TIPOS DE AMOSTRAS

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TIPOS DE AMOSTRAS 
Perguntas norteadoras 
1- O que são amostras ? 
2- Quais são os tipos de amostra ? 
3- Diferencie cada tipo de amostra. 
População vs Amostra 
População: é o conjunto de todos os elementos ou resultados 
sob investigação. 
Amostra: é qualquer subconjunto da população. 
População 
População: Grupo de habitantes que vivem em um 
determinado contexto. 
Exemplos: 
 Habitantes do Brasil; 
 Idade > 60 anos; 
 Estudantes da Universidade Nove de Julho. 
Nem sempre é possível analisar toda população. 
Amostra 
▪ Amostra: parcela da população que irá representá-la. 
▪ O estudo cuidadoso de uma amostra tem maior valor 
científico do que o estudo de toda a população. 
▪ Razões para utilização de amostras: 
 Custo e demora (Censo IBGE); 
 Quantidade de pessoas; 
 Cuidados metodológicos 
Inferência 
Como se fosse uma dedução de algo sobre a população 
analisando uma amostra 
 
Tipos de Amostra 
 
Probabilística 
A amostra probabilística é constituída por unidades retiradas 
da população por procedimento casual ou aleatório. 
Aleatório = sorteio 
Amostra probabilística: Casual Simples 
Também chamada de aleatória simples. 
Números escolhidos a partir de um gerador de números 
aleatório. 
 
Exemplo: Um dentista quer obter uma amostra de 2% dos 
quinhentos pacientes de sua clínica para entrevistá-los sobre a 
qualidade de atendimento da secretária. Para obter uma amostra 
aleatória de 2% dos quinhentos pacientes, é preciso sortear dez. 
O procedimento é repetido até serem retirados os nomes dos 
dez pacientes que comporão a amostra 
Amostra probabilística: Estratificada 
A amostra aleatória simples é, em tese, a preferida pelos 
estatísticos. No entanto, só a amostra estratificada garante a 
representação de todos os estratos (as categorias) da população 
na amostra coletada. 
Agrupa as pessoas similares em estratos e obtém, de cada 
estrato, uma amostra casual simples proporcional ao tamanho do 
estrato. 
Exemplo: Um dentista quer obter uma amostra de 2% dos 
quinhentos pacientes de uma clínica para entrevistá-los sobre a 
qualidade de atendimento da secretária. Ele suspeita que homens 
estejam sendo mais bem atendidos do que mulheres. 
Aproximadamente ⅔ dos pacientes são do sexo feminino. Para 
obter dados de ambos os grupos, o dentista deve separar as 
fichas de homens e de mulheres, formando, assim, dois estratos. 
Em seguida, obtém uma amostra aleatória de cada estrato e 
reúne os dados dos dois estratos numa só amostra aleatória 
estratificada. 
Ex. turmas / idades. 
Pegar igualmente representantes de ambos os estratos. 
 
Semiprobabilística 
Para retirar da população uma amostra semiprobabilística, usa-
se o procedimento parcialmente aleatório. 
Amostra Semiprobabilística: Sistemática 
A amostra sistemática é constituída por unidades retiradas da 
população seguindo um sistema preestabelecido. 
Primeiro sorteia, depois faz um procedimento seguindo um 
sistema. 
Evita escolhas tendenciosas, como a partir de uma ordem. Por 
exemplo, escolher o número 1. 
Por exemplo, se você quiser uma amostra constituída por ⅓ 
dos prontuários de um hospital, deve sortear um número entre 
1 e 3. Se sair o número 1, selecione a primeira unidade (número 
1) para a amostra. A partir de então, tome, sistematicamente, a 
primeira unidade de cada três, em sequência. No caso do 
exemplo, como a primeira unidade é 1, seguem, de três em três, 
as unidades de números 4, 7, 10 etc 
 
Amostra Semiprobabilística: Conglomerado 
Conglomerados são grupos de unidades que já existem na 
população por alguma razão. 
Sorteia qual grupo será estudado.  tendo 3 hospitais com 
grupos similares ao desejado para um estudo, deve-se sortear 
para escolher qual hospital será usado. 
Exemplo: 
 Asilo - conglomerado de idosos. 
 Hospital- conglomerado de doentes. 
 Ensino médio- conglomerado de adolescente. 
 
 
Exemplo: Um professor de Educação Física quer estudar o 
efeito da terapia de reposição hormonal (uso de hormônios 
por mulheres depois da menopausa) sobre o desempenho 
nos exercícios. Para obter uma amostra por conglomerados, 
o professor pode sortear duas academias similares 
(conglomerados) de ginástica da cidade, avaliar o desempenho 
das mulheres que frequentam essas duas academias e 
comparar o desempenho das que fazem com o daquelas que 
não fazem uso da terapia de reposição hormonal na pós-
menopausa. 
OBS: Os conglomerados existem na população e, embora 
haja diferença dentro deles, são similares entre si, de tal 
maneira que cada um deles pode representar a população. 
Os estratos, por sua vez, são formados pelo pesquisador 
porque a população que examina é constituída por unidades 
diferentes. Então, embora haja similaridade dentro dos 
estratos, existem diferença entre eles. 
Amostra Semiprobabilística: por cotas 
Sem sorteio, vai usando de acordo com o que vai sendo 
encontrado durante a pesquisa até chegar na cota desejada. 
NÃO É ALEATÓRIA 
A ideia de quota é semelhante à de estrato, com uma 
diferença básica: a amostra estratificada é selecionada ao 
acaso da população, enquanto a amostra por quotas não é 
aleatória. 
Na amostragem por quotas, as pessoas são selecionadas para 
a amostra porque têm uma característica bem específica. 
É muito usada em levantamentos de opinião e pesquisas de 
mercado 
Exemplo: ⅔ da população é negra, ⅓ da população é branca. 
Para constituir a amostra, percorre-se a população; tomam-se 
⅔ dos primeiros negros encontrados e ⅓ dos primeiros 
brancos encontrados – não se faz sorteio. 
 
Não probabilística ou de Conveniência 
É constituída por unidades reunidas em uma amostra 
simplesmente porque o pesquisador tem fácil acesso a essas 
unidades. 
Não é probabilístico! 
Exemplo: Um nutricionista quer entrevistar mães de cinquenta 
crianças de 3 e 4 anos, a fim de conhecer os hábitos 
alimentares dessas crianças. Se o nutricionista trabalha em 
uma escola em que estão matriculadas crianças dessa faixa 
etária, provavelmente procurará as mães das crianças 
matriculadas na escola para obter a amostra de que precisa. 
Probabilística vs Não Probabilística 
Aleatória vs. Conveniência 
A escolha aleatória da amostra tira o poder do investigador de 
definir quem fará parte da amostra (evitando o viés de 
seleção; tendência); 
Se a amostra é de conveniência, não é possível determinar 
quais foram os reais critérios de sua seleção (o que torna 
suspeita a presença de viés). 
Existe alguma maneira de evitar o viés de seleção em 
amostras de conveniência? 
Critérios de seleção da amostra 
Antes de obter uma amostra, é preciso definir os critérios que 
serão utilizados para selecionar essa amostra. 
 Critérios de INCLUSÃO 
 Critérios de EXCLUSÃO 
Exemplo: Estudo atividade física na menopausa 
Inclusão: Mulheres na menopausa que fazem atividade física 
há pelo menos 1 mês. 
Exclusão: Mulheres que tenham doenças prévias. 
Tamanho da amostra 
Do ponto de vista do estatístico, as amostras devem ser 
grandes, para trazer maior confiança às conclusões obtidas. 
 Representatividade 
Exercícios resolvidos 
Os prontuários dos pacientes de um hospital estão 
organizados em um arquivo, por ordem alfabética. Qual é a 
maneira mais rápida de amostrar ⅛ do total de prontuários? 
Seleciona-se, para a amostra, um de cada oito prontuários 
ordenados (por exemplo, o terceiro de cada oito, desde que 
três tenha sido o número escolhido por procedimento 
aleatório). 
Referência: Introdução à Bioestatística, Sonia Vieira, 5° 
edição, capítulo 7.