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Matemática EM: Estatística
Curso: Matemática EM: Estatística > Unidade 1
Lição 3: Amostragem- Escolha razoável
- Usando a probabilidade para tomar decisões justas
- Técnicas para gerar uma amostra aleatória simples
- Amostras aleatórias simples
- Técnicas de amostragem aleatória e prevenção ao viés
- Métodos de amostragem
- Revisão dos métodos de amostragem
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Revisão dos métodos de amostragem
O que são métodos de amostragem?
Em um estudo estatístico, os métodos de amostragem referem-se ao modo como selecionamos membros de uma população a entrarem em um estudo.
Se uma amostra não for selecionada aleatoriamente, ela provavelmente será tendenciosa de alguma forma, e os dados não representarão corretamente a população.
Há várias maneiras de selecionar uma amostra — algumas boas e outras ruins.
Maneiras ruins de selecionar uma amostra
Amostra por conveniência: o pesquisador escolhe uma amostra prontamente disponível de alguma maneira não aleatória.
Exemplo — um pesquisador entrevista pessoas que estão passando pela rua.
Por que esse método pode ser tendencioso: o local e horário do dia, bem como outros fatores, podem produzir uma amostra parcial de pessoas.
Amostra de resposta voluntária: o pesquisador faz um pedido aos membros de uma população para que eles entrem na amostra, e as pessoas decidem se entrarão ou não nela.
Exemplo — um apresentador de programa de TV pede que seus telespectadores acessem seu site e respondam a uma pesquisa on-line.
Por que esse método pode ser tendencioso: as pessoas que resolverem responder tendem a ter opiniões básicas semelhantes, em comparação ao restante da população.
Maneiras boas de selecionar uma amostra
Amostra aleatória simples: cada membro ou conjunto de membros tem a mesma chance de ser incluído na amostra. Tecnologia, geradores de números aleatórios ou algum outro tipo de processo aleatório são necessários para obter uma amostra aleatória simples.
Exemplo — um professor coloca os nomes dos alunos em um boné e seleciona alguns sem olhar, para obter uma amostra de alunos.
Por que esse método é bom: amostras aleatórias costumam oferecer uma representação verossímil, pois não favorecem determinados membros.
Amostra aleatória estratificada: primeiro, a população é dividida em grupos. A amostra geral consiste em alguns membros de cada grupo. Os membros de cada grupo são escolhidos aleatoriamente.
Exemplo — um conselho estudantil entrevista 100 alunos obtendo amostras aleatórias de 25 calouros, 25 alunos do segundo ano, 25 alunos do terceiro ano, e 25 alunos do último ano.
Por que esse método é bom: uma amostra estratificada garante que os membros de cada grupo sejam representados na amostra, então, este método de amostragem é interessante quando queremos incluir alguns membros de cada grupo.
Amostra aleatória por agrupamento: primeiro, a população é dividida em grupos. A amostra geral é formada por todos os membros de alguns dos grupos. Os grupos são selecionados aleatoriamente.
Exemplo — uma companhia aérea decide entrevistar seus clientes em um dia, então, eles selecionam, aleatoriamente, 5 voos desse dia e entrevistam todos os passageiros dos voos selecionados.
Por que esse método é bom: uma amostra por agrupamento envolve todos os membros de alguns dos grupos, então ele é interessante quando cada grupo reflete a população como um todo.
Amostra aleatória sistemática: os membros da população são colocados em determinada ordem. Um ponto inicial é selecionado aleatoriamente, e sempre o n, start superscript, start text, º, end text, end superscript membro é selecionado para entrar na amostra.
Exemplo — o diretor de uma escola usa uma lista com os nomes dos alunos em ordem alfabética e escolhe um ponto inicial aleatório. Sempre o 20, start superscript, start text, º, end text, end superscript aluno é selecionado para responder à pesquisa.
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- Como eu calculo uma amostra para garantir um erro amostral inferior a 2%(1 voto)