Amostragem probabilística: tipos e vantagens

A amostragem probabilística é um método de amostragem de seleção aleatória que utiliza estatística para selecionar aleatoriamente um pequeno grupo de pessoas que representarão uma grande população.

O requisito mais importante da amostragem probabilística é que todos em uma população tenham a mesma oportunidade de serem selecionados.


 

Tipos de amostragem probabilística

Amostragem aleatória simples

Esse é um método completamente aleatório. Números são atribuídos a todos os indivíduos que possivelmente fariam parte dessa amostra. Em seguida, são escolhidos alguns números aleatoriamente por meio de um processo de sorteio automatizado. Somente os números escolhidos serão os membros que incluem a amostra.

 

Amostragem estratificada

Este é um método em que uma grande população é dividida em dois grupos menores, que geralmente não se sobrepõem, mas representam toda a população na totalidade.

Algo comum neste tipo de método é organizar ou classificar as amostras por sexo, idade, etnia, etc. Esse método divide os participantes em grupos mutuamente exclusivos e, em seguida, usa amostragem aleatória simples para escolher os membros do grupo.

Os membros de cada um desses grupos devem diferir para que todos os membros de todos os grupos tenham a mesma oportunidade de serem selecionados usando probabilidade simples.

 

Amostragem por clusters ou amostragem por agrupamento

Esse é um método que seleciona aleatoriamente os participantes quando eles estão geograficamente dispersos.

Por exemplo, temos 1000 participantes de toda a população do México. Suponhamos que não seja possível obter uma lista completa de todos eles. Mas, em vez disso, o que o pesquisador faz é selecionar áreas aleatoriamente (ou seja, cidades, comunidades, etc.) e opta aleatoriamente dentro desses limites.

A amostragem por clusters, geralmente, analisa uma população em particular na qual a amostra consiste em vários elementos, por exemplo, cidade, família, universidade etc. Os clusters são basicamente selecionados dividindo a população maior em várias seções menores.

 

Amostragem Sistemática

As pessoas são escolhidas de acordo com suas classificações e ranking em alguma função determinada. Por exemplo, você pode escolher realizar uma pesquisa com todos os 3º filhos das famílias de uma comunidade, ou com os alunos que têm as 2º melhores notas de uma escola.

A amostragem sistemática é uma implementação estendida da mesma técnica de probabilidade. Na qual, cada membro de um grupo é selecionado em períodos regulares para formar uma amostra. Quando esse método de amostragem é usado, há uma oportunidade igual para cada membro de uma população a ser selecionada.

 

Quando usar amostragem probabilística?

1. Quando o desvio de amostragem tem que ser reduzido

A seleção da amostra determina em grande parte a qualidade da investigação. E a maneira em que os pesquisadores selecionam sua amostra determina a qualidade de suas descobertas. A amostragem probabilística fornece em grande parte qualidade nas descobertas do investigador. Isso acontece porque envolve a investigação de uma representação imparcial da população.

2. Quando a população é diversa

Quando o tamanho da população é grande e diverso, esse método de amostragem é útil porque ajuda os pesquisadores a criarem amostras que representem totalmente a população.

Suponha que queremos saber quantas pessoas preferem o turismo médico antes de receber tratamento em seu próprio país; este método de amostragem pode ajudar o pesquisador a coletar amostras de vários estratos socioeconômicos, antecedentes, etc., para representar a população em geral.

3. Para criar uma amostra precisa

A amostragem probabilística ajuda os pesquisadores a criarem uma amostra precisa de suas populações. Os pesquisadores podem usar este método para criar um tamanho de amostra precisa para ajudá-los a obter dados bem definidos.

 

Vantagens da amostragem probabilística

  1. É barato, você mesmo pode realizá-lo e não requere nenhum investimento.
  2. É simples e, portanto, rápido.
  3. Não requer conhecimento especializado para realizá-lo.

 

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