2 Métodos de Amostragem: Aleatória Simples e Estratificada

A amostragem desempenha um papel fundamental na estatística, permitindo que os pesquisadores extraiam inferências sobre uma população com base no estudo de uma pequena parte dela, conhecida como amostra. Este procedimento é crucial em várias áreas, como ciência de dados, ciências sociais, economia e saúde pública, devido à sua eficiência em termos de custo e tempo, quando se faz a comparação com o censo, a investigação completa da população.

Existem diferentes abordagens de amostragem, cada uma com suas peculiaridades e características específicas. Neste artigo, vamos explorar os métodos mais básicos e mais simples: amostragem aleatória simples (AAS) e amostragem estratificada simples (AES).

Amostragem Probabilística

Primeiro de tudo é importante ressaltar que estamos falando acerca de planos amostrais probabilísticos. Essa abordagem é importante por conta de se obter resultados e inferências com eficiência precisão. Eficiência tem um sentido econômico, pois é importante considerar que nem sempre se dispõe de recursos abundantes para desenvolver uma pesquisa.

A amostragem probabilística é um método desenvolvido para ser facilmente compreendido e reproduzido por qualquer pesquisador interessado na sua pesquisa.

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Amostragem Aleatória Simples (AAS)

A amostragem aleatória simples é uma técnica para selecionar uma amostra da população, na qual cada membro tem a mesma chance de ser escolhido. Por extensão, cada amostra previamente desenhada tem a mesma probabilidade de ocorrer na seleção. Isso geralmente é feito por meio de sorteios ou algoritmos de seleção aleatória por meio de um programa de computador.

As vantagens desse método incluem sua simplicidade e facilidade de implementação, tornando-a acessível mesmo para pesquisas com recursos limitados. Além disso, quando realizada corretamente, a amostra resultante é representativa da população, permitindo inferências precisas.

Em sentido contrário, a variabilidade pode ser uma desvantagem, especialmente em populações grandes e heterogêneas, onde a amostra pode não capturar adequadamente a diversidade da população, a menos que o tamanho da amostra seja grande o suficiente. Além disso, em populações muito espalhadas geograficamente, os custos e o tempo para coletar a amostra podem ser significativos, até mesmo inviabilizando a pesquisa.

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Amostragem Estratificada Simples

A amostragem estratificada envolve a divisão da população em estratos ou subgrupos com base em características previamente conhecidas. Após a divisão da população é realizada a seleção de uma amostra aleatória simples dentro de cada estrato.

Esta abordagem oferece vantagens como maior precisão, garantindo que todos os subgrupos da população estejam representados na amostra, o que é especialmente útil em populações heterogêneas.

Além disso, a amostragem estratificada permite a análise de subgrupos específicos dentro da população. No entanto, a formação dos estratos pode ser complexa, exigindo um bom conhecimento prévio da população para garantir que sejam relevantes e eficazes. Adicionalmente, mais uma vez deve-se ponderar os custos envolvidos no processo seleção devido à necessidade de listar e estratificar toda a população previamente.

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Conclusão

Em resumo, a escolha do método de amostragem ideal depende de uma série de fatores, incluindo os objetivos da pesquisa, o mínimo de conhecimento prévio da população, os recursos financeiros disponíveis e as limitações práticas. Enquanto a AAS é simples e de fácil compreensão, a estratificação oferece maior precisão em populações heterogêneas.

A compreensão dessas vantagens e desvantagens é crucial para a seleção do método mais apropriado, garantindo a validade e a confiabilidade dos resultados da pesquisa. Ao compreender as vantagens e desvantagens de cada técnica, os pesquisadores podem tomar decisões que melhor atendam aos objetivos da pesquisa.