A amostragem não probabilística é uma técnica na a qual o pesquisador seleciona amostras com base em julgamento subjetivo, em vez de seleção aleatória.
Ao contrário da amostragem probabilística, onde cada membro da população tem uma chance conhecida de ser selecionado, na não probabilística nem todos os membros da população têm a oportunidade de participar do estudo.
Ela é mais útil para estudos exploratórios, como o pesquisa piloto (é implementada em uma amostra menor, em comparação com o tamanho da amostra predeterminado).
Tipos de amostragem não probabilística e exemplos
A amostragem não probabilística é usada quando não é possível extrair uma amostra probabilística aleatória devido a considerações de tempo ou custo.
Ela é um método menos rigoroso que depende em grande parte da experiência dos investigadores.Além disso, é comumente realizada por meio de métodos observacionais e é amplamente utilizada em pesquisas qualitativas.
1. Amostragem de conveniência
A amostragem de conveniência é uma técnica de amostragem não probabilística em que amostras da população são selecionadas apenas porque estão convenientemente disponíveis para o pesquisador.
Essas amostras são selecionadas apenas porque são fáceis de recrutar e porque o pesquisador não considerou selecionar uma amostra que representasse toda a população.
Idealmente, na pesquisa, é bom analisar amostras que representem a população. Mas, em algumas pesquisas, a população é demasiado grande para avaliar e considerar toda a população.
Esta é uma das razões pelas quais os pesquisadores confiam na amostragem de conveniência, que é a técnica de amostragem não probabilística mais comum, devido à sua velocidade, custo-benefício e facilidade de disponibilidade da amostra.
Um exemplo de amostragem por conveniência seria usar estudantes voluntários conhecidos do pesquisador. O pesquisador pode enviar a pesquisa aos alunos e neste caso eles servirão de amostra.
2. Amostragem consecutiva
Esta técnica de amostragem não probabilística é muito semelhante à conveniência (com uma ligeira variação). Na amostragem consecutiva, o pesquisador escolhe uma única pessoa ou grupo amostral , conduz a pesquisa durante um período de tempo, analisa os resultados e depois passa para outro assunto ou grupo de assuntos, se necessário.
Esta técnica de amostragem dá ao pesquisador a oportunidade de trabalhar com muitos tópicos e refinar sua pesquisa, coletando resultados que contêm insights vitais.
3. Amostragem de cotas
Hipoteticamente, suponha que um pesquisador queira estudar os objetivos de carreira dos funcionários de uma organização. Nesta organização trabalham 500 funcionários e estes são conhecidos em conjunto como “população”.
Para compreender melhor uma população, o pesquisador precisará apenas de uma amostra, não de toda a população. Além disso, o pesquisador está interessado em estratos específicos da população. É aqui que a amostragem por quotas ajuda a dividir a população em estratos ou grupos.
Para estudar os objetivos de mais de 500 colaboradores, tecnicamente a amostra selecionada deve ter um número proporcional de homens e mulheres. O que significa que deve haver 250 homens e 250 mulheres. Dado que isto é improvável, os grupos ou estratos são seleccionados através de amostragem por quotas.
4.- Amostragem intencional ou por julgamento
Nesta técnica de amostragem não probabilística, as amostras são selecionadas com base unicamente no conhecimento e na credibilidade do pesquisador.
Em outras palavras, os investigadores escolhem apenas aqueles que acreditam serem apropriados (no que diz respeito aos atributos e à representação de uma população) para participar em um estudo.
A desvantagem da amostragem intencional é que os resultados podem ser influenciados pelas noções percebidas pelo pesquisador. Portanto, há muita ambigüidade envolvida nesta técnica de pesquisa. Por exemplo, este tipo de método de amostragem pode ser utilizado em estudos piloto.
5. Amostragem de bola de neve
Esse tipo de técnica ajuda os pesquisadores a encontrar amostras quando elas são difíceis de localizar. Os pesquisadores usam essa técnica quando o tamanho da amostra é pequeno e não está facilmente disponível.
Este sistema de amostragem em bola de neve funciona como um programa de referência. Depois que os pesquisadores encontram assuntos adequados, eles são solicitados a ajudá-los a encontrar assuntos semelhantes para que possam formar uma amostra de bom tamanho.
Por exemplo, este tipo de amostragem pode ser utilizado para realizar pesquisas envolvendo uma doença específica em pacientes ou talvez também uma doença rara.
Os pesquisadores podem buscar ajuda de pessoas doentes para que possam encaminhar outras pessoas que sofrem do mesmo mal e assim formar uma amostra subjetiva para a realização do estudo.
Quando usar amostragem não probabilística?
- Este tipo de amostragem é usado para indicar se um determinado traço ou característica existe em uma população.
- Essa técnica de amostragem é amplamente utilizada quando pesquisadores conduzem pesquisas qualitativas, estudos piloto ou pesquisas exploratórias.
- A amostragem não probabilística é usada quando os pesquisadores têm tempo limitado para conduzir pesquisas ou têm restrições orçamentárias.
- A amostragem não probabilística é feita para verificar se um determinado tópico precisa de uma análise aprofundada.
Vantagens da amostragem não probabilística
- É um método prático para pesquisadores que implementam pesquisas no mundo real. Embora, é claro, valha a pena mencionar que os estatísticos preferem a amostragem probabilística porque ela fornece dados na forma de números. Mas a realidade é que, se feita corretamente, a amostragem não probabilística pode produzir resultados semelhantes, se não da mesma qualidade.
- A obtenção de respostas usando amostragem não probabilística é mais rápida e econômica em comparação à amostragem probabilística, uma vez que o pesquisador conhece a amostra. Normalmente, os participantes são motivados a responder rapidamente em comparação com as pessoas selecionadas aleatoriamente.
Desvantagens da amostragem não probabilística
- O pesquisador precisa pensar nas possíveis razões para os vieses. É importante ter uma amostra que represente de perto a população.
- Ao escolher uma amostra em amostragem não probabilística, os pesquisadores devem ter cuidado com recrutas que possam distorcer os dados. No final das contas, são realizadas pesquisas para obter informações valiosas e dados úteis.
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