Tipos De Amostragem

Tipos de Amostragem Quantitativa

Considerando uma amostra, ou seja, um subgrupo de um universo maior, que precisa ser analisada, temos como procedimento de seleção de dados para essa análise, a amostragem;

A amostragem de dados quantitativa pode ser ramificada em dois grupos: Probabilísitca e Não Probabilistica. A primeira, Probabilistica, condiz com a seleção aleatória dos dados, onde cada elemento da população possui uma determinada probabilidade conhecida de integrar a amostra. É uma abordagem de metodos científicos mais rigorosos. Já a segunda, a Não Probabilistica, se refere a uma escolha deliberada dos elementos da amostra, dependendo unicamente dos critérios de julgamento e seleção do responsável pela pesquisa.

A abordagem Probabilistica se subdivide em:

• Aleatória Simples, que se baseia na ideia de que todos os elementos de uma população tem a mesma probabilidade de serem incluidos na amostra. Assim, rotula-se os elementos e sorteia-se as celulas que farão parte da amostra. Indicada para populações homogêneas.

• Sistemática, onde a população deve ser ordenada de forma que os elementos sejam identificados pela população e retirados periodicamente para analise. Nessa abordagem calcula-se a razão, onde R=N/n (sendo N= população e n= amostra), sorteia-se um n de 1-R (real) e a partir da obtenção da razão (R) e desse numero se ontem a sequencia de elementos analisada.

Estratificada, que consiste em dividir a população em grupos menores mais homogêneos, tambem conhecidos como estratos, de forma que haja homogeneidade nos estratos e diferença entre eles. Esses estratos podem ser definidos por critérios como idade, sexo (...). Rotula-se as amostras nos estratos a partir de uma abordagem aletória simples.

Vale notar que essa abordagem apresenta tres tipos distintos, sendo eles: 1. Uniforme, onde sorteia-se igualmente o numero de elementos de cada estrato; 2. Proporcional, onde o numero de elementos de cada estrato é proporcional ao numero de elementos existentes no proprio estrato; e 3. Ótima, que toma em cada estrato um numero de elementos proporcional ao numero de elementos do estrato e tambem a variação da variavel de interesse no estrato, medida pelo desvio padrão.

• Conglomerados que é um método utilizado por motivos de ordem prática e economica, onde divide-se uma população em pequenos grupos (conglomerados) cujos elementos constituirão a amostra. Esta abordagem é indicada quando há uma ramificação da população em grupos que sejam semelhantes entre si, mas com fortes distinções dentro dos grupos. Assim, cada um é uma pequena representação da opulação de interesse específico.

A abordagem Não Probabilística, por sua vez, ramifica-se em:

• Acessibilidade, ou conveniência, ou seja, seleciona-se os elemetos aos quais o pesquisador tem acesso (menos rigorosa).

• Intencional, onde seleciona-se um subgrupo da população que possa ser considerado representativo do todo. Esta opção requer conhecimento intrinseco da população e do subgrupo selecionado.

• Cotas, que classifica a população determinando a proporação de cada classe, montando um sistema de cotas a partir dessa determinação. É uma abordagem utilizada quando não eiste um cadastro