Qualquer pessoa que tenha trabalhado num projeto de investigação sabe que os recursos são limitados. É por isso que a maioria dos projectos procura recolher dados de uma amostra de pessoas, em vez de toda a população (o recenseamento é uma das poucas excepções), a fim de maximizar os resultados. Mas como é que a amostragem é feita?
O que é a amostragem?
A amostragem é o processo pelo qual se selecionam determinados indivíduos de uma população a analisar.
Isto é necessário porque as populações podem ser demasiado grandes e não é viável (do ponto de vista económico e material) recolher dados de todos os indivíduos (como mencionado).
O objetivo é que a amostra seja representativa. Ou seja, os seus indicadores, como a idade média, o rendimento médio, a percentagem de homens e mulheres, entre outros, devem ser iguais ou muito semelhantes aos da população.
Qual é a importância da amostragem?
Os investigadores trabalham em condições em que o erro é possível. Por conseguinte, é importante dispor de uma estratégia que preveja, no mínimo, um plano sobre o que e onde medir, quantas unidades de amostragem recolher, o período durante o qual as unidades devem ser recolhidas e a frequência.
Pode ser útil consultar estatísticos experientes durante o processo de conceção, uma vez que é necessário ter em conta vários factores importantes, como os aspectos estatísticos e analíticos.
Tipos de amostragem
Quando se efectua uma investigação, raramente é possível estudar toda a população de interesse. É por isso que os investigadores utilizam vários tipos de amostragem quando pretendem recolher dados e responder a questões de investigação.
Existem duas técnicas principais de amostragem na investigação: baseada na probabilidade e não baseada na probabilidade. Vejamos os diferentes tipos que podem ser utilizados com ambas as técnicas para uma recolha de dados eficiente na tua próxima investigação.
Amostragem de probabilidades
A amostragem probabilística é um método que se refere ao estudo ou análise de pequenos grupos de uma população utilizando formas de seleção aleatória. Divide-se em:
Amostragem aleatória simples
A amostragem aleatória simples, como o nome sugere, é um método completamente aleatório utilizado para selecionar uma amostra. Este método é tão simples como atribuir números a indivíduos (amostra) e depois escolher números aleatórios através de um processo automatizado. Por fim, os números escolhidos são os membros incluídos na amostra.
Amostragem estratificada
Trata-se de um método em que uma grande população é dividida em dois grupos mais pequenos, que geralmente não se sobrepõem, mas que representam toda a população no seu conjunto.
Durante a amostragem, estes grupos podem ser organizados e, em seguida, cada grupo pode ser amostrado separadamente.
Uma caraterística comum da amostragem estratificada é organizar ou ordenar as amostras por sexo, idade, etnia, etc. Este método divide os sujeitos em grupos mutuamente exclusivos e, em seguida, utiliza a amostragem aleatória simples para selecionar os membros do grupo.
Amostragem por conglomerados
Analisa normalmente uma determinada população em que a amostra é constituída por vários elementos, por exemplo, cidade, família, universidade, etc. Os clusters são basicamente selecionados dividindo a população maior em várias secções mais pequenas.
Sabe mais sobre a amostragem por conglomerados
Amostragem sistemática
Escolhe cada “enésima” pessoa para fazer parte da amostra. Por exemplo, podes escolher cada quinta pessoa para fazer parte da amostra, ou cada décima pessoa para fazer parte da amostra.
A amostragem sistemática é uma aplicação alargada da mesma técnica probabilística em que cada membro de um grupo é selecionado em períodos regulares para formar uma amostra.
Vantagens da amostragem probabilística
- Rentável: este processo é eficiente em termos de custos e de tempo.
- Simples e fácil: é um método fácil, pois não envolve um processo complicado. É rápido e poupa tempo.
- Não técnico: este método não requer qualquer conhecimento técnico devido à simplicidade com que pode ser executado. Não requer conhecimentos complexos e, felizmente, não consome muito tempo.
Amostragem não probabilística
Trata-se de uma técnica em que o investigador seleciona amostras com base em juízos subjectivos e não numa seleção aleatória.
Ao contrário da amostragem probabilística, em que cada elemento da população tem uma probabilidade conhecida de ser selecionado, na amostragem não probabilística nem todos os elementos da população têm a oportunidade de participar no estudo. Divide-se nos seguintes tipos:
Amostragem por conveniência
A amostragem por conveniência é uma técnica não probabilística em que as amostras da população são selecionadas simplesmente porque estão convenientemente disponíveis para o investigador. Estas amostras são selecionadas apenas porque são fáceis de recrutar e porque o investigador não considerou a possibilidade de selecionar uma amostra que representasse toda a população.
Amostragem consecutiva
Esta técnica é muito semelhante à anterior (com uma ligeira variação). Na amostragem consecutiva, o investigador escolhe uma única pessoa ou um grupo de amostras, realiza uma investigação durante um determinado período, analisa os resultados e, em seguida, passa a outro sujeito ou grupo de sujeitos, se necessário.
Amostragem de quotas
Hipoteticamente, supõe que um investigador quer estudar os objectivos de carreira dos trabalhadores de uma organização. Há 500 trabalhadores a trabalhar nesta organização e estes são conhecidos coletivamente como a “população”.
Para compreender melhor uma população, o investigador só precisa de uma amostra e não de toda a população. Além disso, o investigador está interessado em determinados estratos da população. É aqui que a amostragem por quotas ajuda a dividir a população em estratos ou grupos.
Aprende mais sobre a diferença entre população e amostra.
Amostragem aleatória
Nesta técnica, as amostras são selecionadas exclusivamente com base nos conhecimentos e na credibilidade do investigador. Por outras palavras, os investigadores escolhem apenas as pessoas que consideram adequadas (em termos de atributos e de representação de uma população) para participar num estudo de investigação.
Amostragem em bola de neve
Este tipo de técnica ajuda os investigadores a encontrar amostras quando estas são difíceis de localizar. Os investigadores utilizam esta técnica quando o tamanho da amostra é pequeno e não está facilmente disponível.
Descobre como realizar uma amostragem de bola de neve aqui.
Vantagens da amostragem não probabilística
- Prático: é um método prático para os investigadores que aplicam inquéritos no mundo real. Naturalmente, os estatísticos preferem a probabilística porque produz dados sob a forma de números. Mas a realidade é que, se for corretamente aplicado, o método não probabilístico pode produzir resultados semelhantes, se não com a mesma qualidade.
- Rápido e rentável: O processo é mais rápido e mais rentável do que a amostragem probabilística porque o investigador conhece a amostra. Os participantes são frequentemente motivados a responder rapidamente em comparação com os indivíduos selecionados aleatoriamente.
Práticas para uma boa estratégia de amostragem
Algumas das melhores práticas para uma implementação bem sucedida de uma estratégia de amostragem são:
- A redução do erro de amostragem é o principal objetivo de qualquer técnica de seleção.
- A amostra deve ser suficientemente grande para responder à pergunta de investigação, mas não tão grande que torne o processo antieconómico.
- É importante estimar a dimensão global da amostra. É necessária uma amostra maior para representar corretamente a população quando a quantidade de variabilidade nos grupos é maior, bem como quando a diferença entre os dois grupos é menor.
- Em geral, quanto maior for a amostra, menor é o erro de amostragem e melhor é o trabalho que pode ser efectuado.
- Se vais utilizar vários subgrupos no teu trabalho (como homens e mulheres com 10 anos de idade, e residentes urbanos saudáveis e não saudáveis), certifica-te de que a tua seleção inicial de tópicos é suficientemente grande para justificar a eventual divisão dos grupos de tópicos.
- Se vais enviar inquéritos por correio eletrónico, conta aumentar o tamanho da amostra em 40-50% para ter em conta a perda de correio e a não cooperação dos sujeitos.
- Não gastes o teu dinheiro suado e o teu tempo valioso a gerar amostras maiores do que o necessário.
Pronto para otimizar os teus processos de amostragem?
Agora que sabes o que são estratégias, é altura de definir a tua base de amostragem e escolher os métodos mais adequados para atingir o teu objetivo de investigação.
Felizmente, existem ferramentas como o QuestionPro que podem ajudar-te neste caminho para o sucesso.
Agende uma demonstração e saiba como começar a utilizar a plataforma para te ajudar a reunir os conhecimentos necessários para maximizar os resultados e minimizar os erros.
