Ao realizar pesquisas, quase nunca é possível estudar toda a população de interesse. Por isso, os pesquisadores utilizam diferentes tipos de amostragem para coletar dados e responder às questões de investigação.
Uma amostra é um subconjunto da população que está sendo estudada. Ela representa o grupo maior e é utilizada para tirar conclusões sobre essa população. Essa técnica de pesquisa é amplamente empregada nas ciências sociais como uma forma prática de coletar informações sem a necessidade de medir toda a população.
Neste artigo, apresentaremos os diferentes tipos de amostragem existentes, explicaremos em que consistem e indicaremos quando é mais conveniente utilizar cada um deles.
O que é amostragem?
A amostragem é o processo de selecionar um subconjunto (amostra) de indivíduos ou unidades de uma população maior para participar de uma pesquisa ou estudo.
O objetivo é coletar dados representativos dessa amostra para tirar conclusões sobre a população total, sem a necessidade de estudar todos os seus membros, o que pode ser inviável devido a limitações de tempo, recursos ou acessibilidade.
Classificação dos tipos de amostragem
Na pesquisa, existem duas principais técnicas de amostragem: aquelas baseadas em probabilidade e aquelas que não são. Vamos analisar os diferentes tipos de amostragem que podem ser utilizados em ambas as técnicas para uma coleta de dados eficiente em sua próxima pesquisa.
Tipos de amostragem não probabilística
A amostragem não probabilística é uma técnica em que as amostras são coletadas por meio de um processo que não garante a todos os indivíduos da população a mesma oportunidade de serem selecionados.
Embora alguns métodos desse tipo possam gerar dados tendenciosos ou limitar a capacidade de tirar conclusões gerais, há situações em que essa abordagem é a melhor opção, seja para atender a uma questão específica de investigação ou para uma etapa específica do estudo.
Existem quatro tipos de amostragem não probabilística:
1. Amostragem de conveniência
A amostragem de conveniência baseia-se na seleção de indivíduos disponíveis, como abordar pessoas que passam por uma esquina. Apesar de ser um método simples, ele é arriscado e deve ser usado com cautela.
Esse método, também chamado de amostragem baseada em conveniência, não oferece controle sobre a representatividade da amostra. No entanto, pode ser útil para estudos que investigam características específicas de pessoas presentes em determinado local e momento, ou em situações onde tempo e recursos são extremamente limitados, impossibilitando métodos mais rigorosos.
Por esse motivo, a amostragem de conveniência é frequentemente utilizada em fases iniciais ou pilotos de pesquisa, antes de lançar um projeto maior. Ainda assim, os resultados obtidos não podem ser generalizados para toda a população.
2. Amostragem deliberada, crítica ou julgadora
Esse tipo de amostragem é escolhido com base no conhecimento prévio sobre uma população ou no objetivo específico do estudo.
Por exemplo, se sociólogos desejam estudar os efeitos emocionais e psicológicos a longo prazo de interrupções de gravidez, eles podem selecionar uma amostra composta exclusivamente por mulheres que passaram por um aborto.
Nesse caso, a amostra é intencionalmente escolhida para incluir apenas indivíduos que atendem a critérios específicos relevantes para a pesquisa, garantindo que os dados coletados sejam alinhados aos objetivos do estudo.
3. Amostragem em bola de neve
A amostragem em bola de neve é especialmente útil quando a população-alvo é difícil de localizar, como pessoas sem-teto, trabalhadores migrantes ou imigrantes sem documentação.
Nesse método, o pesquisador coleta dados de alguns membros da população-alvo que consegue encontrar e, posteriormente, solicita que eles indiquem outros indivíduos que pertencem ao mesmo grupo.
Por exemplo, um pesquisador que deseja entrevistar imigrantes indocumentados do México pode começar entrevistando alguns conhecidos ou localizados, pedindo a eles que indiquem outros participantes em potencial. Esse processo é repetido até que o pesquisador alcance o número desejado de entrevistas ou esgote as indicações.
Essa técnica é particularmente valiosa em estudos sobre temas delicados, nos quais as pessoas podem hesitar em falar abertamente ou onde discutir o assunto pode representar um risco à segurança dos participantes. A recomendação de amigos ou conhecidos que garantem a confiabilidade do pesquisador contribui para aumentar o tamanho da amostra.
4. Amostragem de cota
A amostragem por cota é aquela em que as unidades são selecionadas em uma amostra com base em características pré-determinadas, de forma que a amostra total tenha a mesma distribuição de características que se supõe existirem na população em estudo.
Por exemplo, se for um investigador que conduz uma amostra de quotas nacionais, poderá necessitar de saber que proporção da população é masculina e qual é a proporção feminina.
Bem como quais proporções dos integrantes de cada gênero pertencem a diferentes idades, raças ou etnias, categorias educacionais, entre outras. A seguir, o pesquisador coletaria uma amostra com as mesmas proporções da população nacional.
Tipos de amostragem probabilística
A amostragem probabilística é uma técnica que assegura a todos os indivíduos da população a mesma oportunidade de serem selecionados.
Essa abordagem é amplamente considerada a mais metodologicamente rigorosa, pois reduz vieses sociais que poderiam influenciar a composição da amostra. Contudo, a escolha da técnica de amostragem deve sempre priorizar a melhor forma de responder à questão de pesquisa.
A seguir, analisaremos os quatro tipos principais de amostragem probabilística:
1. Amostragem aleatória simples
A amostragem aleatória simples é um método básico, frequentemente utilizado em métodos e cálculos estatísticos.
Nesse processo, cada unidade da população-alvo recebe um número. Em seguida, um conjunto de números aleatórios é gerado, e as unidades correspondentes a esses números são incluídas na amostra.
Por exemplo, imagine uma população de 1.000 pessoas, e você precisa selecionar uma amostra de 50 indivíduos. Cada pessoa é numerada de 1 a 1.000, e uma lista de 50 números aleatórios é gerada, geralmente com auxílio de um programa de computador. Os indivíduos cujos números aparecem na lista formam a amostra.
Essa técnica é mais eficaz em populações homogêneas, ou seja, aquelas cujos indivíduos têm características similares, como idade, raça, escolaridade ou classe social.
Em populações heterogêneas, o método pode produzir uma amostra tendenciosa se diferenças demográficas importantes não forem levadas em consideração.
2. Amostragem sistemática
Na amostragem sistemática, os elementos da população são organizados em uma lista, e cada enésimo elemento é selecionado de forma sistemática para compor a amostra.
Por exemplo, em uma população de 2.000 estudantes do ensino médio, se o pesquisador deseja obter uma amostra de 100 alunos, ele organiza a lista e seleciona sistematicamente cada vigésimo estudante.
Para evitar vieses, é crucial que o primeiro elemento da lista seja escolhido de forma aleatória. Esse método é tecnicamente chamado de amostragem sistemática com início aleatório.
3. Amostragem estratificada
A amostragem estratificada é uma técnica em que a população-alvo é dividida em subgrupos ou estratos com base em características específicas. Posteriormente, os indivíduos são selecionados aleatoriamente de cada estrato, de forma proporcional ao tamanho de cada subgrupo na população total.
Esse método é útil quando o objetivo é garantir que subgrupos específicos estejam adequadamente representados na amostra.
Por exemplo, para obter uma amostra estratificada de estudantes universitários, o pesquisador pode dividir a população com base no ano acadêmico (calouros, alunos do segundo ano, juniores e seniores). Em seguida, seleciona-se um número proporcional de participantes de cada grupo para formar a amostra final.
4. Amostragem por conglomerados
A amostragem por conglomerados é uma técnica utilizada quando é inviável ou impraticável criar uma lista exaustiva dos elementos que compõem a população-alvo. Contudo, essa abordagem é possível porque os elementos da população geralmente estão organizados em subpopulações (conglomerados) e, muitas vezes, existem listas desses conglomerados ou elas podem ser criadas.
Por exemplo, suponha que a população-alvo de um estudo seja formada por membros de igrejas na Guatemala, mas não exista uma lista abrangente de todos os membros de igrejas no país.
Nesse caso, o pesquisador poderia primeiro compilar uma lista das igrejas localizadas na Guatemala, selecionar uma amostra dessas igrejas e, em seguida, obter as listas de membros das igrejas selecionadas para a realização do estudo.
Conclusão
Todos que já trabalharam em um projeto de pesquisa sabem que os recursos são limitados: tempo, dinheiro e pessoas nunca são infinitos. Por isso, a maioria dos projetos busca coletar dados de uma amostra de pessoas, em vez de toda a população (o censo é uma das poucas exceções).
De qualquer forma, o tipo de amostragem escolhido permitirá a coleta de dados mais ricos do que se tentássemos contatar todos os membros da população. Encontrar participantes que se encaixem no propósito do projeto é fundamental, pois isso possibilita a coleta de dados de alta qualidade.
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