População e Amostra

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População e Amostra 
POPULAÇÃO 
A palavra “população”, na sua acepção mais comum, representa o conjunto de 
habitantes de uma dada região em determinado período. Em estatística, população 
(ou universo) é o conjunto de todos os elementos (pessoas ou objetos) cujas 
propriedades o pesquisador está interessado em estudar. Quando é feito um 
levantamento completo sobre uma determinada população temos o que se chama de 
censo1. 
AMOSTRA 
A amostra é um subconjunto - representativo ou não - da população em 
estudo. Essa representatividade da amostra, que é uma propriedade altamente 
desejada em estatística, ocorre quando ela apresenta as mesmas características gerais 
da população da qual foi extraída. 
AMOSTRAGEM 
 A amostragem é a técnica para obter uma amostra de uma população. A coleta 
de uma amostra faz-se necessária quando se pretende saber informações sobre a 
população em estudo. O levantamento por amostragem apresenta algumas vantagens 
em relação ao levantamento de toda a população. A amostragem implica em custo 
menor e resultado em menor tempo. Há casos em que só a amostragem é 
conveniente, como testes de resistência de materiais. 
A seleção dos elementos, que serão efetivamente observados, deve ser feita 
sob uma metodologia adequada, de modo que os resultados da amostra sejam 
informativos para avaliar características de toda a população. É necessário que a 
amostra seja representativa da população na qual ela está inserida, de modo que os 
valores das estatísticas avaliadas nesta amostra sejam uma boa aproximação dos 
parâmetros populacionais correspondentes2. 
 
Para a escolha do processo de amostragem deve-se levar em consideração: 
 O tipo de pesquisa; 
 A acessibilidade aos elementos da população; 
 Representatividade desejada ou necessária; 
 A disponibilidade de tempo e recursos (financeiros ou humanos por exemplo); 
 
A decisão sobre o tipo de amostragem a ser escolhida cabe ao pesquisador, contudo 
este deve ser sincero ao explicitar o tipo adotado. 
 
TIPOS DE AMOSTRAGEM 
 A coleta de dados numa amostragem pode ser classifica de duas formas: 
I. Amostra probabilística: cada unidade amostral na população tem uma 
probabilidade (conhecida e diferente de zero) de pertencer à amostra. 
II. Amostra não-probabilística: o processo de seleção não leva em conta as 
probabilidades de cada elemento ser incluído na amostra. 
 
 
AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA OU ALEATÓRIA 
 A escolha dos elementos da amostra é realizada de forma aleatória, permitindo 
o cálculo das probabilidades na seleção. O que facilita análise dos dados e possibilita 
maiores inferências sobre a população. Os principais tipos de amostragem aleatória 
são: aleatória simples, sistemática, estratificada e por conglomerados. 
 
1. Amostragem aleatória simples 
 É um processo onde cada elemento da população tem probabilidade 
conhecida, diferente de zero e idêntica à dos outros elementos, de ser selecionado 
para fazer parte da amostra. Cada elemento recebe uma numeração e a seleção é feita 
aleatoriamente. Seja uma população numerada de 1, 2, 3,... , N, e deseja-se obter uma 
amostra de tamanho . Então, cada elemento terá probabilidade de pertencer à 
amostra. A amostragem aleatória simples também é conhecida como amostragem 
ocasional, acidental, casual ou randômica. 
 Quando cada elemento da população pode ser selecionado apenas uma vez, o 
mecanismo aleatório é dito sem reposição. Quando o elemento pode ser selecionado 
mais de uma vez, o mecanismo aleatório é dito com reposição. Há desvantagens de 
usar amostragem aleatória simples, pode ser muito cara e necessita que todos os 
elementos da amostra sejam identificados de antemão. 
 
2. Amostragem sistemática 
 É usada quando a população está naturalmente ordenada (exemplo: listas 
telefônicas, prontuários, quarteirões de uma cidade). Às vezes, a amostragem 
sistemática é preferível à amostragem aleatória simples, por ser mais fácil, menor 
custo e menos sujeita a erros. 
 Passos para a seleção de uma amostra sistemática: 
 Numerar os elementos da população de 1 a N (tamanho da população) 
 Estabelecer o número de elementos que farão parte da amostra ( ). 
 Definir o intervalo de seleção: 
 Escolher um número aleatório (r) entre 1 e . 
 O 1º número selecionado na amostra seria r, o 2º seria r + o 3º seria r + 2 , o 4º 
seria r + 3 , etc. 
 Deve-se usar os números escolhidos para identificar os elementos da lista 
selecionados na amostra. 
 Exemplo: A população tem 1000 (N) indivíduos amostra pretendida é de 100 
(n). Então, o intervalo é de 10 em 10. Se o número aleatório inicial é 7, então recolho 
informação das observações 7, 17, 27, 37, 47,... 
Nesse tipo de amostragem, deve-se ter o cuidado de verificar se a ordenação 
das unidades amostrais não apresenta periodicidade, não pode haver certas 
características se repetindo em intervalos iguais. 
 
3. Amostragem estratificada 
 A população é subdividida em subgrupos ou estratos, mutuamente excludentes 
e coletivamente exaustivos. Em seguida os elementos dentro dos estratos são 
selecionados aleatoriamente. Visa aumentar a precisão sem elevar os custos. Os 
elementos dentro de um estrato devem ser o mais homogêneos quanto possível, ao 
passo em que os elementos de diferentes estratos devem ser o mais heterogêneos 
quanto possível. 
 Amostragens aleatórias devem ser realizadas de forma independente em cada 
estrato da população, e a amostra completa será obtida através da agregação das 
amostras de cada estrato. 
Amostragem estratificada proporcional: a amostra de cada estrato é 
proporcional ao número de indivíduos que compõem a população do mesmo. 
 
4. Amostragem por conglomerados 
Esta técnica é usada quando a identificação dos elementos da população é 
extremamente difícil, porém pode ser relativamente fácil dividir a população em 
conglomerados (subgrupos) heterogêneos representativos da população global. 
A seguir, é descrito o procedimento de execução desta técnica: 
1º) Seleciona uma amostra aleatória simples dos conglomerados existentes; 
2º) Realizar o estudo sobre todos os elementos do conglomerado selecionado. 
 Na amostra por conglomerados, cada conglomerado é visualizado como uma 
espécie de miniatura da população; portanto, será tanto melhor quanto maior a 
heterogeneidade da população. 
Amostragem por etapa dupla: é uma modificação da amostragem por 
conglomerados. Na primeira etapa são selecionados conglomerados, e na segunda 
etapa são sorteadas as unidades amostrais que se encontram dentro de cada 
conglomerado selecionado. 
 
AMOSTRAGEM NÃO-PROBABILÍSTICA 
 Quando não se dispõe de uma lista dos elementos da população ou de lista de 
conglomerados, podem-se usar procedimentos não aleatórios para seleção de amostra 
que representem razoavelmente bem a população. Os tipos de amostragem não-
probabilística mais usados são: amostragem por cotas, por julgamento, conveniência. 
 
1. Amostragem por cotas 
A amostragem por cotas consiste em obter uma amostra que seja semelhante, 
em alguns aspectos, à população. É importante que o pesquisador conheça algumas 
características da população que deseja estudar para selecionar uma amostra 
adequada. 
 A amostragem por cotas é feita em 2 estágios. No primeiro, o pesquisador 
desenvolve categorias ou cotas de controle de elementos da população, como por 
exemplo, sexo, idade e raça. “Em geral, as cotas são atribuídas de modo que a 
proporção dos elementos da amostra que possuem as características de controle seja 
a mesma que a proporção de elementos da população com essas características” 
(Malhotra 2001). No segundo estágio, seleciona-se elementos da amostra com base na 
conveniência e no julgamento. 
Amplamente utilizada em pesquisa social e de mercado, este procedimento é 
usualmente aplicado em levantamentos de mercado e em prévias eleitorais. Tem 
como principal vantagem o baixo custo e o fato de conferir alguma estratificação à 
amostra. Dentre as amostragens nãoprobabilística é a que apresenta maior rigor 
estatístico. 
 
2. Amostragem por julgamento 
Os elementos da amostra são escolhidos por um perito na matéria. Os 
elementos selecionados são aqueles julgados como típicos ou representativos da 
população que se deseja estudar. Esta amostragem é barata, conveniente e rápida, 
contudo, por depender do julgamento do pesquisador não permite amplas inferências 
populacionais. 
 
3. Amostras por conveniência 
São selecionadas por alguma conveniência do pesquisador. É o tipo menos 
confiável, pois não é representativa da população, apesar de mais barato, rápida e 
simples. São úteis para pesquisas exploratórias, mas jamais para pesquisa conclusiva. 
Não permite que se façam generalizações. Ex: entrevistas com estudantes de 
determinada escola, questionários incluídos em revistas, intercepção de pessoas na 
rua. 
 
4. Amostragem Tipo Bola-de-Neve 
Um grupo inicial de elementos é selecionado aleatoriamente. Estes elementos, 
após terem sido entrevistados, identificam outros elementos que pertençam à mesma 
população-alvo. Este processo pode ser executado em ondas sucessivas, obtendo-se 
referências ou informações a partir de referências ou informações. Este tipo de 
amostragem é muito utilizado para estimar características raras na população. Sua 
principal vantagem é aumentar substancialmente a possibilidade de localizar a 
característica desejada na população. Seus custos são relativamente baixos. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Tipos de Variáveis 
Variável é a característica de interesse que é medida em cada elemento da amostra ou 
população. Como o nome diz, seus valores variam de elemento para elemento. As 
variáveis podem ter valores numéricos ou não numéricos. 
CLASSIFICAÇÃO: 
 
 
VARIÁVEIS QUALITATIVAS OU CATEGÓRICAS: 
1. Variáveis nominais: não existe ordenação dentre as categorias. Exemplos: sexo, cor 
dos olhos, fumante/não fumante, doente/sadio. 
2. Variáveis ordinais: existe uma ordenação entre as categorias. Exemplos: 
escolaridade (1o, 2o, 3o graus), estágio da doença (inicial, intermediário, terminal), 
mês de observação (janeiro, fevereiro,..., dezembro). 
VARIÁVEIS QUANTITATIVAS OU NÚMERICAS: 
1. Variáveis discretas: características mensuráveis que podem assumir apenas um 
número finito ou infinito contável de valores e, assim, somente fazem sentido valores 
inteiros. Geralmente são o resultado de contagens. Exemplos: número de filhos, 
número de bactérias por litro de leite, número de cigarros fumados por dia. 
2. Variáveis contínuas: características mensuráveis que assumem valores em uma 
escala contínua (na reta real), para as quais valores fracionais fazem sentido. 
Usualmente devem ser medidas através de algum instrumento. Exemplos: peso 
(balança), altura (régua), tempo (relógio), pressão arterial, idade. 
Tipos de variáveis 
Qualitativa ou 
categórica 
 Nominal 
ex: sexo 
Ordinal 
ex: nível de 
instrução 
Quantitativa ou 
numérica 
Discreta 
ex: número de 
casos de dengue 
Contínua 
ex: peso