribuir a cada elemento do universo um número único 
para, depois, selecionar alguns desses elementos de maneira casual, conforme 
ilustração da tábua de números aleatórios que segue.
52024 36684 59440 14520
96111 72520 15278 21058
26635 90903 11515 04184
30985 07372 72032 89628
35622 05020 77625 78849
De acordo com Gil (2008), as tábuas podem ser utilizadas da seguinte 
maneira: cada elemento da população é associado a um número. Determinamos 
a quantidade de algarismos do maior dos números associados aos elementos 
da população. Consultamos, na sequência, qualquer uma das listas de números, 
considerando o número de algarismos. Por exemplo: para uma população de 500 
elementos, assinalamos qualquer combinação de três colunas, ou conjuntos de três 
algarismos consecutivos, ou três linhas etc. Suponhamos que sejam utilizados os 
três últimos algarismos de cada conjunto de cinco. Caminhando de cima para baixo 
na coluna, partindo de 024, assinalamos todos os números inferiores a 501, até que 
sejam alcançados tantos números quantos forem os elementos necessários para a 
composição da amostra. Será, assim, obtida a seguinte sequência: 024, 111, 372, 020, 
440, 278, 032, 058, [...] Os números selecionados constituirão a amostra.
Esse procedimento, embora seja o que mais se ajusta aos princípios da teoria 
das probabilidades, nem sempre é o de mais fácil aplicação, sobretudo porque exige 
que atribuamos a cada elemento da população um número único. Além disso, despreza 
o conhecimento prévio da população que porventura o pesquisador possa ter.
- Amostras casuais simples: todos os participantes apresentam a probabilidade 
de participar da amostra. Exemplo: selecionamos uma amostra casual simples 
de cinco casos (ABCDE), o que torna possível os pares AB, AC, AD, AE, 
BC, BD, BE, CD, CE e DE. Procedimento: escrevemos cada combinação no 
papel, colocamos os papéis num recipiente, misturando-os, procedemos a 
um sorteio. Os dois casos sorteados constituirão a amostra casual simples.
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- Amostras casuais estratificadas: a amostragem estratificada caracteriza-se 
pela seleção de uma amostra de cada subgrupo da população considerada. 
O fundamento para delimitar os subgrupos ou estratos pode ser encontrado 
em propriedades como sexo, idade ou classe social. Em seguida, de cada 
estrato, é retirada uma amostra casual simples. Essas subamostras são 
reunidas, formando a amostra necessária. O número de estratos dependerá do 
tamanho da população e dos critérios preestabelecidos. Muitas vezes essas 
propriedades são combinadas, o que exige uma matriz de classificação. 
- Amostras por agrupamentos ou por conglomerados: a amostragem por 
conglomerados é indicada em situações em que é bastante difícil a 
identificação de seus elementos. Os conglomerados são representados por 
escolas, igrejas, associações, empresas etc. Dentre esses conglomerados 
que representam a população-alvo, fazemos o cadastramento de seus 
membros, formando os grupos necessários. E, em seguida, procedemos ao 
sorteio do porcentual estabelecido para cada grupo, os quais, depois, são 
somados, formando a amostra final.
- Amostras por etapas (áreas): esse tipo de amostragem pode ser utilizado 
quando a população se compõe de unidades que podem ser distribuídas 
em diversos estágios. Torna-se muito útil quando desejamos pesquisar uma 
população cujos elementos se encontram dispersos numa grande área, como 
um estado ou um país. Por exemplo, numa pesquisa que tivesse como universo 
todos os domicílios do Brasil, num primeiro estágio, poderiam ser selecionadas 
microrregiões. Num segundo estágio, poderiam ser selecionados municípios. 
Num terceiro, bairros, depois, quarteirões e, num último estágio, os domicílios.
Em resumo, temos duas situações: a amostra probabilística e a não 
probabilística, conforme Quadro 8.
Quadro 8 \u2013 Tipos de amostragem
Tipos de 
Amostra
1. Amostras não probabilísticas 
(não causais)
Amostras por acessibilidade
Amostras intencionais
Amostras por cotas
2. Amostras probabilísticas 
(causais)
Amostras aleatórias simples
Amostras casuais simples
Amostras
Renan
Renan fez um comentário
olá querida, onde podemos conseguir em pdf. vc pode nos ajudar?
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Evandro
Evandro fez um comentário
Não consigo abrir.Por quê?
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Fábio
Fábio fez um comentário
Obrigado!!
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