TRABALHO DE ESTATÍSTICA AMOSTRAGEM

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As principais vantagens da amostragem probabilística são: maior precisão pode ser utilizada em grandes populações, possui erro amostral estimável, quando a amostra for representativa da população, é impossível fazer inferências a respeito da mesma. As principais desvantagens são: nem sempre é viável, principalmente quando a coleta de dados é custosa, necessita da listagem da população. Deve ser utilizada em: testes destrutivos, em projetos de pesquisa mais avançados, estudos quantitativos e quando a população é grande.

As principais técnicas de amostragem probabilística são:

1.1.1 Amostragem Probabilística Simples

Também chamada de simples ao acaso, é equivalente a um sorteio lotérico. Nela todos os elementos da população tem mesma probabilidade de ser selecionado para pertencer à amostra. Assim, para casos pequenos, escrevem-se todos os elementos em um cartão, e depois de misturados sorteia-se o número desejado de indivíduos para a amostra. Mas para métodos grandes essa maneira é inviável. Nesse caso, por exemplo, se a população for N=1000 elementos, pode-se numerá-los de 000 a 999. Em seguida faz-se o sorteio do conjunto de três algarismos usando a tábua de números aleatórios. Assim sendo se foram sorteados456 894 785... Os elementos que farão parte da amostra serão 456, 894, 785..

Caso o número sorteado seja maior, repetido ou menor este deve ser abandonado.

1.1.2 Amostragem Probabilística Sistemática

É uma variação da Amostragem Simples, que acontece quando a população está ordenada por algum critério, como uma lista telefônica. Calcula-se N/n aproximando-o para o inteiro mais próximo: a. Sorteia-se então um numero y entre 1 e ‘a’. Formando a amostra da seguinte maneira : y; y+a; y+2a; y+3a ...

Se N=1000 e n=100

a=N/n= 1000/100=10

Agora imagine que o número sorteando entre 1 e ‘a’ foi 9. Então os indivíduos sorteados serão o 9, 19, 29.... São estes que irão compor a amostra.

1.1.3 Amostragem Estratificada

É utilizada no caso de uma população heterogênea em que se podem distinguir subpopulações mais ou menos homogêneas chamadas estratos. Após a determinação dos estratos, seleciona-se uma amostra aleatória de cada subpopulação (estrato).

Caso as várias amostras tiverem tamanhos proporcionais aos números de elementos dos estratos, e proporção quanto a variabilidade dos estratos, tem-se uma ótima estratificação.

As variáveis mais comuns para esse tipo de amostragem são: idade, sexo, classe social, profissão ou qualquer atributo que revele estrato dentro de uma população.

1.1.4 Amostragem por Conglomerados

Quando a população apresenta uma subdivisão em pequenos grupos chamados conglomerados, onde sorteasse um numero de conglomerados que irão formar a amostra. Ou seja, as unidades sobre as quais é feito o sorteio passam a ser um conglomerado e não uma unidade individual. Por exemplo, em um levantamento da população de uma cidade, se terá um mapa considerando cada quarteirão e não uma relação para cada morador.

1.2 Amostragem Não-Probabilística

Amostras não-probabilísticas são muito empregadas em trabalhos estatísticos, por simplicidade ou por impossibilidade de amostras probabilísticas. Nesse tipo de amostragem há uma escolha deliberada dos elementos da amostra. As amostras não-probabilísticas não podem ter seus resultados generalizados, pois não garantem a representatividade da população.

Deve ser utilizada quando a população não pode ser listada, em etapas preliminares de projetos de pesquisa ou em estudos qualitativos onde há um bom conhecimento da população. Sua vantagem é a não necessariedade da listagem da população e menor custo. Já suas desvantagens são o erro amostral não poder ser estimado, o não conhecimento da probabilidade de um elemento pertencer a amostra, e a partir do resultado para uma população não se tem uma medida de probabilidade de acerto.

1.2.1 Amostragem Intencional

O investigador deliberadamente escolhe certos elementos para pertencer à amostra, por julgar tais elementos representativos da população. O perigo de erro nesse tipo de amostragem é grande, pois o investigador pode facilmente se equivocar em seu pré-julgamento e em sua escolha. Apesar disso, o uso de amostragens intencionais, ou parcialmente intencionais, é bastante freqüente.

1.2.2 Amostragem Acidental

Trata-se de uma amostra formada por elementos que vão aparecendo, que são possíveis de se obter até completar o numero de elementos da amostra. Um exemplo de sua aplicação é em pesquisas de opinião onde os entrevistados são acidentalmente escolhidos.

1.2.3 Amostragem por Quotas

Devido à impraticabilidade de um sorteio rigoroso é impossível realizar amostragem probabilística, então se a população for líquida ou gasosa para se ter um resultado satisfatório, é necessário homogeneizá-la para a retirada da amostra aleatoriamente. Caso não seja possível realizar o procedimento adotado acima faz-se uma amostragem por julgamento que ocorre em etapas. Em um primeiro momento, são criadas categorias de controle dos elementos da população e, a seguir, selecionam-se aleatoriamente os elementos elementos de cada categoria, para a formação da amostra.

REFERENCIAS

FONSECA, J.S. & MARTINS, G.A. Curso de Estatística. 4 ed.São Paulo: Atlas, 1993.

MARTINS, G. A. & DOMINGUES, O. Estatística Geral e Aplicada. 4a ed.