Amostragem é um processo estatístico de seleção de uma parte representativa de uma população maior para realizar uma análise ou estudo mais aprofundado.
Como sabemos, é impossível realizar pesquisas ou coletas de dados de toda a população, seja ela de pessoas, objetos ou eventos, por isso, a amostragem é uma forma de obter uma representação significativa dos dados.
Mas por que utilizar amostragem?
Com a maior utilização dos dados nos cotidianos profissionais, tornou-se vital o entendimento de outros conceitos que estão diretamente relacionados a esse assunto. E é aí que entra a amostragem.
Quando o assunto são grandes conjuntos de dados e limites de orçamento, usar a amostragem representa uma possibilidade com bom custo-benefício.
Ainda não está por dentro do que é a amostragem?
Então confira os seguintes tópicos que explicaremos melhor esse assunto:
- O que é Amostragem?
- Conceitos importantes;
- Quais os tipos de Amostragem?
- Aplicações de Amostragem.
Pronta(o) para aprender mais sobre amostras e usá-las na sua empresa? É só pegar um café e continuar a leitura.
O que é Amostragem?
A amostragem é o processo pelo qual se define uma quantidade de elementos que representará uma totalidade, que é objeto de alguma avaliação ou estudo.
Trazendo esta abstração para a realidade cotidiana, temos o seguinte exemplo:
Exemplo: A população brasileira é constituída por milhões de pessoas. Quando acontece o período de eleição, em razão desse grande número, é impossível realizar uma pesquisa de intenções de votos com cada eleitor.
Entretanto, isso não é um impeditivo para que possamos entender quais são os candidatos que apresentam maior intenção de votos.
Nesse contexto, definimos uma quantidade de pessoas viável para ser entrevistada e esse valor representará as intenções de voto da totalidade.
Em outras palavras, o tamanho da população, muitas vezes, pode ser tão grande que dificulta a coleta de dados. Assim, define-se um tamanho da amostra que seja adequado para obtenção de dados.
Em termos mais técnicos, dizemos que a amostragem é o meio de definição de amostras, que representam parte de uma população.
Nesse contexto, o entendimento da amostragem é amplamente usado para análises de dados.
Agora que você já entendeu o que significa a amostragem, vamos apresentar alguns conceitos importantes para o entendimento deste artigo.
Conceitos importantes
No tópico anterior, apresentamos um exemplo para ilustrar melhor o conceito de amostragem. Porém, alguns termos podem ter ficado confusos, como é o caso da palavra “população”.
Então, neste tópico vamos explicar alguns conceitos comuns que você vai se deparar ao estudar sobre amostragem.
População
A população é o evento a ser estudado, ou ainda, o evento em que se busca ter insights para tomada de decisões no âmbito empresarial, por exemplo.
Amostra
É uma seleção de um subgrupo da população que será analisado para obter informações sobre a população total.
Tamanho da amostra
É o número de indivíduos, objetos ou eventos na amostra. O tamanho da amostra é importante porque afeta a precisão dos resultados.
Erro amostral
É o grau de incerteza associado à amostra selecionada. É influenciado pelo tamanho da amostra e pela variação dentro da população.
Intervalo de confiança
O intervalo de confiança é um intervalo estatístico que inclui um valor estimado (ponto estimado) e uma margem de erro, que é calculada a partir da variabilidade dos dados amostrais e do tamanho da amostra.
Aleatoriedade
É a técnica de seleção da amostra de forma que cada indivíduo, objeto ou evento da população tenha a mesma chance de ser incluído na amostra.
Viés amostral
Viés amostral é um erro sistemático que ocorre quando a amostra selecionada para uma pesquisa não representa adequadamente a população em estudo.
Agora que você já conhece os conceitos envolvidos, vamos conhecer os tipos de amostragem?
Quais os tipos de Amostragem?
Existem dois principais tipos de amostragem: a probabilística e a não-probabilística. Abaixo vamos explicar seus conceitos:
Amostragem Probabilística
Uma amostra probabilística pode também ser denominada como fazendo parte de uma amostragem aleatória. Para esse caso, são feitos tratamentos estatísticos que compensam os erros amostrais.
Isso significa dizer que a seleção dos elementos que estarão na amostra é aleatória.
Além disso, a probabilidade de escolha desses elementos é conhecida. Ou seja, os elementos da amostra têm a mesma oportunidade de serem selecionados.
As amostras probabilísticas podem usar várias técnicas, sendo elas:
Amostragem aleatória simples
Amostragem aleatória simples é uma técnica de amostragem em que todos os indivíduos de uma população têm a mesma chance de serem selecionados para a amostra.
Amostragem sistemática
É uma técnica de amostragem onde o processo de seleção de uma amostra é feito a partir de uma população, no qual os elementos são escolhidos de acordo com uma regra predefinida, a partir de um ponto de partida aleatório.
Amostragem estratificada
É uma técnica de amostragem em que a população é dividida em subgrupos ou estratos e uma amostra é selecionada a partir de cada estrato.
Amostragem por conglomerados ou em cacho
Também conhecida como amostragem por cluster, é uma técnica de amostragem em que a população é dividida em grupos ou conglomerados e uma amostra é selecionada a partir de cada grupo.
Amostragem Não-Probabilística
Já a amostragem não-probabilística não apresenta uma aleatoriedade na escolha dos elementos que farão parte da amostra. Isto é, haverá uma escolha deliberada dos componentes da amostra.
A escolha de cada um desses tipos de amostragem dependerá do tipo de pesquisa realizada e de critérios estabelecidos pelo próprio pesquisador.
Por sua vez, as amostras não-probabilísticas podem ser dos seguintes métodos:
Amostragem por conveniência ou por acessibilidade
É uma técnica de amostragem em que os indivíduos são selecionados com base em sua disponibilidade e acessibilidade. Essa técnica é geralmente utilizada quando é difícil ou impossível obter uma amostra representativa da população de interesse.
Amostragem intencional
É uma técnica de seleção de amostras em que a pessoa que está fazendo a pesquisa, escolhe cuidadosamente os indivíduos ou unidades de interesse com base em algum critério pré-determinado.
Amostragem por cotas
É uma técnica de seleção de amostras em que a pessoa que está fazendo a pesquisa define previamente certos critérios de inclusão para a escolha dos participantes da pesquisa.
Esses critérios podem ser, por exemplo, idade, gênero, nível educacional, entre outros. A partir desses critérios, são definidas cotas para cada grupo, de forma que a amostra final reflita a proporção desses grupos na população geral.
Amostragem bola de neve
É uma técnica de seleção de amostras em que o pesquisador começa selecionando alguns participantes que se encaixam nos critérios de inclusão da pesquisa.
E, em seguida, pede que esses participantes indiquem outras pessoas que também possam preencher os mesmos critérios.
Amostragem desproporcional
É uma técnica de seleção de amostras em que a pessoa que está fazendo a pesquisa escolhe deliberadamente um número diferente de participantes de cada grupo ou subgrupo da população, com base em um critério pré-determinado.
Você deve ter percebido que existem uma série de diferentes métodos para alcançar os resultados mais variados, não é mesmo? Para escolher o melhor deles, é preciso saber quais as suas principais aplicações.
Interessada(o) em descobrir? Confira o que preparamos no próximo tópico!
Aplicações de Amostragem
O uso desses conceitos estatísticos são um leque de diversas opções para solucionar os mais diferentes problemas existentes na academia e no mercado de trabalho.
Por meio das técnicas adequadas, é possível ter soluções eficientes para resolver os constantes desafios do mundo VUCA.
Assim, podemos dizer que não podemos uma caneta para apertar um parafuso, não é mesmo? Essa analogia busca mostrar como não basta ter uma caixa de ferramentas, é preciso saber qual ferramenta usar e quando.
Dessa maneira, dizemos que as principais aplicações em torno do conceito de amostras estão em:
Entretanto, esses usos não se esgotam tão facilmente e é muito provável que algum problema que você esteja enfrentando tenha uma solução por algum desses métodos.
Por fim, esteja sempre atento aos possíveis erros inerentes à escolha das amostras para que os seus resultados e suas soluções sejam as mais precisas possíveis.
