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AMOSTRAGEM
Amostragem “é uma técnica e/ou conjunto de procedimentos necessários
para descrever e selecionar as amostras, de maneira aleatória ou não, e
quando bem utilizado é um fator responsável pela determinação da
representatividade da amostra.” (LEONE, Rodrigo. ET AL, 2009)
Quando se deseja colher informações sobre um ou mais aspectos de um
grupo grande ou numeroso, verifica-se, muitas vezes, ser praticamente
impossível fazer um levantamento do todo. Daí a necessidade de investigar
apenas uma parte da população ou universo. O problema da amostragem é,
portanto, escolher uma parte (ou amostra), de tal forma que ela seja a mais
representativa possível do todo e, a partir dos resultados obtidos, relativos a
essa parte, pode inferir, o mais legitimamente possível, os resultados da
população total, se esta fosse verificada (pesquisa censitária).
1º. Universo ou população: é o conjunto de seres animados ou
inanimados que apresenta pelo menos uma característica em comum.
2º. Amostra: é uma porção ou parcela, convenientemente selecionada do
universo (população); é um subconjunto do universo. (MARCONI e LAKATOS,
2002)
Para que todo o esboço da Estatística possa ser feito, temos de ter
população. Ao conjunto de seres portadores de, pelo menos, uma propriedade
comum chamamos população estatística ou universo estatístico. Uma amostra
é o subconjunto finito de uma população e pode ajudar na tarefa do
pesquisador, para que ele não precise usar toda a população em sua pesquisa,
seus gráficos e suas tabelas. Existe um processo particular para catar
amostras, que garante, tanto quanto possível, o acaso na escolha. Assim, cada
elemento da população passa a ter a mesma oportunidade em ser selecionado,
dando à amostra o caráter de representatividade. (COSTA, 2005).
TIPOS DE AMOSTRAGEM
1. Amostragem Probabilística
As técnicas de amostragem probabilísticas, ou aleatórias, ou ao acaso,
desenvolveram-se, sob o aspecto teórico, principalmente a partir da década de
30. (MARCONI e LAKATOS, 2002). Ela é “aquela em que cada elemento da
população tem uma chance conhecida e diferente de zero de ser selecionado
para compor a amostra.” (MATTAR, 2001).
Sua característica primordial é poderem ser submetidas a tratamento
estatístico, que permite compensar erros amostrais e outros aspectos
relevantes para a representatividade e significância da amostra. (MARCONI e
LAKATOS, 2002).
Aleatória Simples
Para Yule Kendall, “a escolha de um indivíduo, entre uma população, é ao
acaso (aleatória), quando cada membro da população tem a mesma
probabilidade de ser escolhido”.
A amostragem aleatória simples é o tipo de amostragem probabilística
mais utilizada. Dá exatidão e eficácia à amostragem, além de ser o
procedimento mais fácil de ser aplicado – todos os elementos da população
têm a mesma probabilidade de pertencerem à amostra.
Neste tipo de amostra a premissa é de que cada componente da
população estudada tem a mesma chance de ser escolhido para compor a
amostra e a técnica que garante esta igual probabilidade é a seleção aleatória
de indivíduos, por exemplo, através de sorteio.
O processo de amostragem aleatória simples lança mão da tabela de
números aleatórios. Essas tabelas forma obtidas por meio de computadores,
com complexa programação baseada em cálculos estatísticos, e fornecem uma
amostra inteiramente ao acaso de números dispostos em colunas e linhas, por
várias páginas.
A amostra aleatória simples pode apresentar dois tipos:
a) Sem reposição, o mais utilizado, em que cada elemento só
pode entrar uma vez para a amostra;
b) Com reposição, quando os elementos da população podem
entrar uma vez para a amostra. (MARCONI e LAKATOS, 2002).
Sistemática
Segundo BACELAR (1999), a amostragem aleatória sistemática é uma
variante da amostragem aleatória simples que se usam quando os elementos
da população estão organizados de forma seqüencial.
É uma variação de precedente. A população, ou a relação de seus
componentes, deve ser ordenada, de forma tal que cada elemento seja
identificado, univocamente, pela posição.
Supondo um sistema de indexação por cartões dos componentes de uma
empresa, onde cada elemento é representado por um e somente um cartão
num total de 1.000, e que se desse uma amostra de 100 elementos, a serem
pesquisados acerca da alimentação fornecida no refeitório da organização,
escolhe-se aleatoriamente um número entre 1 e 10, por exemplo, o 8. A
seguir, podem-se escolher os componentes cujos cartões estejam nas
seguintes ordens: 8, 12 , 18, 28, 38, 48, 58, 68, 78, 88, 98...,988, 998.
Por conglomerados
A amostragem por conglomerados ou grupos é rápida, barata e eficiente,
e a unidade de amostragem não é mais o indivíduo, mas um conjunto,
facilmente encontrado e identificado, cujos elementos já estão ou podem ser
rapidamente cadastrados. O único problema é que os conglomerados
raramente são do mesmo tamanho, o que torna difícil ou até mesmo não
permite controlar a amplitude da amostra. Recorre-se geralmente a técnicas
estatísticas para contornar tal dificuldade.
Estratificada
Esta técnica de amostragem usa informação existente sobre a
população para que o processo de amostragem seja mais eficiente. A lógica
que assiste à estratificação de uma população é a de identificação de grupos
que variam muito entre si no que diz respeito ao parâmetro em estudo, mas
muito pouco dentro de si, ou seja, cada um é homogêneo e com pouca
variabilidade.
As três etapas para se definir uma amostra estratificada são: definir os
estratos; selecionar os elementos dentro de cada estrato mediante um
processo aleatório simples; conjugar os elementos selecionados em cada
estrato, que na sua totalidade constituem a amostra.
2. Amostragem não probabilística
“Aquela em que a seleção dos elementos da população para compor a
amostra depende ao menos em parte do julgamento do pesquisador ou do
entrevistador no campo. Não há nenhuma chance conhecida de que um
elemento qualquer da população venha a fazer parte da amostra” (MATTAR,
2001).
A característica principal das técnicas de amostragem não probabilística é
a de que, não fazendo uso de formas aleatórias e seleção, torna-se impossível
a aplicação de fórmulas estatísticas para o cálculo, por exemplo, entre outros,
de erros de amostra. Dito de outro modo, não podem ser objetos de certos
tipos de tratamentos estatísticos. (MARCONI e LAKATOS, 2002).
Por Julgamento
Técnica utilizada principalmente quando se desejam obter informações
detalhadas, durante certo espaço de tempo, sobre questões particulares.
A utilização mais comum de “júris” prende-se, em geral, a estudos
realizados por órgãos oficiais, principalmente sobre orçamento familiar ou
programas de rádio e TV (audiência).
Outros exemplos poderiam apontar: correlação entre orçamento familiar e
hábitos alimentares; utilização diária dos aposentos da residência;
comportamento das crianças em relação aos animais domésticos.
Por Cotas
Este tipo de amostragem pode considerar-se análogo ao método de
amostragem estratificada, mas com um aspecto que lhe faz toda a diferença:
em vez de se escolher uma amostra aleatória dentro de cada um dos estratos
da etapa final, escolhe-se uma amostra não aleatória de tamanho determinado
pela fracção de amostragem. Contudo, e segundo HILL ET AL (2002), há duas
grandes desvantagens com este método de amostragem: primeiro, embora o
número de casos em cada um dos estratos seja proporcional ao número de
casos no mesmo estrato do Universo, a amostra de casos dentro do estrato,
por não ser escolhida ao acaso, não é necessariamente representativa dos
casos do estrato correspondente ao Universo. (COUTINHO, 2009)
A amostragem por cotas pressupõe três etapas: (1) classificação da
população em termos de propriedades que se presume ser relevantes para a
característica a estudar, (2) construção de uma “maqueta” da população a ser
pesquisada, com a determinação, relativa à amostra total, da proporção da
população que deve ser colocada em cada classe ou estrato, (3) fixação de
quotas para cada entrevistador, que terá a responsabilidade de selecionar as
pessoas a serem pesquisadas, de tal modo que a amostra total venha a conter
a proporção de cada classe ou estrato tal como foi fixado na segunda etapa.
De conveniência
O pesquisador seleciona membros da população mais acessíveis. Os
elementos são selecionados conforme conveniência do pesquisador. A amostra
pesquisada muitas vezes está disponível no local e no momento onde a
pesquisa estava sendo realizada.
Universidade Federal do Piauí – UFPI
Campus Senador Helvídio Nunes de Barros – CSHNB
Bacharelado em Nutrição
Disciplina: Metodologia da Pesquisa
Professora: Danilla Costa
Aluna: Camila de F. Anjos Tavares
TIPOS DE AMOSTRAGEM
PI, 2012