B - Amostragem

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III – AMOSTRAGEM
CONCEITO
Os problemas de amostragem podem ser mais ou menos, complexos e sutis, dependendo das populações e variáveis que se deseja estudar. Na industria, onde amostras são freqüentemente retiradas para efeito de controle de qualidade dos produtos, em geral os problemas de amostragem são mais simples de resolver. Por outro lado, em pesquisas sociais, econômicas ou de opinião pública, a complexidade dos problemas de amostragem é normalmente grande. Em tais casos, extremo cuidado deve ser tomado na caracterização da população e ao processo usado para selecionar a amostra, a fim de evitar que os elementos desta constituam um conjunto com características distintas da população. 
No caso de questionários, muita atenção é requerida em sua elaboração, visando evitar perguntas capciosas ou inibidoras, o que viria a distorcer os resultados.
Em resumo, a obtenção de soluções adequadas para o problema de amostragem exige em geral, muito bom senso e experiência. Além disso, é muitas vezes conveniente que o trabalho do estatístico seja complementado pelo de um especialista do assunto em questão.
TÉCNICAS DE AMOSTRAGEM
Existem dois tipos de amostragem: a probabilística e a não probabilística. A amostragem será probabilística se todos os elementos da população tiverem probabilidade conhecida e diferente de zero, de pertencer à amostra. Caso contrário, a amostragem será não probabilística.
As técnicas da Inferência Estatística pressupõem que as amostras utilizadas sejam probabilísticas, o que muitas vezes não se pode conseguir. No entanto o bom senso irá indicar quando o processo de amostragem, embora não probabilística, pode ser, para efeitos práticos, considerados como tal. 
A utilização de uma amostragem probabilística é a melhor recomendação que se deve fazer no sentido de se garantir a representatividade da amostra, pois o acaso será o único responsável por eventuais discrepâncias entre a população e amostra, o que é levado em consideração pelos métodos de análise da Inferência Estatística. 
PRINCIPAIS TÉCNICAS DE AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA
Amostra Casual Simples
Neste procedimento todos os elementos da população têm igual probabilidade de pertencer à amostra, além do que ela só pode ser utilizada se a população for numerada, ou caso não, tenha condições de numerar. 
Na prática, a amostra casual simples é realizada sorteando-se através da tabela de n. º aleatórios, valores desta tabela que corresponda aos n.º dos elementos que compõem a população. Se, por exemplo, temos uma população de 1000 elementos, numerados de 000 a 999, para selecionarmos uma amostra de 200 elementos através do método casual simples, basta escolhermos uma posição de qualquer linha e coluna e extrairmos conjuntos de três algarismos, até completarmos os 200 elementos da amostra. Se o número sorteado não existir na população, simplesmente não o consideramos e prosseguimos o processo.
Amostra Sistemática
Procedimento conveniente quando a população está naturalmente ordenada. São exemplos os prontuários médicos de um hospital, listas telefônicas, linhas de produção e etc. Nestes casos, a seleção dos elementos que constituirão a amostra pode ser feita por um sistema imposto pelo pesquisador. Assim, no caso de uma linha de produção, podemos a cada dez itens produzidos, retirar um para pertencer à amostra da produção diária. 
Amostragem Estratificada
Utilizada no caso de população heterogênea, na qual podemos distinguir sub-populações mais ou menos homogênea, denominadas estratos. Estratificar uma população é dividi-la em L sub-populações denominadas de estratos, tais que E1 +E2 + ... + EL + = N.
Amostragem por Conglomerado
Quando é possível identificar dentro da população subgrupos que representam uma miniatura da população poderemos escolher um desses subgrupos como a população e efetuarmos sorteios entre seus elementos.