analise exploratoria

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Análise Exploratória e Técnicas de 
Amostragem
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Análise Exploratória e Técnicas de Amostragem
Autoria: Marcelo Tavares de Lima
Como citar este documento: LIMA, M.T. Análise exploratória e técnicas de amostragem. Valinhos: 2017.
Sumário
Apresentação da Disciplina 03
Unidade 1: Conceitos Fundamentais 05
Unidade 2: Tipos de Coleta de Dados 30
Unidade 3: Tecnologia de Amostragem (amostragem probabilística) 55
Unidade 4: Tecnologia de Amostragem (amostragem não probabilística) 79
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Unidade 5: Análise de dados/mineração de dados 100
Unidade 6: Escolha da melhor técnica para análise de dados 125
Unidade 7: Organização de dados em Excel 152
Unidade 8: Estudo de casos 200
3/228
Apresentação da Disciplina
O mundo está cada vez mais dinâmico e, 
com isso, as informações circulam de for-
ma mais rápida pelos meios de comuni-
cação, sejam eles a mídia televisiva, a mídia 
impressa, redes sociais, ou qualquer outro. 
Mesmo com todo esse dinamismo, as infor-
mações que circulam por esses canais de-
vem ser muito bem tratadas antes de divul-
gadas, para que tenham credibilidade junto 
ao seu destinatário.
Uma das ferramentas de tratamento de in-
formações é a estatística, a qual trabalha 
com diversos tipos de dados por métodos 
analíticos, com o intuito de dar o tratamen-
to apropriado para facilitar a compreensão 
dos resultados encontrados nas pesqui-
sas realizadas, tanto científicas quanto não 
científicas, de interesse geral.
Os dados para análise estatística não po-
dem ser coletados de qualquer forma. Ex-
istem métodos analíticos que garantem a 
qualidade da seleção de dados para compor 
as amostras com o intuito final de análise 
estatística. Esses métodos compõem uma 
área da estatística chamada amostragem 
ou, técnicas de amostragem. Nesta área, 
foram desenvolvidos diversos métodos de 
seleção de amostras, que garantem a qual-
idade dos dados coletados para, assim, tor-
nar os resultados obtidos na amostra pos-
síveis de serem extrapolados para a popu-
lação de onde foram extraídos.
O propósito da disciplina de análise ex-
ploratória e técnicas de amostragem é in-
troduzir o aluno de pós-graduação na práti-
ca de análise de dados com aplicações em 
4/228
programas computacionais e apresentar 
conceitos importantes da estatística, bem 
como os principais processos de amostr-
agem para composição de amostras para 
análise estatística.
5/228
Unidade 1
Conceitos Fundamentais
Objetivos
1. Definição de estatística, tipos de pes-
quisas estatísticas, importância da 
análise exploratória, classificação de 
variáveis por nível de manipulação, 
definição de coeficiente de assimetria 
e de curtose, introdução dos tipos de 
amostragem, apresentação da intera-
ção entre estatística e o método cien-
tífico.
Unidade 1 • Conceitos Fundamentais6/228
Introdução
Neste tema serão abordados conceitos in-
trodutórios e definições básicas para que 
você possa ingressar na análise exploratória 
de dados e nas principais técnicas de amos-
tragem com um mínimo de conhecimento 
necessário para dar andamento nesta dis-
ciplina.
Nos últimos anos, tem crescido bastante a 
utilização de métodos estatísticos nos di-
versos campos da ciência e fora dela. A razão 
para isso é diversa, por exemplo, o avanço 
do acesso à internet e, com isso, o aumento 
significativo de informações quantitativas, 
o desenvolvimento de programas compu-
tacionais mais robustos e de computadores 
mais potentes.
Mesmo que não se faça uso de métodos 
estatísticos, é importante ter um conheci-
mento mínimo para que se possam com-
preender as informações quantitativas di-
vulgadas pelos meios científicos e de co-
municação geral. Tais métodos ajudam a 
dar sentido a essas informações para que se 
possam extrair conclusões através dos da-
dos resultantes.
A intenção desta disciplina não é tornar 
o aluno um estatístico pleno, no entanto 
a intenção é torna-lo um leitor hábil para 
compreender e manipular, minimamente, 
as informações divulgadas que passaram 
por um processo de análise estatística. E é 
como essa intenção que esta disciplina será 
desenvolvida, juntamente com o apoio da 
ferramenta Microsoft Excel, quando forem 
aplicados exemplos práticos.
Unidade 1 • Conceitos Fundamentais7/228
1. A pesquisa estatística
Neste tópico serão apresentados os con-
ceitos gerais de estatística e outros funda-
mentos associados a ela. O intuito aqui é fa-
miliarizar o aluno com os termos e concei-
tos básicos difundidos na área da pesquisa 
estatística.
1.1 Tipos de pesquisas estatísti-
cas
Agresti e Finlay (2012, p. 19) definem esta-
tística como “um conjunto de métodos para 
obter e analisar dados”. Mais especifica-
mente, a estatística fornece métodos para 
planejar a coleta de dados, para descrevê-
-los e fazer inferências a partir dos mesmos.
A pesquisa estatística, basicamente, trata-
-se de uma pesquisa com enfoque quanti-
tativo, é uma pesquisa que tem como subsí-
dios para suas conclusões os dados numé-
ricos. Sampieri et al. (2013, p. 31) definem 
pesquisa como “um conjunto de processos 
sistemáticos, críticos e empíricos aplicados 
no estudo de um fenômeno”. Estes autores 
ainda dividem o tipo de pesquisa estatísti-
ca como: exploratórios, descritivos, correla-
cionais e explicativos ou causais.
A pesquisa exploratória é realizada quan-
do se tem pouco ou nada pesquisado sobre 
determinado assunto. A intenção deste tipo 
de pesquisa é, basicamente, preparar o ter-
reno para novos estudos.
Os estudos descritivos ajudam a caracteri-
zar o fenômeno estudado. A partir deles é 
Unidade 1 • Conceitos Fundamentais8/228
possível tomar um ponto de partida para hi-
póteses mais consolidadas.
A pesquisa correlacional funciona como 
prognóstico para a relação entre as variá-
veis do estudo. Ela ajuda a quantificar a for-
ça dessas relações e, a pesquisa explicativa 
auxilia no entendimento das causas dessas 
relações, vai além de tudo o que foi dito até 
aqui. Ela tenta determinar as causas dos fe-
nômenos, torná-los compreensíveis. Para 
isso, precisa ser muito bem estruturada.
1.2 Análise exploratória de da-
dos
Toda pesquisa é realizada com coleta de in-
formações, portanto, a coleta é a essência 
de uma pesquisa. Ela fornece todo tipo de 
observação para ser utilizada numa análise 
estatística; essas observações são chama-
das de dados.
A análise exploratória ajuda na redução, 
exploração e interpretação de dados, suas 
principais ferramentas são as tabelas e os 
gráficos. Com a execução destas etapas é 
possível compreender a informação extra-
ída do conjunto de dados. Um nome dado 
para a análise exploratória é estatística des-
critiva.
A estatística descritiva ou análise explora-
tória, segundo Agresti e Finlay (2012, p. 20) 
“consiste em gráficos, tabelas e números 
tais como médias e percentuais”. Os referi-
dos autores ainda afirmam que o seu prin-
cipal objetivo é o de redução dos dados, no 
intuito de tornar mais simples o processo de 
interpretação, sem perder ou distorcer as 
informações.
Unidade 1 • Conceitos Fundamentais9/228
1.3 Classificação das variáveis
Nos estudos de fenômenos são estudadas 
diversas características, as quais são cha-
madas variáveis. Através delas é possível 
descrever o fenômeno estudado. As variá-
veis podem ser classificadas de acordo com 
o seu nível de manipulação/medição, con-
forme mostra a Figura 1.
Para saber mais
Há pouco tempo a palavra estatística era inter-
pretada, pela população geral como uma coleção 
de tabelas e gráficos, produtos de algum tipo de 
pesquisa. Isto tem origem no significado da pa-
lavra em si. A palavra estatística deriva do grego, 
originária de ESTADO, era utilizada no passado 
para representar uma coleção de dados de órgãos 
governamentais. Em dias atuais, os métodos es-
tatísticos são cada vez mais utilizados e as pesso-
as estão cada vez mais sabendo o seu real signifi-
cado. A estatística tem um conceito mais abran-
gente. Ela é um conjunto de métodos que permite 
a análise einterpretação de dados provenientes 
de amostras, com o intuito de fazer inferências de 
características de uma população.
Unidade 1 • Conceitos Fundamentais10/228
Figura 1- Classificação das variáveis segundo o nível de manipulação.
Fonte: <http://www.inf.ufsc.br/~marcelo.menezes.reis/Caps1_e_2.pdf>.
Acesso em: 5 nov. 2017.
Uma primeira classificação das variáveis a se fazer seria ordená-las em quantitativas e qualita-
tivas. As qualitativas também são conhecidas como categóricas. Como exemplo, são conside-
radas variáveis quantitativas o número de filhos, a renda mensal, a idade, a estatura, o índice de 
Unidade 1 • Conceitos Fundamentais11/228
massa corporal (IMC), dentre outras. E são 
consideradas variáveis qualitativas o sexo, 
o nível de escolaridade, o estado civil, a na-
cionalidade etc.
As variáveis quantitativas podem ser subdi-
vididas em discreta e contínua, e as variá-
veis qualitativas podem ser subdivididas em 
nominal e ordinal.
Uma variável quantitativa discreta pode as-
sumir valores em um conjunto finito ou um 
enumerável de valores, geralmente sendo 
uma contagem, por exemplo, número de 
filhos, número de cursos realizados, quan-
tidade de viagens feitas, dentre outras. As 
medidas possíveis de serem obtidas deste 
tipo de variável são: frequência, mediana, 
moda, amplitude e medidas separatrizes.
Já as variáveis quantitativas contínuas po-
dem assumir qualquer valor numérico den-
tro de um determinado intervalo do conjun-
to dos números reais, pois resultam de uma 
medição, como altura, peso, IMC. Com esse 
tipo de variável é possível extrair medidas 
estatísticas, como médias, medianas, vari-
âncias etc.
As variáveis qualitativas subdividem-se em: 
nominal e ordinal. As nominais são aque-
las nas quais não existe uma ordenação em 
suas realizações. Por exemplo, estado civil 
de uma pessoa, cor/raça. As variáveis qua-
litativas ordinais têm uma ordem em sua 
ocorrência. Por exemplo, nível de escolari-
dade e classe social. 
Cada tipo de variável tem um método apro-
priado para ser tratada estatisticamente. 
Unidade 1 • Conceitos Fundamentais12/228
Em muitos casos, é atribuído um valor nu-
mérico para as categorias de uma variável 
qualitativa, porém isso não torna a variá-
vel uma medida quantitativa. Esta é apenas 
uma forma de codificação da variável. Ain-
da sobre variável qualitativa, é possível tor-
nar uma medida quantitativa em qualitati-
va pela transformação dos valores de uma 
medida numérica em intervalos de valores e 
atribuindo um número de codificação para 
o intervalo.
1.4 Coeficientes de assimetria e 
curtose
Em um dos momentos do processo de análi-
se exploratória de uma variável quantitativa, 
o conhecimento da sua simetria pode aju-
Para saber mais
Uma variável qualitativa com k categorias (k>2) 
pode ser codificada desmembrando-a em k-1 va-
riáveis indicadoras (dummy), na qual cada nova 
variável se referirá à presença (atribuição de valor 
1) ou ausência (atribuição de valor zero) de uma 
das categorias da variável original. Para isso, uma 
categoria deverá servir como referência (zero em 
todas as novas variáveis).
Unidade 1 • Conceitos Fundamentais13/228
dar na compreensão e análise por três prin-
cipais fatores: 1) Ajuda na seleção da dis-
tribuição de probabilidade mais apropriada 
para o seu ajustamento teórico; 2) Identifica 
possíveis problemas na coleta dos dados, na 
qual, por exemplo, não deveria ocorrer assi-
metria ou vice-versa; 3) Compara diferentes 
momentos de coleta da mesma caracterís-
tica em termos de simetria.
Para avaliar a assimetria de uma variável, é 
feita a comparação com a distribuição de 
probabilidade normal e, quando seu va-
lor é igual a zero, a distribuição da variável 
avaliada é dita perfeitamente simétrica. Na 
prática, a verificação da assimetria é feita 
por gráficos do tipo histograma boxplot, ou 
através de uma medida chamada coeficien-
te de assimetria. Uma distribuição é dita 
simétrica quando suas medidas de média, 
mediana e moda são todas iguais. Caso con-
trário, é dita assimétrica, conforme se pode 
observar na Figura 2.
Figura 2. Curvas em relação à assimetria.
Distribuição simétrica
Unidade 1 • Conceitos Fundamentais14/228
Distribuição assimétrica
Fonte: Adaptado de Ribeiro (2015).
O coeficiente de assimetria pode ser calcu-
lado de duas formas:
1. Coeficiente de assimetria (AS): 
 , onde é a média da 
variável, é a moda e, 
é o seu desvio padrão;
2. Coeficiente de assimetria (AS): 
, onde é a mediana 
da variável.
O resultado numérico, em ambos os casos, 
é avaliado da seguinte maneira:
• Se AS < 0: distribuição assimétrica ne-
gativa (à esquerda); 
• Se AS > 0: distribuição assimétrica po-
sitiva (à direita);
• AS = 0: distribuição simétrica.
A curtose mede o grau de achatamento da 
curva gerada pelos dados, em comparação 
com a curva da distribuição normal. Essa 
estatística só pode ser utilizada em dados 
unimodais, ou seja, dados possuem apenas 
Unidade 1 • Conceitos Fundamentais15/228
uma moda. Existem três classificações para uma curva de dados, em relação à medida de curtose: 
leptocúrtica, mesocúrtica e platicúrtica. A Figura 3 mostra as curvas e a descrição de cada tipo.
Figura 3. Tipos de curtose.
Fonte: Ribeiro (2015, p. 62)
Unidade 1 • Conceitos Fundamentais16/228
1.5 Amostragem
A amostragem é uma coleta parcial de uma 
população-alvo sobre a qual se deseja estu-
dar alguma(s) característica(s). Ela se justi-
fica por vários fatores, porém os principais 
são a inacessibilidade da população estu-
dada, o custo e o tempo disponíveis para a 
realização da pesquisa.
Os procedimentos de amostragem foram 
criados para garantir a representatividade 
de seus resultados em relação à população 
de onde foram extraídas amostras, ou seja, 
os resultados encontrados devem ser um 
reflexo da população original.
Antes de iniciar a coleta dos dados para 
compor a amostra é preciso deixar muito 
bem definida a unidade de análise ou uni-
dade amostral. Pois, dependendo do tipo, 
alguns procedimentos de coleta serão me-
lhores que outros.
Para saber mais
A unidade de análise de uma pesquisa tem que 
ser muito bem determinada, a fim de evitar a 
ocorrência de erros. A unidade de análise são in-
divíduos, organizações, periódicos, comunidades, 
situações, eventos etc. Depois de bem definida a 
unidade de análise, é possível delimitar, muito fa-
cilmente, a população-alvo de qualquer pesquisa. 
A partir daí é possível definir a amostra que será 
coletada. Os autores Sampieri et al. (2013, p. 192) 
definem amostra como um “subgrupo da popu-
lação de interesse sobre o qual os dados serão 
coletados, e que deve ser definido ou delimitado 
anteriormente com precisão”.
Unidade 1 • Conceitos Fundamentais17/228
Os procedimentos de amostragem dividem-
-se em duas classes: probabilísticos e não 
probabilísticos. A amostragem probabilísti-
ca atribui probabilidade de seleção aos ele-
mentos da população. Em geral, a probabi-
lidade de seleção para compor a amostra é 
a mesma para todos os elementos. A amos-
tragem não probabilística não atribui me-
dida probabilística aos elementos da popu-
lação; a seleção das unidades amostrais é 
feita por outros critérios, por exemplo, arbi-
trariedade, intenção, qualquer outra carac-
terística da pesquisa etc. A escolha do tipo 
de amostragem a ser feita vai depender dos 
objetivos da pesquisa, dentre outras carac-
terísticas.
Os tipos de amostragem probabilística e 
não probabilística ainda se subdividem da 
seguinte maneira: 1. amostragem probabi-
lística: aleatória simples, estratificada, con-
glomerados ou sistemática; 2. Amostragem 
não probabilística: acidental, intencional ou 
por cotas.
Link
Verifique os principais conceitos de técnicas de 
amostragem em: <http://www.ufscar.br/jc-
fogo/EACH/Arquivos/Material_Aula_2.pdf>. 
Acesso em: 8 out. 2017.
Unidade 1 • Conceitos Fundamentais18/228
1.6 O método científico e a es-
tatística
A ciência, de forma geral, é uma tentativa 
de explicare entender as relações entre al-
guns aspectos do mundo em que vivemos. 
Através dela realizam-se classificações e 
generalizações dos achados das pesquisas 
científicas. Tais achados podem se tornar 
verdades ou não. A estatística é um meio 
eficiente de se conhecer, manipular, inter-
pretar e divulgar os achados das pesquisas 
científicas.
O método científico divide-se em dois ra-
mos: observacional e experimental. Em am-
bos, é possível fazer uso de métodos esta-
tísticos apropriados para desenvolvimento 
de pesquisas.
1.7 Amostragem versus censo
Pesquisas do tipo censo são realizadas 
quando se deseja obter a real informação 
sobre características populacionais. No 
entanto, nem sempre é possível realiza-
-lo, pois, em muitos casos, é impossível ter 
acesso a todos os indivíduos pertencentes a 
ela, o custo envolvido pode ser muito alto e, 
também, há uma demanda maior de tempo 
Link
Os conceitos básicos sobre o método científico 
e estatística estão disponibilizados em: <http://
www.ufscar.br/jcfogo/EACH/Arquivos/Ma-
terial_Aula_1_SCo.pdf>. Acesso em: 8 out. 
2017.
http://www.ufscar.br/jcfogo/EACH/Arquivos/Material_Aula_1_SCo.pdf
http://www.ufscar.br/jcfogo/EACH/Arquivos/Material_Aula_1_SCo.pdf
http://www.ufscar.br/jcfogo/EACH/Arquivos/Material_Aula_1_SCo.pdf
Unidade 1 • Conceitos Fundamentais19/228
necessário para completar a coleta das in-
formações.
Órgãos governamentais, como o Instituto 
Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), 
realizam o censo demográfico no Brasil a 
cada dez anos. O censo demográfico é a 
mais complexa operação estatística reali-
zada por um país, quando são investigadas 
as características de toda a população e dos 
domicílios do território nacional. Por pes-
quisarem todos os domicílios, constituem 
a única fonte de referência para o conheci-
mento das condições de vida da população 
em todos os municípios e em seus recortes 
territoriais internos ̶ distritos, subdistritos, 
bairros e classificação de acordo com a lo-
calização dos domicílios em áreas urbanas 
ou rurais.
A principal vantagem de uma pesquisa fei-
ta por amostragem se dá por conta dos fa-
tores aqui já mencionados: desnecessidade 
de acesso a toda a população, menor cus-
to para a pesquisa e menor tempo de cole-
ta. Mesmo assim, quando bem planejada, a 
amostra será uma cópia fidedigna da popu-
lação de onde foi extraída.
Link
Conheça como a pesquisa do Censo demográfico 
é realizada a partir da leitura de: <https://cen-
so2010.ibge.gov.br/>. Acesso em: 10 out. 2017.
Unidade 1 • Conceitos Fundamentais20/228
Glossário
Boxplot: também conhecido como diagrama de caixas. É um gráfico que contém medidas resu-
mo extraídas de amostras.
Histograma: gráfico de barras contíguas, com as bases proporcionais aos intervalos das classes 
e área de cada barra (retângulo) proporcional à respectiva frequência.
Mediana: valor que divide o conjunto de dados ordenados pela metade. Ou seja, metade dos ca-
sos fica abaixo da mediana e a outra metade fica acima dela.
Questão
reflexão
?
para
21/228
Discorra sobre uma situação de sua rotina na qual é pos-
sível fazer um levantamento amostral e fazer um trata-
mento estatístico com os dados coletados. Explique a 
técnica de amostragem escolhida e justifique a sua es-
colha.
22/228
Considerações Finais
• O método científico foi criado para a compreensão de fenômenos (experi-
mentos, observações etc.).
• A estatística é uma ferramenta importante para o método científico.
• Os métodos estatísticos são diversos. Eles são usados conforme a caracte-
rística dos dados da pesquisa.
• Existem muitas formas de coletar uma amostra. É necessário conhecer o 
desenho da pesquisa e, utilizar uma técnica de amostragem apropriada.
• A análise exploratória de dados é importante para compreender e extrair 
informações de registros de dados.
Unidade 1 • Conceitos Fundamentais23/228
Referências
AGRESTI, A.; FINLAY, B. Métodos estatísticos para as ciências sociais. 4. ed. Porto Alegre: Edito-
ra Penso, 2012. 664 p.
BUSSAB, W.; MORETTIN,P. Estatística básica. 9. ed. São Paulo: Saraiva, 2017. 554p.
HEATH, O.V.S. A estatística na pesquisa científica. Volume 1. São Paulo: EPU: Ed. da Universidade 
de São Paulo, 1981. 95 p.
IBGE. Censo demográfico 2010. Disponível em <https://ww2.ibge.gov.br/home/estatistica/po-
pulacao/censo2010/>. Acesso em: 10 out. 2017.
SAMPIERI, R. Hernández et al. Metodologia de pesquisa. 5. ed. Porto Alegre: Editora Penso, 2013. 
624 p. 
24/228
1. Em quais ramos se divide o método científico?
a) Observacional e estatístico.
b) Estatístico e experimental.
c) Observacional e experimental.
d) Amostral e populacional.
e) Amostral e observacional.
Questão 1
25/228
2. A coleta de observações de toda a população e a coleta parcial referem-
-se a quais tipos de levantamento de dados, respectivamente?
a) Observacional e total.
b) Amostral e populacional.
c) Amostral e observacional.
d) Populacional e amostral.
e) Observacional e experimental.
Questão 2
26/228
3. A distribuição de probabilidade utilizada como referência para analisar 
os coeficientes de assimetria e de curtose é:
a) Multinomial.
b) Normal.
c) Multimodal.
d) Binomial.
e) Log-normal.
Questão 3
27/228
4. Como se dividem os tipos de variáveis estatísticas em primeiro nível?
a) Categórica e qualitativa.
b) Qualitativa e categórica.
c) Quantitativa e qualitativa.
d) Quantitativa e numérica.
e) Numérica e ordinal.
Questão 4
28/228
5. A técnica de amostragem apropriada para reduzir a variabilidade do 
conjunto de dados através da subdivisão da população em grupos é a:
a) Aleatória simples.
b) Estratificada.
c) Sistemática.
d) Conglomerados.
e) Dois estágios.
Questão 5
29/228
Gabarito
1. Resposta: C.
Observacional e experimental. Essas são 
duas grandes divisões do método científico. 
A principal diferença entre elas é que a ob-
servacional apenas observa o fenômeno, e 
a experimental realiza algum tipo de inter-
venção e analisa seu resultado.
2. Resposta: D.
Populacional e amostral. A coleta é popu-
lacional quando se tomam medidas de to-
dos os elementos da população e é amos-
tral quando essa coleta é aplicada em parte 
dela.
3. Resposta: B.
Normal. É a distribuição de referência por 
causa de várias propriedades matemáticas 
que ela possui. Uma delas é a simetria em 
relação a um eixo central, no caso, a média 
aritmética.
4. Resposta: C.
Quantitativa e qualitativa. É a principal di-
visão quanto ao tipo de variável estatística.
5. Resposta: B.
Estratificada. Ela é utilizada para dividir a 
população em estratos mais homogêneos.
30/228
Unidade 2
Tipos de Coleta de Dados
Objetivos
1. Apresentar as várias formas de se 
coletarem informações, as diversas 
fontes existentes e, a melhor maneira 
de realizar a etapa de coleta em uma 
pesquisa, visto a sua extrema impor-
tância, pois, se for malfeita, é possí-
vel que a pesquisa fique totalmente 
comprometida, ou nem mesmo seja 
possível dar continuidade a ela.
Unidade 2 • Tipos de Coleta de Dados31/228
Introdução
A coleta de dados tem como base a medição 
(as variáveis e/ou as definições contidas nas 
hipóteses da pesquisa são medidas). A par-
tir daí a coleta é realizada com a utilização 
de procedimentos padronizados ou conhe-
cidos dentro das diversas áreas da ciência e, 
para que seja confiável e aceita, é necessá-
rio garantir que os procedimentos de coleta 
foram todos cumpridos de forma adequada. 
A coleta não pode ser feita com qualquer 
instrumento, como dito anteriormente, pois 
ela se baseia em instrumentos padroniza-
dos e uniformes em todas as situações. Os 
dados são obtidos por observação, medição 
e documentação de medidas. Os instru-
mentos utilizados devem ser aqueles que se 
mostraram válidos e confiáveis em estudos 
anteriores ou, então, novos instrumentos 
devem ser criados baseados em revisão de 
literatura, para serem testados e ajustados 
apropriadamente.
Por serem coletadas por mensurações, as 
informações de interesse são representa-das por números (quantidades/medidas) e 
devem ser analisadas com métodos estatís-
ticos apropriados.
O propósito de uma boa coleta de dados é o 
controle máximo da informação que se de-
seja obter, para conseguir que outras expli-
cações possíveis ou diferentes da proposta 
do estudo (hipóteses) sejam descartadas ou 
excluídas as incertezas, e para que qualquer 
tipo de erro seja reduzido ao máximo possí-
vel.
Existem inúmeros procedimentos de coleta 
Unidade 2 • Tipos de Coleta de Dados32/228
de dados. A intenção aqui não é esgotar o 
assunto, mas apresentar de forma introdu-
tória algumas possíveis formas de coleta de 
dados. 
1. Tipos de Coleta de Dados
O levantamento de dados pode ser realiza-
do com o aproveitamento de registros exis-
tentes (nascimentos, mortes, notificação de 
doença contagiosa etc.), aplicação de ques-
tionários (autoadministrados ou por entre-
vista) e por meio de experimentos controla-
dos (testes de novos medicamentos). Serão 
apresentados neste texto alguns métodos 
de coleta de dados mais utilizados em pes-
quisas estatísticas, assim como os proce-
dimentos utilizados para uma boa coleta 
amostral.
1.1 Coleta direta (contínua, pe-
riódica, ocasional)
A coleta direta é realizada com informações 
de registros obrigatórios, prontuários ou 
coletados pelo próprio pesquisador, através 
de instrumento apropriado para isto, por 
exemplo, questionários, censo demográfico 
etc.
Link
Confira o texto a respeito de métodos para a re-
alização de pesquisa científica. Disponível em: 
<https://docente.ifrn.edu.br/andreacosta/
desenvolvimento-de-pesquisa/metodolo-
gia-da-pesquisa>. Acesso em: 15 out. 2017.
Unidade 2 • Tipos de Coleta de Dados33/228
A coleta direta é considerada contínua 
quando realizada sobre dados de registro 
oficial, por exemplo, registros de nascimen-
to, óbito, casamento, vacinações, consul-
tas e impostos. Em outra situação, a cole-
ta direta é considerada periódica quando é 
realizada periodicamente. Por exemplo, as 
pesquisas realizadas por órgãos governa-
mentais, como o IBGE, que realiza o censo 
demográfico brasileiro a cada dez anos, a 
PNAD que é realizada anualmente, dentre 
outras pesquisas. O último caso de coleta 
direta é a coleta ocasional, realizada a qual-
quer momento, sem ser periódica ou contí-
nua, com o intuito de atender a alguma de-
manda específica. Como exemplo, podem-
-se citar pesquisas epidemiológicas, tipo 
dengue e Chikungunya.
1.2 Coleta indireta de dados (da-
dos secundários)
A coleta indireta de dados ocorre quando 
é obtida de dados coletados previamente 
(coleta direta em pesquisa anterior) em pes-
quisas e/ou, do conhecimento de outros fe-
Para saber mais
O IBGE é uma entidade da administração pública 
federal, vinculada ao Ministério do Planejamento, 
Desenvolvimento e Gestão. Nele são elaboradas 
inúmeras pesquisas de cunho social. O órgão pos-
sui uma estrutura complexa para a elaboração de 
pesquisas sociais de grande magnitude e fornece 
os dados coletados para pessoas físicas ou jurídi-
cas utilizarem em seus diversos interesses.
Unidade 2 • Tipos de Coleta de Dados34/228
nômenos associados ao atual fenômeno em 
estudo. Implica na revisão de documentos, 
registros públicos e outros tipos de arquivos 
guardados de forma física ou eletrônica.
Como exemplo para a utilização deste tipo 
de coleta, considere que uma pesquisa sobre 
violência na cidade de São Paulo esteja sen-
do realizada. A hipótese inicial é “a violência 
na área central é maior que na zona leste da 
cidade”. O início da coleta das informações 
poderia se dar pela ida até as prefeituras e 
delegacias de polícia de cada região e, o(s) 
pesquisador(es) fazer(em) a solicitação dos 
dados relacionados à violência para estes 
órgãos, por exemplo, número de assaltos, 
estupros, roubos a moradias e assassinatos.
Diversas pesquisas são realizadas com a 
coleta indireta, por exemplo, pesquisas em 
instituições de nosso país utilizam dados 
coletados pelo IBGE, Fundação SEADE e 
INEP, dentre outros. Por exemplo, deseja-
-se conhecer os atributos das famílias resi-
dentes em domicílios dos estados da região 
Nordeste do Brasil. Almeja-se saber que 
tipo de mudança de características entre 
os anos 2000 e 2010 podem ter ocorrido, 
como número médio de pessoas no domi-
cílio, renda mensal domiciliar, composição 
dos moradores do domicílio etc. É possível 
fazer uso dos dados dos censos desses anos 
para construir os perfis desses domicílios e 
fazer comparações para identificar as pos-
síveis mudanças ocorridas no período.
Unidade 2 • Tipos de Coleta de Dados35/228
 
1.3 Tipos de fontes de dados 
(fonte primária e secundária)
Conforme se desenvolve uma pesquisa, di-
ferentes tipos de fontes de informação são 
consideradas, a depender da pesquisa, al-
gumas mais importantes que outras. É pos-
sível classificá-las em dois níveis: fontes pri-
márias e secundárias.
As fontes consideradas primárias são obti-
das de dados brutos, sem interpretação, que 
ainda não receberam o devido tratamento 
analítico. Por exemplo, dados de memoran-
do, cartas, entrevistas, discursos, leis e re-
gulamentações, decisões judiciais, dados 
governamentais, econômicos, trabalhistas 
e inquéritos específicos. Por exemplo, um 
estudo realizado no intuito de coletar infor-
mações sobre hábitos de consumo de fa-
mílias de alguma região específica do país, 
ou, pesquisar características específicas de 
mulheres gestantes do seu primeiro filho. 
Para isso, é construído um instrumento de 
coleta dessas informações e, aplicados em 
amostra de pessoas específicas de uma po-
pulação-alvo.
Para saber mais
O SEADE é o portal de estatísticas do Estado de 
São Paulo. É uma fundação vinculada à Secretaria 
de Planejamento e Gestão do Estado de São Paulo 
e corresponde a um centro de referência em nível 
nacional na produção e disseminação de análises 
e de estatísticas socioeconômicas e demográfi-
cas.
Unidade 2 • Tipos de Coleta de Dados36/228
As fontes de dados secundários são aquelas 
nas quais foram gerados dados primários 
previamente e disponibilizados para ou-
tras pesquisas fazerem uso posterior. Como 
exemplo, as enciclopédias, os livros, manu-
ais gerais, artigos de revistas e jornais, notí-
cias em geral, dados oficiais divulgados por 
órgãos oficiais de pesquisa, dentre outras.
1.4 Tipo de observação (huma-
na, mecânica e eletrônica)
A observação humana para coleta de da-
dos consiste no registro sistemático, válido 
e confiável de situações observáveis, atra-
vés do uso de um conjunto de categorias de 
informações. Ela é útil, por exemplo, para 
analisar eventos de massa, como a violên-
cia em estádios de futebol, conflitos fami-
liares e pesquisas de mercado, para estu-
dar a aceitação de algum novo produto. Por 
isso, é muito utilizado em pesquisas na área 
comportamental.
Outro mecanismo de coleta de dados é o de 
coleta mecânica/eletrônica, que utiliza sis-
temas de medição por aparelhos, tal como 
o detector de mentiras usado pela polícia; a 
Link
Recomendamos a leitura de um portal de dados 
governamentais abertos para uso e informação 
de acesso público. Disponível em: <http://da-
dos.gov.br/pagina/dados-abertos>. Acesso 
em: 15 out. 2017.
Unidade 2 • Tipos de Coleta de Dados37/228
pistola a laser, que mede a velocidade de um 
automóvel, partindo de um ponto externo 
do veículo, para estudar comportamento, 
de forma geral, de condutores de veículos; 
aparelhos hospitalares, que realizam exa-
mes médicos, também são exemplos de co-
leta mecânica/eletrônica.
A utilização de um mecanismo de um tipo 
ou outro para coleta de dados depende 
muito da área de desenvolvimento do estu-
do, pois vai depender das especificidades de 
cada área.
É claro que o uso de um tipo de coleta não 
exclui outros, pois é possível fazer uso de 
mais de um tipo de coleta de dados na mes-
ma pesquisa, inclusive, isto é bastante di-
fundido. Por exemplo, em pesquisa orga-
nizacional, na qual é utilizada mais de uma 
forma de coleta, como envio decomunica-
ção interna (telefone, reuniões etc.), envio 
de questionários por e-mail ou internet.
1.5 Método de pesquisa survey
O termo survey é muito amplo na sua defi-
nição. Ele se refere, na realidade, a um tipo 
específico de pesquisa social empírica, tal 
como: censo demográfico, pesquisa de opi-
nião pública, pesquisa de mercado, estudos 
acadêmicos e estudos epidemiológicos. Os 
Link
Uma série de dados da área da saúde são dispo-
nibilizados pelo DATASUS. Para consulta, visite: 
<http://datasus.saude.gov.br/informacoes-
-de-saude>. Acesso em: 15 out. 2017.
Unidade 2 • Tipos de Coleta de Dados38/228
principais propósitos de uma pesquisa do tipo survey são a descrição, explicação e a exploração 
de algum assunto de interesse.
Um survey é descritivo porque, em geral, a ideia é sempre descobrir a distribuição de certos tra-
ços e atributos. Por exemplo, distribuição por idade, por sexo. É explicativo, como objetivo adicio-
nal, pois tenta explicar comportamentos diversos da população-alvo estudada. É exploratório, 
pois nem sempre é possível, determinar com clareza o objetivo da pesquisa, o que torna neces-
sário uma exploração inicial para que se possa direcionar com mais clareza os objetivos reais da 
pesquisa.
É um método utilizado para fazer pesquisas de entendimento mais amplo. Babbie (2003, p. 78) 
descreve surveys como 
muito semelhantes a censos, sendo a diferença principal diferença entre eles que 
um survey, tipicamente, examina uma amostra de população, enquanto o censo 
geralmente implica uma enumeração da população toda.
Unidade 2 • Tipos de Coleta de Dados39/228
Um dos primeiros registros de survey ocor-
reu por volta de 1880, quando Karl Marx, 
sociólogo político alemão, enviou ques-
tionários por correio para vinte e cinco mil 
trabalhadores franceses, com a intenção de 
verificar o nível de exploração que sofriam 
por parte de seus patrões. Não há registros 
de que ele tenha recebido retorno de ques-
tionários.
Já em dias atuais, a maioria da pesquisa sur-
vey contemporânea foi realizada por pes-
quisadores americanos, resultado do traba-
lho desenvolvido em três setores da socie-
dade americana: no U.S. Bureau of Census, 
em empresas comerciais de pesquisa de 
opinião e no refinamento científico deste 
método de pesquisa.
No Brasil, o IBGE é um dos grandes órgãos 
governamentais responsáveis por pesquisa 
do tipo survey no país. Seu destaque se dá 
por realizar o censo demográfico brasileiro 
já há muitos anos, no qual parte desta pes-
quisa, na realidade, é feita por amostragem. 
Existem outros órgãos também, tais como 
a fundação SEADE, o INEP/MEC, a fundação 
Joaquim Nabuco, entre outros.
Para saber mais
O IBGE possui outras pesquisas de grande di-
mensão, além do Censo Demográfico, tais como 
a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios, 
a Pesquisa Mensal de Emprego, entre outras. Seu 
foco, como dito em texto anterior, são as pesqui-
sas populacionais, as quais se caracterizam, prin-
cipalmente, por coleta de dados sociodemográfi-
cos da população brasileira. 
Unidade 2 • Tipos de Coleta de Dados40/228
Uma pesquisa do tipo survey tem caracte-
rística pedagógica muito intrínseca, pois é 
nela que as fragilidades de uma pesquisa fi-
cam mais evidentes em relação à utilização 
de outros métodos de pesquisa, permitindo, 
assim, avaliações mais rigorosas dos seus 
resultados.
As principais características de uma pesqui-
sa do tipo survey, segundo Babbie (2003), 
são: ela é lógica, determinística, geral, par-
cimoniosa e específica. É lógica porque per-
mite, na prática, a aplicação cuidadosa do 
pensamento lógico. É determinística por-
que permite a elaboração clara e rigorosa 
do modelo lógico de causa e efeito. É geral 
porque os resultados obtidos pela amostra 
levantada são extrapolados para a popu-
lação de onde os dados foram coletados. É 
parcimoniosa porque permite um fácil tra-
tamento das informações coletadas.
As unidades de análise, em geral, são pes-
soas, porém, também podem ser objetos, 
famílias, cidades, estados, países, indús-
trias, entre outros. Em algumas pesquisas, 
um survey pode envolver mais de uma uni-
dade de análise. Por exemplo, em pesquisas 
domiciliares, a unidade de análise é o domi-
cílio, porém em alguns quesitos da pesquisa 
pode haver um questionamento individual, 
ou seja, uma pergunta para o indivíduo resi-
dente em determinado domicílio.
Um cuidado que deve ser tomado em termos 
de unidade de análise é o da falácia eco-
lógica, ou seja, um cuidado ao tomar con-
clusões dependendo da unidade de análise 
utilizada, pois uma má escolha pode levar a 
conclusões distorcidas.
Unidade 2 • Tipos de Coleta de Dados41/228
Depois de especificar os objetivos e as uni-
dades de análise, é possível escolher o de-
senho amostral do survey, que são divididos 
em dois tipos: interseccional ou transversal 
e longitudinal. Num survey transversal, os 
dados são coletados em um único momen-
to e, com ele, é possível determinar relações 
entre as variáveis observadas. Uma pesquisa 
sobre intenção de votos é um caso de survey 
transversal. Já num survey longitudinal, os 
dados são coletados em diferentes momen-
tos, com a intenção de avaliar as mudanças 
possíveis dentro do intervalo de observação. 
Este tipo de survey pode ser subdividido em 
estudo de tendências, estudo de corte e es-
tudo de painel.
1.5.1 Questionários autoadmi-
nistrados
Após a construção de um questionário 
apropriado para os objetivos da pesquisa, 
é necessário distribuir cópias dele para os 
componentes da amostra, que pode ser fei-
to por correios, entrega pessoal, e-mail ou 
outro meio.
Quando se utilizam os correios para coleta 
de dados por questionário, geralmente, há a 
necessidade de uma carta com explicações 
sobre a pesquisa estar acompanhada do 
instrumento. Esta situação é denominada 
de método básico.
Uma outra forma de aplicação é pelo uso 
de questionário autopostável, ou seja, en-
vio para o respondente de um questionário 
Unidade 2 • Tipos de Coleta de Dados42/228
construído de tal modo que o endereço para 
retorno, após ser respondido, esteja impres-
so no instrumento, facilitando a sua devo-
lução. Assim, o entrevistado não terá muito 
trabalho para devolver o questionário. Este 
método de aplicação é chamado método 
alternativo. De forma geral, o método al-
ternativo tem mais vantagens em termos 
de facilidade, economia e taxa de respostas 
obtidas, pois são autopostáveis.
Em ambos os casos, é necessário um moni-
toramento rígido dos retornos, por exem-
plo, fazer o acompanhamento por gráfico 
de taxa de retorno ou uma tabela com con-
teúdo semelhante, anotando diariamente o 
fluxo, para fazer um controle de qualidade 
através da conferência de cada questioná-
rio individualmente, no intuito de não haver 
inconsistências no momento da tabulação e 
da análise estatística.
1.5.2 Questionários administra-
dos por entrevistador
Neste método, diferente do anterior, existe a 
figura de um intermediador, o entrevistador, 
o qual tem papel importante para uma boa 
coleta das informações. As entrevistas, em 
geral, são feitas em encontros cara a cara 
ou por telefone.
Uma pesquisa survey realizada com a figura 
do entrevistador tem vantagens em relação 
ao método autoadministrado, pois tem uma 
taxa de respostas maior, estima-se que a 
taxa de retorno seja de 80% ou mais. Uma 
das causas se dá porque há uma maior re-
Unidade 2 • Tipos de Coleta de Dados43/228
lutância do entrevistado em se opor a parti-
cipar. A presença de um entrevistador reduz 
significativamente a quantidade de respos-
tas do tipo “não sei” e “sem resposta”, redu-
zindo a ausência de informação nos dados.
O entrevistador deve ser considerado um 
facilitador no processo da coleta das infor-
mações, ele deve estar disposto a esclare-
cer o assunto, o máximo possível, para que 
o entrevistado possa responder sem proble-
mas, no intuito de evitar respostas distorci-
das ou enviesadas. 
Apesar de ser um intermediador, o entre-
vistador deve se manter neutropara não 
influenciar as respostas do entrevistado. A 
sua presença não pode afetar a percepção 
do entrevistado em relação às questões do 
instrumento. A neutralidade do entrevis-
tador tem especial importância em surveys 
realizados, principalmente pessoalmente, 
ou seja, cara a cara.
Como regras gerais, é importante que um 
entrevistador tenha aparência e comporta-
mento apropriado para o ambiente do en-
trevistado, tenha familiaridade com o ques-
tionário, siga exatamente as redações das 
questões e que faça o registro das respostas 
de maneira exata.
Para saber mais
Existem inúmeros métodos de pesquisa. A esco-
lha de um método para ser utilizado depende de 
alguns fatores como: as especificidades da área 
de pesquisa, os tipos de dados que serão coleta-
dos, o tratamento que se pretende dar aos dados 
coletados e o alcance que se pretende atingir.
Unidade 2 • Tipos de Coleta de Dados44/228
Glossário
IBGE: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística.
PNAD: Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios.
SEADE: Fundação Sistema Estadual de Análise de Dados.
INEP: Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira.
Enviesada: com distorção, com vício.
Questão
reflexão
?
para
45/228
Avalie a seguinte situação: uma grande loja de depar-
tamentos deseja pesquisar sobre a aceitação de deter-
minado produto no mercado e está na dúvida se envia 
questionário por correio/e-mail para um grupo de po-
tenciais usuários do produto, se realiza a pesquisa por 
telefone ou se envia entrevistadores aos seus domicí-
lios. Você está encarregado em tomar essa decisão. E 
agora? Qual método escolher? Faça a sua escolha e dê 
justificativas para ela.
46/228
Considerações Finais 
• Um levantamento de dados não pode ser realizado de qualquer maneira, 
existem procedimentos validados para isso, os quais devem ser seguidos 
com rigor.
• Uma coleta direta de dados é realizada quando se coletam os dados di-
retamente da fonte. Ela pode ser feita de maneira contínua, periódica ou 
ocasional.
• Uma coleta indireta de dados é realizada quando se faz através de fontes 
secundárias, ou seja, de fontes que já tenham feito a coleta primária ante-
riormente.
• É possível fazer coleta de dados de forma humana, mecânica ou eletrônica.
• A pesquisa de tipo survey é um dos métodos mais importantes de coleta de 
dados.
Unidade 2 • Tipos de Coleta de Dados47/228
Referências 
BABBIE, E. Métodos de pesquisa de survey. 2ª reimpressão. Belo Horizonte: Ed. UFMG, 2003. 
519p.
BUSSAB, W.; MORETTIN,P. Estatística básica. 9. ed. São Paulo: Saraiva, 2017. 554p.
SAMPIERI, R. Hernández et al. Metodologia de pesquisa. 5. ed. Porto Alegre: Editora Penso, 2013. 
624 p. 
48/228
1. No que se baseia uma coleta de dados?
a) No olhar.
b) Na audição.
c) Na medição.
d) Nas pessoas.
e) Nos elementos da amostra.
Questão 1
49/228
2. Órgão responsável pela realização do censo demográfico brasileiro é:
Questão 2
a) INEP.
b) IBGE.
c) ENCE.
d) USP.
e) Receita federal.
50/228
3. Uma coleta direta de dados pode ser:
Questão 3
a) Contínua, permanente e ocasional.
b) Contínua, ocasional e de vez em quando.
c) Periódica, contínua e única.
d) Periódica, única e anual.
e) Periódica, contínua e ocasional.
51/228
4. O tipo de coleta de dados realizada pelo INEP para o ENEM é de qual tipo?
Questão 4
a) Direta.
b) Indireta.
c) Secundária.
d) Qualitativa.
e) Normal.
52/228
5. Uma pesquisa do tipo survey realizada com aplicação de questionário, 
pode ser aplicada das seguintes formas:
Questão 5
a) Mecânica e eletrônica.
b) Estratificada e sistemática.
c) Autoadministrada e mecânica.
d) Autoadministrada e entrevista.
e) Entrevista e eletrônica.
53/228
Gabarito
1. Resposta: C.
Os dados coletados numa pesquisa, geral-
mente são medidas de características de 
interesse. Mesmo que, originalmente, não 
sejam números, é possível transformá-los 
assim, para facilitar a coleta.
2. Resposta: B.
O Instituto Brasileiro de Geografia e Estatís-
tica (IBGE) realiza o censo demográfico bra-
sileiro a cada dez anos. Muitas instituições 
fazem uso desses dados, que são públicos, 
para subsidiar suas pesquisas.
3. Resposta: E.
Em relação à ocorrência da coleta de da-
dos, é possível, classificá-la como contínua 
quando há uma continuidade na obtenção 
dos dados, periódica quando é realizada de 
tempos em tempos, e ocasional quando es-
tiver atendendo a uma demanda específica.
4. Resposta: A.
O INEP aplica questionários aos participan-
tes do ENEM para conhecer o perfil socioe-
conômico dos participantes, caracterizan-
do, assim, uma coleta como direta.
54/228
Gabarito
5. Resposta: D.
O survey tem como seu principal instru-
mento o questionário, que pode ser auto-
administrado ao participante da pesquisa, 
quando ele responde sem a intervenção de 
ninguém, e aplicado por entrevista, quando 
há um entrevistador auxiliando no processo 
de preenchimento do questionário.
55/228
Unidade 3
Tecnologia de Amostragem (amostragem probabilística)
Objetivos
1. Apresentar os principais tipos de amos-
tragem probabilística, a sua importância 
numa metodologia de pesquisa, como 
utilizá-las apropriadamente e algumas 
características de cada uma, assim como 
exemplos de aplicação.
Unidade 3 • Tecnologia de Amostragem (amostragem probabilística)56/228
Introdução
Nos registros históricos, a primeira utili-
zação de métodos de amostragem em le-
vantamentos (sample surveys) foi feita por 
Kiaer, com um método de representativi-
dade, na reunião do Instituto Internacional 
de Estatística, em 1895, em Berna, Suíça. 
A fase moderna da teoria de amostragem 
se deu nas pesquisas agrícolas realizadas 
por Ronald A. Fisher, muitos anos depois de 
Kiaer.
As principais razões para se fazer uma co-
leta de dados por amostragem são o tempo 
e o custo envolvidos no processo, pois es-
tes itens podem inviabilizar a realização de 
uma pesquisa. Por isso, realiza-se amostra-
gem com o intuito de tornar a pesquisa mais 
econômica. Outra razão importante é a 
existência de variabilidade ou heterogenei-
dade na população alvo, que pode requerer 
um número de elementos muito grande.
Uma etapa de amostragem bem realizada, 
ou seja, feita com rigor, reduz possíveis er-
ros de coleta, vícios e falta de representati-
vidade em relação à população, permitindo, 
assim, estimativas muito precisas das ca-
racterísticas de interesse.
Existem dois tipos de amostragem, a cha-
mada probabilística e a não probabilística. 
Neste texto, será abordado o primeiro tipo 
e, o segundo tipo, será abordado em outros 
textos.
A amostragem probabilística é um método 
eficiente para coletar amostras que refli-
tam, de forma correta, a variabilidade exis-
tente na(s) característica(s) de interesse, na 
população alvo. O processo de definição de 
amostras probabilísticas está baseado em 
probabilidade de seleção dos seus compo-
nentes, dos quais cada um deles tem igual 
Unidade 3 • Tecnologia de Amostragem (amostragem probabilística)57/228
chance de ser selecionado.
As amostras construídas a partir de um pro-
cedimento probabilístico não necessitam 
ser representativas em todos os aspectos. 
Isto deve ocorrer apenas para as caracterís-
ticas que serão estudadas.
Dentro da amostragem probabilística exis-
tem subdivisões, que são: amostragem ale-
atória simples, amostragem estratificada 
amostragem sistemática e amostragem por 
conglomerados.
1. Amostragem aleatória simples
Técnica de amostragem probabilística mais 
básica e mais utilizada, em geral. A mate-
mática por detrás deste método é particu-
larmente complexa. Por isso, não vamos nos 
deter em muitos desses detalhes, pois não é 
o propósito deste texto.
O procedimento baseia-se, de forma sim-
plista, pela enumeração dos elementos da 
população, em que cada um recebe um nú-
mero exclusivo e, em seguida, são sortea-
dos aqueles que comporão a amostra. No 
método de amostragem aleatória simples 
todos os componentes da população têm 
igual chance de fazerparte da amostra. O 
mecanismo utilizado para sorteio pode ser 
uma tabela de números aleatórios ou um 
Link
Veja um resumo sobre técnicas de amostragem 
em: <http://www.im.ufrj.br/ralph/amostra-
gem/aula_01.pdf>. Acesso em: 23 out. 2017.
Unidade 3 • Tecnologia de Amostragem (amostragem probabilística)58/228
programa computacional apropriado.
É possível fazer inferências com a amostra 
por meio de estimadores, os quais podem 
ser classificados como: simples, do tipo ra-
zão ou do tipo regressão.
Os estimadores do tipo simples são os mais 
utilizados devido à sua praticidade, pois as 
estimativas são obtidas diretamente dos 
dados. Já os estimadores do tipo razão ou 
regressão são utilizados quando a informa-
ção desejada está disponível de forma insu-
ficiente ou, até mesmo, indisponível, fazen-
do com que seja necessário recorrer a variá-
veis auxiliares relacionadas ao interesse do 
estudo.
Como exemplo do uso de um estimador do 
tipo razão, considere uma pesquisa na qual 
há o interesse em estudar o preço por ata-
cado de laranjas, baseado na quantidade de 
açúcar existente na carga total. O ideal seria 
estimar a média populacional por intermé-
dio de uma amostra de n laranjas e, então, 
estimar o total de açúcar em N laranjas. No 
entanto, o tamanho populacional N é geral-
mente desconhecido. Então, considerando 
que a quantidade de açúcar em uma laran-
ja está correlacionada com o seu peso, uma 
estimação do tipo razão permite conhecer o 
total de açúcar nas laranjas, obtendo o peso 
total da carga e relacionando a média do 
peso por laranja com a média da quantida-
de de açúcar.
Em situações nas quais se deseja determinar 
o tamanho da amostra, é necessário consi-
derar uma possibilidade de errar com certa 
Unidade 3 • Tecnologia de Amostragem (amostragem probabilística)59/228
probabilidade. Tal erro é chamado erro de 
estimação, o qual deve ser previamente de-
terminado pelo responsável da pesquisa.
Supondo que a intenção é obter uma esti-
mativa para a média populacional µ, utiliza-
-se a média amostral , baseada numa 
amostra de tamanho n. Então, sem apre-
sentar demonstrações, a equação que for-
nece um tamanho amostral para se obter a 
medida desejada é
 
onde, é a variância populacional, geral-
mente desconhecida. Mas, para efetuar o 
cálculo, é necessário ter alguma informa-
ção prévia sobre esta medida, extraída, por 
exemplo, de alguma pesquisa semelhan-
te, realizada anteriormente, ou através de 
uma amostra piloto. O termo é o percen-
til de ordem de uma distribuição 
normal padrão, como se o nível de signifi-
cância a ser considerado para o cálculo for 
, o valor de será 1,96. Outros va-
lores podem ser obtidos de uma tabela da 
distribuição normal padrão. O erro amos-
tral máximo permitido é representado pelo 
termo , que também deve ser previamente 
determinado.
Considerando o exemplo, suponha que uma 
amostra piloto de , retirada de uma 
população, forneceu as seguintes medidas 
 e (variância amostral para 
utilizar como estimativa da variância popu-
lacional). Fixado o erro amostral em 
e (significa que o nível de confian-
Unidade 3 • Tecnologia de Amostragem (amostragem probabilística)60/228
ça é de 5%), teremos, utilizando a equação 
(1), que 
Quando a intenção é obter estimativas para 
uma medida qualitativa, o procedimento 
apropriado é fazer um cálculo de tamanho 
de amostra para uma proporção da carac-
terística. Portanto, a equação apresentada 
em (1), precisa de ajuste, tornando-se em
 
onde, é a proporção populacional da ca-
racterística de interesse e os outros termos 
são definidos como anteriormente. No en-
tanto, a proporção populacional é geral-
mente desconhecida, podendo-se, então, 
utilizar uma estimativa ou o fato de que 
, para todo e, então, a 
equação (2) torna-se
 
Por exemplo, numa pesquisa, estima-se que 
55% dos entrevistados têm preferência por 
um determinado produto em relação a ou-
tro. Tal informação fora obtida em pesquisa 
realizada previamente. Pretende-se obter o 
tamanho amostral necessário para um erro 
amostral igual a 0,04 com nível de signifi-
cância de 5%. Teremos, então,
Unidade 3 • Tecnologia de Amostragem (amostragem probabilística)61/228
1. Amostragem estratificada
É uma técnica utilizada quando se deseja 
reduzir a variabilidade de alguma caracte-
rística de interesse, dividindo a população 
em grupos (estratos) mais homogêneos 
com respeito a esta e heterogêneos entre si. 
Por exemplo, uma pesquisa com estudantes 
universitários pode estratificá-los por tur-
mas, para obter de cada uma delas as infor-
mações de interesse.
Para saber mais
Amostragem aleatória simples: as duas maneiras 
mais utilizadas de obter o tamanho amostral “n” 
são o método de sorteio, no qual são escolhidos 
um a um até que esteja completa a amostragem 
e a tabela de números aleatórios, na qual serão 
sorteados até que seja satisfeita a solicitação da 
amostra. 
Para saber mais
Se uma população de estudo é muito heterogênea 
e a pesquisa possui limitações de custo, limitan-
do o aumento do tamanho de uma amostra, é im-
possível definir uma amostragem aleatória sim-
ples desta população com uma boa precisão em 
termos das características desejáveis. Uma saída 
para isto é a divisão da população em subpopu-
lações internas mais homogêneas, ou seja, em 
grupos com variabilidade menor que a população 
como um todo. 
Unidade 3 • Tecnologia de Amostragem (amostragem probabilística)62/228
Portanto, a técnica de amostragem estrati-
ficada só é cabível quando, no que se refere 
à variável de interesse, existirem diferenças 
significativas entre os elementos da popu-
lação.
É possível fazer a estratificação por mais de 
uma característica, por exemplo, a estrati-
ficação feita com os estudantes universitá-
rios por turma também pode ser feita por 
gênero, por notas em estatística etc.
Para uma boa estratificação, é importante 
ter informações anteriores para a sua apli-
cação. Como dito anteriormente, é impor-
tante estar com informações relevantes 
com respeito à variabilidade populacional. 
Pois, somente assim estratificar pode ser 
uma saída para o problema, com a obtenção 
de uma amostra menor, comparativamente, 
se tivesse sido utilizada uma amostragem 
aleatória simples.
Por isso, é necessário deixar muito claro 
qual(is) característica(s) distingue um es-
trato do outro, para que a estratificação não 
seja realizada de qualquer maneira.
São duas as formas de realizar uma amos-
tragem estratificada: alocação proporcional 
e alocação ótima.
A alocação proporcional é mais simples que 
a ótima, pois, define a quantidade de ele-
mentos a ser amostrada em cada estrato 
de forma proporcional ao tamanho de cada 
um, podendo ser obtida da seguinte manei-
ra:
Unidade 3 • Tecnologia de Amostragem (amostragem probabilística)63/228
onde, é o tamanho de cada estrato, é o 
tamanho amostral total, podendo ser obti-
do por amostragem aleatória simples, é 
o tamanho dos estratos e, é o tamanho 
populacional.
Já a alocação ótima, pode ser utilizada 
quando se tem conhecimento da variância 
dos estratos , ou pelo menos, o conhe-
cimento de suas estimativas, podendo ser 
obtida pela seguinte equação:
 
onde, os componentes da equação são de-
finidos como na alocação proporcional.
Como exemplo, suponha que uma pesqui-
sa está sendo realizada com três cidades 
pequenas, com as respectivas populações 
, e 
. Uma amostra aleatória estratificada é 
obtida com tamanho (obtida por 
amostragem aleatória simples). Determina-
remos o tamanho de amostra a ser coletada 
em cada cidade por (a) alocação proporcio-
nal e (b) alocação ótima, sabendo-se que 
, e .
• (a) Alocação proporcional ()
Unidade 3 • Tecnologia de Amostragem (amostragem probabilística)64/228
• (b) Alocação ótima
Portanto,
Unidade 3 • Tecnologia de Amostragem (amostragem probabilística)65/228
3. Amostragem sistemática
Uma lista ordenada de elementos pode ser 
mais útil do que uma lista não ordenada, 
aleatória. Isso reforçaque nem sempre uma 
lista deve ser aleatorizada antes da realiza-
ção de uma amostragem sistemática.
Este procedimento é útil quando se tem o 
intuito de selecionar, dentro de uma popu-
lação de tamanho , um número de ele-
mentos a partir de um intervalo , sendo 
este, um intervalo determinado pelo tama-
nho da população e pelo tamanho da amos-
tra. Assim, temos que, . Portanto, 
a componente é um intervalo de seleção 
sistemática.
Link
Indicamos a leitura do material de Ralph dos San-
tos Silva que explica sobre as principais diferenças 
entre Alocação proporcional e ótima. Disponível 
em: <http://www.im.ufrj.br/ralph/amostra-
gem/aula_05.pdf>. Acesso em: 23 out. 2017.
Link
Uma breve explanação acerca da amostragem sis-
temática está disponível em: <https://docs.ufpr.
br/~niveam/ce070/exemplo%20geral%20
AS.pdf>. Acesso em: 23 out. 2017.
Unidade 3 • Tecnologia de Amostragem (amostragem probabilística)66/228
Para exemplificar, suponha que se dese-
ja realizar um estudo no qual se pretende 
medir a qualidade do atendimento em um 
serviço de saúde, através do trabalho de 
seus médicos e enfermeiros. Os pesquisa-
dores pretendem avaliar os vídeos de aten-
dimentos realizados em 1.548 plantões (
). Com os vídeos dos plantões, os pesquisa-
dores determinarão quantos vídeos devem 
ser avaliados. Através de um procedimento 
de amostragem aleatória simples, determi-
nou-se que o tamanho amostral deverá ser 
, ou seja, deverão ser avaliados 308 
vídeos para a pesquisa. Considerando que a 
coleta será realizada por amostragem siste-
mática, o intervalo de seleção sistemática 
consistirá em
.
Portanto, será selecionado um vídeo a cada 
cinco vídeos da coleção disponível, orde-
nados por data de gravação (é necessário 
algum tipo de ordenação), até completar o 
total da amostra.
Para saber mais
É possível fazer uma amostragem aleatória sis-
temática somente quando há disponível uma 
listagem dos elementos da população, de onde 
serão sorteados alguns para compor a amostra. 
Por exemplo, um nome entre dez, dos quais foi 
decidido observar todo décimo indivíduo na lista 
a partir do primeiro selecionado. A seleção do pri-
meiro componente da amostra pode ser feita por 
amostragem aleatória simples. Os demais com-
ponentes são selecionados sistematicamente.
Unidade 3 • Tecnologia de Amostragem (amostragem probabilística)67/228
4. Amostragem por conglome-
rados
O conjunto de elementos pertencentes a 
uma população é chamado conglomerado. 
Se a intenção de compor uma amostra fo-
rem conglomerados, diz-se que a amostra-
gem realizada é por conglomerados.
Uma justificativa para o seu uso está base-
ada na limitação por recursos financeiros, 
tempo, distâncias geográficas ou por com-
binações desses e outros motivos.
Neste método amostral, cada conglomera-
do é visto como uma espécie de miniatura 
da população, o que, intuitivamente, faz 
com que a ocorrência de heterogeneidade 
dentro de cada um seja desejável. Isto ga-
rante a representatividade da população. 
Seu uso é importante quando não é possí-
vel obter unidades amostrais mais simples, 
como uma pessoa.
Um caso particular de amostragem por 
conglomerado é a amostragem por áreas, 
quando estas são divididas por área ocu-
pada por uma população em estudo, sendo 
cada parte uma unidade amostral ou con-
glomerado.
Link
Uma explanação acerca de características da 
amostragem por conglomerados está disponível 
em: <http://www.ime.unicamp.br/~cnaber/
aula_AC.pdf>. Acesso em: 24 out. 2017.
http://www.ime.unicamp.br/~cnaber/aula_AC.pdf
http://www.ime.unicamp.br/~cnaber/aula_AC.pdf
Unidade 3 • Tecnologia de Amostragem (amostragem probabilística)68/228
Muitos institutos de pesquisa fazem uso do 
procedimento amostral por conglomera-
dos, nos quais as unidades amostrais são 
quarteirões, bairros, distritos, setores cen-
sitários de uma cidade etc.
Para saber mais
Na amostragem por conglomerados, a população 
é dividida em subpopulações (conglomerados) 
distintas (quarteirões, domicílios, famílias, bair-
ros etc.). A partir daí, alguns conglomerados são 
selecionados por amostragem aleatória simples e 
todos os elementos pertencentes ao conglome-
rado selecionado são observados.
Unidade 3 • Tecnologia de Amostragem (amostragem probabilística)69/228
Glossário
Surveys: palavra de origem inglesa, porém muito utilizada em outras línguas para referenciar 
levantamentos amostrais.
Heterogeneidade: qualidade de heterogêneo. Que difere dos outros componentes do todo do 
qual faz parte.
Alocação: distribuição de itens, como objetos ou pessoas.
Questão
reflexão
?
para
70/228
Imagine que você é o responsável por planejar uma pes-
quisa no seu local de trabalho. A primeira coisa a se fazer 
é ter uma pergunta ou um problema para ser soluciona-
do. Depois disto, é necessário escrever um documento, 
chamado protocolo de pesquisa ou projeto de pesquisa.
Você já tem uma pergunta, já tem os objetivos e já sabe 
qual é sua população alvo, os colaboradores de sua em-
presa. Resta fazer o planejamento amostral. Qual mé-
todo utilizar? Por que você escolheu este método? Des-
creva com detalhes.
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Considerações Finais
• Apresentamos diferentes maneiras de se coletar uma amostra representa-
tiva.
• Apresentamos as especificidades de cada procedimento de amostragem.
• Indicamos métodos de amostragem mais apropriados dependendo do pro-
blema e das características de interesse.
• Realizamos aplicações dos principais métodos de amostragem probabilís-
tica.
Unidade 3 • Tecnologia de Amostragem (amostragem probabilística)72/228
Referências 
BABBIE, E. Métodos de pesquisa de survey. 2ª reimpressão. Belo Horizonte: Ed. UFMG, 2003. 
519p.
BUSSAB, W.; MORETTIN,P. Estatística básica. 9. ed. São Paulo: Saraiva, 2017. 554p.
OLIVEIRA, P.H.F.C. Amostragem básica: aplicações em auditoria. Rio de Janeiro: Ciência Moder-
na, 2004, 260p.
SAMPIERI, R. Hernández et al. Metodologia de pesquisa. 5. ed. Porto Alegre: Editora Penso, 2013. 
624 p. 
73/228
1. Qual a principal característica de uma amostragem bem-sucedida?
a) Ser pequena.
b) Ser grande.
c) Ser representativa.
d) Ser não representativa.
e) Ser de tamanho médio.
Questão 1
74/228
2. Atribui para cada elemento da população igual chance de compor a amos-
tra. Esta característica pertence a qual técnica de amostragem?
a) Estratificada.
b) Conglomerados.
c) Sistemática.
d) Aleatória simples.
e) Alocação proporcional.
Questão 2
75/228
3. Qual é um dos estimadores apropriados para estudar a idade de uma po-
pulação?
a) Média amostral.
b) Média populacional.
c) Proporção amostral.
d) Proporção populacional.
e) Razão média proporção.
Questão 3
76/228
4. Uma das possibilidades de obter estimativa dos parâmetros necessários 
para se calcular um tamanho amostral é:
a) Amostra populacional.
b) Amostra piloto.
c) Chute inicial.
d) Chute final.
e) Qualquer valor.
Questão 4
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5. Qual técnica de amostragem utiliza como unidade amostral mais de um 
componente populacional?
a) Aleatória simples.
b) Estratificada proporcional.
c) Estratificada ótima.
d) Sistemática.
e) Conglomerados.
Questão 5
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Gabarito
1. Resposta: C.
Uma amostragem bem realizada tem como 
principal característica ser representativa 
da população de origem.
2. Resposta: D. 
Os elementos de uma população têm a mes-
ma chance de compor uma amostra quando 
são sorteados pela técnica de amostragem 
aleatória simples.
3. Resposta: A.
A idade é uma medida quantitativa, portan-
to, a melhor medida para estudá-la em uma 
amostra é a média amostral.
4. Resposta: B.
Uma das possibilidades de se obterem va-
lores desconhecidos dos parâmetros neces-
sários para calcular um tamanho de amos-
tra é por intermédio de uma amostra piloto.
5. Resposta: E.
A amostragem por conglomerados tem 
como unidade amostral, grupos de elemen-
tos da população alvo.
79/228
Unidade 4
Tecnologia de Amostragem (amostragem não probabilística)
Objetivos
1. Apresentar os tipos de técnicasde 
amostragem não probabilísticas exis-
tentes, as especificidades de cada tipo 
de amostragem não probabilística, 
em quais tipos de pesquisa é possível 
utilizar amostragem não probabilís-
tica, as vantagens e desvantagens da 
técnica de amostragem não probabi-
lística.
Unidade 4 • Tecnologia de Amostragem (amostragem não probabilística)80/228
Introdução
Os métodos de amostragem não probabilís-
tica são aqueles para os quais não é possível 
determinar as probabilidades de amostras 
possíveis, não é possível fazer inferências 
com elas e seus resultados são geralmente 
tendenciosos. No entanto, a facilidade e o 
baixo custo deste método de amostragem 
explicam a sua popularidade.
Apesar da superioridade dos métodos de 
amostragem probabilísticos na pesquisa es-
tatística, muitas vezes são usados métodos 
não probabilísticos em seu lugar, em geral, 
em situações em que a amostragem proba-
bilística seria muito custosa e/ou quando a 
representatividade não é necessária, como 
muitos experimentos realizados em labo-
ratórios. Por exemplo, onde se sabe que, ao 
se coletar determinada característica de al-
guma célula tenha se percebido o padrão 
de comportamento, não há por que coletar 
uma amostra probabilística de células para 
compreender o fato, dado que todas elas 
terão o mesmo padrão de comportamento.
Num processo de amostragem não proba-
bilística, a escolha dos elementos que vão 
compor a amostra não depende da proba-
bilidade, mas de causas relacionadas com 
as características da pesquisa ou de quem 
está realizando a amostragem.
O procedimento não é mecanizado, nem 
baseado em equações probabilísticas. De-
pende apenas do processo de tomada de 
decisões do pesquisador responsável, ou de 
um grupo de pesquisadores. Portanto, as 
amostras selecionadas obedecem a outros 
tipos de critérios.
Unidade 4 • Tecnologia de Amostragem (amostragem não probabilística)81/228
Escolher entre uma amostra probabilística 
ou uma amostra não probabilística depen-
de dos objetivos da pesquisa, do esquema 
de pesquisa e da contribuição que se deseja 
fazer com seus resultados.
As amostras não probabilísticas são tam-
bém conhecidas como amostras por julga-
mento, para as quais é suposto o uso de um 
procedimento de seleção informal. Sua uti-
lização é feita em diversos tipos de pesqui-
sas, tanto quantitativas como qualitativas.
Como dito anteriormente, a seleção dos 
componentes da amostra final é feita por 
julgamento subjetivo, sem tentar que sejam 
representativas da população de onde fo-
ram extraídos.
1. Amostragem por conveniên-
cia
É o método de amostragem não probabilís-
tica mais comum. Como o seu nome sugere, 
os elementos que vão compor a amostra são 
Para saber mais
Uma amostragem de zonas eleitorais seleciona-
das para uma pesquisa de intenção de votos é um 
processo bem elaborado de julgamento ou inten-
ção. Baseados em resultados eleitorais prévios 
de uma determinada localidade (cidade, estado, 
país) o pesquisador seleciona de forma intencio-
nal grupos das zonas selecionadas que possam, 
de certa forma, produzir resultados análogos aos 
de toda a região. 
Unidade 4 • Tecnologia de Amostragem (amostragem não probabilística)82/228
coletados de uma forma conveniente para 
a pesquisa, seja por seu fácil acesso ou por 
qualquer outro tipo de conveniência.
Em muitas situações, é possível selecionar a 
amostra baseada no próprio conhecimento 
da população, dos seus elementos e da na-
tureza dos objetivos de pesquisa e, princi-
palmente, na experiência do pesquisador. 
Este método de amostragem é conhecido 
como amostragem por conveniência ou, 
amostragem intencional, ou ainda, amos-
tragem por julgamento.
Os elementos pesquisados por este pro-
cesso de amostragem são selecionados 
simplesmente por estarem disponíveis no 
local e no momento em que a pesquisa foi 
realizada. A escolha, supostamente, pare-
ce ser representativa das condições médias 
da população, porém acontece com grande 
subjetividade.
Seu uso se dá principalmente no desenho 
inicial do instrumento de pesquisa, no qual 
é possível que se tenha o desejo de selecio-
nar uma maior variedade de elementos para 
a amostra, no intuito de testar a sua aplica-
bilidade geral. 
No entanto, caso os achados deste tipo de 
pesquisa não venham representar a popu-
lação de forma significativa, é possível utili-
zá-la com o propósito de descobrir qualquer 
tipo de problema que um dos instrumentos 
de coleta de dados possa ter. Esta é uma 
situação conhecida como pré-teste e não 
como um levantamento amostral propria-
mente dito.
Unidade 4 • Tecnologia de Amostragem (amostragem não probabilística)83/228
etc.), seleciona-se, intencionalmente, um 
grupo de bairros ou zonas eleitorais que, 
combinados, podem produzir resultados 
semelhantes aos de toda a região de inte-
resse.
Uma desvantagem deste tipo de amostra-
gem é que as estimativas produzidas pela 
amostra são enviesadas com relação às ca-
racterísticas da população, de tal forma que 
não é possível generalizá-las.
Por exemplo, quando uma rede de televisão 
disponibiliza linhas telefônicas para que os 
telespectadores de um determinado pro-
grama manifestem suas opiniões relaciona-
das a determinado assunto, é possível obter 
uma amostragem rápida, porém sem capa-
cidade de generalização.
Muitas vezes, deseja-se estudar um peque-
no grupo de uma população maior, no qual 
muitos elementos são facilmente identifi-
cados, mas sua enumeração total é quase 
impossível de ser realizada. Por exemplo, es-
tudar a liderança de um movimento de pro-
testo de trabalhadores da indústria; muitos 
de seus líderes são facilmente identifica-
dos, mas não é viável definir e amostrar to-
dos eles. Ao estudar todos ou uma amostra 
desses líderes mais visíveis, é possível cole-
tar dados suficientes para os propósitos da 
pesquisa.
Outro exemplo, uma amostragem de zonas 
eleitorais para pesquisa de opinião política 
é um processo cuidadoso de julgamento. 
Com base nos resultados eleitorais prévios 
em alguma área específica (cidade, estado 
Unidade 4 • Tecnologia de Amostragem (amostragem não probabilística)84/228
Por essa razão, a menos que se esteja tra-
balhando com uma população totalmente 
homogênea (na prática, impossível!) não é 
possível fazer qualquer tipo de extrapola-
ção dos resultados.
Uma situação radical ocorre quando o ta-
manho da amostra é totalmente arbitrado 
pelo pesquisador responsável, sem passar 
por qualquer tipo de cálculo ou regra mate-
mática. Isso ocorre, principalmente, quando 
o pesquisador estipula que a amostra será 
composta por um determinado percentual 
da população, definido em função de sua 
experiência, ou conhecimento prévio.
É claro que essa atitude é extremamente 
conveniente, pois facilita muitas coisas, no 
entanto desconsidera totalmente todo tipo 
de rigor técnico. Amostras desse tipo, ja-
mais poderão ser utilizadas para generali-
zações dos seus resultados.
Considere como exemplo deste tipo de co-
leta de dados um estudo no qual foram se-
lecionados alunos de educação infantil de 
três escolas de uma determinada cidade, 
com populações muito semelhantes, cujas 
mães trabalham para a Secretaria de Edu-
cação Pública. Seis grupos escolares foram 
avaliados e, selecionados para três grupos 
experimentais (n
1
 = 49, n
2
 = 22 e n
3
 = 79 
crianças).
No início do processo, foram obtidas as per-
missões das autoridades escolares para a 
realização da pesquisa. Realizaram-se reu-
niões prévias com os pais de família para 
dar informação sobre a pesquisa.
Unidade 4 • Tecnologia de Amostragem (amostragem não probabilística)85/228
Houve, ainda, uma seção para que o en-
trevistador que aplicou os instrumentos ti-
vesse contato com as crianças por meio de 
atividades lúdicas, com o intuito de criar 
confiança e proximidade com os grupos. Ele 
teve como tarefa explicar, de forma geral, 
o processo a ser realizado e a questão da 
participação voluntária de cada criança. Os 
resultados encontrados com esta pesquisa 
serãoconsiderados como estudo de caso, 
abrangendo, apenas, as três escolas parti-
cipantes da pesquisa.
 
2. Amostragem por cotas
Esse tipo de amostragem começa com a 
descrição das características da população 
alvo. Por exemplo, deseja-se saber qual a 
proporção da população masculina e femi-
nina; qual a proporção por faixa de idade, e 
assim por diante. Por conta desta caracte-
rística, este processo amostral é conside-
Link
Confira uma apresentação de conceitos de amos-
tragem por conveniência disponível em: <http://
arquivos.cruzeirodosuleducacional.edu.
br/principal/old/revista_odontologia/pdf/
maio_agosto_2008/Unicid_20(2_12)_2008.
pdf>. Acesso em: 29 out. 2017.
Unidade 4 • Tecnologia de Amostragem (amostragem não probabilística)86/228
rado análogo ao processo de amostragem 
estratificada.
No entanto, o processo de amostragem por 
cotas difere da amostragem estratificada 
por não fazer uso de dados individualizados 
dos elementos que compõem a amostra. A 
informação considerada é apenas o total 
das cotas pretendidas para explicar fenô-
menos pesquisados. 
Por isso, é considerada uma amostragem 
casual melhorada. Nela, tenta-se obter uma 
amostra mais representativa, pelo menos, 
em determinados aspectos.
 
Ao se estabelecer uma amostra por cotas, 
você deve saber qual a proporção da popu-
lação, por exemplo, do leste de uma deter-
minada região, que seja do sexo masculino, 
abaixo de vinte e cinco anos, de raça branca, 
de classe operária, e assim por diante.
Depois de determinadas as características 
de interesse na população, colhem-se os 
dados dos elementos com todas as caracte-
rísticas de interesse. Todos os elementos se-
Link
As principais definições de amostragem por cotas 
estão disponíveis em: <http://www.bmj.com/
content/317/7160/728?variant=full>. Acesso 
em: 29 out. 2017.
Unidade 4 • Tecnologia de Amostragem (amostragem não probabilística)87/228
lecionados, então, recebem um peso apro-
priado à sua porção na população total.
Nas pesquisas que envolvam maior número 
de variáveis e/ou categorias, a montagem 
de uma amostragem por cotas não será 
muito simples, pois, será necessário conhe-
cer o percentual total de cada segmento em 
cada variável, para que, na amostra, sejam 
respeitadas essas mesmas proporções.
Existe, nesse tipo de amostragem, o risco 
de serem escolhidas variáveis equivocadas 
(que não se adaptam ao caso pesquisado) 
e também existe o fator comodidade, uma 
vez que é usual tomar para análise aquilo 
que estiver mais fácil de coletar.
Quando todos os elementos estiverem pon-
derados da maneira apresentada anterior-
mente, os dados como um todo devem re-
sultar numa representação da população 
total, de maneira razoável.
Neste tipo de amostragem podem ocor-
rer muitos vícios de seleção, mesmo que se 
estime com precisão alguma proporção da 
população. Por exemplo, um entrevistador 
orientado a entrevistar cinco pessoas que 
se encaixam num dado conjunto complexo 
de características pode, mesmo assim, evi-
tar pessoas que moram nos andares de cima 
de um prédio com sete andares de escadas, 
ou pessoas em residências muito precárias.
Suponha que uma pesquisa seja realizada 
por telefone. Essa é uma técnica que os pes-
quisadores utilizam para selecionar amos-
tras com um determinado perfil, como mo-
radores de uma determinada região de uma 
cidade, de um determinado sexo etc.
Unidade 4 • Tecnologia de Amostragem (amostragem não probabilística)88/228
Outro tipo de pesquisa que muito utiliza o 
procedimento de amostragem por cotas são 
as pesquisas eleitorais. O seu planejamento 
inclui as características, supostamente im-
portantes dos eleitores de determinada ci-
dade ou região e, a partir disto, determina-
-se uma porcentagem de eleitores com tal 
característica e se faz a coleta.
3. Amostragem snow ball (bola 
de neve)
É um procedimento de amostragem não 
probabilística utilizado, principalmente, 
em pesquisas de opinião. A amostra é for-
mada por todas as pessoas que vão surgin-
do, onde quer que o pesquisador esteja, até 
completar a quantidade de elementos de-
terminada pela pesquisa. Por exemplo, se 
um pesquisador deseja obter uma amostra 
de tamanho 50, ele entrevista as primeiras 
50 pessoas que aparecerem na esquina de 
uma rua qualquer em que ele estiver.
É, de certa forma, um procedimento seme-
lhante à amostragem por conveniência, com 
o reforço de que tem um viés de localização 
do entrevistador. Portanto, é necessário que 
Para saber mais
Há alguns problemas inerentes à amostragem 
não probabilística por cotas. O primeiro está re-
lacionado à proporção de características da po-
pulação, a qual deve ser, minimamente, precisa, 
o que é difícil de ser conseguido. O segundo diz 
respeito ao viés de seleção dos componentes da 
amostra de determinada característica, mesmo 
que a estimativa seja precisa em relação à pro-
porção populacional. 
Unidade 4 • Tecnologia de Amostragem (amostragem não probabilística)89/228
o local da coleta dos dados seja considera-
do no momento do planejamento amostral.
Seu uso se justifica, principalmente, quando 
se pretende pesquisar elementos difíceis de 
serem acessados ou estudados, assim como 
quando não se tem informação sobre a 
quantidade de elementos disponíveis. Além 
disso, esse tipo de amostragem também é 
útil para estudar questões de âmbito priva-
do, que requerem o conhecimento das pes-
soas pertencentes ao grupo (não podendo 
ter resposta anônima) ou reconhecidos por 
estas para localizar informantes para estu-
do.
O desenvolvimento desta técnica de amos-
tragem é dado da seguinte maneira: pri-
meiramente, lança-se mão de documentos 
e/ou de informantes-chaves, denominados 
sementes, no intuito de localizar indivídu-
os com o perfil necessário para a pesquisa, 
dentro da população alvo. Continuando, é 
solicitado que as pessoas indicadas pelas 
sementes indiquem novos indivíduos com 
as características procuradas, a partir de 
sua rede social, e assim sucessivamente e, 
dessa forma, a amostra pode ser completa-
da.
Para saber mais
Na amostragem não probabilística snow ball, os 
componentes da amostra são identificados e se-
lecionados. Após fazerem parte da amostra, os 
atuais componentes são questionados quanto ao 
conhecimento de outros potenciais participantes 
da pesquisa e, assim, sucessivamente, até que um 
número considerado suficiente seja atingido. 
Unidade 4 • Tecnologia de Amostragem (amostragem não probabilística)90/228
Glossário
Extrapolação: ir além dos limites. Ultrapassar.
Inferências: suposições, julgamentos, conclusões.
Subjetividade: característica de subjetivo; pessoal; individual.
Segmento: parte de um todo.
Questão
reflexão
?
para
91/228
Faça uma análise dos procedimentos de amostragem 
apresentados, tanto probabilísticos quanto não proba-
bilísticos e, descreva as principais diferenças existen-
tes entre eles. Escolha um dos métodos e apresente um 
exemplo de aplicação.
92/228
Considerações Finais
• Apresentamos as principais técnicas de amostragem não probabilística: in-
tencional, cotas e snow ball.
• Apresentamos as especificidades de cada tipo de amostragem não proba-
bilística e onde cada tipo pode ser melhor utilizado.
• Mostramos exemplos de aplicação de amostragem não probabilística.
Unidade 4 • Tecnologia de Amostragem (amostragem não probabilística)93/228
Referências
AGRESTI, A.; FINLAY, B. Métodos estatísticos para as ciências sociais. 4. ed. Porto Alegre: Edito-
ra Penso, 2012. 664 p.
BABBIE, E. Métodos de pesquisa de survey. 2ª reimpressão. Belo Horizonte: Ed. UFMG, 2003. 
519 p.
BUSSAB, W.; MORETTIN,P. Estatística básica. 9. ed. São Paulo: Saraiva, 2017. 554 p.
OLIVEIRA, P.H.F.C. Amostragem básica: aplicações em auditoria. Rio de Janeiro: Ciência Moder-
na, 2004, 260 p.
SAMPIERI, R.Hernández et al. Metodologia de pesquisa. 5. ed. Porto Alegre: Editora Penso, 2013. 
624 p. 
94/228
1. Uma das características da amostragem não probabilística é:
a) Objetividade.
b) Subjetividade.
c) Sorteio