AMOSTRAGEM probabilistica e não probabilistica

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AMOSTRAGEM
Amostragem “é uma técnica e/ou conjunto de procedimentos necessários para descrever e selecionar as amostras, de maneira aleatória ou não, e quando bem utilizado é um fator responsável pela determinação da representatividade da amostra.” (LEONE, Rodrigo. ET AL, 2009)
Quando se deseja colher informações sobre um ou mais aspectos de um grupo grande ou numeroso, verifica-se, muitas vezes, ser praticamente impossível fazer um levantamento do todo. Daí a necessidade de investigar apenas uma parte da população ou universo. O problema da amostragem é, portanto, escolher uma parte (ou amostra), de tal forma que ela seja a mais representativa possível do todo e, a partir dos resultados obtidos, relativos a essa parte, pode inferir, o mais legitimamente possível, os resultados da população total, se esta fosse verificada (pesquisa censitária).
Distinguiremos dois tipos de amostragem: a probabilística e a não probabilística.
Amostragem Probabilística
 Nas sondagens e estudos de opinião usam-se amostras selecionadas por um processo de amostragem probabilística, isto é, amostras em que todos os sujeitos incluídos na grelha de amostragem têm a mesma probabilidade (diferente de zero) de serem escolhidos para virem a integrar a amostra.
As técnicas de amostragem probabilística asseguram, com uma determinada margem de erro, que estão representados na amostra (de forma proporcional à sua representação na população) todos os subgrupos relevantes que constituem a população alvo. Desta forma garante-se que os resultados obtidos com o estudo dos sujeitos da amostra podem ser generalizados, com uma determinada margem de erro, para a população alvo.
A amostragem probabilística refere-se a procedimentos que utilizam alguma forma de selecção aleatória dos seus membros.
Para se ter um método de selecção aleatória, é necessário definir um procedimento que garanta que as diferentes unidades da população têm probabilidades iguais de serem escolhidas. Não é suficiente que a escolha dos membros da amostra seja aleatória. É igualmente determinante para que uma amostragem seja probabilística que todos os membros da população tenham a mesma probabilidade de serem escolhidos.
Os procedimentos de amostragem probabilística devem cumprir 4 critérios (Chochran, 1977, p. 9):
1. Deve ser possível definir o conjunto de amostras distintas que o procedimento é capaz de selecionar.
2. Cada amostra possível tem uma probabilidade conhecida de selecção.
3. As amostras são selecionadas por um processo aleatório no qual cada amostra tem a mesma probabilidade de ser selecionada.
4. O método para calcular a estimativa deve conduzir a uma estimativa única para qualquer amostra específica.
Para a definição e selecção de uma amostra através de um processo de amostragem probabilística é necessário definir a população-alvo e dispor de uma grelha de amostragem com a identificação dos membros dessa população [nas sondagens eleitorais a população-alvo são os sujeitos que podem votar nessa eleição, isto é, os eleitores, e a grelha de amostragem utilizada é o “caderno eleitoral” (documento que identifica os eleitores). Nas sondagens relativas a eleições nacionais não é possível, em Portugal e por razões legais, dispor dos cadernos eleitorais oficiais pelo que se usa em sua substituição, frequentemente, a lista telefónica (com todos os problemas que isso coloca pelo facto de nem todos os eleitores  estarem identificados nas listas telefónicas e de as listas telefónicas incluírem vários elementos que não pertencem à população dos eleitores) (cf. Erro de Cobertura)].
As amostragens probabilísticas podem ser: Amostragem aleatória simples; amostragem sistemática; Amostragem aleatória estratificada;
Aleatória Simples
Para Yule Kendall, “a escolha de um indivíduo, entre uma população, é ao acaso (aleatória), quando cada membro da população tem a mesma probabilidade de ser escolhido”.
A amostragem aleatória simples é o tipo de amostragem probabilística mais utilizada. Dá exatidão e eficácia à amostragem, além de ser o procedimento mais fácil de ser aplicado – todos os elementos da população têm a mesma probabilidade de pertencerem à amostra.
Neste tipo de amostra a premissa é de que cada componente da população estudada tem a mesma chance de ser escolhido para compor a amostra e a técnica que garante esta igual probabilidade é a seleção aleatória de indivíduos, por exemplo, através de sorteio.
O processo de amostragem aleatória simples lança mão da tabela de números aleatórios. Essas tabelas forma obtidas por meio de computadores, com complexa programação baseada em cálculos estatísticos, e fornecem uma amostra inteiramente ao acaso de números dispostos em colunas e linhas, por várias páginas.
A amostra aleatória simples pode apresentar dois tipos:
Sem reposição, o mais utilizado, em que cada elemento só pode entrar uma vez para a amostra;
Com reposição, quando os elementos da população podem entrar uma vez para a amostra. (MARCONI e LAKATOS, 2002).
Sistemática
Segundo BACELAR (1999), a amostragem aleatória sistemática é uma variante da amostragem aleatória simples que se usam quando os elementos da população estão organizados de forma seqüencial.
É uma variação de precedente. A população, ou a relação de seus componentes, deve ser ordenada, de forma tal que cada elemento seja identificado, univocamente, pela posição.
Supondo um sistema de indexação por cartões dos componentes de uma empresa, onde cada elemento é representado por um e somente um cartão num total de 1.000, e que se desse uma amostra de 100 elementos, a serem pesquisados acerca da alimentação fornecida no refeitório da organização, escolhe-se aleatoriamente um número entre 1 e 10, por exemplo, o 8. A seguir, podem-se escolher os componentes cujos cartões estejam nas seguintes ordens: 8, 12 , 18, 28, 38, 48, 58, 68, 78, 88, 98...,988, 998.
Aleatória de Múltiplo Estágio
Consiste em dois ou mais estágios, com o emprego de amostragem aleatória simples e/ou sistemática em cada um.
Por exemplo, numa pesquisa a seqüência da amostragem, para o múltiplo estágio, pode ser: aleatória simples, aleatória simples e aleatória simples ou sistemática. Mas poderia ser em outro caso, aleatória simples, sistemática, aleatória simples; sistemática, aleatória simples, sistemática; ou outra combinação qualquer.
Por Área
Uma das formas de variação a amostragem aleatória simples é por área, utilizada quando não se conhece a totalidade dos componentes da população, ou é passível de ser encontrada mais facilmente, por meio de mapas cartográficos ou fotos aéreas, como geralmente ocorre com pesquisas da área rural. Se a apresentação dos mapas já é quadriculada, podem-se tomar os quadrados como unidades; caso contrário, devem ser divididos. 
Por grupos ou conglomerados
A amostragem por conglomerados ou grupos é rápida, barata e eficiente, e a unidade de amostragem não é mais o indivíduo, mas um conjunto, facilmente encontrado e identificado, cujos elementos já estão ou podem ser rapidamente cadastrados. O único problema é que os conglomerados raramente são do mesmo tamanho, o que torna difícil ou até mesmo não permite controlar a amplitude da amostra. Recorre-se geralmente a técnicas estatísticas para contornar tal dificuldade.
De Vários Degraus ou Estágios Múltiplos
Este tipo de a amostragem combina as anteriores, em duas, três, quatro ou mais etapas. Na realidade, a amostragem de estágios múltiplos pode ter n de degraus e utilizar, segundo a necessidade, a aleatória simples, a sistemática, por área e por conglomerados, todas estas técnicas ou algumas, e quantas vezes forem necessárias
Estratificada 
Esta técnica de amostragem usa informação existente sobre a população para que o processo de amostragem seja mais eficiente. A lógica que assiste à estratificação de uma população é a de identificação de grupos que variam muito entre si no que diz respeito ao parâmetro em estudo, mas muito pouco dentro de si, ou seja, cada um é homogêneo e com pouca variabilidade. Astrês etapas para se definir uma amostra estratificada são:definir os estratos; selecionar os elementos dentro de cada estrato mediante um processo aleatório simples; conjugar os elementos selecionados em cada estrato, que na sua totalidade constituem a amostra.Este método de amostragem estratificada tem a vantagem de ser mais eficiente do que os métodos de amostragem simples ou sistemática, pois é mais econômico em termos de tempo e dinheiro e fornece resultados com menor probabilidade de erro associada. (COUTINHO, 2009).
Por Clusters
Na amostragem por grupos ou clusters aquilo que é objecto de selecção aleatória são os grupos naturais previamente existentes (por exemplo: escolas, turmas, hospitais, cidades, freguesias, etc.), entrevistando-se posteriormente todos os elementos pertencentes aos grupos (clusters) seleccionados.
Este tipo de amostragem é utilizado quando a variabilidade existente se verifica essencialmente entre os elementos dentro de um grupo (cluster) e quando existe pouca variabilidade entre os grupos (clusters) existentes. Cada cluster deve ser uma representação em pequena escala da população que se quer estudar. Por exemplo, se se pretender estudar o comportamento dos doentes hospitalizados e se houver estudos anteriores que permitam concluir que o comportamento desses doentes é essencialmente o mesmo em todos os hospitais (clusters), então poderá fazer sentido escolher aleatoriamente só alguns hospitais (clusters) e estudar todos os doentes que estão nos hospitais seleccionados, em vez de seleccionar aleatoriamente uma amostra de doentes de todos os hospitais.
A principal diferença entre a amostragem de clusters e a amostragem estratificada é que na amostragem de clusters a unidade de amostragem são todos os clusters existentes (isto é, todos os hospitais, ou todas as escolas, ou todas as empresas de camionagem, etc.), enquanto na amostragem estratificada, a unidade de amostragem são os sujeitos da população, embora de forma proporcional à pertença a determinados grupos (estratos). Se quiséssemos, por exemplo, fazer uma amostragem de clusters considerando 7 hospitais diferentes, teríamos que seleccionar aleatoriamente um destes hospitais e entrevistar todos os doentes aí hospitalizados. Se quiséssemos fazer uma amostragem estratificada teríamos que saber quantos doentes estão hospitalizados em cada um dos hospitais e depois seleccionar aleatoriamente doentes de todos os hospitais mantendo a proporção entre eles.
O objectivo principal da amostragem de clusters é reduzir os custos, aumentando a eficiência da amostragem. Isto contrasta com amostragem estratificada, onde o objectivo principal é aumentar a precisão.
De Fases Múltiplas, Multifásica ou em Várias Etapas.
Tecnicamente difere da anterior, pois o procedimento é diverso. Consiste basicamente no sorteio de uma amostragem bem ampla que é submetida a uma investigação rápida e pouco profunda (primeira fase); o conhecimento obtido nessa fase permite extrair, da amostra mais ampla, uma menor, que será objeto de uma pesquisa aprofundada (segunda fase). (MARCONI e LAKATOS, 2002).
Amostragem não probabilística
“Aquela em que a seleção dos elementos da população para compor a amostra depende ao menos em parte do julgamento do pesquisador ou do entrevistador no campo. Não há nenhuma chance conhecida de que um elemento qualquer da população venha a fazer parte da amostra” (MATTAR, 2001).
A característica principal das técnicas de amostragem não probabilística é a de que, não fazendo uso de formas aleatórias e seleção, torna-se impossível a aplicação de fórmulas estatísticas para o cálculo, por exemplo, entre outros, de erros de amostra. Dito de outro modo, não podem ser objetos de certos tipos de tratamentos estatísticos. (MARCONI e LAKATOS, 2002).
As amostragens não probabilísticas utilizam-se em três tipos de situações:
Estudos em grupos cujos elementos são difíceis de identificar e contactar (por exemplo, membros de gangs juvenis);
Estudos com grupos específicos em que razões éticas impedem que se identifiquem todos os elementos desses grupos, pelo que se entrevistam apenas voluntários (por exemplo, sujeitos portadores de determinada doença);
Investigações em situações piloto – (por exemplo, sujeitos que participam numa acção de formação)
Amostragens não probabilísticas dividem-se em:
Intencional
O tipo mais comum de amostra não probabilística é a denominada intencional. Nesta, o pesquisador está interessado na opinião (ação, intenção etc.) de determinados elementos da população, mas não representativos dela. Seria, por exemplo, o caso de se desejar saber como pensam os líderes de opinião de determinada comunidade. O pesquisador não se dirige, portanto, à “massa”, isto é, a elementos representativos da população geral, mas àqueles, segundo seu entender, pela função desempenhada, cargo ocupado, prestígio social, exercem as funções de líderes de opinião na comunidade. Pressupõe que estas pessoas, por palavras, atos ou atuações, têm a propriedade de influenciar a opinião dos demais.
Uma vez aceitas as limitações da técnica, ela tem a sua validade dentro de um contexto especifico.
Por “Juris”
Técnica utilizada principalmente quando se desejam obter informações detalhadas, durante certo espaço de tempo, sobre questões particulares.
A utilização mais comum de “júris” prende-se, em geral, a estudos realizados por órgãos oficiais, principalmente sobre orçamento familiar ou programas de rádio e TV (audiência).
Outros exemplos poderiam apontar: correlação entre orçamento familiar e hábitos alimentares; utilização diária dos aposentos da residência; comportamento das crianças em relação aos animais domésticos.
Por Tipicidade
Em determinados casos, considerações de diversas ordens impedem a escolha de uma amostra probabilística, ficando a cargo do pesquisador a tentativa de buscar, por outras vias, uma amostra representativa. Uma das formas é a procura de um subgrupo que seja típico, em relação à população como um todo. Segundo as palavras de Ackoff (1975:161), “tal subgrupo é utilizado como ‘barômetro’ da população. Restringem-se as observações a ele e as conclusões obtidas são generalizadas para o total da população”.
Como a amostragem por tipicidade sofre das mesmas restrições aplicáveis a outras técnicas não probabilísticas, isto é, os erros de amostragem e desvios não podem ser computados, tal técnica deve restringir-se ás situações em que: (a) os possíveis erro não apresentam gravidade maior; e (b) é praticamente impossível a amostragem probabilística. (MARCONI e LAKATOS, 2002).
Por Quotas
Este tipo de amostragem pode considerar-se análogo ao método de amostragem estratificada, mas com um aspecto que lhe faz toda a diferença: em vez de se escolher uma amostra aleatória dentro de cada um dos estratos da etapa final, escolhe-se uma amostra não aleatória de tamanho determinado pela fracção de amostragem. Contudo, e segundo HILL ET AL (2002), há duas grandes desvantagens com este método de amostragem: primeiro, embora o número de casos em cada um dos estratos seja proporcional ao número de casos no mesmo estrato do Universo, a amostra de casos dentro do estrato, por não ser escolhida ao acaso, não é necessariamente representativa dos casos do estrato correspondente ao Universo. (COUTINHO, 2009)
A amostragem por quotas pressupõe três etapas: (1) classificação da população em termos de propriedades que se presume ser relevantes para a característica a estudar, (2) construção de uma “maqueta” da população a ser pesquisada, com a determinação, relativa à amostra total, da proporção da população que deve ser colocada em cada classe ou estrato, (3) fixação de quotas para cada entrevistador, que terá a responsabilidade de selecionar as pessoas a serem pesquisadas, de tal modo que a amostra total venha a conter a proporção de cada classe ou estrato tal como foi fixado na segunda etapa.
Técnicas de pesquisa
Técnica é um conjunto de preceitos ou processos de que se serve uma ciência ou a arte; é a habilidade para usaresses preceitos ou normas, a parte prática. Toda ciência utiliza inúmeras técnicas na obtenção de seus propósitos.
Documentação indireta
Toda pesquisa implica o levantamento de dados de variadas fontes, quaisquer que sejam os métodos ou técnicas empregados.
É a fase da pesquisa realizada com intuito de recolher informações prévias sobre o campo de interesse.
O levantamento de dados, primeiro passa de qualquer pesquisa científica, é feito de duas maneiras: pesquisa documental (ou de fontes primárias) e pesquisa bibliográfica (ou de fonte secundárias).
Pesquisa documental
A característica da pesquisa documental é que a fonte da coleta de dados está restrita a documentos, escritos ou não, constituindo o que se denomina de fontes primárias.
Fontes de Documentos
Arquivos Públicos: Podem ser municipais, estaduais e nacionais.
Arquivos Particulares: Podem ser de domicílios particulares: correspondência, autobiografias etc.; instituições de ordem privada: bancos, empresas, escolas, igrejas etc.; Instituições públicas: delegacias, postos etc.
Fontes Estatísticas: A coleta de elaboração dedados estatísticos, inclusive censitários, está a cargo de vários órgãos particulares e oficiais, entre eles: IBGE, Ibope, departamentos municipais e estaduais de estatística, instituto Gallup etc. Os dados coletados são diversos. As fontes estatísticas abrangem os mais variados aspectos das atividades de uma sociedade, incluindo as manifestações patológicas e os problemas sociais.
Tipos de Documentos:
- Escritos: Documentos oficiais; Publicações parlamentares; Documentos jurídicos; Fontes estatísticas; Publicações administrativas; Documentos Particulares.
- Outros: Iconografia; Fotografias; Objetos; Canções folclóricas; Vestuário; Folclore.
Pesquisa Bibliográfica
A pesquisa bibliográfica, ou de fontes secundárias, abrange toda bibliografia já tornada pública em relação ao tema de estudo, desde publicações avulsas, boletins, ornais, revistas, livros, pesquisas, monografias, testes, material cartográfico etc., até meios de comunicação orais: rádio, gravações em fita magnética e audiovisuais: filmes e televisão.
Finalidade: colocar o pesquisador em contato direto com tudo o que foi escrito, dito ou filmado sobre determinado assunto, inclusive conferências seguidas de debates que tenham sidos transcritos por alguma forma, quer publicadas quer gravadas.
Tipos de Fontes Bibliográficas
Da mesma forma que as fontes de documentos, as bibliográficas variam, fornecendo ao pesquisador diversos dados e exigindo manipulação e procedimentos diferentes.
REFERÊNCIAS:
http://www.ebah.com.br/content/ABAAABNXgAD/amostragem
https://sondagenseestudosdeopiniao.wordpress.com/amostragem/amostragem-nao-probabilistica/
FACULDADE DE CIÊNCIAS HUMANAS DE OLINDA – FACHO
DEPARTAMENTO DE PSICOLOGIA
CYBELLE ALMEIDA
EDIVANIA SANTOS
ELIZABETE NEVES
KATILANE GERVAZIO
MIRIAM DE SANTANA
RICARDO ALVES
AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA E NÃO PROBABILÍSTICA
OLINDA
2015
CYBELLE ALMEIDA
EDIVANIA SANTOS
ELIZABETE NEVES
KATILANE GERVAZIO
MIRIAM DE SANTANA
RICARDO ALVES
AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA E NÃO PROBABILÍSTICA
FACULDADE DE CIÊNCIAS HUMANAS DE OLINDA- FACHO
Disciplina: Estatística aplicada à psicologia.
Professor(a): Edite Vieira.
Resumo sobre amostragem probabilística e não probabilística.
OLINDA 
2015