Amostragem aleatória simples: tudo o que precisa saber

Já vimos anteriormente o que é uma amostra, mas sabia que existem vários tipos? A amostragem aleatória simples é um dos muitos tipos de amostra probabilística e a mais utilizada. No caso, os indivíduos são selecionados por sorteio e, por esse motivo, têm a mesma probabilidade de serem selecionados para compor a amostra.  

Por outro lado, sabemos também que um dos pontos mais importantes para um estudo ou inquérito online é a amostragem deve tamanho e qualidade ideais, combinando certo tipos de perguntas, e seguida de uma boa análise de dados

Nesse sentido, vejamos então a importância da amostragem aleatória simples e como estes pontos estão todos interligados.

Tipos de amostragem

O tipo da amostra é tão ou mais importante quanto o tamanho da mesma. E, em conjunto, fornecem os dados que procura para o seu estudo ou inquérito. Por outro lado, a amostragem é o que determina se os dados são de boa ou má qualidade.

Conheça agora os tipos de amostragem usadas em estudos de mercado e estudos de modo geral:

Amostragens probabilísticas

Amostragens não probabilísticas

O que é a amostragem aleatória simples?

No caso, a amostragem aleatória simples dá então a cada elemento do público-alvo a mesma probabilidade de serem selecionados, visto que essa seleção é feita em forma de sorteio.

Etapas para selecionar uma amostra aleatória simples

  1. Definir a população-alvo.
  2. Identificar um quadro de amostragem atual da população-alvo ou desenvolver um novo.
  3. Avaliar o quadro de amostragem para a falta de cobertura, cobertura excessiva, cobertura múltipla e agrupamento.
  4. Determinar um número único para cada elemento do enredo.
  5. Calcular o tamanho da amostra. (use a nossa calculadora)
  6. Selecionar aleatoriamente o número específico de elementos da população-alvo.
  • Para selecionar a composição do público é possível recorrer ao método de lotaria. Isto é, uma tabela de números aleatórios é criado através de um programa de computador. Como resultado, num sistema de sorteio, os números que representam cada um dos elementos são colocados em fichas.
  • Posto isto, as fichas são misturadas.
  • Em seguida, selecionam as fichas a partir do recipiente até se ter obtido o tamanho da amostra desejada.
  • Numa tabela de números aleatórios não se segue um padrão particular. Podem ser lidos de qualquer maneira, ou seja, horizontal, vertical, diagonal, para frente ou para trás.
  • O número de dígito utilizado deve corresponder ao tamanho total da população-alvo e o número que o investigador encontra que não combina com o atribuído ao elemento da população-alvo é ignorado.
  • Também pode usar um software estatístico ou tabela de cálculo para gerar números aleatórios, e os elementos de populações cujos números correspondem aos atribuídos gerados pelo software são incluídos na amostra.
  • Pode selecionar um número de uma tabela aleatória para usá-lo como o número de partida para o procedimento.

Saiba a diferença entre população e amostra.

Subtipos de amostragem aleatória simples

Existem dois tipos de amostragem aleatória simples:

  1. de reposição – um item selecionado no quadro de amostragem, é devolvido e pode ser elegível novamente.
  2. sem reposição – o item após escolhido uma vez, é retirado e não pode ser selecionado novamente.

Vantagens da amostragem aleatória simples (comparado com outros métodos de amostragem probabilística)

  1. Cada combinação possível de amostragem tem igual probabilidade de ser selecionado. É mais fácil de compreender e comunicar a outros.
  2. Tende a produzir amostras representativas.
  3. Os procedimentos estatísticos necessários para analisar erros de dados e de software de estatística são mais fáceis.

Desvantagens da amostragem aleatória simples (comparado com outros métodos de amostragem probabilística)

  1. Não tirar proveito do conhecimento que o investigador poderia ter sobre a população.
  2. Ter erros maiores e com menos precisão do que outros projetos de amostragem com o mesmo tamanho da amostra.
  3. Subgrupos da população têm interesses particulares e não podem ser incluídos com um número suficiente na amostra.
  4. Com a população dispersa, em que os custos por recolha de dados podem ser mais altos do que de outros modelos da amostra.

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