Tipos de amostragem (o que é, tipos e características)

O amostragem pode ser denominado como um instrumento de pesquisa científica, cujo objetivo principal é selecionar uma determinada parte do população a ser examinada, a fim de obter informações que possam ser utilizadas para avaliar as características de todo o população.

Esta análise que se faz nesta parcela da população escolhida, deve evidenciar as características mais importantes dessa população que são fundamentais para a investigação.

Para que esta amostra seja adequada e, portanto, benéfica, ela deve refletir as semelhanças e diferenças encontrados na população, isso significa que as características de Está.

Amostragem Probabilística

Os métodos de amostragem probabilística são aqueles baseados no princípio da equiprobabilidade. Ou seja, aqueles em que todos os indivíduos ou elementos têm a mesma possibilidade de serem escolhidos para fazer parte de uma amostra e, portanto, todas as amostras possíveis de tamanho igual têm a mesma chance de ser escolhido.

Apenas métodos de amostragem probabilística podem proteger a representatividade da amostra colhida, portanto, são os métodos mais recomendados.

Tipos de amostragem probabilística

Existem quatro tipos de amostras probabilísticas mais utilizadas, a saber:

1. Amostra aleatória simples: É aquela amostra em que um indivíduo ou outro componente tem a mesma oportunidade de ser selecionado. Da mesma forma, cada amostra do mesmo tamanho tem a mesma probabilidade de ser escolhida como outra amostra do mesmo tamanho. A amostra aleatória simples é a técnica mais fundamental e representa a base para outras técnicas. Na amostra aleatória simples, você usa n para caracterizar o tamanho de uma amostra e N para representar o tamanho da população.
2. Amostra sistemática: Em uma amostra sistemática, uma fórmula é usada, onde eles são divididos, N representando indivíduos ou elementos da população, em k grupos, dividindo por sua vez, o tamanho da população N entre a amostra sistemática desejada n, isso é representado assim: onde k deve ser arredondado para o número inteiro mais próximo.

Embora a aplicação desta fórmula seja bastante simples, geralmente, amostras aleatórias simples não apresentam a mesma eficiência de outros métodos probabilísticos mais bem desenvolvidos. Isso significa que qualquer amostra obtida por meio de amostragem aleatória simples, ou amostragem sistemática, os dados que representam as principais características do população.

1. Amostra estratificada: Nesse tipo de amostragem, começa-se pela divisão dos N indivíduos ou elementos da população em subsetores distintos ou por estratos, levando em consideração as características comuns. Uma amostra aleatória é feita em cada um dos setores e, em seguida, o resultado das amostras aleatórias é combinado com as amostras separadas. Esse tipo de amostragem é mais eficiente do que a amostragem aleatória sistemática, pois garante a representação dos indivíduos. da população em geral, isso significa que reafirma uma maior precisão na avaliação dos parâmetros essenciais do população.
2. Amostra de cluster: Neste tipo de amostra, você deve dividir, o N indivíduos ou elementos de uma população em grupos ou conglomerados, de forma que cada grupo seja uma representação da população como um todo.

Os grupos são então amostrados aleatoriamente e todos os indivíduos ou elementos dentro de cada grupo escolhido são examinados. Este método de amostragem acaba sendo mais conveniente (referindo-se ao custo) do que amostras aleatórias. simples, ainda mais se a população atribuída estiver isolada em uma região densa na geografia de dita País.

Amostragem Não Probabilística

Em muitas ocasiões, para realizar estudos experimentais, a amostragem probabilística é bastante cara, então métodos não probabilísticos são usados. Embora seja sabido que não funcionam para fazer generalizações (avaliações inferenciais sobre a população), porque não têm confiança de que a amostra retirada é representativa, uma vez que nem todos os indivíduos ou elementos da população têm a mesma probabilidade de ser selecionado.

Em geral, os indivíduos são escolhidos por certos motivos, tentando em todos os casos possíveis tornar a amostra representativa.

Tipos de amostragem não probabilística

• Amostragem de cota: Geralmente é estabelecido com base em um bom discernimento dos estratos ou setores da população ou os indivíduos ou elementos mais representativos ou adequados aos objetivos do investigação.

Portanto, mantém semelhanças com a amostra aleatória estratificada, mas não possui a faculdade de aleatoriedade dessa amostra. Nesse tipo de amostra, são atribuídas cotas que residem em um determinado número de indivíduos que atendem a condições específicas.

Por exemplo: 30 indivíduos de 25 a 50 anos, habitantes do sexo masculino de El Rosario. Uma vez definida a cota, são selecionados os primeiros que forem encontrados e que atendam a essas características. Essa metodologia é amplamente utilizada em pesquisas de opinião e pesquisas.

• Amostragem intencional ou de conveniênciaEsta amostragem se distingue por um esforço deliberado para adquirir amostras significativas, incluindo agrupamentos supostamente típicos nas amostras.

É usado com muita frequência em pesquisas e pré-eleições em locais onde os eleitores tiveram uma alta participação com seu voto. Da mesma forma, pode ser o caso de um pesquisador escolher deliberadamente indivíduos específicos da população.

Os casos em que esses tipos de procedimentos são apresentados com mais frequência é onde é fácil abordagem aos indivíduos, por exemplo, os professores universitários a empregam com seus alunos.

• Bola de neve: Alguns indivíduos ou elementos são localizados, o que leva a outros, e estes por sua vez a outros, e assim por diante, até que uma amostra adequada seja obtida. Este método é freqüentemente usado ao conduzir estudos em áreas marginalizadas, criminosos, seitas, pacientes de todos os tipos, etc. Prudenciais na opinião do investigador, os elementos são compilados sobre o que ele considera que podem lançar algo à investigação.

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