Ao realizar pesquisas, quase nunca \u00e9 poss\u00edvel estudar toda a popula\u00e7\u00e3o de interesse. Por isso, os pesquisadores utilizam diferentes tipos de amostragem para coletar dados e responder \u00e0s quest\u00f5es de investiga\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n
Uma amostra \u00e9 um subconjunto da popula\u00e7\u00e3o que est\u00e1 sendo estudada. Ela representa o grupo maior e \u00e9 utilizada para tirar conclus\u00f5es sobre essa popula\u00e7\u00e3o. Essa t\u00e9cnica de pesquisa \u00e9 amplamente empregada nas ci\u00eancias sociais como uma forma pr\u00e1tica de coletar informa\u00e7\u00f5es sem a necessidade de medir toda a popula\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n
Neste artigo, apresentaremos os diferentes tipos de amostragem existentes, explicaremos em que consistem e indicaremos quando \u00e9 mais conveniente utilizar cada um deles.<\/p>\n\n\n\n\n\n
A amostragem \u00e9 o processo de selecionar um subconjunto (amostra) de indiv\u00edduos ou unidades de uma popula\u00e7\u00e3o maior para participar de uma pesquisa ou estudo. <\/p>\n\n\n\n
O objetivo \u00e9 coletar dados representativos dessa amostra para tirar conclus\u00f5es sobre a popula\u00e7\u00e3o total, sem a necessidade de estudar todos os seus membros, o que pode ser invi\u00e1vel devido a limita\u00e7\u00f5es de tempo, recursos ou acessibilidade.<\/p>\n\n\n\n
Na pesquisa, existem duas principais t\u00e9cnicas de amostragem: aquelas baseadas em probabilidade e aquelas que n\u00e3o s\u00e3o. Vamos analisar os diferentes tipos de amostragem que podem ser utilizados em ambas as t\u00e9cnicas para uma coleta de dados eficiente em sua pr\u00f3xima pesquisa.<\/p>\n\n\n\n
A amostragem n\u00e3o probabil\u00edstica <\/a>\u00e9 uma t\u00e9cnica em que as amostras s\u00e3o coletadas por meio de um processo que n\u00e3o garante a todos os indiv\u00edduos da popula\u00e7\u00e3o a mesma oportunidade de serem selecionados.<\/p>\n\n\n\n Embora alguns m\u00e9todos desse tipo possam gerar dados tendenciosos ou limitar a capacidade de tirar conclus\u00f5es gerais, h\u00e1 situa\u00e7\u00f5es em que essa abordagem \u00e9 a melhor op\u00e7\u00e3o, seja para atender a uma quest\u00e3o espec\u00edfica de investiga\u00e7\u00e3o ou para uma etapa espec\u00edfica do estudo.<\/p>\n\n\n\n Existem quatro tipos de amostragem n\u00e3o probabil\u00edstica:<\/p>\n\n\n\n A amostragem de conveni\u00eancia <\/a>baseia-se na sele\u00e7\u00e3o de indiv\u00edduos dispon\u00edveis, como abordar pessoas que passam por uma esquina. Apesar de ser um m\u00e9todo simples, ele \u00e9 arriscado e deve ser usado com cautela.<\/p>\n\n\n\n Esse m\u00e9todo, tamb\u00e9m chamado de amostragem baseada em conveni\u00eancia, n\u00e3o oferece controle sobre a representatividade da amostra. No entanto, pode ser \u00fatil para estudos que investigam caracter\u00edsticas espec\u00edficas de pessoas presentes em determinado local e momento, ou em situa\u00e7\u00f5es onde tempo e recursos s\u00e3o extremamente limitados, impossibilitando m\u00e9todos mais rigorosos.<\/p>\n\n\n\n Por esse motivo, a amostragem de conveni\u00eancia \u00e9 frequentemente utilizada em fases iniciais ou pilotos de pesquisa, antes de lan\u00e7ar um projeto maior. Ainda assim, os resultados obtidos n\u00e3o podem ser generalizados para toda a popula\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Esse tipo de amostragem \u00e9 escolhido com base no conhecimento pr\u00e9vio sobre uma popula\u00e7\u00e3o ou no objetivo espec\u00edfico do estudo.<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, se soci\u00f3logos desejam estudar os efeitos emocionais e psicol\u00f3gicos a longo prazo de interrup\u00e7\u00f5es de gravidez, eles podem selecionar uma amostra composta exclusivamente por mulheres que passaram por um aborto.<\/p>\n\n\n\n Nesse caso, a amostra \u00e9 intencionalmente escolhida para incluir apenas indiv\u00edduos que atendem a crit\u00e9rios espec\u00edficos relevantes para a pesquisa, garantindo que os dados coletados sejam alinhados aos objetivos do estudo.<\/p>\n\n\n\n A amostragem em bola de neve <\/a>\u00e9 especialmente \u00fatil quando a popula\u00e7\u00e3o-alvo \u00e9 dif\u00edcil de localizar, como pessoas sem-teto, trabalhadores migrantes ou imigrantes sem documenta\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Nesse m\u00e9todo, o pesquisador coleta dados de alguns membros da popula\u00e7\u00e3o-alvo que consegue encontrar e, posteriormente, solicita que eles indiquem outros indiv\u00edduos que pertencem ao mesmo grupo.<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, um pesquisador que deseja entrevistar imigrantes indocumentados do M\u00e9xico pode come\u00e7ar entrevistando alguns conhecidos ou localizados, pedindo a eles que indiquem outros participantes em potencial. Esse processo \u00e9 repetido at\u00e9 que o pesquisador alcance o n\u00famero desejado de entrevistas ou esgote as indica\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n Essa t\u00e9cnica \u00e9 particularmente valiosa em estudos sobre temas delicados, nos quais as pessoas podem hesitar em falar abertamente ou onde discutir o assunto pode representar um risco \u00e0 seguran\u00e7a dos participantes. A recomenda\u00e7\u00e3o de amigos ou conhecidos que garantem a confiabilidade do pesquisador contribui para aumentar o tamanho da amostra.<\/p>\n\n\n\n A amostragem por cota\u00a0<\/a>\u00e9\u00a0aquela em que as unidades s\u00e3o selecionadas em uma amostra com base em caracter\u00edsticas pr\u00e9-determinadas, de forma que a amostra total tenha a mesma distribui\u00e7\u00e3o de caracter\u00edsticas que se sup\u00f5e existirem na popula\u00e7\u00e3o em estudo.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, se for um investigador que conduz uma amostra de quotas nacionais, poder\u00e1 necessitar de saber que propor\u00e7\u00e3o da popula\u00e7\u00e3o \u00e9 masculina e qual \u00e9 a propor\u00e7\u00e3o feminina.<\/p>\n\n\n\n Bem como quais propor\u00e7\u00f5es dos integrantes de cada g\u00eanero pertencem a diferentes idades, ra\u00e7as ou etnias, categorias educacionais, entre outras. A seguir, o pesquisador coletaria uma amostra com as mesmas propor\u00e7\u00f5es da popula\u00e7\u00e3o nacional.<\/p>\n\n\n\n A amostragem probabil\u00edstica <\/a>\u00e9 uma t\u00e9cnica que assegura a todos os indiv\u00edduos da popula\u00e7\u00e3o a mesma oportunidade de serem selecionados.<\/p>\n\n\n\n Essa abordagem \u00e9 amplamente considerada a mais metodologicamente rigorosa, pois reduz vieses sociais que poderiam influenciar a composi\u00e7\u00e3o da amostra. Contudo, a escolha da t\u00e9cnica de amostragem deve sempre priorizar a melhor forma de responder \u00e0 quest\u00e3o de pesquisa.<\/p>\n\n\n\n A seguir, analisaremos os quatro tipos principais de amostragem probabil\u00edstica:<\/p>\n\n\n\n A amostragem aleat\u00f3ria simples<\/a> \u00e9 um m\u00e9todo b\u00e1sico, frequentemente utilizado em m\u00e9todos e c\u00e1lculos estat\u00edsticos.<\/p>\n\n\n\n Nesse processo, cada unidade da popula\u00e7\u00e3o-alvo recebe um n\u00famero. Em seguida, um conjunto de n\u00fameros aleat\u00f3rios \u00e9 gerado, e as unidades correspondentes a esses n\u00fameros s\u00e3o inclu\u00eddas na amostra.<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, imagine uma popula\u00e7\u00e3o de 1.000 pessoas, e voc\u00ea precisa selecionar uma amostra de 50 indiv\u00edduos. Cada pessoa \u00e9 numerada de 1 a 1.000, e uma lista de 50 n\u00fameros aleat\u00f3rios \u00e9 gerada, geralmente com aux\u00edlio de um programa de computador. Os indiv\u00edduos cujos n\u00fameros aparecem na lista formam a amostra.<\/p>\n\n\n\n Essa t\u00e9cnica \u00e9 mais eficaz em popula\u00e7\u00f5es homog\u00eaneas, ou seja, aquelas cujos indiv\u00edduos t\u00eam caracter\u00edsticas similares, como idade, ra\u00e7a, escolaridade ou classe social. <\/p>\n\n\n\n Em popula\u00e7\u00f5es heterog\u00eaneas, o m\u00e9todo pode produzir uma amostra tendenciosa se diferen\u00e7as demogr\u00e1ficas importantes n\u00e3o forem levadas em considera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Na amostragem sistem\u00e1tica<\/a>, os elementos da popula\u00e7\u00e3o s\u00e3o organizados em uma lista, e cada en\u00e9simo elemento \u00e9 selecionado de forma sistem\u00e1tica para compor a amostra.<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, em uma popula\u00e7\u00e3o de 2.000 estudantes do ensino m\u00e9dio, se o pesquisador deseja obter uma amostra de 100 alunos, ele organiza a lista e seleciona sistematicamente cada vig\u00e9simo estudante.<\/p>\n\n\n\n Para evitar vieses, \u00e9 crucial que o primeiro elemento da lista seja escolhido de forma aleat\u00f3ria. Esse m\u00e9todo \u00e9 tecnicamente chamado de amostragem sistem\u00e1tica com in\u00edcio aleat\u00f3rio<\/em>.<\/p>\n\n\n\n A amostragem estratificada <\/a>\u00e9 uma t\u00e9cnica em que a popula\u00e7\u00e3o-alvo \u00e9 dividida em subgrupos ou estratos com base em caracter\u00edsticas espec\u00edficas. Posteriormente, os indiv\u00edduos s\u00e3o selecionados aleatoriamente de cada estrato, de forma proporcional ao tamanho de cada subgrupo na popula\u00e7\u00e3o total.<\/p>\n\n\n\n Esse m\u00e9todo \u00e9 \u00fatil quando o objetivo \u00e9 garantir que subgrupos espec\u00edficos estejam adequadamente representados na amostra.<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, para obter uma amostra estratificada de estudantes universit\u00e1rios, o pesquisador pode dividir a popula\u00e7\u00e3o com base no ano acad\u00eamico (calouros, alunos do segundo ano, juniores e seniores). Em seguida, seleciona-se um n\u00famero proporcional de participantes de cada grupo para formar a amostra final.<\/p>\n\n\n\n A amostragem por conglomerados <\/a>\u00e9 uma t\u00e9cnica utilizada quando \u00e9 invi\u00e1vel ou impratic\u00e1vel criar uma lista exaustiva dos elementos que comp\u00f5em a popula\u00e7\u00e3o-alvo. Contudo, essa abordagem \u00e9 poss\u00edvel porque os elementos da popula\u00e7\u00e3o geralmente est\u00e3o organizados em subpopula\u00e7\u00f5es (conglomerados) e, muitas vezes, existem listas desses conglomerados ou elas podem ser criadas.<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, suponha que a popula\u00e7\u00e3o-alvo de um estudo seja formada por membros de igrejas na Guatemala, mas n\u00e3o exista uma lista abrangente de todos os membros de igrejas no pa\u00eds.<\/p>\n\n\n\n Nesse caso, o pesquisador poderia primeiro compilar uma lista das igrejas localizadas na Guatemala, selecionar uma amostra dessas igrejas e, em seguida, obter as listas de membros das igrejas selecionadas para a realiza\u00e7\u00e3o do estudo.<\/p>\n\n\n\n Todos que j\u00e1 trabalharam em um projeto de pesquisa sabem que os recursos s\u00e3o limitados: tempo, dinheiro e pessoas nunca s\u00e3o infinitos. Por isso, a maioria dos projetos busca coletar dados de uma amostra de pessoas, em vez de toda a popula\u00e7\u00e3o (o censo \u00e9 uma das poucas exce\u00e7\u00f5es).<\/p>\n\n\n\n De qualquer forma, o tipo de amostragem escolhido permitir\u00e1 a coleta de dados mais ricos do que se tent\u00e1ssemos contatar todos os membros da popula\u00e7\u00e3o. Encontrar participantes que se encaixem no prop\u00f3sito do projeto \u00e9 fundamental, pois isso possibilita a coleta de dados de alta qualidade.<\/p>\n\n\n\n Agora que voc\u00ea conhece os tipos de amostragem que podem ser aplicados em seu pr\u00f3ximo projeto de pesquisa, aproveite para explorar mais recomenda\u00e7\u00f5es sobre a escolha da amostra, m\u00e9todos e ferramentas de trabalho. 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2. Amostragem deliberada, cr\u00edtica ou julgadora<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
3. Amostragem em bola de neve<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
4. Amostragem de cota<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Tipos de amostragem probabil\u00edstica<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
1. Amostragem aleat\u00f3ria simples<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
2. Amostragem sistem\u00e1tica<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
3. Amostragem estratificada<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
4. Amostragem por conglomerados<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Conclus\u00e3o<\/strong><\/h2>\n\n\n\n