A amostragem por conglomerados é um método muito eficaz de recolha de dados para determinar as caraterísticas de um grupo. Neste artigo, damos-te mais informações sobre este tipo de amostragem.
O que é a amostragem por conglomerados?
A amostragem por conglomerados é uma técnica que divide a população principal em várias secções e a análise é efectuada numa amostra constituída por múltiplos parâmetros, tais como demografia, hábitos, antecedentes ou qualquer outro atributo da população que possa ser o foco da investigação realizada.
Em geral, a amostragem por conglomerados, também conhecida como amostragem por conglomerados é utilizada quando existem grupos semelhantes mas internamente diferentes.
Em vez de selecionar toda a população de dados, a amostragem por conglomerados permite aos investigadores recolher dados em pequenos grupos.
Considera um cenário em que uma organização procura avaliar o desempenho dos smartphones de um país inteiro. O investigador pode, por exemplo, dividir a população em cidades (clusters), selecionar as cidades com maior população e também filtrar as que utilizam dispositivos móveis.
Tipos de amostragem por conglomerados
Em seguida, apresentamos-te as diferentes formas de classificação da amostragem por conglomerados:
Amostragem por conglomerado em fase única: Como o nome sugere, a amostragem é feita apenas uma vez. Um exemplo é uma associação civil que pretende criar uma amostra de raparigas em cinco cidades vizinhas para prestar cuidados médicos. Utilizando a amostragem por conglomerados em fase única, a ONG pode selecionar cidades (conglomerados) ao acaso para formar uma amostra e prestar assistência às raparigas nessas cidades.
Amostragem por conglomerados em duas fases: Neste tipo de amostragem, em vez de selecionar todos os elementos, são selecionados alguns membros de cada agrupamento através da aplicação de sistemática ou simples ou amostragem simples.
A título de exemplo, supõe que um empresário pretende explorar o desempenho estatístico dos seus locais de trabalho espalhados por várias partes de um país. Tendo em conta o número de sucursais, o número de empregados por centro e o trabalho realizado em cada centro, a amostragem numa só fase seria, neste caso, muito morosa e dispendiosa.
É por isso que é melhor utilizar uma amostragem por conglomerados em duas fases. O proprietário cria amostras de empregados pertencentes a diferentes sucursais para formar agrupamentos e, em seguida, divide-os em função da dimensão ou do estado de funcionamento da sucursal. É formada uma amostragem por conglomerados de dois níveis, na qual são aplicadas outras técnicas de agrupamento, tais como amostragem aleatória simples para procederes aos cálculos.
Amostragem por conglomerados em várias fases: Para realizar uma investigação eficaz em várias localizações geográficas, é necessário formar agrupamentos em várias fases.
Vale a pena mencionar que a amostragem geográfica é uma das técnicas mais amplamente aplicadas. Um exemplo pode ser uma organização que pretenda realizar um inquérito para analisar o desempenho da Internet num país. Pode dividir a população em cidades, selecionar as cidades com maior população e filtrar as que utilizam a rede.
Como fazer uma amostragem por conglomerados?
O processo habitual para efetuar a amostragem por conglomerados é o seguinte:
- Escolhe um público-alvo e define também o tamanho da amostra. tamanho da amostra.
- Cria uma base de amostragem utilizando uma já existente ou criando uma nova para o público-alvo.
- Avalia os quadros em termos de cobertura e agrupamento e, em seguida, ajusta-os em conformidade. Estes agrupamentos serão variados de acordo com a população que pode ser exclusiva e abrangente. Os membros de uma amostra são selecionados individualmente.
- Determina o número de grupos e inclui um número médio de pessoas por grupo.
- Certifica-te de que cada um destes grupos é distinto um do outro.
Vantagens e desvantagens da amostragem por conglomerados
As principais vantagens e desvantagens da amostragem por conglomerados são:
| Vantagens | Desvantagens |
|---|---|
| Trata-se de um método pouco dispendioso e que consome muito tempo. | Se o grupo não for homogéneo entre si, a amostra final pode não representar a população. |
| Possibilidade de acesso a vários grupos ou clusters. | Taxa de erro de amostragem mais elevada do que outras técnicas de amostragem. |
| Pode ser facilmente aplicado em situações práticas. | A realização do cálculo que determina a margem de erro pode ser complexa. |
Porque é que a amostragem por conglomerados é importante?
Num mundo ideal, os profissionais de investigação gostariam de fazer um inquérito a toda a população e selecionar os seus inquiridos aleatoriamente para garantir que todos são tidos em conta e, por conseguinte, os resultados são tão exactos quanto possível. Isto é conhecido como amostragem aleatória.
Infelizmente, há dois problemas associados a esta abordagem: o custo e a viabilidade. No entanto, ao dividir e classificar toda a população em grupos, o investigador tem a capacidade de encontrar indivíduos com interesses comuns, relativamente à população maior. Ao utilizar a técnica de amostragem por clusters, o conjunto de dados da amostra é mais pequeno, o que ajuda a manter os custos da investigação razoáveis.
Convido-te a aprenderes a fazer amostragem por grupos.
Ao utilizar métodos de amostragem por clusters, é fundamental ter em conta que apenas uma variável pode ser atribuída a um cluster. Por exemplo, se a Apple quisesse medir o desempenho do iPad no Chile, o investigador criaria clusters em todas as cidades do Chile. As maiores cidades seriam contadas e a análise determinaria a utilização do iPad por cidade.
Embora existam outras complexidades na utilização da amostragem por conglomerados: fases, seleção da amostra, dimensão da amostra, etc., em comparação com outros métodos, a amostragem por conglomerados pode ser uma técnica muito eficaz para determinar as caraterísticas de um grupo e pode ser implementada sem a necessidade de outros elementos da população. Acima de tudo, oferece 4 vantagens fundamentais que outros tipos de amostragem não oferecem:
- Conveniência
- Demora menos tempo e custa menos
- É fácil de implementar
- Maior margem para a exatidão dos dados
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