Imagine que você tenha uma população de 100 pessoas. Nesse cenário, cada pessoa teria uma chance em 100 de ser selecionada. A amostragem probabilística oferece a melhor chance de criar uma amostra representativa da população. A partir das respostas recebidas, a gerência saberá se os funcionários daquela organização estão satisfeitos com a emenda.
Essa amostragem permite que conclusões imparciais e representativas sejam tiradas sobre a população com base na amostra. Vamos falar sobre amostragem probabilística.
O que é amostragem probabilística?
A amostragem probabilística é uma técnica na qual o pesquisador escolhe amostras de uma população maior utilizando um método baseado na teoria da probabilidade. Para que um participante seja considerado parte de uma amostra probabilística, ele ou ela deve ser selecionado por meio de uma seleção aleatória.
Esse método estatístico é utilizado para selecionar uma amostra de uma população de maneira que cada membro da população tenha uma chance conhecida e diferente de zero de ser selecionado. O requisito mais importante da amostragem probabilística é que todos os membros da população tenham uma chance conhecida e igual de serem selecionados.
A amostragem probabilística aplica a teoria estatística para selecionar aleatoriamente um pequeno grupo de pessoas (amostra) de uma grande população existente e, em seguida, prever que todas as suas respostas representarão a população geral.
Exemplos de amostragem de probabilidade
Vamos usar um exemplo para entender essa técnica de amostragem. A população dos EUA é de 330 milhões de pessoas. É praticamente impossível enviar uma pesquisa para cada indivíduo a fim de coletar informações.
Nesse caso, a amostragem probabilística pode ser usada para coletar dados, mesmo que a amostra seja de uma população menor.
Por exemplo, uma organização tem 500.000 funcionários em diferentes localizações geográficas. A organização deseja fazer certas alterações em sua política de recursos humanos, mas, antes de implementar a mudança, quer saber se os funcionários ficarão satisfeitos com a alteração. No entanto, alcançar todos os 500.000 funcionários seria uma tarefa tediosa.
É aqui que a amostragem probabilística se torna útil. Uma amostra de uma população maior, ou seja, dos 500.000 funcionários, é escolhida. Essa amostra representará a população.
Agora, é possível implantar uma pesquisa para a amostra. A partir das respostas recebidas, a gerência poderá saber se os funcionários daquela organização estão satisfeitos ou não com a alteração.
Tipos de amostragem probabilística
Vamos conhecer alguns exemplos:
Amostragem aleatória simples
Como o nome sugere, é um método completamente aleatório para selecionar uma amostra. Este método é tão simples quanto atribuir números aos indivíduos e, em seguida, escolher números aleatoriamente por meio de um processo automatizado. Os números selecionados são então os membros incluídos na amostra.
Existem duas maneiras de escolher as amostras: por meio de um sistema de loteria ou pelo uso de software de geração de números aleatórios. Essa técnica de amostragem geralmente é aplicada a grandes populações e apresenta vantagens e desvantagens.
Amostragem estratificada
É um método em que uma grande população é dividida em grupos menores, que geralmente não se sobrepõem, mas representam a população como um todo.
Durante o processo de amostragem, esses grupos podem ser organizados, e uma amostra pode ser obtida de cada grupo separadamente. É comum classificar as amostras por características como sexo, idade, etnia, etc. Esse método divide os sujeitos em grupos mutuamente exclusivos e, em seguida, utiliza a amostragem aleatória simples para escolher os membros dos grupos.
Os membros de cada grupo devem ser distintos para garantir que todos os membros de todos os grupos tenham a mesma chance de serem selecionados por meio de probabilidade simples.
Amostragem por cluster
Este é um método que seleciona aleatoriamente os participantes quando eles estão geograficamente dispersos. Por exemplo, se temos 1.000 participantes de toda a população do México, pode não ser viável obter uma lista completa de todos eles.
Em vez disso, o pesquisador seleciona aleatoriamente áreas (como cidades, comunidades, etc.) e, dentro desses limites, escolhe os participantes aleatoriamente.
A amostragem por conglomerados geralmente analisa uma população composta por vários elementos, como cidades, famílias, universidades, etc. Os conglomerados são selecionados basicamente dividindo a população maior em seções menores.
Amostragem sistemática
Concentra-se na escolha de cada “enésima” pessoa para fazer parte da amostra. Por exemplo, você pode optar por selecionar cada quinta pessoa ou cada décima pessoa para a amostra.
A amostragem sistemática é uma extensão da técnica de probabilidade, onde cada membro de um grupo é selecionado em intervalos regulares para formar a amostra. Quando este método é utilizado, todos os membros da população têm chances iguais de serem selecionados.
Quais são as etapas para realizar a amostragem probabilística?
- Escolha cuidadosamente a sua população de interesse: Defina com precisão a população que você deseja estudar. Escolha os indivíduos que você acredita terem opiniões relevantes para a pesquisa e que devem ser incluídos na sua amostra.
- Determine uma base de amostragem adequada: Sua base deve incluir apenas membros da população de interesse e não incluir pessoas de fora. Isso é crucial para garantir a precisão e a relevância dos dados coletados.
- Selecione sua amostra e inicie sua pesquisa: Encontrar a amostra certa e determinar a base amostral adequada pode ser desafiador. Mesmo com todos os fatores a seu favor, podem surgir problemas imprevistos, como custos, qualidade dos respondentes e a rapidez com que respondem.
Obter uma amostra para uma verdadeira pesquisa probabilística pode ser difícil, mas não é impossível. Na maioria dos casos, usar a técnica de amostragem probabilística ajudará a economizar tempo, dinheiro e reduzir a frustração.
Embora você não possa enviar pesquisas para todos, pode garantir que todos tenham a chance de participar, que é o objetivo da amostragem probabilística.
Quando usar a amostragem probabilística?
Ela é usada quando você deseja obter uma amostra que seja representativa da população e garantir que todos os membros da população tenham uma chance conhecida e igual de serem selecionados.
Aqui estão algumas situações em que a amostragem probabilística é particularmente útil:
- Quando você precisa de resultados representativos: Se o objetivo é fazer generalizações precisas sobre a população a partir da amostra, a amostragem probabilística é ideal porque minimiza o viés e aumenta a representatividade.
- Quando a população é grande e diversificada: Para populações grandes e variadas, a amostragem probabilística ajuda a garantir que a amostra reflita a diversidade da população, mesmo quando é impraticável estudar todos os indivíduos.
- Quando você tem acesso a uma lista completa da população: Para realizar a amostragem probabilística, é necessário ter uma lista completa ou um cadastro de todos os membros da população, como uma lista de clientes, funcionários ou eleitores.
- Quando você deseja utilizar métodos estatísticos avançados: Se o seu estudo requer a aplicação de técnicas estatísticas para inferências e estimativas, a amostragem probabilística fornece a base necessária para aplicar essas técnicas com confiança.
- Quando é necessário evitar o viés de seleção: é essencial para evitar o viés de seleção, garantindo que cada membro da população tenha uma chance igual de ser escolhido.
- Quando o custo e o tempo são fatores importantes: Embora a amostragem probabilística possa exigir mais planejamento, ela pode ser mais econômica e eficiente do que tentar pesquisar toda a população, especialmente se o custo de coleta de dados for elevado.
- Quando a precisão e a validade dos resultados são cruciais: Se a precisão dos resultados é vital para as decisões ou conclusões do estudo, a amostragem probabilística oferece uma base sólida para obter dados precisos e confiáveis.
Vantagens da amostragem probabilística
- É rentável: Este processo é econômico e eficiente em termos de tempo e custo.
- É simples e fácil: A amostragem probabilística é um método simples, pois não envolve um processo complexo. É rápido e economiza tempo.
- Não é técnico: Este método de amostragem não exige conhecimento técnico avançado devido à sua simplicidade. Não requer habilidades complexas e pode ser implementado de maneira relativamente rápida.
Fórmula de amostragem probabilística
Existem várias fórmulas para realizar a amostragem probabilística. Uma das mais comuns, pela sua simplicidade, é a amostragem estratificada. No entanto, recomendamos que você leia e investigue os diferentes métodos de amostragem mencionados acima para escolher o mais adequado às suas necessidades.
Qual é a diferença entre amostragem probabilística e não probabilística?
Veja como diferenciar a amostragem probabilística da amostragem não probabilística:
| Amostragem probabilística | Amostragem não probabilística |
|---|---|
| As amostras são selecionadas aleatoriamente. | As amostras são selecionadas com base no julgamento subjetivo do pesquisador. |
| Todos na população têm a mesma chance de serem selecionados. | Nem todos têm a mesma chance de participar. |
| Os pesquisadores usam essa técnica quando querem controlar o viés da amostragem . | O viés de amostragem não é uma preocupação para o pesquisador. |
| Útil em um ambiente com população diversificada. | Útil em um ambiente que compartilha características semelhantes. |
| Usado quando o pesquisador deseja criar amostras precisas. | Este método não ajuda a representar a população com precisão. |
| Encontrar o público certo é complexo. | Encontrar um público é muito simples. |
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