Técnicas de amostragem

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CO󰈰󰉎󰉋󰈽TO󰈠 󰈾󰈯󰈽CI󰉝󰈽󰈠
● População é o conjunto de elementos que desejamos obter uma informação
● Amostra é o subconjunto retirado da população que iremos usar para obter a informação
desejada.
● O resultado gerado a partir da análise de cada um desses grupos é chamado de
estatística.
● Quando a estatística é obtida da população ela é chamada de parâmetro.
● E quando é obtida da amostra é chamada de estimativa (do parâmetro).
● De forma geral, as populações normalmente são muito grandes, o que é um problema para o
pesquisador porque demanda mais tempo, tem mais gastos e etc. Por isso normalmente se
usa amostras retiradas da população de interesse para a pesquisa.
P󰈤O󰉎󰉋S󰈠󰈭 󰉌E 󰉝M󰈭󰈠󰈙RA󰉂󰉋󰈱
● Algumas coisas devem ser levadas em consideração no processo de amostragem, que são:
● 1- a definição da população, ou seja, a delimitação que consiste retirar a amostra da
população baseado em variáveis como pessoa, tempo e lugar. Por exemplo: vamos fazer
uma pesquisa na população “Alunos de bioestatística", podemos delimitar em Mulheres da
turma de bioestatística (uma característica geral - gênero), que cursam a disciplina no
segundo semestre de 2020 (característica de tempo” na ESA/UEA (característica de
lugar).
● 2- o tamanho da amostra é encontrado através do cálculo amostral, o resultado dele
indica o valor mínimo de elementos que a amostra deve conter para que se possa fazer a
pesquisa. O tamanho da amostra não pode ser tão grande por causa dos recursos (o
motivo que não usamos a população) e nem tão pequeno para que seja insignificante, ou
seja, que os resultados não sejam confiáveis pois não representam a realidade.
● 3- representatividade da amostra é obtida através do cálculo amostral mais as técnicas
de amostragem
● 4- Técnicas de amostragem: como o próprio nome diz, são técnicas e procedimentos
utilizados para se analisar as amostras e posteriormente tirar conclusões delas.
TÉ󰉑󰈯IC󰉝󰈠 󰉌󰉈 AM󰈮󰈠󰈙R󰉚󰉂E󰈱
● Amostra aleatória ou probabilística é obtida através de sorteio, ou seja, as unidades da
população são retiradas ao acaso, e isso faz com que toda unidade da população tenha a
mesma chance de fazer parte da amostra. Por isso ela é confiável.
● Amostra aleatória pode ser simples, onde as unidades são homogêneas. Por exemplo: uma
pesquisa de satisfação em relação ao atendimento da recepcionista de um consultório,
qualquer paciente atendido pode ser selecionado para participar através de um sorteio.
● Amostra aleatória estratificada, onde dentro da população existem subpopulações ou
estratos que possuem características específicas em comum (como por exemplo sexo,
idade, nível socioeconômico e etc). São selecionadas amostras aleatórias simples dentro
de cada estrato para a pesquisa. Por exemplo: deseja-se avaliar o número de crianças de 8
anos com cárie de determinada escola e a variável escolhida para dividir a população em
estratos foi a de nível socioeconômico.
● AMOSTRA ALEATÓRIA SISTEMÁTICA- é composta por elementos a partir de uma regra
pré-estabelecida. Por exemplo: Em um hospital há 10 mil fichas de pacientes, deseja-se
obter uma amostra de 500 pacientes, ou seja, 5% da população que é a mesma coisa que 1
indivíduo a cada 20 (nossa amplitude) da população. A primeira ficha selecionada (início
casual) é escolhida aleatoriamente entre as 20 primeiras. Digamos que a ficha 9 foi
escolhida, então a próxima será a 29°, e em seguida a 49° e assim sucessivamente.
● AMOSTRA ALEATÓRIA POR CONGLOMERADOS- nessa a população é subdividida em grupos
(conglomerados), que normalmente são espaços (bairros, quarteirões, etc). Primeiro é
feito o sorteio de maneira aleatória simples dos conglomerados que farão parte da
pesquisa e dos selecionados é feito outro sorteio aleatório simples dos indivíduos que
compõem o determinado grupo. Por exemplo: uma pesquisa de opinião sobre a segurança de
determinado bairro. Os quarteirões são numerados em um mapa, sorteia-se quais farão
parte da pesquisa e em seguida todas as residências dos quarteirões selecionados são
visitadas para compor a pesquisa.
● AMOSTRAGEM NÃO PROBABILÍSTICA OU DE CONVENIÊNCIA- as unidades da amostra são
reunidas simplesmente porque o pesquisador tem fácil acesso a elas. Por exemplo: um
professor que deseja fazer uma pesquisa dentro de uma escola mas sua amostra é
composta apenas por sua própria turma.
● por julgamento: usado quando o tamanho da população é pequeno e bem conhecido, a
escolha fica a critério do pesquisador (seu julgamento, sentimento, conhecimento em
relação a população), pode ser tendenciosa, ou seja, sem representatividade.
● por cota: consiste em dois estágios - primeiro são desenvolvidas categorias (cotas) de
controle das unidades da população e em seguida é feita dentro dos subgrupos a escolha
das unidades através de julgamento.