Tudo sobre amostragem aleatória simples

Já vimos anteriormente o que é uma amostra, mas você sabia que existem vários tipos? A amostragem aleatória simples é um dos muitos tipos de amostra do tipo probabilística e é o tipo mais usado de todos. Nesse caso, os indivíduos são selecionados por sorteio e por esse motivo têm a mesma probabilidade de serem selecionados para a compor a amostra.  

Sabemos que um dos temas mais importantes para a pesquisa online é a amostragem que deve constar de tamanho e qualidade ideal, combinado com os tipos certos de perguntas, e seguido de uma boa análise de dados. Por esse motivo, daremos uma atenção atenção especial ao tipo de amostragem aleatória simples.


 

Tipos de amostragem

O tipo da amostra é tão importante quanto o tamanho da mesma e, em conjunto, fornecerão os dados que você busca em sua pesquisa. Sendo assim, a amostragem é o que determinará se os dados são de boa ou má qualidade.

Veja os tipos de amostragem usadas em pesquisas de mercado e pesquisas de um modo geral:

Amostragens probabilísticas

Amostragens não probabilísticas

 

Amostragem probabilística aleatória simples

Amostragem aleatória simples dá a cada elemento da população alvo a mesma probabilidade de serem selecionados, pois 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 desenvolva um novo.
  3. Avaliar o quadro de amostragem para a falta de cobertura, cobertura excessiva, cobertura múltipla e agrupação.
  4. Determinar um número único para cada elemento da trama.
  5. Calcular o tamanho da amostra. (use nossa calculadora)
  6. Selecionar aleatoriamente o número específico de elementos da população.
    • Para selecionar o número de elementos da população é possível recorrer ao método de loteria. Isto é, uma tabela de números aleatórios é gerado através de um programa de computador. Como resultado, em um sistema de sorteio, os números que representam cada um dos elementos da população alvo são colocados em fichas.
    • Após isso, as fichas são misturadas.
    • Em seguida, selecionam as fichas a partir do recipiente até que se tenha obtido o tamanho da amostra desejada.
    • 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 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.
    • Você também pode usar um software estatístico ou planilha de cálculos para gerar números aleatórios, e 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 usá-lo como o número de partida para o procedimento.

Saiba a diferença entre população e amostra.

Amostragem aleatória simples

 

Subtipos de amostragem aleatória simples

Existem dois tipos de amostragem aleatória simples:

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

 

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.

Também existem algumas desvantagens…

(comparado com outros métodos de amostragem probabilística)

  1. Não tirar proveito do conhecimento que o pesquisador 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 tem interesses particulares e não podem ser incluídos com um número suficiente na amostra.
  4. Com a população dispersa, em que os custos por coleta de dados podem ser mais altos do que de outros modelos da amostra

 


 

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