{"id":999578,"date":"2024-06-27T07:00:00","date_gmt":"2024-06-27T14:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/amostragem-o-que-e-a-amostragem-tipos-e-carateristicas\/"},"modified":"2025-01-27T07:59:15","modified_gmt":"2025-01-27T14:59:15","slug":"amostragem-o-que-e-a-amostragem-tipos-e-carateristicas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/pt\/amostragem-o-que-e-a-amostragem-tipos-e-carateristicas\/","title":{"rendered":"Amostragem: O que \u00e9 a amostragem, tipos e carater\u00edsticas?"},"content":{"rendered":"\n
Qualquer pessoa que tenha trabalhado num projeto de investiga\u00e7\u00e3o sabe que os recursos s\u00e3o limitados. \u00c9 por isso que a maioria dos projectos procura recolher dados de uma amostra de pessoas, em vez de toda a popula\u00e7\u00e3o (o recenseamento \u00e9 uma das poucas excep\u00e7\u00f5es), a fim de maximizar os resultados. Mas como \u00e9 que a amostragem<\/strong> \u00e9 feita? <\/p>\n\n\n\n\n\n A amostragem \u00e9 o processo pelo qual se selecionam determinados indiv\u00edduos de uma popula\u00e7\u00e3o a analisar.<\/p>\n\n\n\n Isto \u00e9 necess\u00e1rio porque as popula\u00e7\u00f5es podem ser demasiado grandes e n\u00e3o \u00e9 vi\u00e1vel (do ponto de vista econ\u00f3mico e material) recolher dados de todos os indiv\u00edduos (como mencionado).<\/p>\n\n\n\n O objetivo \u00e9 que a amostra seja representativa.<\/a> Ou seja, os seus indicadores, como a idade m\u00e9dia, o rendimento m\u00e9dio, a percentagem de homens e mulheres, entre outros, devem ser iguais ou muito semelhantes aos da popula\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Os investigadores trabalham em condi\u00e7\u00f5es em que o erro \u00e9 poss\u00edvel. Por conseguinte, \u00e9 importante dispor de uma estrat\u00e9gia que preveja, no m\u00ednimo, um plano sobre o que e onde medir, quantas unidades de amostragem recolher, o per\u00edodo durante o qual as unidades devem ser recolhidas e a frequ\u00eancia. <\/p>\n\n\n\n Pode ser \u00fatil consultar estat\u00edsticos experientes durante o processo de conce\u00e7\u00e3o, uma vez que \u00e9 necess\u00e1rio ter em conta v\u00e1rios factores importantes, como os aspectos estat\u00edsticos e anal\u00edticos.<\/p>\n\n\n\n Quando se efectua uma investiga\u00e7\u00e3o, raramente \u00e9 poss\u00edvel estudar toda a popula\u00e7\u00e3o de interesse. \u00c9 por isso que os investigadores utilizam v\u00e1rios tipos de amostragem<\/a> quando pretendem recolher dados e responder a quest\u00f5es de investiga\u00e7\u00e3o. <\/p>\n\n\n\n Existem duas t\u00e9cnicas principais de amostragem na investiga\u00e7\u00e3o: baseada na probabilidade e n\u00e3o baseada na probabilidade. Vejamos os diferentes tipos que podem ser utilizados com ambas as t\u00e9cnicas para uma recolha de dados eficiente na tua pr\u00f3xima investiga\u00e7\u00e3o. <\/p>\n\n\n\n A amostragem probabil\u00edstica<\/a> \u00e9 um m\u00e9todo que se refere ao estudo ou an\u00e1lise de pequenos grupos de uma popula\u00e7\u00e3o utilizando formas de sele\u00e7\u00e3o aleat\u00f3ria. Divide-se em: <\/p>\n\n\n\n A amostragem aleat\u00f3ria simples<\/a>, como o nome sugere, \u00e9 um m\u00e9todo completamente aleat\u00f3rio utilizado para selecionar uma amostra. Este m\u00e9todo \u00e9 t\u00e3o simples como atribuir n\u00fameros a indiv\u00edduos (amostra) e depois escolher n\u00fameros aleat\u00f3rios atrav\u00e9s de um processo automatizado. Por fim, os n\u00fameros escolhidos s\u00e3o os membros inclu\u00eddos na amostra. <\/p>\n\n\n\n Trata-se de um m\u00e9todo em que uma grande popula\u00e7\u00e3o \u00e9 dividida em dois grupos mais pequenos, que geralmente n\u00e3o se sobrep\u00f5em, mas que representam toda a popula\u00e7\u00e3o no seu conjunto.<\/p>\n\n\n\n Durante a amostragem, estes grupos podem ser organizados e, em seguida, cada grupo pode ser amostrado separadamente.<\/p>\n\n\n\n Uma carater\u00edstica comum da amostragem estratificada<\/a> \u00e9 organizar ou ordenar as amostras por sexo, idade, etnia, etc. Este m\u00e9todo divide os sujeitos em grupos mutuamente exclusivos e, em seguida, utiliza a amostragem aleat\u00f3ria simples para selecionar os membros do grupo. <\/p>\n\n\n\n Analisa normalmente uma determinada popula\u00e7\u00e3o em que a amostra \u00e9 constitu\u00edda por v\u00e1rios elementos, por exemplo, cidade, fam\u00edlia, universidade, etc. Os clusters s\u00e3o basicamente selecionados dividindo a popula\u00e7\u00e3o maior em v\u00e1rias sec\u00e7\u00f5es mais pequenas. <\/p>\n\n\n\n Sabe mais sobre a amostragem por conglomerados<\/a><\/p>\n\n\n\n Escolhe cada “en\u00e9sima” pessoa para fazer parte da amostra. Por exemplo, podes escolher cada quinta pessoa para fazer parte da amostra, ou cada d\u00e9cima pessoa para fazer parte da amostra. <\/p>\n\n\n\n A amostragem sistem\u00e1tica<\/a> \u00e9 uma aplica\u00e7\u00e3o alargada da mesma t\u00e9cnica probabil\u00edstica em que cada membro de um grupo \u00e9 selecionado em per\u00edodos regulares para formar uma amostra.<\/p>\n\n\n\n Trata-se de uma t\u00e9cnica em que o investigador seleciona amostras com base em ju\u00edzos subjectivos e n\u00e3o numa sele\u00e7\u00e3o aleat\u00f3ria.<\/p>\n\n\n\n Ao contr\u00e1rio da amostragem probabil\u00edstica, em que cada elemento da popula\u00e7\u00e3o tem uma probabilidade conhecida de ser selecionado, na amostragem n\u00e3o probabil\u00edstica<\/a> nem todos os elementos da popula\u00e7\u00e3o t\u00eam a oportunidade de participar no estudo. Divide-se nos seguintes tipos: <\/p>\n\n\n\n A amostragem por conveni\u00eancia <\/a>\u00e9 uma t\u00e9cnica n\u00e3o probabil\u00edstica em que as amostras da popula\u00e7\u00e3o s\u00e3o selecionadas simplesmente porque est\u00e3o convenientemente dispon\u00edveis para o investigador. Estas amostras s\u00e3o selecionadas apenas porque s\u00e3o f\u00e1ceis de recrutar e porque o investigador n\u00e3o considerou a possibilidade de selecionar uma amostra que representasse toda a popula\u00e7\u00e3o. <\/p>\n\n\n\n Esta t\u00e9cnica \u00e9 muito semelhante \u00e0 anterior (com uma ligeira varia\u00e7\u00e3o). Na amostragem consecutiva, o investigador escolhe uma \u00fanica pessoa ou um grupo de amostras, realiza uma investiga\u00e7\u00e3o durante um determinado per\u00edodo, analisa os resultados e, em seguida, passa a outro sujeito ou grupo de sujeitos, se necess\u00e1rio. <\/p>\n\n\n\n Hipoteticamente, sup\u00f5e que um investigador quer estudar os objectivos de carreira dos trabalhadores de uma organiza\u00e7\u00e3o. H\u00e1 500 trabalhadores a trabalhar nesta organiza\u00e7\u00e3o e estes s\u00e3o conhecidos coletivamente como a “popula\u00e7\u00e3o”. <\/p>\n\n\n\n Para compreender melhor uma popula\u00e7\u00e3o, o investigador s\u00f3 precisa de uma amostra e n\u00e3o de toda a popula\u00e7\u00e3o. Al\u00e9m disso, o investigador est\u00e1 interessado em determinados estratos da popula\u00e7\u00e3o. \u00c9 aqui que a amostragem por quotas<\/a> ajuda a dividir a popula\u00e7\u00e3o em estratos ou grupos. <\/p>\n\n\n\n Aprende mais sobre a diferen\u00e7a entre popula\u00e7\u00e3o e amostra<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Nesta t\u00e9cnica, as amostras s\u00e3o selecionadas exclusivamente com base nos conhecimentos e na credibilidade do investigador. Por outras palavras, os investigadores escolhem apenas as pessoas que consideram adequadas (em termos de atributos e de representa\u00e7\u00e3o de uma popula\u00e7\u00e3o) para participar num estudo de investiga\u00e7\u00e3o. <\/p>\n\n\n\n Este tipo de t\u00e9cnica ajuda os investigadores a encontrar amostras quando estas s\u00e3o dif\u00edceis de localizar. Os investigadores utilizam esta t\u00e9cnica quando o tamanho da amostra \u00e9 pequeno e n\u00e3o est\u00e1 facilmente dispon\u00edvel. <\/p>\n\n\n\n Descobre como realizar uma amostragem de bola de neve<\/a> aqui.<\/p>\n\n\n\n Algumas das melhores pr\u00e1ticas para uma implementa\u00e7\u00e3o bem sucedida de uma estrat\u00e9gia de amostragem s\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n Agora que sabes o que s\u00e3o estrat\u00e9gias, \u00e9 altura de definir a tua base de amostragem e escolher os m\u00e9todos mais adequados para atingir o teu objetivo de investiga\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Felizmente, existem ferramentas como o QuestionPro que podem ajudar-te neste caminho para o sucesso.<\/p>\n\n\n\n Agende uma demonstra\u00e7\u00e3o e saiba como come\u00e7ar a utilizar a plataforma para te ajudar a reunir os conhecimentos necess\u00e1rios para maximizar os resultados e minimizar os erros.<\/p>\n\n\n\nO que \u00e9 a amostragem?<\/h2>\n\n\n\n
Qual \u00e9 a import\u00e2ncia da amostragem?<\/h2>\n\n\n\n
Tipos de amostragem<\/h2>\n\n\n\n
Amostragem de probabilidades<\/h3>\n\n\n\n
Amostragem aleat\u00f3ria simples<\/h4>\n\n\n\n
Amostragem estratificada<\/h4>\n\n\n\n
Amostragem por conglomerados<\/h4>\n\n\n\n
Amostragem sistem\u00e1tica<\/h4>\n\n\n\n
Vantagens da amostragem probabil\u00edstica<\/h3>\n\n\n\n
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Amostragem n\u00e3o probabil\u00edstica<\/h3>\n\n\n\n
Amostragem por conveni\u00eancia<\/h4>\n\n\n\n
Amostragem consecutiva<\/h4>\n\n\n\n
Amostragem de quotas<\/h4>\n\n\n\n
Amostragem aleat\u00f3ria<\/h4>\n\n\n\n
Amostragem em bola de neve<\/h4>\n\n\n\n
Vantagens da amostragem n\u00e3o probabil\u00edstica<\/h3>\n\n\n\n
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Pr\u00e1ticas para uma boa estrat\u00e9gia de amostragem<\/h2>\n\n\n\n
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Pronto para otimizar os teus processos de amostragem?<\/h2>\n\n\n\n
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