O que é amostra

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O que é amostra? Como defini-la? 
Antes de executar uma pesquisa de campo, primeiro é preciso definir o universo a ser 
estudado. O universo de uma pesquisa são todas aquelas pessoas que possuem 
características necessárias para responder as perguntas, por exemplo, se for um 
questionário em relação a um produto, o universo são todas as pessoas que 
consomem aquele item, e se for uma pesquisa eleitoral, são todos os eleitores de uma 
região. 
Assim, a amostra pode ser definida dentro do universo como “os indivíduos que responderam 
à pesquisa”. 
É através desses indivíduos seleccionados que iremos tirar conclusões válidas para todo o 
grupo em estuado. 
O que é amostra probabilística? 
Para que pesquisas de mercado, sondagens e pesquisas de opinião sejam efectivas é preciso 
que um público específico seja seleccionado. Nessa selecção é possível que haja interferência 
ou não do entrevistador, assim diferimos as amostras probabilísticas e não probabilísticas. 
Amostra probabilística é a qual todos os indivíduos do universo têm uma chance igual de 
responder a pesquisa, ou seja, probabilidade fixa e maior que zero. 
Esse método busca a imparcialidade do entrevistador na busca de seus entrevistados. Temos 
como exemplo as pesquisas feitas em domicílios que são aleatoriamente seleccionados, não 
deixando a escolha nas mãos do entrevistador. 
Para que seja efectiva, se tem como pré-requisito da amostra probabilística, uma listagem de 
todos os indivíduos do universo a ser pesquisado. Em alguns tipos de pesquisa pode ser fácil 
obter essa lista, como uma lista de contactos de em uma empresa a partir da colecta de dados 
no ato da compra ou cadastros de clientes de um hotel ou clube. Porém, pode se tornar difícil 
obter esses dados em algumas situações, como por exemplo, uma lista actualizada de todos os 
eleitores de uma região. 
 
 
Amostragem aleatória simples [Probabilística] 
 
A amostra aleatória simples é um dos métodos de amostra probabilística mais 
utilizados. Nessa forma de amostragem, os indivíduos de uma população têm uma 
chance igual ou maior que zero de serem selecionados para a compor a amostra. Ela 
é chamada de amostra aleatória simples pois, a seleção de elementos é feita em 
forma de sorteio, dessa forma, não há critério ou filtro no processo de amostragem. 
Como utilizar a amostra aleatória simples 
Para entendermos melhor esse processo de amostragem vamos imaginar uma 
pesquisa de opinião que será realizada em um bairro qualquer. Essa pesquisa deve 
ser feita com 20 domicílios, mas o bairro possui 200. Assim, para se obter uma 
amostra com 20 endereços, um sorteio entre os 200 endereços do bairro deve ser 
feito, dessa maneira, todas as moradias têm a mesma chance de participar da 
pesquisa. 
Quando universo é pequeno, não se torna necessário o uso de um computador com 
um software estatístico para selecção de uma amostra, portanto, pesquisas de 
mercado de empresas com muitos clientes ou pesquisas de opinião que necessitam 
de uma amostragem muito extensa, o uso de recursos digitais para o sorteio se torna 
essencial. 
Amostragem sistemática [Probabilística] 
A amostra sistemática, assim como a amostra aleatória simples, é um método de 
amostra probabilística que seleciona indivíduos dentro de uma população já 
determinada. Contudo, há um factor matemático de selecção que as diferencia. 
Na amostra sistemática os elementos do universo a ser pesquisado são divididos em 
grupos numericamente iguais, assim, após essa segmentação é definido um “ponto 
de partida”, de modo a estabelecer um número que se repetirá, em sequência, 
dentro de todos os grupos determinados, até que toda a amostragem seja 
seleccionada. 
Como realizar uma amostra sistemática 
O critério para a selecção de uma amostra soluciona no problema de 
representatividade da amostra aleatória simples. Por exemplo, em uma pesquisa 
realizada em um bairro, podemos dividir 500 moradias em 50 grupos, para obter 
uma amostragem com 50 residências, dessa maneira, a cada 10 domicílios 1 pesquisa 
será realizada. 
Amostragem estratificada [Probabilística] 
A amostra estratificada é uma técnica de amostra probabilística que é realizada em 
duas etapas. Esse tipo de amostragem separa a população em grupos e subgrupos, 
buscando assim, uma amostra mais representativa. 
Para realizar uma amostra estratificada apenas dois passos são necessários. Primeiro, 
deve-se dividir a população em grupos distintos. Esses grupos devem ser 
segmentados com características da população que auxiliem o tema estudado, 
podendo ser idade, sexo, trabalho, nível de escolaridade, entre outros. 
Depois de distribuir a população nesses grupos, são utilizadas outras formas para 
eleger os entrevistados dentro de cada grupo, podendo adoptar critérios aleatórios 
ou não. Assim, para seleccionar uma amostra de forma não enviesada podemos 
utilizar a amostra aleatória simples ou sistemática. 
Dessa forma, a principal vantagem da amostra estratificada, em relação aos outros 
métodos de amostragem, é o aumento da representatividade que ela gera por 
possibilitar uma estratificação do universo. Isso ocorre, pois, a divisão de grupos 
realizada na primeira etapa permite que as diferentes respostas ou opiniões 
possíveis em uma pesquisa possam aparecer de forma proporcional e representativa. 
Por esse motivo, ela é um bom tipo de amostragem para pesquisas de opinião que 
possuem grandes populações com diferentes qualidades. 
 
 
Amostragem por conglomerados [Probabilística] 
Diferente das amostras probabilísticas anteriormente apresentadas, que seleccionam 
primeiro o indivíduo, a amostra por conglomerados tem como fase inicial a selecção 
de um grupo (cidade ou estado em um país) para compor a amostragem. 
Como realizar uma amostra por conglomerados 
Desse modo, a amostra é realizada em mais de uma etapa, assim como a amostra 
estratificada. No primeiro estágio, os grupos (ou conglomerados) são definidos. Assim, 
somente no último estágio os indivíduos que participarão da entrevista serão 
sorteados. 
O número de etapas a que uma mostra por conglomerados deve conter, varia com o 
tipo de pesquisa e o quanto o universo estudo deve ser dividido de forma a auxiliar o 
estudo, quanto maior e mais heterogénea uma população, mais divisões se tornam 
necessárias. 
Um exemplo de uso de amostra por conglomerados é em pesquisas eleitorais. 
Normalmente essas pesquisas são realizadas em três etapas. Primeiro os municípios 
são seleccionados de acordo com a sua grandeza, ou seja, a sua selecção é 
proporcional à medida de seu tamanho (ou importância). Na segunda etapa, os 
sectores censitários também são incluídos de forma proporcional. Por fim, na terceira 
etapa, os eleitores são sorteados dentro de cada um dos segmentos escolhidos. 
 
 
 
O que é amostra não probabilística? 
Muitas vezes não é possível obter uma lista de o universo a ser pesquisa. Esse é o caso 
por exemplo de todos os habitantes de uma cidade, ou dos consumidores de um 
determinado produto. 
São em situações como essas, que percebemos que se torna quase impossível obter 
um método 100% probabilístico, por não dispor de uma lista completa e actualizada da 
população em estudo. 
Assim, a amostra não probabilística é aquela em que a colecta é baseada em critérios 
definidos previamente, em que nem todos o universo tem a mesma chance de ser 
entrevistado, mas que no final o trabalho de campo o resultado seja representativo e 
passível de extrapolação. 
Um exemplo de aplicação de uma amostra não probabilística são as pesquisas 
eleitorais. Neste tipo de levantamento, o procedimento mais comum é uma 
amostragem por cotas, em que as entrevistas são baseadas em um perfil já conhecido 
da população. 
Amostragem por conveniência [Não-Probabilística] 
Amostras por conveniência, como o próprio nome já sugere, são um tipo de amostra que não 
exige tanto critério na pré-seleção do públicoa ser pesquisado, ou seja, o universo da 
pesquisa não precisa estar totalmente definido para que essa seja efetuada. 
Para exemplificar, podemos imaginar um pesquisador que vá em um lugar público, como 
uma praça, e lá mesmo faz a sua pesquisa, sem muito critério de controle com o perfil da 
amostra. Assim, a seleção passa a será penas com pessoas que passaram por lá, foram 
abordadas e concordaram em responder a pesquisa. 
Quando se deve usar a amostra por conveniência? 
Por não tem muito critério na seleção de perfis a serem entrevistados, a amostra por 
conveniência pode gerar um resultado enviesado. Como no exemplo dado acima, uma 
pesquisa realizada em uma praça na cidade, provavelmente não comportará todo o universo 
necessário em uma pesquisa. 
Dessa forma, amostras por conveniência devem utilizadas em pesquisas que buscam 
conclusões gerais, com um perfil exploratório como o pré-teste de questionários, ou nas 
quais, não haja uma certeza prévia do perfil de seus respondentes. 
Amostragem por julgamento [Não-Probabilística] 
Na amostra por julgamento, a escolha dos respondentes é feita partir do julgamento do 
pesquisador. Assim, o pesquisador busca por indivíduos que possuem características 
definidas previamente para sua amostra. 
Na aplicação de pesquisas com amostragem por julgamento, as pessoas podem ser 
selecionadas por suas características visuais, por frequentarem algum lugar que interessa a 
amostra ou até pessoas que têm comportamentos que se encaixam às características pré-
selecionadas. 
Dessa forma, a amostra por julgamento, assim como a amostra por conveniência, tem uma 
função mais exploratória em uma pesquisa de opinião ou mercado. Ela pode ser utilizada para 
pesquisas menores, ou como um pré-pesquisa para outras que buscarão dados mais 
aprofundados. 
Amostragem por cotas [Não-Probabilística] 
A amostra por cotas, é uma forma de amostragem muito utilizada em pesquisas de mercado, 
eleitorais e de opinião pública. Ela é uma amostra que, por meio de cotas, seleciona 
proporcionalmente pessoas com semelhantes características de uma população. 
Para efetuar esse tipo de amostragem, deve-se primeiramente segmentar o universo estudado 
em características. Por exemplo, dividir a população de uma cidade em cotas como idade, 
sexo e escolaridade. Depois disso, os pesquisadores devem escolher características, nessa 
população, que sejam relevantes para a pesquisa. Assim, o último quesito a ser considerado é 
o da proporcionalidade, se 40% da população de uma cidade é empregada e 60% não é, e essa 
característica for importante para o estudo, essa proporcionalidade deve ser respeitada na 
amostragem. 
A precisão dos resultados em amostra por cotas é dada a partir da quantidade de cotas 
selecionadas para a pesquisa. Desta maneira,quanto maior o número de variáveis em uma 
amostragem mais confiável será o resultado. Entretanto, é preciso estar atento ao fato que 
cada cota adicionada em uma pesquisa tem um comportamento multiplicador nas variáveis já 
existentes,assim quanto maior a quantidade de cotas, mais lenta e cada uma pesquisa pode se 
tornar. 
Não há um parâmetro pré-estabelecido de quantas ou quais características de um universo 
devem ser selecionadas em uma amostragem, mas normalmente elasse diferem de acordo 
com o tipo de pesquisa que será realizada. Em pesquisas de mercado, as variáveis mais 
utilizadas são relacionadas a renda e ao consumo dos entrevistados, como renda familiar 
mensal, posse de bens, classe socioeconômica e estado civil. Já em pesquisas de eleitorais e de 
opinião pública, são utilizadas variáveis como gênero, faixa etária, local de domicílio e 
escolaridade. 
Amostragem bola de neve [Não-Probabilística] 
A amostragem bola de neve, por ser uma técnica de amostragem não-probabilística, também é 
feita quando não há um universo definido para a pesquisa. 
Ela recebe esse nome, pois a última pessoa entrevistada indica ou convida uma próxima para 
participar do questionário, fazendo com que a amostragem se comporte como uma bola de 
neve, representando um carácter acumulativo na hora das escolhas dos respondentes. 
Essa amostragem, pode ser uma boa técnica para encontrar subgrupos ou segmentos de uma 
população que são desconhecidos ou dificilmente encontrados, como por exemplo, minorias e 
pessoas que possuem um comportamento ilegal ou socialmente estigmatizado. 
Nesse tipo de amostra, mesmo não tendo um universo definido, é importante que o 
pesquisador tenha um molde mínimo da amostragem a ser utilizada, de forma que exista um 
controle da diversificação da amostra dês da primeira pessoa indicada.