Análise Estatística de Dados

Para investigação e estudos de mercado

Tipos e Métodos de Amostragem

As amostragens probabilísticas
A amostragem será classificada como probabilística caso cada elemento na população tenha a mesma probabilidade de pertencer a mesma amostra e esta seja diferente de zero, sendo as técnicas de amostragens probabilísticas mais frequentes a saber: amostragem aleatória simples; a amostragem sistemática, amostragem aleatória estratificada e a amostragem em Cachos.

Amostragem Aleatória Simples
A amostragem aleatória simples é uma técnica de acordo com a qual cada um dos indivíduos da população alvo tem a mesma probabilidade de ser selecionado para integrar uma amostra, sendo utilizado no caso de uma população ser homogênea. Para tanto, deve-se proceder à numeração de todos os sujeitos da população e, por meio de um sorteio ou ajuda de uma tabela formada por números aleatórios, conseguir aqueles que formarão a amostra almejada. Assim, uma amostra aleatória simples pode ser formada conforme duas técnicas: amostra com reposição ou amostra sem reposição, sendo que na amostragem com reposição, a unidade escolhida volta para a população enquanto que na amostragem realizada sem reposição, a unidade escolhida não volta para a população. Assim sendo, é válido notar que, de modo geral, as amostragens são realizadas sem reposição e os cálculos de estatística nos dois tipos são iguais.

Amostragem Sistemática
A amostragem sistemática também poderá ser utilizada apenas se existir uma relação ordenada de integrantes da população, como, por exemplo por ordem alfabética ou lista telefónica. Tal técnica está baseada na retirada de K integrantes dessa lista sendo o primeiro deles retirado ao acaso, sendo que equivale à razão entre a extensão da população e da amostra. Assim sendo, a amostragem sistemática é a mais adequada pois é possível a definição de um até conseguir a amostra do tamanho almejado.

Amostragem Aleatória Estratificada
A amostragem estratificada será utilizada quando a população tiver características precisas como, por exemplo, idade e sexo, que possibilitem a formação de subconjuntos homogêneos ou os denominados estratos, uma vez que, nestas situações, as amostras selecionadas por amostragem simples tem menor representatividade, sendo em seguida retirado de modo aleatório uma amostra relativa a cada um dos estratos. Assim, tal forma de amostragem é uma das mais aplicadas, já que a maioria das populações possuem estratos bem definidos, como, por exemplo, os de homens e os de mulheres, sendo que entre suas vantagens estão as seguintes:
 Os dados são em geral mais homogéneos dentro de cada subconjunto do que na população total;
 O custo para recolha e análise dos dados é quase sempre mais baixo do que na aleatória simples;
 É possível conseguir estimativas separadas dos parâmetros da população para cada estrato sem escolher outra amostra, ou seja, sem qualquer custo extra.
Amostragem em Cachos ou conglomerados
A amostragem em cachos está baseada na retirada de modo aleatório dos elementos por cachos e não unidades, sendo útil quando os elementos da população devem ser considerados como grupos ou quando não é viável obter uma relação de todos os sujeitos da população-alvo. Assim, é válido saber que em todo agrupamento (cachos ou estratos), a amostra só é tida como probabilística se os grupos forem selecionados ao acaso antes da separação aleatória dos indivíduos nos estratos. O número de integrantes em cada conglomerado deve ser pequeno em comparação a extensão da população, mas devem conter grandes quantidades de estratos. Tal amostragem será indicada quando não se tem um sistema de referência ordenando todos os integrantes da população, ou tal elaboração seja muito custosa, sendo que o custo do alcance de dados aumenta com o crescimento da distância entre os mesmos.

As Amostragens Não Probabilísticas:
É uma estratégia de seleção de acordo com a qual cada integrante da população não tem a mesma probabilidade de ser selecionado para constituir a amostra, sendo a extensão da amostra extremamente importante uma vez que quanto maior for, menor será a probabilidade de que casos incomuns possam influenciar a totalidade de maneira significativa. Por isso, as amostras provenientes desta modalidade de amostragem devam ter sempre um número acima daquele que representaria a totalidade caso fosse usada uma amostragem da modalidade probabilística. Assim sendo, as técnicas de amostragens não-probabilísticas são: amostragem acidental ou de conveniência (por substituição da aleatória simples); amostragem por cotas (por substituição da amostragem estratificada ou por cachos); amostragem de seleção racional ou tipicidade (por substituição da estratificada); amostragem por Redes ou Bola de Neve (por substituição da sistemática).

Amostragem Acidental ou de Conveniência
É constituída por indivíduos que possam ser contactados de modo fácil, que estão numa localidade específica e momento preciso, tendo a vantagem de ser de simples organização e custo baixo, entretanto, tal modalidade de amostra gera enviesamentos, pois nada aponta que os primeiros 30 sujeitos sejam representativos da população-alvo. Assim sendo, são aplicadas a pesquisas que não têm como fim generalizar os resultados sendo muitas vezes usadas em hospitais. Dessa forma, é relevante a visão crítica do investigador para evitar vieses, por exemplo, não escolher sempre sujeitos com idades próximas, empregando critérios específicos de inclusão e exclusão.

Amostragem por Cotas
Igual à amostragem aleatória estratificada, uma vez que é formada por uma quantidade pré-determinada de sujeitos em cada uma das diversas categorias da população. Tal amostragem será diferente da estratificada somente pelo facto dos indivíduos não serem selecionados de modo aleatório dentro de cada cota ou grupo.

Amostragem por Seleção Racional, Julgamento ou por Tipicidade
Tem como pilar a avaliação do pesquisador ou especialista para formar uma amostra de indivíduos em função do seu carácter típico ou atípico cujos integrantes tenham ótimas possibilidades de fornecerem os dados que o estudo demanda, como, por exemplo, a investigação de casos que fogem à regra como uma doença muito rara.

Amostragem por Redes ou Bola de Neve
Este método está baseado na seleção de indivíduos que não seriam fáceis de serem encontrados de outro modo, tendo-se em mente as redes sociais, ciclo de amigos e conhecimentos, por exemplo, caso o pesquisador ache pessoas que satisfaçam os critérios estabelecidos e solicita que recomendem outros indivíduos que possuam características semelhantes.

Bibliografia
Pocinho, M. (2009) Teoria e exercícios passo-a-passo: Amostra e tipos de amostragem. Publicado por Research Gate. https://www.researchgate.net/publication/268150358