{"id":931277,"date":"2016-09-22T06:35:51","date_gmt":"2016-09-22T13:35:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/amostragem-por-conglomerados-um-tipo-de-amostragem-probabilistica\/"},"modified":"2025-01-24T11:45:45","modified_gmt":"2025-01-24T18:45:45","slug":"amostragem-por-conglomerados-um-tipo-de-amostragem-probabilistica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/pt\/amostragem-por-conglomerados-um-tipo-de-amostragem-probabilistica\/","title":{"rendered":"Amostragem por conglomerados: um tipo de amostragem probabil\u00edstica"},"content":{"rendered":"

A amostragem por conglomerados \u00e9 \u00fatil quando \u00e9 imposs\u00edvel ou impratic\u00e1vel criar uma base de amostragem a partir de uma popula\u00e7\u00e3o-alvo, porque esta est\u00e1 geograficamente muito dispersa e o custo da recolha de dados \u00e9 relativamente elevado.<\/span><\/p>\n

A amostragem por clusters, tamb\u00e9m conhecida como amostragem por grupos, \u00e9 um processo de amostragem probabil\u00edstica em que os elementos da popula\u00e7\u00e3o s\u00e3o seleccionados aleatoriamente de forma natural por clusters. Os elementos de amostragem s\u00e3o seleccionados da popula\u00e7\u00e3o individualmente, um de cada vez. \u00a0<\/span><\/p>\n

As unidades de amostragem ou os agrupamentos podem ser espa\u00e7ados, como acontece naturalmente em unidades geogr\u00e1ficas ou f\u00edsicas (por exemplo, estados, delega\u00e7\u00f5es ou distritos); numa base organizacional, como escolas, n\u00edveis de ensino; ou servi\u00e7o telef\u00f3nico, como c\u00f3digos de \u00e1rea ou altera\u00e7\u00e3o dos c\u00f3digos de \u00e1rea dos n\u00fameros de telefone.<\/span><\/p>\n

A heterogeneidade dos grupos \u00e9 fundamental para uma boa conce\u00e7\u00e3o da amostragem por conglomerados. Al\u00e9m disso, os elementos de cada grupo devem ser t\u00e3o heterog\u00e9neos como a popula\u00e7\u00e3o-alvo.<\/span><\/p>\n

Passos para selecionar a amostragem por conglomerados<\/span><\/h2>\n
    \n
  1. Define a popula\u00e7\u00e3o-alvo.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n
      \n
    1. Determina a dimens\u00e3o da amostra pretendida.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n
        \n
      1. Identificar uma base de amostragem existente ou desenvolver uma nova base de amostragem de grupos da popula\u00e7\u00e3o-alvo.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n
          \n
        1. Avalia a base de amostragem quanto a subcobertura, sobrecobertura, cobertura m\u00faltipla e agrupamento, e faz os ajustamentos necess\u00e1rios.<\/span><\/span>O ideal seria que os grupos fossem t\u00e3o heterog\u00e9neos como a popula\u00e7\u00e3o, mutuamente exclusivos e coletivamente exaustivos. A duplica\u00e7\u00e3o de elementos da amostra pode ocorrer se os elementos da popula\u00e7\u00e3o pertencerem a mais do que um grupo. A omiss\u00e3o resultar\u00e1 num vi\u00e9s de cobertura.<\/li>\n<\/ol>\n
            \n
          1. Determina o n\u00famero de grupos a selecionar. Isto pode ser feito dividindo a dimens\u00e3o da amostra pelo n\u00famero m\u00e9dio estimado de elementos da popula\u00e7\u00e3o em cada grupo.<\/span><\/span>Na medida em que a homogeneidade e a heterogeneidade dos grupos s\u00e3o diferentes das da popula\u00e7\u00e3o, o n\u00famero de grupos aumenta e a precis\u00e3o aumenta. Por outro lado, se as diferen\u00e7as aumentarem, a precis\u00e3o diminui.<\/li>\n<\/ol>\n
              \n
            1. Selecciona aleatoriamente o n\u00famero esperado de clusters.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

              Subtipos de amostragem por conglomerados<\/span><\/h2>\n

              S\u00e3o utilizadas duas grandes dimens\u00f5es para classificar os diferentes tipos de amostragem por conglomerados. Uma baseia-se no n\u00famero de fases do desenho da amostra e a outra na representa\u00e7\u00e3o proporcional dos grupos na amostra total.<\/span><\/p>\n

              Subtipo baseado no n\u00famero de fases<\/b>A amostragem por conglomerados \u00e9 frequentemente efectuada em mais do que uma “fase”. Uma fase \u00e9 uma etapa do processo de amostragem em que \u00e9 recolhida uma amostra. Tendo em conta o n\u00famero de fases da conce\u00e7\u00e3o, existem tr\u00eas subtipos principais desta amostragem: amostragem numa \u00fanica fase, em duas fases e em v\u00e1rias fases.<\/span><\/p>\n

              Amostragem por conglomerado numa fase<\/b>. A amostragem \u00e9 feita apenas uma vez. Um exemplo seria, digamos que estamos interessados no estudo dos sem-abrigo que vivem em abrigos.<\/span><\/p>\n

              Se existirem cinco abrigos numa cidade, o investigador seleccionar\u00e1 aleatoriamente um dos abrigos e incluir\u00e1 no estudo todos os sem-abrigo que residem no abrigo selecionado. Um investigador de mercado pode optar por utilizar um modelo de amostragem por conglomerados em fase \u00fanica.<\/span><\/p>\n

              Digamos que um investigador est\u00e1 interessado em testar a comercializa\u00e7\u00e3o de um produto. O investigador pode selecionar aleatoriamente c\u00f3digos postais e enviar amostras do produto juntamente com um question\u00e1rio de avalia\u00e7\u00e3o a cada endere\u00e7o do grupo selecionado.<\/span><\/p>\n

              Amostragem por conglomerados em duas fases.<\/b> A conce\u00e7\u00e3o inclui todas as etapas de uma conce\u00e7\u00e3o de amostragem por conglomerados, com exce\u00e7\u00e3o da \u00faltima etapa. Em vez de incluir todos os elementos dos grupos seleccionados na amostra, uma amostra aleat\u00f3ria (seja uma amostra aleat\u00f3ria simples, uma amostra estratificada ou uma amostra sistem\u00e1tica) retira elementos de cada grupo selecionado.<\/span><\/p>\n

              A amostragem por conglomerados numa fase \u00e9 por vezes designada por subamostragem. Em geral, a menos que o grupo seja homog\u00e9neo, uma amostragem por conglomerados em dois est\u00e1dios \u00e9 melhor do que uma amostragem em um \u00fanico est\u00e1dio.<\/span><\/p>\n

              Amostragem por conglomerados em v\u00e1rios est\u00e1gios<\/b>. Os inqu\u00e9ritos sobre grandes \u00e1reas geogr\u00e1ficas requerem uma conce\u00e7\u00e3o da amostra um pouco mais complexa do que as descritas at\u00e9 agora. De um modo geral, deve ser utilizada uma conce\u00e7\u00e3o em v\u00e1rias fases, que consiste na repeti\u00e7\u00e3o de duas etapas b\u00e1sicas: listagem e amostragem.<\/span><\/p>\n

              Tipicamente, em cada fase, os clusters tornam-se progressivamente mais pequenos em tamanho; e na \u00faltima fase \u00e9 utilizado o elemento de amostragem. Os processos de amostragem (aleat\u00f3ria simples, estratificada ou sistem\u00e1tica) podem ser diferentes em cada fase.<\/span><\/p>\n

              Pontos fortes e fracos da amostragem por conglomerados em compara\u00e7\u00e3o com a amostragem aleat\u00f3ria simples<\/span><\/h2>\n