População E Amostra

Introdução

Neste trabalho pretende se apresentar os conceitos e métodos de população e amostragens, seus diversos tipos e variações. Compreender do quanto é necessário esses métodos para as pesquisas mais exatas possíveis.

Métodos que podem ser vistos nas estatísticas diárias de vários estudos e pesquisas cada vez mais amplas, permitindo nosso conhecimento e desenvolvimento nos estudos da população.

População e Amostra

População é o conjunto de todos os elementos ou resultados sob investigação. Este conceito se contrapõe ao de amostra.

Amostra é um subconjunto de uma população ou universo. A amostra deve ser obtida de uma população específica e homogênea por um processo aleatório. A aleatorização é condição necessária para que a amostra seja representativa da população Amostra diz respeito a um subconjunto da população, fração ou uma parte do grupo.

Em alguns casos seria impossível entrevistar todos os elementos de uma população, pois levaria muito tempo para concluir o trabalho ou até mesmo seria financeiramente inviável, dessa forma, o número de entrevistados corresponde a uma quantidade determinada de elementos

Por exemplo, considere uma pesquisa para estudar o peso dos 1000 alunos de uma academia de ginástica. Digamos que sejam escolhidos 50 indivíduos e que seus respectivos pesos sejam anotados. A variável aleatória a ser observada é "peso". A população é formada pelos 1000 alunos, e a amostra é formada pelos 50 alunos cujos pesos foram medidos. O que se espera é que esta amostra, se adequadamente escolhida, tenha características semelhantes (chamadas de parâmetros) à da população em estudo.

Toda pesquisa estatística precisa atender a um público alvo, pois é com base nesse conjunto de pessoas que os dados são coletados e analisados de acordo com o princípio da pesquisa. Esse público alvo recebe o nome de população e constitui um conjunto de pessoas que apresentam características próprias, por exemplo: os usuários de um plano de saúde, os membros de uma equipe de futebol, os funcionários de uma empresa, os eleitores de um município, estado ou país, os alunos de uma escola, os associados de um sindicato, os integrantes de uma casa e várias situações que envolvem um grupo geral de elementos. A população também pode ser relacionada a um conjunto de objetos ou informações. Na estatística, a população é classificada como finita e infinita.

População Finita: nesses casos o número de elementos de um grupo não é muito grande, a entrevista e a análise das informações devem abordar a todos do grupo. Por exemplo:

As condições das escolas particulares na cidade de Goiânia. Se observarmos o grupo chegaremos à conclusão de que o número de escolas particulares em Goiânia é considerado finito.

População Infinita: o número de elementos nesse caso é muito elevado, sendo considerado infinito. Por exemplo:

A população da cidade de São Paulo.

É importante que o investigador defina cuidadosa e completamente a população antes de recolher a amostra, incluindo uma descrição dos membros que devem ser incluídos. Para cada população, há muitas amostras possíveis e qualquer delas deve fornecer informação dos parâmetros da população correspondente. É importante definir os critérios que permitem determinar se um indivíduo pertence ou não à população em estudo. Para isso, define-se conceitualmente a população (ex. hipertensos). Falta ainda saber o que se entende por "hipertenso". Este é o critério operacional que vai permitir saber quem pertence à população. Tem de ficar bem definido quem é hipertenso.

Amostragem

A amostragem é a técnica para obter uma amostra (parte) de uma população. Uma população, por sua vez, é um conjunto de elementos que possuem algumas características em comum. A coleta de uma amostra faz-se necessária quando se pretende saber informações sobre a população em estudo. O levantamento por amostragem apresenta algumas vantagens em relação ao levantamento de toda a população. A amostragem implica em custo menor e resultado em menor tempo. Há casos em que só a amostragem é conveniente, como testes de resistência de materiais.

Para fazer um levantamento amostral, é necessário:

• Explicitar os objetivos com bastante firmeza, a fim de evitar dúvidas posteriores;

• Definir a população a ser amostrada;

• Escolher as variáveis a serem observadas;

• Especificar o grau de precisão desejado, pois os levantamentos são sujeitos a incerteza, devido a erros de medida ou devido ao fato de apenas uma parte da população ser examinada;

• Escolher os instrumentos de medida e a forma de abordagem;

• Escolher a unidade amostral, que é definida como a menor parte distinta e identificável da população, para fins de enumeração e sorteio da amostra;

• Executar a prova experimental, prova-piloto ou pré-teste, pois é quando se verificam potenciais erros

• Selecionar a amostra, após ser decidido qual deve ser o respectivo tamanho.

Tipos de amostragem

A amostragem é dita como probabilística quando cada unidade amostral na população tem uma probabilidade de pertencer à amostra. Essa probabilidade é conhecida e diferente de zero.. De outra forma, a amostragem é dita não-probabilística. A amostragem probabilística possibilita maiores inferências sobre a população estudada do que a amostragem não-probabilística. A amostragem probabilística pode ser simples, estratificada, sistemática, por conglomerados entre outras.

Amostragem Aleatória Simples

É um processo mais elementar. O método se fundamenta no princípio de que todos os membros de uma população têm a mesma probabilidade de serem incluídos na amostra.

É indicado para populações homogêneas.Rotula os