A Amostragem de Conveniência
Por: Julia74 • 15/4/2015 • Trabalho acadêmico • 1.067 Palavras (5 Páginas) • 903 Visualizações
UNIASSELVI/ FAMEG - CURSO DE PSICOLOGIA
Disciplina: Estatística
Prof: Iraci Müller
Acadêmico: Julia Graciela da Silva Freire
Atividades Acadêmicas – Resenha sobre Amostragem
Amostra de Conveniência
Este tipo de amostra é composto por elementos que estão facilmente disponíveis ao pesquisador . As amostras de conveniência são tidas por muitos estatísticos como exemplo clássico da amostragem não-casual e fonte de amostras tendenciosas ou enviesadas, por este motivo é alvo de sérias restrições.
A utilização deste tipo de amostra é bastante comum na área de saúde. Muitas pesquisas são feitas com pacientes atendidos em um só hospital ou clínica e, não raro, estudantes são usados como sujeitos controle. Além disso, algumas pesquisas na área de saúde só são possíveis de serem realizadas quando são utilizadas amostras que, a rigor, são de conveniência. Quando um pesquisador quer avaliar aspectos familiares das famílias de indivíduos esquizofrênicos, ele certamente não terá como listar todos os elementos que compõem esta população para fazer um sorteio ou estabelecer um sistema para selecionar os elementos de sua amostra.
Com o uso de amostras de conveniência, aumentam as chances de o pesquisador obter, consciente ou inconscientemente , uma amostra não-representativa da população.Quando uma amostra não for adequadamente representada a população, é comum que este tipo de amostra seja tratada como amostra enviesada ou tendenciosa.Sendo uma amostra enviesada qualquer pesquisador pode provar qualquer coisa que deseje. Como exemplo, para demonstrar que o uso do cigarro esta relacionado ao surgimento de tumores na garganta, o pesquisador poderá coletar seus dados em um centro de tratamento para câncer na garganta e perguntar aos pacientes se estes são (ou foram) fumantes. A proporção de pacientes com câncer na garganta que são fumantes ou foram, será bem maior que a de fumantes que desenvolveram o câncer na garganta . A seriedade da estatística é levada em conta, quando auxiliada corretamente evitando erros na identificação dos resultados e conclusões de uma pesquisa.
Critérios de Inclusão e Exclusão
Para empregar corretamente alguma técnica privilegiando a imparcialidade na escolha dos elementos que selecionados irão compor a amostra, tornando-a mais homogênea , é estabelecido previamente, à coleta dos dados, os critérios de inclusão e exclusão. Os critérios de inclusão são características que o elemento deve possuir para que possa ser um componente da amostra. E os critérios de exclusão são características que , se o elemento possuir, o mesmo não poderá fazer parte da amostra. Normalmente, essas características podem gerar resultados dúbios ou difíceis de serem interpretados. Quando um pesquisador se deparar com os dados de um indivíduo com distimia e ansiedade que apresenta, por exemplo, dificuldades de relacionamento inter-pessoal, será difícil definir o que produziu este resultado. As dificuldades de relacionamento estariam associadas à distimia, à ansidade ou à ambas?
Amostras não Aleatórias
Existem situações práticas em que a seleção de uma amostra aleatória é muito difícil, ou até mesmo impossível, ou seja , difícil de obter uma lista de elementos da população. Em algumas vezes o problema é contornável, exige inicialmente uma lista de conglomerados . Outras vezes , quando não é possível, passamos a pensar em procedimentos não aleatórios para a seleção da amostra. As técnicas não aleatórias procuram gerar amostras de forma, que representem razoavelmente bem a população.
Amostragem por cotas : Assemelha-se, numa primeira fase, com a amostragem estratificada proporcional. A população é dividida em diversos subgrupos. Selecionando para fazer parte da amostra, uma cota de cada subgrupo, proporcional ao seu tamanho. Do contrário, a amostragem estratificada, a seleção não precisa ser aleatória.
Amostragem por julgamento: Os elementos escolhidos são aqueles julgados como típicos da população que se deseja estudar. Como exemplo, num estudo sobre a produção científica dos departamentos de ensino de uma universidade , um estudioso sobre o assunto, pode escolher os departamentos que ele considera serem aqueles que melhor representam a universidade em estudo.
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