Amostragem aleatória simples é um dos tipos de amostragem probabilística que existe. Você já usou, você sabe em que se diferencia das outras?
Sabemos que um dos temas mais importantes para a pesquisa online é a amostragem, por isso, nós preparamos uma série de informações que, esperamos, que seja para sua ajuda. Vamos descrever nos próximos artigos os principais tipos de amostragem probabilística, suas vantagens e desvantagens para lhe dar uma ideia do uso que se pode dar a cada uma delas.
Uma vez que você optar por usar um design simples de amostra probabilística, você deve escolher o tipo de amostragem probabilística para seu uso. Existem quatro tipos principais de desenhos de amostragem de probabilidade:
- Amostragem aleatória simples
- Amostragem estratificada
- Amostragem sistemática
- Amostragem de conglomerados
A amostragem aleatória simples é um procedimento de amostragem probabilística que dá a cada elemento da população alvo e a cada posível amostra de um tamanho determinado, a mesma probabilidade de ser selecionado.
Etapas para selecionar uma amostra aleatória simples
- Definir a população-alvo.
- Identifica um quadro de amostragem atual da população-alvo ou desenvolva um novo.
- Avaliar o quadro de amostragem para a falta de cobertura, cobertura excessiva ,cobertura de múltipla e a agrupação, e fazer os ajustes que considerem necessários.
- Atribua um número único para cada elemento da trama.
- Determina o tamanho da amostra.
- Selecione aleatoriamente o número específico de elementos da população.
Para seleccionar o número de elementos da população é possível recorrer ao método de loteria, uma tabela de números aleatórios e números gerados aleatoriamente através de um programa de computador, ou seja, aleatório.
Ao utilizar o sistema de sorteio , os números que representam cada um dos elementos da população alvo são colocados em chips (isto é, cartões, papel ou outros materiais). Os chips são então colocados num recipiente e são misturados.
Em seguida, sem ver selecionam as fichas a partir do recipiente até que se tenha obtido o tamanho da amostra desejada. As desvantagens deste método de seleção é que consume muito tempo e se limitada a pequenas populações.
Em uma tabela de números aleatórios não se segue um padrão particular. Eles podem ser lidos de qualquer maneira, ou seja, horizontal, vertical, diagonal, para frente ou para trás.
O número de dígitos utilizados devem corresponder ao tamanho total da população-alvo. Os números que o investigador encontra que não combinam com os números atribuídos a elementos da população-alvo são ignoradas. Este processo de tabela de números aleatórios é um processo tedioso, que consome tempo, e não é recomendado para grandes populações.
Em vez disso, você pode usar software estatístico ou planilha de cálculos para gerar números aleatórios. Os elementos de populações cujos números correspondem aos números atribuídos gerados pelo software são incluídos na amostra. Você pode selecionar um número de uma tabela aleatória para usar-lo como o número de partida para o procedimento.
Subtipos de amostragem aleatória simples
Existem dois tipos de amostragem aleatória simples com a amostragem de reposição ou sem reposição. Na amostragem com reposição depois que um item tenha sido selecionado a partir do quadro de amostragem é devolvido e é elegível para ser selecionado novamente.
Na amostragem, sem reposição, depois que um item é selecionado a partir do quadro da amostra se retira da população e não retorna para a base da amostra. Este tipo de amostragem geralmente é mais eficiente,pois não permite que o mesmo elemento da população entre na amostra mais de uma vez.
Vantagens e desvantagens de amostragem aleatória simples
Entre seus pontos fortes estão os que tendem a produzir amostras representativas e permite o uso da estatística inferencial na análise dos dados coletados.
Cada seleção é independente de outras seleções; Todas as possíveis combinações de unidades da amostragem têm uma chance igual de ser selecionada. Na amostragem sistemática, as chances de ser selecionado não são independentes entre si.
Em geral, é mais fácil do que outros métodos de amostragem probabilística (tais como amostragem por aglomerados) para compreender e comunicar com os outros.
Os procedimentos estatísticos necessários para analisar os dados e calcular os erros são mais fáceis do que os exigidos em outros procedimentos de amostragem probabilística.
Entre as desvantagens estão que se requer um quadro de amostragem de elementos da população-alvo . Um quadro de amostragem apropriado pode não existir para a população que se dirige, e pode não ser viável ou prático construir um.
Neste caso amostragem por aglomerados não requer uma tomada de amostragem dos elementos da população-alvo.
- A amostragem aleatória simples tende a ter erros de amostragem maiores e menos precisão da amostragem estratificada do mesmo tamanho da amostra.
- Os inquiridos podem estar muito dispersos, portanto, os custos da recolha de dados pode ser maior das de outro designs da amostra de probabilidade, tais como, amostragem por aglomerados.
- A amostragem aleatória simples pode não produzir um número suficiente de elementos de pequenos subgrupos. Isso não faria de uma amostragem aleatória simples, uma boa escolha para os estudos que requerem uma análise comparativa das pequenas categorias de uma população com categorias muito mais amplas da população.
Pontos fortes e fracos de amostragem aleatória simples:
Pontos fortes da pesquisa aleatória simples, comparado com outros métodos de amostragem probabilística:
- Cada combinação possível de amostragem tem igual probabilidade de ser selecionado.
Mais fácil de compreender e comunicar a outros. - Ele tende a produzir amostras representativas.
- Os procedimentos estatísticos necessários para analisar erros de dados e de software de estatística são mais fáceis.
Pontos Fracos da pesquisa aleatória simples
Comparado com outros métodos de amostragem probabilística:
- Não tirar proveito do conhecimento que o pesquisador poderia ter sobre a população.
- Você pode ter erros de amostragem maiores e com menos precisão do que outros projetos de amostragem de probabilidade com o mesmo tamanho da amostra.
- Se subgrupos da população tem interesses particulares não podem ser incluídos com um número suficiente na amostra.
- Se a população esta muito dispersa, os custos por recolha de dados podem ser mais altos do que de outros modelos da amostra de probabilidade.
Em resumo a amostragem aleatória simples é como uma loteria, há, felizmente, ferramentas que facilitam a automatização e lhe dá seriedade a este processo. Nós convidamos você a continuar a ler nosso conteúdo e seguir conhecendo mais sobre os diferentes tipos de amostragem probabilística.
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