Quando se faz investigação, quase nunca é possível estudar toda a população em que estás interessado. Esta é a razão pela qual os investigadores utilizam uma variedade de tipos de amostragem quando o seu objetivo é recolher dados e responder a questões de investigação.
Uma amostra é um subconjunto da população que está a ser estudada. Representa a maior população e é utilizado para tirar conclusões a partir dessa população. É uma técnica de investigação muito utilizada nas ciências sociais como forma de recolher informações sem ter de medir toda a população.
Neste artigo, vamos apresentar-te os diferentes tipos de amostragem que existem, em que consistem e quando é conveniente utilizar um ou outro.
Conteúdo
Classificação dos tipos de amostragem
Existem duas técnicas principais de amostragem na investigação: as que se baseiam na probabilidade e as que não se baseiam. Vamos ver os diferentes tipos de amostragem que podes criar utilizando ambas as técnicas para obteres uma amostragem eficiente.
recolha de dados para o teu próximo projeto de investigação.
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Tipos de amostragem não probabilística
A amostragem não probabilística é uma técnica de amostragem em que as amostras são recolhidas através de um processo que não dá a todos os indivíduos da população a mesma hipótese de serem seleccionados.
Embora a seleção de alguns destes métodos possa resultar em dados enviesados ou numa capacidade limitada de tirar conclusões gerais com base nos resultados, há também algumas situações em que a seleção deste tipo de técnica de amostragem é a melhor opção para uma determinada questão de investigação ou fase da investigação.
Existem 4 tipos de amostragem que podes criar desta forma.
1. Amostragem por conveniência
A amostragem de conveniência baseada em sujeitos disponíveis, como parar pessoas na esquina da rua quando passam, é um método de amostragem, embora seja extremamente arriscado e deva ser feito com cautela.
Este método, também conhecido como método baseado nos sujeitos disponíveis, não permite ao investigador ter controlo sobre a representatividade da amostra.
No entanto, é útil se o investigador quiser estudar as características das pessoas que passam numa esquina a uma determinada hora, por exemplo, ou se o tempo e os recursos forem limitados de tal forma que a investigação não seria possível de outra forma.
Por este motivo, a amostragem por conveniência é um dos tipos de amostragem normalmente utilizados na fase inicial ou piloto da investigação. fase inicial ou piloto da investigação, antes do lançamento de um projeto de investigação maior.antes do lançamento de um projeto de investigação maior.
Embora este método possa ser útil, o investigador não poderá utilizar os resultados de uma amostra de conveniência para generalizar a uma população mais vasta.
2) Amostragem deliberada, crítica ou com base em juízos de valor
A amostragem intencional, crítica ou por julgamento é aquela que é selecionada com base no conhecimento de uma população ou do objetivo do estudo.
Por exemplo, quando os sociólogos querem estudar os efeitos emocionais e psicológicos a longo prazo da interrupção da gravidez, podem criar uma amostra que inclua apenas mulheres que fizeram um aborto.
Neste caso, os investigadores podem utilizar uma amostra intencional porque os inquiridos correspondem a uma descrição ou objetivo específico que é necessário para realizar a investigação.
3. amostragem de bola de neve
É adequado utilizar uma amostragem em bola de neve quando os membros de uma população são difíceis de localizar, como os sem-abrigo, os trabalhadores migrantes ou os migrantes sem documentos.
Uma amostra de bola de neve é aquela em que o investigador recolhe dados sobre os poucos membros da população-alvo que consegue localizar e depois pede-lhes que forneçam as informações necessárias para localizar outros membros da população-alvo que conheçam.
Por exemplo, se um investigador quiser entrevistar imigrantes indocumentados do México, pode entrevistar alguns indivíduos indocumentados que conhece ou que pode localizar, e depois confiar nesses indivíduos para o ajudar a localizar mais indivíduos indocumentados.
Este processo continua até que o investigador tenha todas as entrevistas de que necessita ou até que todos os contactos tenham sido esgotados.
Esta técnica é útil quando se estuda um tópico sensível em que as pessoas podem não falar abertamente, ou se falar sobre os tópicos sob investigação pode pôr em risco a sua segurança. A recomendação de um amigo ou conhecido de que o investigador é de confiança contribui para aumentar a TAMANHO DA AMOSTRA.
4. Amostragem por quotas
A amostragem por quotas é aquela em que as unidades são seleccionadas numa amostra com base em características pré-determinadas, de modo a que a amostra total tenha a mesma distribuição de características que se supõe existirem na população em estudo.
Por exemplo, se fores um investigador a realizar uma amostra de quotas nacionais, poderás precisar de saber que proporção da população é masculina e que proporção é feminina.
Bem como as proporções de membros de cada género que pertencem a diferentes categorias etárias, raciais/étnicas, educacionais e outras. O investigador recolhe então uma amostra com as mesmas proporções que a população nacional.
Tipos de amostragem probabilística
A amostragem probabilística é uma técnica em que as amostras são recolhidas através de um processo que dá a todos os indivíduos da população a mesma possibilidade de serem seleccionados.
Muitos consideram que esta é a abordagem de amostragem mais rigorosa do ponto de vista metodológico, uma vez que elimina os enviesamentos sociais que poderiam moldar a amostra da investigação. No entanto, em última análise, a técnica de amostragem que escolheres deve ser a que te permite responder melhor à tua pergunta de investigação.
Analisa os 4 tipos de amostragem probabilística.
Amostragem aleatória simples
A amostragem aleatória simples é o método de amostragem básico utilizado nos métodos e cálculos estatísticos.
Para recolher uma amostra aleatória simples, atribui-se um número a cada unidade da população-alvo. É então gerado um conjunto de números aleatórios e as unidades com esses números são incluídas na amostra.
Por exemplo, supõe que tens uma população de 1.000 pessoas e queres selecionar uma amostra aleatória simples de 50 pessoas. Em primeiro lugar, cada pessoa é numerada de 1 a 1.000.
Em seguida, gera uma lista de 50 números aleatórios, normalmente com um programa informático, e os indivíduos a quem são atribuídos estes números são os que serão incluídos na amostra.
Quando estuda indivíduos, esta técnica funciona melhor com uma população homogénea, que não seja muito diferente em termos de idade, raça, escolaridade ou classe.Isto porque, com uma população heterogénea, corres o risco de criar uma amostra enviesada se não tiveres em conta as diferenças demográficas.
2) Amostragem sistemática
A amostragem sistemática é aquela em que os elementos da população são colocados numa lista e, em seguida, cada n-ésimo elemento da lista é sistematicamente selecionado para inclusão na amostra.
Por exemplo, se a população do estudo contivesse 2.000 alunos de uma escola secundária e o investigador quisesse uma amostra de 100 alunos, os alunos seriam colocados em forma de lista e, em seguida, cada vigésimo aluno seria selecionado para ser incluído na amostra.
Para garantir que este método não é afetado por preconceitos humanos, o investigador deve selecionar aleatoriamente o primeiro indivíduo. Tecnicamente, chama-se a isto uma amostra sistemática com um início aleatório.
Amostragem estratificada
A amostragem estratificada é uma técnica de amostragem em que o investigador divide toda a população-alvo em diferentes subgrupos ou estratos e, em seguida, selecciona aleatoriamente os sujeitos finais dos diferentes estratos de forma proporcional.
Este tipo de amostragem é utilizado quando o investigador pretende destacar subgrupos específicos específicos dentro de uma população.
Por exemplo, para obter uma amostra estratificada de estudantes universitários, o investigador teria primeiro de organizar a população por nível de ensino e, em seguida, selecionar o número adequado de caloiros, alunos do segundo ano, alunos do terceiro ano e alunos do último ano.
Desta forma, o investigador terá um número adequado de sujeitos de cada grau na amostra final.
4. Amostragem por grupos
A amostragem por grupos pode ser utilizado quando é impossível ou impraticável elaborar uma lista exaustiva dos elementos que constituem a população-alvo. No entanto, geralmente os elementos da população já estão agrupados em subpopulações e as listas dessas subpopulações já existem ou podem ser criadas.
Por exemplo, supõe que a população-alvo de um estudo eram os membros de uma igreja na Guatemala. Não existe uma lista de membros da igreja no país.
No entanto, o investigador poderia compilar uma lista de igrejas localizadas na Guatemala, selecionar uma amostra de igrejas e depois obter listas dos membros dessas igrejas.
Conclusão
Qualquer pessoa que tenha trabalhado num projeto de investigação sabe que os recursos são limitados: o tempo, o dinheiro e as pessoas nunca são ilimitados. É por isso que a maioria dos projectos visa recolher dados de uma amostra de pessoas, e não de toda a população (o recenseamento é uma das poucas excepções).
Em qualquer caso, o tipo de amostragem escolhido permitirá recolher dados mais ricos do que se todos os membros de uma população fossem contactados. Encontrar participantes que se enquadrem no objetivo de um projeto é crucial, pois permite aos investigadores recolher dados de elevada qualidade.
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