Amostragem

Amostragem

Como podemos determinar quantas pessoas em uma população apresentam certa característica? Por exemplo, quantos eleitores apóiam um candidato à presidência? Ou então, da população de determinado estado, quantas pessoas são crianças, quantas vivem em centros urbanos, quantas estão desempregadas?

Uma forma de responder a essas questões consiste em entrevistar todas as pessoas. Mas este é um processo demorado e caro.

Outro processo possível consiste então em consultar um grupo de pessoas, que constituem um amostra. Se a amostra representa de fato toda a população, podemos utilizar as características dos seus elementos para estimar as características de toda população.

Distinguiremos dois tipos de amostragem: a probabilística e a não-probabilística. A amostragem será probabilística se todos os elementos da população tiverem probabilidade conhecida, e diferente de zero, de pertencer à amostra. Caso contrário, a amostragem será não probabilística.

Segundo essa definição, a amostragem probabilística implica um sorteio com regras bem determinadas, cuja realização só será possível se a população for finita e totalmente acessível.

Exemplo: Numa empresa deseja-se escolher 3 diretores entre seus chefes executivos. A escolha é aleatória e não depende do prestígio, da capacidade, dos anos de serviço, etc. Temos uma amostragem probabilística.

As técnicas da estatística pressupõem que as amostras utilizadas sejam probabilísticas, o que muitas vezes não se pode conseguir. No entanto o bom senso irá indicar quando o processo de amostragem, embora não sendo probabilístico, pode ser, para efeitos práticos, considerado como tal. Isso amplia consideravelmente as possibilidades de utilização do método estatístico em geral.

A utilização de uma amostragem probabilística é a melhor recomendação que se deve fazer no sentido de se garantir a representatividade da amostra, pois o acaso será o único responsável por eventuais discrepâncias entre população e amostra, o que é levado em consideração pelos métodos de análise da Estatística Indutiva.

Apresentamos a seguir algumas técnicas de amostragem probabilística.

 Amostragem por conglomerado

A população é dividida em diferentes conglomerados (grupos), extraindo-se uma amostra apenas dos conglomerados selecionados, e não de toda a população. O ideal seria que cada conglomerado representasse tanto quanto possível o total da população. Na prática, selecionam-se os conglomerados geograficamente. Escolhem-se aleatoriamente algumas regiões, em seguida algumas sub-regiões e finalmente, alguns lares. Esse processo possibilita ao pesquisador entrevistar apenas poucas pessoas.

 Amostragem Estratificada

Se a população pode ser dividida em subgrupos que consistem, todos eles, em indivíduos bastante semelhantes entre si, pode-se obter uma amostra aleatória de pessoas em cada grupo. Esse processo pode gerar amostras bastante precisas, mas só é viável quando a população pode ser dividida em grupos homogêneos.

 Amostragem Aleatória Simples

A amostragem aleatória simples é a maneira mais fácil para selecionarmos uma amostra probabilística de um população. Comecemos introduzindo o conceito de AAS de uma população finita, para a qual temos uma listagem de todas as unidades elementares. Podemos obter uma amostra nessas condições, escrevendo cada elemento num cartão, misturando-os numa urna e sorteando tantos cartões quantos desejarmos na amostra. Esse procedimento torna-se inviável quando a população é muito grande. Nesse caso, usa-se um processo alternativo, no qual os elementos são numerados e em seguida sorteados por meio de uma tabela de números aleatórios.

Utilizando-se um procedimento aleatório, sorteia-se um elemento da população, sendo que todos os elementos têm a mesma probabilidade de ser selecionados. Repete-se o procedimento até que sejam sorteadas as unidades