População e Amostra: O que é Amostragem?

População e Amostra

A população estatística, também conhecida como Universo, refere-se ao conjunto de elementos que possuem pelo menos uma característica em comum relevante para o estudo.

Uma população finita é aquela em que é possível determinar a quantidade exata de todos os elementos, como em um estudo sobre as idades dos alunos de uma instituição de ensino.

Por outro lado, uma população infinita é aquela em que a quantidade total de elementos é desconhecida, como em um estudo sobre as espécies de pássaros em uma determinada área.

Uma amostra é um subconjunto finito da população que é examinado com o objetivo de inferir conclusões sobre a população como um todo.

A quantidade de elementos na população é representada por N, enquanto na amostra é representada por n. Por exemplo, ao estudar o impacto da nova lei do IVA de 2022 para as instituições de ensino, pode-se selecionar um grupo de 20 técnicos de contas da cidade de Maputo para distribuir o código do IVA.

Quando o estudo é realizado em toda a população, é denominado Censo ou Recenseamento, sendo uma análise estatística abrangente de um universo específico para adquirir conhecimentos quantitativos sobre suas características essenciais.

Sondagem é um estudo científico que visa compreender melhor as atitudes, hábitos e preferências da população em relação a assuntos de interesse comum. Em resumo, o Recenseamento ou Censo é um estudo estatístico realizado em toda a população, enquanto a Sondagem é realizada a partir de uma amostra representativa.

Amostragem

Amostragem é uma técnica estatística que envolve a seleção de uma parte da população (amostra) com o propósito de avaliar características específicas dessa população.

Tipos de Amostragem

Existem dois grupos principais de técnicas de amostragem: probabilísticas e não probabilísticas.

Amostragem probabilística

Na amostragem probabilística, os elementos da amostra são selecionados aleatoriamente e possuem uma probabilidade conhecida de serem escolhidos. Isso garante a objetividade do processo de seleção, pois não é influenciado pelo pesquisador.

Alguns exemplos de técnicas de amostragem probabilística incluem a Amostragem Aleatória Simples, Amostragem Sistemática, Amostragem Estratificada (Proporcional) e Amostragem por Conglomerados.

Amostragem Aleatória Simples

A Amostragem Aleatória Simples é o método mais direto de amostragem. Aqui, cada membro da população tem uma chance igual de ser selecionado para a amostra. Isso é frequentemente feito usando-se tabelas de números aleatórios ou software de computador. Se for uma amostragem sem reposição, uma vez que um indivíduo é selecionado, ele não pode ser escolhido novamente. Se for com reposição, o indivíduo volta à população podendo ser escolhido outra vez.

Amostragem Sistemática

Na Amostragem Sistemática, seleccionamos elementos a partir de um ponto de partida aleatório e, em seguida, selecionamos cada enésimo elemento no quadro da população. Por exemplo, se queremos uma amostra de 100 pessoas de uma população de 1000, escolhemos uma pessoa aleatoriamente e, em seguida, selecionamos cada décima pessoa (1000/100) para a amostra.

Amostragem Estratificada (Proporcional)

A Amostragem Estratificada envolve dividir a população em estratos ou grupos com base em características específicas. A amostra é então obtida tomando proporções iguais ou proporcionais de cada estrato. Por exemplo, se uma população tem 40% de mulheres e 60% de homens, a amostra refletirá essa mesma proporção.

Amostragem por Conglomerados

Finalmente, a Amostragem por Conglomerados é usada quando é impraticável ou impossível realizar uma amostragem aleatória simples. A população é dividida em grupos, conhecidos como conglomerados (por exemplo, cidades ou escolas). Alguns grupos são selecionados aleatoriamente e todos os indivíduos dentro desses grupos escolhidos são incluídos na amostra. Em muitos casos, uma amostra aleatória simples é então tirada de cada conglomerado.

Essas técnicas de amostragem probabilística visam reduzir o viés e aumentar a representatividade da amostra, melhorando assim a qualidade das inferências estatísticas que podem ser feitas sobre a população como um todo.

Amostragem não probabilística

Por outro lado, na amostragem não probabilística, a seleção dos elementos da amostra não é aleatória e pode ser influenciada pelas decisões pessoais do pesquisador.

Alguns exemplos de técnicas de amostragem não probabilística são a Amostragem por Conveniência ou Acidental, Amostragem Intencional, Bola de neve e Amostragem por Quotas.

As técnicas de amostragem não probabilística são métodos de seleção de amostras onde os elementos são escolhidos com base na conveniência ou julgamento do pesquisador, em vez de um processo aleatório. Vamos detalhar cada uma das técnicas mencionadas:

Amostragem por Conveniência ou Acidental

A amostragem por conveniência, também conhecida como amostra acidental, é um método onde a amostra é constituída por elementos que são facilmente acessíveis ao pesquisador. Por exemplo, um questionário aplicado a pessoas que passam por uma rua específica num determinado momento do dia. Este método é rápido e econômico, mas não é representativo da população geral, e a probabilidade de cada elemento ser selecionado é desconhecida.

Amostragem Intencional

A amostragem intencional ou julgamento é um tipo de amostragem não probabilística em que o pesquisador seleciona os membros da amostra com base no seu conhecimento sobre a população, e no julgamento sobre quem seria mais apropriado para o estudo. Este método é frequentemente usado quando é necessário um conhecimento específico que apenas certos indivíduos possuem.

Bola de Neve

Na amostragem bola de neve, os participantes iniciais de uma pesquisa ajudam a recrutar mais participantes entre os seus círculos de conhecidos. Este método é particularmente útil quando a população de interesse é difícil de acessar, por exemplo, grupos sociais fechados ou pessoas com ocupações raras.

Amostragem por Quotas

Amostragem por quotas envolve a seleção de uma amostra que reflete certas características da população. O pesquisador define quotas com base em critérios como idade, sexo, educação ou qualquer outra característica relevante e seleciona amostras até que essas quotas sejam preenchidas. Não é uma amostra aleatória, mas procura garantir que as proporções de certas características na amostra correspondam às da população total.

Considerações Finais

Em resumo, a população representa o conjunto total de elementos relevantes para o estudo, enquanto a amostra é uma parte selecionada da população que é examinada para obter informações e fazer inferências sobre a população em geral. A escolha adequada da amostra é crucial para garantir a validade e a representatividade dos resultados da pesquisa.