Amostragem aleatória sistemática

RKA10C E aí, pessoal, tudo bem? Nesta aula, vamos falar a respeito de amostragem aleatória. Já até falamos disso em outros vídeos. Vamos comparar o que já conhecemos a respeito de amostragem aleatória simples com um novo tipo de amostragem que vamos introduzir neste vídeo, que é a amostragem aleatória sistemática. Vamos dizer que esteja acontecendo um show, e esperamos aproximadamente 10.000 pessoas para assisti-lo. Nós queremos uma amostra aleatória de pessoas desse show. E queremos realizar uma pesquisa de como as pessoas vão ao show. Ou seja, vão dirigindo? Vão com um amigo? Vão de táxi? Ou por qual outro meio? Para responder essa pergunta, precisamos de uma amostra aleatória dessas 10.000 pessoas. Existem algumas maneiras de fazer isso. A primeira é fazer uma amostra aleatória simples. Esse seria o caso em que você colocaria o nome dessas 10.000 pessoas em um papel e colocaria dentro de uma urna. E digamos que a amostra que você queira seja de 100 pessoas. O que você pode fazer é misturar esses 10.000 nomes dentro da urna e retirar 100 deles. Isso seria uma amostra aleatória simples, mas, como você pode imaginar, colocar 10.000 nomes aqui pode ser uma tarefa quase impossível. Ou seja, você tem que pegar essas 10.000 pessoas, escrever o nome de cada uma em um papel e colocar dentro desta urna. Será que existe alguma outra maneira de coletar esta amostra aleatória? A resposta é: sim! É isso que a amostragem aleatória sistemática faz. Basicamente você coleta sua amostra pegando um subconjunto de pessoas que estejam entrando no show. Digamos que aqui você tem as pessoas que estão entrando no show, formando uma fila, e para fazer esta amostragem aleatória sistemática você escolhe aleatoriamente a sua primeira pessoa. Existem várias maneiras de fazer isso. Quem sabe você não tem um gerador aleatório de números que gera um número de 1 até 100. Para escolher a primeira pessoa, vamos dizer que o gerador de números escolha o número 37, então, você vai começar a perguntar à 37ª pessoa da fila. Você escolhe a primeira pessoa aleatoriamente, claro, e, então, examina. Lembre-se, o nosso objetivo é coletar uma amostra de 100 pessoas em um total de 10.000, ou seja, queremos 1 a cada 100 pessoas. Portanto, se você pegar a 37ª pessoa, a próxima vai ser 100 pessoas depois disso. Às vezes, chamamos esse intervalo de intervalo de amostra. Então, você analisa esta pessoa, depois de 100 pessoas, você analisa outra, e, depois de mais 100 pessoas, você analisa outra. Se você faz isso, consegue analisar até a última pessoa. Ou seja, você analisa a primeira pessoa aleatoriamente e, para cada uma das pessoas depois, você não tem nenhuma informação a respeito delas que possa prejudicar a sua análise. A sua escolha foi feita de forma aleatória. Mas por que você não faz com as 100 primeiras pessoas? Simples: de repente, elas chegaram ali mais cedo porque vieram de carro, ou seja, elas têm as mesmas características e isso pode viciar o nosso estudo. Mas, claro, você tem que tomar cuidado, pois mesmo esta amostragem sistemática não é infalível. Existe uma situação em que esse tipo de amostragem pode falhar. Digamos que você tenha uma arena: esta é a parte superior dela e aqui é a fila de pessoas entrando. E você está parado aqui, contando as 100 pessoas. Mas digamos que tenha uma árvore bem aqui, e também talvez haja uma estrada aqui. O que acontece é que todas as pessoas que vêm de táxi estão vindo nesta direção, e as pessoas que vêm do estacionamento estão vindo desta direção. Além disso, digamos que tenha um policial aqui que esteja controlando a multidão. E ele deixa 50 pessoas deste grupo entrarem e mais 50 deste. Neste caso, a cada 100 pessoas, você vai ter deste grupo e deste também. Por isso, você tem que ter certeza que não tem nada distorcendo a sua amostra. Mas, enfim... Espero que esta aula tenha te ajudado. Até a próxima, pessoal!