Revisão dos 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.

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.

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$100 alunos obtendo amostras aleatórias de $25$25 calouros, $25$25 alunos do segundo ano, $25$25 alunos do terceiro ano, e $25$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$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 $n^{\text{º}}$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^{\text{º}}$20, start superscript, start text, º, end text, end superscript aluno é selecionado para responder à pesquisa.