Tipos de Amostragem em Bioestatística

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UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA 
INSTITUTO DE BIOLOGIA 
CUROS DE CIÊNCIAS BIÓLOGICAS 
PROF.ª: MARCELA VIEIRA CAIXETA MACHADO 
ALUNA: JULIANA CRISTINA O. ALVES 11311BIO062 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1ºTrabalho de Bioestatística - FAMAT 39201 
Tipos / Técnicas de Amostragem 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Uberlândia - MG 
Maio de 2018 
 
 
 
 
 
 
Amostragem 
A amostragem e importante para qualquer estudo, pois quase nunca é possível examinar 
todos os elementos de interesse. Temos usualmente que trabalhar com uma amostra da 
população. A amostra deve possuir as mesmas características básicas da população 
pesquisado. É necessário que a amostra, que vão ser utilizadas sejam todas obtidas por 
processos adequados. 
• População: conjunto de indivíduos ou objetos que apresentam em comum 
determinadas características definidas para o estudo. 
• Amostra: é um subconjunto da população. 
• Amostragem: são procedimentos para extração de amostras que representem bem a 
população. 
• Riscos - é a margem de erro motivado pelo fato de investigarmos parcialmente 
(amostras) o universo (população). 
• População-alvo - é a população sobre a qual vamos fazer inferências baseadas na 
amostra. 
• A amostragem tem algumas vantagens pois, necessita estudar menos indivíduos e 
apresenta menos recursos (tempo e dinheiro), e a manipulação de dados é muito mais 
simples. A desvantagem da amostra e que existe um erro controlado no resultado, 
devido a própria natureza da amostragem e a necessidade de generalizar os resultados; 
Há um risco de má seleção da amostra. Por exemplo, se eu não selecionar os 
indivíduos de forma aleatória, meus resultados podem ser seriamente afetados. 
Para que possamos fazer inferências válidas sobre a população a partir de uma amostra, é 
preciso que essa seja representativa. Uma das formas de se conseguir representatividade é 
fazer com que o processo de escolha da amostra seja, de alguma forma, aleatório. Além 
disso, a aleatoriedade permite o cálculo de estimativas dos erros envolvidos no processo 
de inferência. 
Quanto à extração dos elementos, as amostras podem ser: 
• Com reposição - quando um elemento sorteado puder ser sorteado novamente; 
• Sem reposição - quando o elemento sorteado só puder figurar uma única vez na 
amostra. 
 Existem dois métodos para composição da amostra: probabilístico e não probabilístico. 
AMOSTRAGEM PROBABILISTICA 
Esse método exige que cada elemento da população tenha a mesma probabilidade de ser 
selecionado. Com isso, se N for o tamanho da população, a probabilidade de cada elemento 
será 1/N. Somente com base em amostragens probabilísticas pode-se realizar inferências 
sobre a população, a partir dos parâmetros estudados na amostra. 
1. Amostragem aleatória simples (AAS) 
É obtida pelo sorteio de uma população constituída por unidades homogêneas para a variável 
que deseja estudar. 
Exemplo: 
 
 
 
 
 
Digamos que possuímos uma população de 1000 pessoas e gostaríamos de escolher uma 
amostra aleatória simples de 50 pessoas. Primeiro, cada pessoa é numerada de 1 até 1000. 
Então, geramos uma lista de 50 números aleatórios e os números desta lista serão os únicos que 
você incluirá na amostra. 
2. Amostragem sistemática 
 Requer certo controle do marco amostral entre os indivíduos selecionados junto com a 
probabilidade que sejam selecionados – consiste em escolher um indivíduo inicialmente de 
forma aleatória entre a população e, posteriormente, selecionar para amostra cada enésimo 
indivíduo disponível no marco amostral. A amostra sistemática é um processo muito simples e 
que só requer a seleção de um indivíduo aleatório. O restante é um processo rápido e simples. 
Os resultados obtidos são representativos da população, de forma similar a amostra aleatória 
simples, sempre quando não exista nenhum fator intrínseco na forma que os indivíduos estão 
listados e que se reproduzam certas características populacionais em cada número especifico 
de indivíduos. Esse sucesso realmente é pouco frequente. 
O processo que seguiríamos numa amostra sistemática seria: 
1- Elaborar uma lista ordenada dos N indivíduos da população. 
2- Dividir o marco amostral em n fragmentos, onde N é o tamanho da amostra que desejamos. 
O tamanho desses fragmentos será: 
K=N/n 
3- Número de inicio: obtemos um número aleatório inteiro A, menor ou igual ao intervalo. 
Este número corresponderá ao primeiro sujeito que iremos selecionar para a amostra dentro do 
primeiro fragmento que dividimos a população. 
4- Seleção dos N-1 indivíduos restantes: Selecionamos os seguintes indivíduos a partir do 
indivíduo elegido aleatoriamente, mediante uma sucessão aritmética, selecionando aos 
indivíduos do resto do fragmento que dividimos a amostra, onde está o sujeito inicial. 
Selecionaremos os indivíduos: 
A, A + K, A + 2K, A + 3K, ...., A + (n-1)K 
Exemplo: 
Suponhamos um marco amostral de 5.000 indivíduos e desejamos obter uma amostra com 100 
deles. Em primeiro lugar, dividimos o marco amostral em 100 fragmentos de 50 indivíduos. 
Selecionamos um número aleatório entre 1 e 50 para extrair o primeiro indivíduo de forma 
 
 
 
 
 
aleatória: por exemplo o número 24. A partir deste indivíduo, está definida como será extraída 
a amostra, com intervalos de 50 unidades, conforme a equação: 24, 74, 124, 174, …, 4.974 
3. Amostragem estratificada 
É usada quando uma população é constituída por unidades heterogêneas para a variável que 
quer se estudar. Nesse caso, as unidades da população devem ser identificadas; depois as 
unidades similares devem ser reunidas em subgrupos chamados de estratos. O sorteio e feito 
dentro de cada estratos. 
Exemplo: 
Para obter uma amostra estratificada de estudantes universitários, o pesquisador primeiro 
organizaria primeiro a população por semestre de graduação e então selecionar determinado 
número de representantes de calouros, pessoas que estão no meio do curso e formandos, por 
exemplo. Isso garante que o pesquisador tem quantidades adequadas de indivíduos de cada 
classe na amostra final. 
4. Amostragem por conglomerados 
A amostragem por aglomerados deve ser utilizada quando é impossível ou impraticável 
compilar uma lista exaustiva dos elementos que compõem a população-alvo. Contudo, 
geralmente os elementos da população já estão agrupados em subpopulações e listas dessas 
subpopulações podem já existir ou ser criadas. 
Exemplo: 
Uma população-alvo em um estudo seja membros de igrejas nos EUA. Não há uma lista de 
todos os membros de igrejas no país. O pesquisador poderia, nesse caso, criar uma lista de 
igrejas nos EUA, escolher uma amostra de igrejas e então obter listas de membros dessas 
igrejas. 
AMOSTRAGEM NÃO PROBABILISTICA 
1. Amostragem por cotas 
Essa amostragem e na qual são selecionados com base nas caracteristicas já escolhidas que 
condizem com a proporção da população total. 
Exemplo: 
Se conduzirmos uma amostragem com base na distribuição da população do país, você 
provavelmente precisará saber qual a proporção de mulheres e homens, ou a proporção de 
homens e mulheres por grupo etário ou escolaridade. O pesquisador então deve selecionar 
unidades com as mesmas proporções da população nacional. 
2. Amostragem por julgamento 
 É formada por elementos escolhidos por determinado critério, ou seja, escolhe-se 
intencionalmente um grupo de elementos que irão compor a amostra. 
Exemplo: 
 
 
 
 
 
Se um pesquisador está estudando a natureza do espírito estudantil representado em um 
comício/protesto, ele ou ela pode entrevistar pessoas que não se sensibilizamcom essa causa 
ou estudantes que nunca participaram de protestos. Nesse caso, o pesquisador está usando 
uma amostra intencional, pois a cada entrevistado caberá uma visão sobre o tema. 
3. Amostragem por conveniência 
Esse tipo de amostragem tem uma abordagem de selecionar uma amostra da população que 
seja de fácil contato para a pesquisa. Ou seja, eles foram escolhidos por estarem disponíveis 
para a realização da mesma e não foram escolhidos por meio de critérios. 
Exemplo: 
Queremos saber a opinião de estudantes universitários chilenos sobre política. Para realizar 
uma amostra probabilística, seria necessário ter acesso a todos os estudantes universitários 
chilenos, selecionar um grupo aleatório e realizar a pesquisa. Já para realizar uma amostra por 
conveniência, poderíamos abordar três universidades próximas, simplesmente porque 
representam o local onde a população da pesquisa "reside" e perguntar a alguns estudantes do 
período matutino que concordam em participar. 
 Referencias 
CARNEIRO, Jean. Amostragem não-probabilistica. , 2014. - Disponível em: 
<https://www.trabalhosgratuitos.com/Sociais-Aplicadas/Servi%C3%A7o-
Social/Amostragem-n%C3%A3o-probabilistica-447073.html>. Acesso em: 16 maio 2018. 
Correa, Sonia Maria Barros Barbosa C824p Probabilidade e estatística / Sonia Maria Barros 
Barbosa Correa. – 2ª ed. - Belo Horizonte: PUC Minas Virtual, 2003 
OCHOA, Carlos. Amostragem: O que é e por quê funciona. , 2015. - Disponível em: 
<https://www.netquest.com/blog/br/blog/br/amostragem-porque-funciona>. Acesso em: 16 
maio 2018 
Vieira, Sonia, 1942- Introdução à bioestatística [recurso eletrônico) / Sonia Vieira. - Rio de 
Janeiro: Elsevier, 2011. 345 p., recurso digital: il. ; 
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