{"id":852591,"date":"2024-06-14T09:18:35","date_gmt":"2024-06-14T16:18:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=852591"},"modified":"2024-06-25T08:00:25","modified_gmt":"2024-06-25T15:00:25","slug":"tipos-de-amostra","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/pt-br\/tipos-de-amostra\/","title":{"rendered":"Tipos de amostra em pesquisa: conceitos e m\u00e9todos"},"content":{"rendered":"\n

\u00c9 hora de entender sobre tipos de amostra em pesquisa, um assunto crucial para pesquisas! \u00c9 ela que nos permite tirar conclus\u00f5es bacanas de uma galera maior, s\u00f3 analisando uma parte representativa. Entender os tipos diferentes de amostragem e os m\u00e9todos associados \u00e9 chave para garantir que os resultados da pesquisa sejam v\u00e1lidos e confi\u00e1veis. Neste artigo, vamos destrinchar esse tema.<\/p>\n\n\n\n\n\n

O que \u00e9 uma amostra em pesquisa?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ah, a amostragem em pesquisa \u00e9 uma ferramenta super importante<\/a>! Ela nos ajuda a entender um grande grupo de pessoas ou coisas sem precisar analisar todo mundo ou tudo de uma vez s\u00f3. Imagina s\u00f3 se a gente tivesse que entrevistar todo mundo do mundo todo para descobrir uma informa\u00e7\u00e3o? Seria meio complicado, n\u00e9?<\/p>\n\n\n\n

Ent\u00e3o, o que a gente faz \u00e9 pegar uma “amostra” desse grupo, que \u00e9 como uma pequena parte que representa o todo. \u00c9 como quando a gente prova um pedacinho de bolo para saber se est\u00e1 gostoso antes de comer o bolo inteiro. Faz sentido?<\/p>\n\n\n\n

A amostragem em pesquisa nos ajuda a economizar tempo e recursos, mas tem que ser feita do jeitinho certo, viu? Tem v\u00e1rias t\u00e9cnicas e m\u00e9todos para escolher a amostra de forma que ela seja realmente representativa e fiel ao grupo maior.<\/p>\n\n\n\n

As amostras de pesquisas s\u00e3o confi\u00e1veis?<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Bom, essa \u00e9 uma pergunta importante, e a resposta \u00e9: depende! Calma, vamos explicar direitinho! As amostras podem ser confi\u00e1veis quando s\u00e3o escolhidas e coletadas de forma cuidadosa e criteriosa. <\/p>\n\n\n\n

Isso significa que precisamos garantir que a amostra<\/a> seja representativa do grupo maior que estamos estudando. Se escolhermos uma amostra que n\u00e3o seja bem representativa, os resultados da pesquisa podem n\u00e3o refletir a realidade.<\/p>\n\n\n\n

Outro aspecto importante \u00e9 o tamanho da amostra. Em geral, quanto maior a amostra, mais confi\u00e1veis s\u00e3o os resultados. Isso porque uma amostra maior tende a ser mais representativa e menos suscet\u00edvel a varia\u00e7\u00f5es aleat\u00f3rias<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m disso, \u00e9 importante considerar o m\u00e9todo de coleta de dados. Se os dados foram coletados de forma imparcial, sem vi\u00e9s ou influ\u00eancia externa, isso aumenta a confiabilidade dos resultados.<\/p>\n\n\n\n

Ent\u00e3o, para responder \u00e0 pergunta, sim, as amostras nas pesquisas podem ser confi\u00e1veis, desde que sejam selecionadas com cuidado, tenham um tamanho adequado e os dados sejam coletados de maneira imparcial. Com essas precau\u00e7\u00f5es, podemos confiar nos resultados obtidos atrav\u00e9s das amostras em pesquisas.<\/p>\n\n\n\n

Quais s\u00e3o os tipos de amostra?<\/strong><\/h2>\n\n\n
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Na pesquisa, existem duas t\u00e9cnicas principais de amostragem<\/a>: aquelas que s\u00e3o baseadas em probabilidade e aquelas que n\u00e3o s\u00e3o. Agora, vamos dar uma olhada mais detalhada nos diferentes tipos de amostragem que voc\u00ea pode utilizar, aproveitando ambas as t\u00e9cnicas, para garantir uma coleta de dados super eficiente para sua pr\u00f3xima investiga\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Tipos de amostragem n\u00e3o probabil\u00edstica<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

A amostragem n\u00e3o probabil\u00edstica \u00e9 uma t\u00e9cnica na qual as amostras s\u00e3o selecionadas sem garantir que cada indiv\u00edduo da popula\u00e7\u00e3o tenha a mesma chance de ser escolhido.<\/p>\n\n\n\n

Embora essa abordagem possa levar a resultados tendenciosos ou limitar a capacidade de generaliza\u00e7\u00e3o, h\u00e1 momentos em que \u00e9 a melhor op\u00e7\u00e3o para determinadas quest\u00f5es de pesquisa ou fases da investiga\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Aqui est\u00e3o os 4 tipos de amostragem que voc\u00ea pode usar dessa forma:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

1. Amostragem de conveni\u00eancia<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

A amostragem de conveni\u00eancia <\/a>\u00e9 quando as amostras s\u00e3o selecionadas com base na disponibilidade dos sujeitos, como abordar pessoas na rua enquanto passam. <\/p>\n\n\n\n

Embora seja um m\u00e9todo r\u00e1pido, \u00e9 arriscado e deve ser usado com cautela, j\u00e1 que n\u00e3o garante representatividade. Apesar de suas limita\u00e7\u00f5es, pode ser \u00fatil quando os recursos ou tempo s\u00e3o escassos, como na fase piloto de uma pesquisa.<\/p>\n\n\n\n

2. Amostragem deliberada, cr\u00edtica ou julgadora<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Neste tipo de amostragem, os participantes s\u00e3o escolhidos com base no conhecimento pr\u00e9vio do pesquisador sobre a popula\u00e7\u00e3o ou com base no prop\u00f3sito espec\u00edfico do estudo. <\/p>\n\n\n\n

Por exemplo, ao estudar os efeitos emocionais e psicol\u00f3gicos do aborto, os pesquisadores podem selecionar apenas mulheres que passaram por essa experi\u00eancia. \u00c9 \u00fatil quando os entrevistados precisam atender a crit\u00e9rios espec\u00edficos para a pesquisa.<\/p>\n\n\n\n

3. Amostragem de bola de neve<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

A amostragem de bola de neve \u00e9 usada quando os membros da popula\u00e7\u00e3o s\u00e3o dif\u00edceis de localizar, como sem-teto ou imigrantes indocumentados. <\/p>\n\n\n\n

O pesquisador come\u00e7a com alguns contatos conhecidos e pede que eles ajudem a localizar outros membros da popula\u00e7\u00e3o de interesse. Esse m\u00e9todo \u00e9 valioso em situa\u00e7\u00f5es em que a confian\u00e7a \u00e9 essencial e as pessoas podem hesitar em participar abertamente.<\/p>\n\n\n\n

4. Amostragem de cota<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Na amostragem de cota, as unidades s\u00e3o selecionadas com base em caracter\u00edsticas pr\u00e9-determinadas para garantir uma distribui\u00e7\u00e3o semelhante \u00e0 da popula\u00e7\u00e3o em estudo. <\/p>\n\n\n\n

Por exemplo, ao coletar dados nacionais, o pesquisador consideraria propor\u00e7\u00f5es de g\u00eanero, idade, ra\u00e7a, etc., para construir uma amostra representativa.<\/p>\n\n\n\n

Tipos de amostragem probabil\u00edstica<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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Na amostragem probabil\u00edstica, as amostras s\u00e3o coletadas de forma que todos os indiv\u00edduos da popula\u00e7\u00e3o tenham a mesma chance de serem selecionados. Muitos consideram essa abordagem como a mais rigorosa metodologicamente, pois reduz os vi\u00e9ses sociais que podem influenciar a sele\u00e7\u00e3o da amostra.<\/p>\n\n\n\n

No entanto, \u00e9 importante escolher a t\u00e9cnica de amostragem que melhor se adapta \u00e0 sua pergunta de pesquisa espec\u00edfica. Vamos dar uma olhada nos 4 tipos de amostragem probabil\u00edstica.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

1. Amostragem aleat\u00f3ria simples<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

A amostragem aleat\u00f3ria<\/a> simples \u00e9 o m\u00e9todo b\u00e1sico usado em c\u00e1lculos e m\u00e9todos estat\u00edsticos. Para fazer uma amostra aleat\u00f3ria simples, cada unidade na popula\u00e7\u00e3o recebe um n\u00famero. Ent\u00e3o, um conjunto de n\u00fameros aleat\u00f3rios \u00e9 gerado e as unidades com esses n\u00fameros s\u00e3o inclu\u00eddas na amostra.<\/p>\n\n\n\n

Por exemplo, imagine que voc\u00ea tenha uma popula\u00e7\u00e3o de 1.000 pessoas e queira selecionar uma amostra aleat\u00f3ria simples de 50 pessoas. Primeiro, cada pessoa \u00e9 numerada de 1 a 1.000. Depois, voc\u00ea gera uma lista de 50 n\u00fameros aleat\u00f3rios, geralmente usando um programa de computador, e as pessoas correspondentes a esses n\u00fameros s\u00e3o inclu\u00eddas na amostra.<\/p>\n\n\n\n

Essa t\u00e9cnica funciona melhor com uma popula\u00e7\u00e3o homog\u00eanea, onde as pessoas n\u00e3o diferem muito em caracter\u00edsticas como idade, ra\u00e7a, escolaridade ou classe social. Se a popula\u00e7\u00e3o for heterog\u00eanea, \u00e9 importante considerar essas diferen\u00e7as para evitar uma amostra tendenciosa.<\/p>\n\n\n\n

2. Amostragem sistem\u00e1tica<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Na amostragem sistem\u00e1tica, os elementos da popula\u00e7\u00e3o s\u00e3o listados e cada en\u00e9simo elemento \u00e9 selecionado para a amostra.<\/p>\n\n\n\n

Por exemplo, se houver 2.000 alunos em uma escola e voc\u00ea quiser uma amostra de 100 alunos, voc\u00ea os lista e seleciona cada vig\u00e9simo aluno. Para garantir imparcialidade, o primeiro aluno deve ser selecionado aleatoriamente.<\/p>\n\n\n\n

3. Amostragem estratificada<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Na amostragem estratificada, a popula\u00e7\u00e3o \u00e9 dividida em subgrupos ou estratos e, em seguida, os sujeitos s\u00e3o selecionados aleatoriamente de cada estrato de forma proporcional.<\/p>\n\n\n\n

Por exemplo, para uma amostra estratificada de estudantes universit\u00e1rios, voc\u00ea dividiria os alunos por ano e selecionaria uma quantidade proporcional de calouros, segundo, terceiro e quarto anos.<\/p>\n\n\n\n

4. Amostragem por conglomerados<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

A amostragem por conglomerados \u00e9 usada quando \u00e9 dif\u00edcil listar todos os elementos da popula\u00e7\u00e3o. Os elementos geralmente est\u00e3o agrupados em subpopula\u00e7\u00f5es e voc\u00ea seleciona amostras desses grupos.<\/p>\n\n\n\n

Por exemplo, se voc\u00ea estiver estudando membros de igrejas na Guatemala e n\u00e3o tiver uma lista completa de membros, poder\u00e1 selecionar igrejas e, em seguida, obter listas de membros dessas igrejas.<\/p>\n\n\n\n

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