Amostragem em pesquisas quantitativas aula 2

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Disciplina Laboratório de Pesquisas Qualitativas e 
Quantitativas 
Prof. Laís Cordeiro
Amostragem
• Estamos realizando uma amostragem quando extraímos do todo (a
população/universo da pesquisa) uma parte (amostra);
• Quando desejamos conhecer características de um fenômeno,
podemos recorrer a uma amostra para realizar a coleta de dados e
alcançar estimativas que nos ajudem a estabelecer inferências sobre o
fenômeno pesquisado;
Amostragem
• População (N): O conjunto completo de elementos que compartilham características
comuns, definido pelo objetivo da pesquisa (ex: todos os eleitores de uma cidade).
• Amostra: Um subconjunto representativo da população. A qualidade da inferência
sociológica depende de quão bem "n" espelha "N".
• Unidade de amostragem: é o elemento que compõe a amostra. É a unidade
selecionada para a coleta dos dados.
Ex: domicílio, instituição, região, grupos
• Elemento de amostragem: é a pessoa física que vai responder ao questionário
A população, a amostra, a unidade de análise e elemento de amostragem devem estar 
relacionadas com os objetivos da pesquisa
Amostra grande 
NÃO É 
necessariamente uma amostra 
representativa.
Amostragem
• A amostra deve ser representativa da população, por isso deve garantir a
permanência de características do todo na parte.
Exemplo:
Numa pesquisa para intenção de votos, os institutos de pesquisa não
escolhem as 2.000 pessoas aleatoriamente. Eles criam uma "mini
população brasileira” representativa.
Se os dados oficiais do IBGE e do TSE dizem que o eleitorado brasileiro é
composto por: 52% de mulheres e 48% de homens; 30% com ensino
superior e 70% sem; 40% na região Sudeste, 27% no Nordeste, etc.
Os pesquisadores constroem a amostra de 2.000 pessoas respeitando
exatamente essas mesmas proporções. Assim, dentro daquele grupo de
2.000 entrevistados, haverá a quantidade exata e proporcional.
Tipos de amostragem
Probabilística: Todos os elementos da população têm uma probabilidade
de serem selecionados via sorteio
a) Aleatória simples: cada elemento receberá um número aleatório e
será feito um sorteio
Exemplo:
População = 2.000 estudantes / amostra de 200
Numeramos os estudantes de 1 a 2.000 e fazemos um sorteio de 200
números
Limitação: Exige uma lista completa e atualizada de toda a população (o
que raramente existe para populações grandes)
b) Sistemática: Uma variação da aleatória simples, mas com um
mecanismo de intervalo fixo
Tipos de amostragem
Probabilística: Todos os elementos da população têm uma probabilidade de
serem selecionados via sorteio
b) Sistemática: Uma variação da aleatória simples, mas a seleção de unidades
segue um intervalo fixo
Exemplo
População = 1.000 pessoas / Amostra = 100 pessoas
Intervalo:1.000 ÷ 100 = 10
(O intervalo de amostragem (K) é determinado pela divisão do tamanho total da população (N) pelo tamanho 
desejado da amostra (n)
Escolho aleatoriamente um ponto inicial e depois seleciono os demais 
respeitando o intervalo
Tipos de amostragem
c) Estratificada: A população é dividida em subgrupos homogêneos
(estratos) que possuem características cruciais para a pesquisa (raça,
gênero, classe social). O sorteio aleatório é feito dentro de cada estrato
Exemplo:
Pesquisa com estudantes sobre a percepção acerca da universidade
Posso dividir a população por: sexo, faixa etária, curso, turno, campus.
d) Amostragem por Conglomerados (ou Agrupamentos): Em vez de
sortear indivíduos, você sorteia grupos geometricamente ou
institucionalmente formados.
Tipos de amostragem
d) Amostragem por Conglomerados (ou Agrupamentos): Em vez de
sortear indivíduos, você sorteia grupos geometricamente ou
institucionalmente formados.
Exemplo
Pesquisa com estudantes da rede pública de ensino de Itapipoca
Em vez de sortear estudantes individualmente, sorteio escolas, 
seleciono algumas escolas e pesquiso estudantes dessas escolas.
Tipos de amostragem
Não-Probabilística: Os elementos são escolhidos por critérios subjetivos,
acessibilidade ou cotas. Não utilizam o sorteio estritamente aleatório
a) Amostragem por conveniência: O pesquisador seleciona os
elementos mais acessíveis
Exemplo: Pesquisar estudantes entrevistando apenas as pessoas que
estão no corredor da universidade naquele momento
b) Amostragem intencional: O pesquisador usa sua própria experiência e
conhecimento teórico para selecionar deliberadamente os casos mais
informativos ou típicos para o seu estudo
Exemplo: pesquisa sobre experiências de jovens com movimento
estudantil no Ceará
Tipos de amostragem
c) Amostragem por cotas: divide a população por características Para
preencher essas cotas, o pesquisador não faz um sorteio aleatório; ele
simplesmente aborda as pessoas até preencher a cota de cada perfil
Exemplo:
Quero entrevistar 100 pessoas e estabeleço:
50 mulheres/ 50 homens/ diferentes faixas etárias/ diferentes bairros da
cidade. O pesquisador procura pessoas que preencham essas cotas.
d) Amostragem Bola de Neve: Você encontra um ou dois participantes
com o perfil, e eles indicam (recrutam) seus conhecidos, fazendo a
amostra crescer como uma bola de neve
Plano de Amostragem
• Ao definir a unidade de amostragem, a forma de seleção dos
elementos da população e o tamanho da mostra, conseguimos
estruturar um Plano de Amostragem
1} Definir a população com critérios específicos (renda, idade, local de
moradia, etc)
Ex:
- Pesquisa sobre juventude brasileira (sem definição)
- Pesquisa sobre Jovens de 18 a 24 anos, residentes na Região
Metropolitana de Fortaleza, matriculados no ensino público superior no
segundo semestre de 2026
Plano de Amostragem
2} Identificar a Base de Amostragem. Preciso localizar a lista, mapa ou 
arquivo real onde estão listados todos os elementos da população. É o 
"cadastro" de onde os nomes ou locais serão sorteados
3} Escolher a Unidade de Amostragem e de Análise
4} Escolher o Método de Amostragem. Probabilística? Ou Não-
probabilística?
5} Determinar o Tamanho da Amostra (n)
Cálculo do tamanho da amostragem
Fórmula para o tamanho mínimo da amostra, segundo Barbetta (2002) 
N: tamanho da população (a quantidade total de elementos)
n: tamanho da amostra 
E0: erro amostral tolerável (o percentual aceitável de erro)
n= N / 1 + N x E0
2
Exemplo: N: 600 (população de estudantes da Facedi) / E0 : 2% 
n= 600 / 1 + 600 x 0,0004
n= 600 /1 + 0,24
n= 600 / 1,24 
n= 484 estudantes aproximadamente 
Ter 484 pessoas na amostra garante que nossa 
pesquisa seja representativa?
Medidas estatísticas 
• Média aritmética: soma dos valores dividida pelo número de valores
observados
Exemplo:
Uma pesquisa perguntou a idade de 7 estudantes:
18 — 19 — 19 — 20 — 21 — 22 — 35
Cálculo da média (x)de idade
x = ∑x​ / n
x = 18 + 19 +19 +20 +21+ 22 +35 / 7
x = 22
Medidas estatísticas 
• Mediana: equivale ao centro de um conjunto de valores, dividindo a
distribuição ao meio
Exemplo:
Número ímpar de observações: pega o valor central
idade de 7 estudantes: 18 — 19 — 19 — 20 — 21 — 22 — 35
Número par de observações: calcula a média dos dois valores centrais
18 — 19 — 19 — 20 — 21 — 22 — 32 - 35
Md = 20 + 21 /2
Md = 20,5
Medidas estatísticas 
• Moda: o valor que aparece com maior frequência
Exemplo:
idade de 7 estudantes:
18 — 19 — 19 — 20 — 21 — 22 — 35
Moda = 19
Partido político escolhido pelos entrevistados: A, B, B, C, B, A, D
A moda é o partido B
Medidas estatísticas 
• Moda: o valor que aparece com maior frequência
Exemplo:
idade de 7 estudantes:
18 — 19 — 19 — 20 — 21 — 22 — 35
Moda = 19
Partido político escolhido pelos entrevistados: A, B, B, C, B, A, D
A moda é o partido B