Amostragem consecutiva é uma técnica em que o pesquisador escolhe uma amostra, realiza pesquisas por um período de tempo, coleta os resultados e depois passa para outra investigação, permitindo que trabalhe com vários grupos para refinar seu trabalho e coletar informações vitais.
Na maioria das técnicas de amostragem, um pesquisador finalmente deduz a investigação e conclui que o experimento e a análise dos dados reafirmam uma hipótese nula ou a desaprovam e aceitam a hipótese alternativa.A hipótese nula é definida como uma hipótese estatística, indireta ou implícita; na qual não há diferença significativa entre o conjunto de variáveis envolvidas na pesquisa ou no experimento. Em termos estatísticos, a expressão original é, geralmente, representada por H0. Se a hipótese nula for aceita, o pesquisador não fará nenhuma alteração em suas opiniões ou ações.
Uma hipótese alternativa é o oposto da hipótese nula, pois é direta e explícita. Existe uma relação entre as duas variáveis envolvidas no estudo. Uma hipótese alternativa é aceita quando uma hipótese nula é rejeitada. Uma hipótese alternativa é denotada por H1.
No entanto, na amostragem consecutiva, existe uma terceira opção disponível. O pesquisador pode aceitar a hipótese nula ou sua hipótese alternativa. Se nenhuma delas for aplicável, pode selecionar outro grupo de amostra; e realizar a investigação ou experimento mais uma vez antes de finalmente tomar uma decisão.
Exemplo de amostragem consecutiva
Um dos exemplos mais comuns de amostragem consecutiva é quando as empresas param as pessoas em um shopping ou outra área e oferecem folhetos promocionais sobre um novo modelo de carro. Neste exemplo, as pessoas que andam no shopping podem ser consideradas como uma amostra representativa de uma população.
Agora, essas pessoas recebem um anúncio ou um folheto promocional e alguns deles concordam em responder às perguntas do executivo (nesse caso, podem ser considerados como investigadores). As respostas são coletadas e analisadas, mas não há resultado conclusivo de que as pessoas desejem comprar esse carro com os recursos descritos no folheto.
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O executivo agora faz perguntas a outro grupo de pessoas, que analisam os detalhes do carro e mostram grande interesse. Portanto, esse grupo de pessoas forneceu resultados conclusivos para a compra do carro.
No entanto, há uma desvantagem com esse método de amostragem. A amostra não pode ser considerada representativa de toda a população. No contexto desse exemplo, nem todas as pessoas que levaram este livreto estavam interessadas em comprar o carro. É aqui que o desvio de amostragem entra em jogo. Portanto, para superar esse desvio, a amostragem consecutiva deve ser usada em conjunto com a amostragem probabilística.
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Vantagens da amostragem consecutiva
- Na técnica de amostragem consecutiva, o pesquisador tem muitas opções quando se trata do tamanho da amostra e do tempo de amostragem. O tamanho da amostra pode variar.
- Nesta técnica de amostragem, o cronograma depende completamente da natureza da investigação. Se um pesquisador não puder obter resultados conclusivos com uma amostra, pode depender da segunda amostra e assim por diante para obter resultados conclusivos.
- Em amostragens consecutivas, devido a sua natureza repetitiva, pequenas alterações e ajustes podem ser feitos logo no início da investigação para evitar desvios.
- Não é necessário muito esforço para realizar a investigação. Essa técnica não consome muito tempo e não requer muito trabalho.
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Desvantagens
- Este método de amostragem não pode ser considerado representativo de toda a população. A única maneira pela qual essa técnica de amostragem pode estar mais próxima da representatividade é usar um tamanho de amostra grande que represente uma população.
- Como há uma desvantagem de que uma amostra obtida não pode ser aleatória, os resultados ou conclusões obtidos por meio dessa técnica de amostragem não podem ser usados para representar uma população inteira.
Relatório de pesquisa: transforme-o em um infográfico
Uma amostragem consecutiva é considerada a técnica de amostragem não probabilística mais popular, pois é de fácil aplicação e o pesquisador pode trabalhar com múltiplos grupos, pois apenas a disponibilidade dos participantes é necessária.
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