Estatísticas - métodos de amostragem
Os métodos de amostragem são as formas de escolher pessoas da população a serem consideradas em uma pesquisa por amostragem. As amostras podem ser divididas com base nos seguintes critérios.
Probability samples - Nessas amostras, cada elemento da população tem uma probabilidade ou chance conhecida de ser escolhido para a amostra.
Non-probability samples - Em tais amostras, não se pode ter certeza de ter probilidade conhecida de cada elemento da população.
Métodos de amostragem de probabilidade
Os métodos de amostragem probabilística garantem que a amostra escolhida represente a população corretamente e que a pesquisa realizada seja estatisticamente válida. A seguir estão os tipos de métodos de amostragem de probabilidade:
Simple random sampling. - Este método se refere a um método com as seguintes propriedades:
A população possui N objetos.
A amostra possui n objetos.
Todas as amostras possíveis de n objetos têm probabilidade igual de ocorrência.
Um exemplo de amostragem aleatória simples é o método de loteria. Atribua a cada elemento da população um número único e coloque os números na tigela. Misture os números completamente. Um pesquisador vendado deve selecionar n números. Inclua aqueles elementos da população na amostra cujo número foi selecionado.
Stratified sampling- Neste tipo de método de amostragem, a população é dividida em grupos chamados estratos com base em certas características comuns como a geografia. Em seguida, as amostras são selecionadas de cada grupo usando o método de amostragem aleatória simples e, em seguida, a pesquisa é conduzida nas pessoas dessas amostras.
Cluster sampling- Neste tipo de método de amostragem, cada membro da população é atribuído a um grupo único chamado cluster. Um conglomerado de amostra é selecionado usando o método de amostragem aleatória simples e, em seguida, uma pesquisa é conduzida nas pessoas desse conglomerado de amostra.
Multistage sampling- Nesse caso, combinação de diferentes métodos de amostragem em diferentes estágios. Por exemplo, no primeiro estágio, a amostragem por conglomerados pode ser usada para escolher conglomerados da população e, em seguida, a amostragem aleatória de amostra pode ser usada para escolher elementos de cada conglomerado para a amostra final.
Systematic random sampling- Neste tipo de método de amostragem, uma lista de cada membro da população é criada e, em seguida, o primeiro elemento da amostra é selecionado aleatoriamente dos primeiros k elementos. Depois disso, cada k-ésimo elemento é selecionado da lista.
Métodos de amostragem não probabilística
Os métodos de amostragem não probabilísticos são convenientes e econômicos. Mas eles não permitem estimar até que ponto as estatísticas da amostra podem variar em relação aos parâmetros populacionais. Já os métodos de amostragem probabilística permitem esse tipo de análise. A seguir estão os tipos de métodos de amostragem não probabilísticos:
Voluntary sample- Em tais métodos de amostragem, as pessoas interessadas são convidadas a se envolver em uma pesquisa voluntária. Um bom exemplo de amostra voluntária em enquete on-line de um programa de notícias em que os espectadores são convidados a participar. Na amostra voluntária, os espectadores escolhem a amostra, não aquele que conduz a pesquisa.
Convenience sample- Em tais métodos de amostragem, o topógrafo escolhe pessoas que estão facilmente disponíveis para dar suas contribuições. Por exemplo, um pesquisador escolhe uma sala de cinema para pesquisar os espectadores do filme. Se a sala de cinema foi selecionada com base no fato de ser mais fácil de alcançar, trata-se de um método de amostragem de conveniência.