Qual a diferença entre amostra e amostragem?
A diferença entre amostra e amostragem está relacionada ao processo de seleção de dados em pesquisas e estatísticas.
Amostragem: É o estudo de um pequeno grupo de elementos retirado de uma população (estatística) . A amostragem envolve a seleção de uma parte da população total de acordo com suas características, a fim de obter informações que representem o conjunto maior. Existem diferentes tipos de amostragem, como amostragem probabilística, amostragem não probabilística, amostragem estratificada, entre outras.
Amostra: É o subconjunto da população selecionado para representar o conjunto maior. A amostra é obtida através da aplicação de técnicas de amostragem e pode ser identificada e selecionada de várias maneiras, como por exemplo, por atributos geográficos, demográficos ou comportamentais.
Em resumo, a amostragem é o processo de seleção de dados em pesquisas e estatísticas, enquanto a amostra é o subconjunto da população obtido após a aplicação dessas técnicas de amostragem.
| Amostra | Amostragem |
|---|---|
| É o conjunto formado por um subconjunto da população, selecionado para ser estudado. | É o processo de seleção de uma parte da população para ser estudada. |
| A amostra é utilizada para coletar informações sobre os indivíduos, objetos ou eventos da população. | A amostragem é responsável por garantir que a amostra selecionada seja representativa da população. |
| Exemplo: Em uma pesquisa sobre consumo de carnes vermelhas, a amostra seria composta pelos entrevistados que participaram do estudo. | Exemplo: Para selecionar a amostra de entrevistados, pode-se utilizar a amostragem aleatória simples, na qual todos os elementos da população têm a mesma chance de serem selecionados para a amostra. |
O que é amostra em estatística?
A amostra em estatística é um conjunto de observações selecionadas de uma população maior, com o objetivo de estimar características dessa população, como médias, proporções ou variâncias.
A estatística é uma ciência que utiliza técnicas matemáticas para coletar, analisar e interpretar dados, com base na teoria das probabilidades.
A amostragem é uma das etapas fundamentais na condução de uma pesquisa estatística, pois permite obter informações representativas da população de interesse sem precisar coletar dados de todos os elementos dessa população. Existem diferentes métodos de amostragem, como:
- Amostragem aleatória simples;
- Amostragem sistemática;
- Amostragem por conglomerados (ou amostragem por blocos);
- Amostragem por estratos;
A escolha do método de amostragem apropriado depende das características da população e das objetivos da pesquisa. A análise estatística dos dados coletados em uma amostra permite fazer inferências sobre a população geral e tomar decisões com base nessas informações.
Como é feita a seleção de uma amostra representativa?
A seleção de uma amostra representativa é fundamental para obter resultados precisos e confiáveis em pesquisas e investigações. Para garantir a representatividade, é importante seguir alguns critérios e métodos de amostragem. Alguns dos métodos mais comuns incluem:
- Amostragem aleatória: Cada membro da população tem a mesma probabilidade de ser selecionado para a amostra. Isso garante que a amostra seja representativa da população em geral.
- Amostragem estratificada: A população é dividida em subgrupos (estratos) com base em características importantes, como idade, gênero, renda ou localização geográfica. Os membros individuais de cada subgrupo são escolhidos por amostragem aleatória simples. A dimensão desses subgrupos na amostra global deve ser proporcional à totalidade da população.
- Amostragem em bola de neve: Envolve encontrar vários membros da população-alvo e, em seguida, utilizar a "vaga" de inquiridos para contactar a próxima "vaga", de modo que a amostra cresça como uma bola de neve à medida que rola pela colina abaixo. Embora não forneça uma amostra representativa da população-alvo, é útil para avaliar inquiridos de difícil acesso.
Além do método de amostragem, é importante considerar o tamanho da amostra, que é relacionado à precisão e confiabilidade dos resultados obtidos. Um tamanho de amostra adequado permite economizar tempo e dinheiro, enquanto ainda fornece estatísticas confiáveis e representativas.
Lembre-se de que a amostragem é propícia a seleções viciadas, como os inquiridos substituírem um participante indisponível por outro.
Portanto, é importante dar instruções claras sobre quando recolher dados/informação, como selecionar os participantes do inquérito e o que fazer em caso de ausência.
Aprenda mais:
Quais são as vantagens da amostragem em pesquisas?
A amostragem em pesquisas é fundamental para obter informações precisas e representativas sobre uma população. Algumas vantagens da amostragem incluem:
- Eficiência: Trabalhar com uma amostra é mais eficiente do que pesquisar toda a população, pois pode ser impossível, caro e demorado pesquisar todos os indivíduos;
- Reducção da margem de erro: Uma amostra representativa ajuda a reduzir a margem de erro nos resultados da pesquisa, garantindo que os dados coletados sejam mais precisos;
- Barateza e rapidez: A amostragem probabilística, por exemplo, é mais barata e rápida em comparação com outros métodos, e não requer conhecimento especializado para ser realizada;
- Adaptabilidade: A amostragem permite adaptar a pesquisa às características específicas da população, como atributos geográficos ou demográficos;
- Aplicação de insights: A amostragem fornece insights que podem ser aplicados a toda a população, tornando os resultados mais relevantes e úteis para a tomada de decisões;
Em resumo, a amostragem é uma ferramenta essencial em pesquisas, pois permite obter informações precisas e representativas de uma população de maneira eficiente e adaptável, reduzindo a margem de erro e facilitando a aplicação dos insights obtidos.