Contornos - Educação e Pesquisa: Exemplos de modelos de amostragem

quinta-feira, 4 de setembro de 2014

Exemplos de modelos de amostragem


Tradução livre de "Types Of Sampling Designs" By Ashley Crossman 

Ao realizar uma pesquisa, é quase sempre impossível estudar toda a população que você está interessado. Por exemplo, se você estivesse estudando opiniões políticas entre estudantes universitários no seu país, seria quase impossível fazer um levantamento com cada estudante universitário. Se você fosse fazer um levantamento de toda a população, seria extremamente demorado e caro. Assim sendo, os pesquisadores utilizam amostras como meio para colecionar dados.

Uma amostra é um subconjunto da população em estudo. Ela representa a população maior e é usada para fazer inferências sobre essa população. É uma técnica de pesquisa amplamente utilizada nas ciências sociais como uma forma de reunir informações sobre uma população, sem ter que medi-la em sua totalidade.

Existem vários tipos e formas de selecionar a amostra de uma população, do simples ao complexo.


Técnicas de amostragem não probabilística

Amostragem não probabilística é, basicamente, uma técnica de amostragem na qual as amostras são recolhidas em um processo que não dá todos os indivíduos da população as mesmas chances de ser selecionado.

Dependência de sujeitos disponíveis. Baseando-se em sujeitos disponíveis, tais como abordar pessoas em uma esquina quando elas passam, embora seja extremamente arriscado, trata-se de um método de amostragem. Este método, por vezes referido como uma amostra por conveniência, não permite que o pesquisador tenha qualquer controle sobre a representatividade da amostra. Ele só se justifica se o pesquisador quiser estudar as características das pessoas que passam por uma esquina em um determinado ponto no tempo ou se outros métodos de amostragem não forem possíveis. O pesquisador também deve tomar cuidado para não usar os resultados de uma amostra de conveniência de generalizar para a população em geral.

Amostra intencional. Uma amostra intencional é aquela cuja seleção é baseada no conhecimento sobre a população e o propósito do estudo. Por exemplo, se o pesquisador está estudando a natureza do espírito estudantil representado em um comício/protesto, ele ou ela pode entrevistar pessoas que não se sensibilizam com essa causa ou estudantes que nunca participaram de protestos. Nesse caso, o pesquisador está usando uma amostra intencional, pois a cada entrevistado caberá uma visão sobre o tema. [Nota da tradutora: a amostra intencional é muito comum em pesquisas qualitativas.]

Bola de neve. Um modelo bola de neve é apropriadamente utilizado em pesquisa quando os membros da população são difíceis de localizar, por exemplo: imigrantes sem visto de permanência no país. Em uma amostragem bola de neve, o pesquisador coleta dados sobre um pequeno número de membros da população alvo que consegue localizar e solicita a estes que o auxiliem a providenciar o contato com outros membros dessa população. Por exemplo, se o pesquisador quer entrevistar imigrantes de um país específico, pode iniciar buscando por pessoas que conhece e pedindo novos contatos de conterrâneos conhecidos a estes. Esse processo continua até que o pesquisador tenha todas as entrevistas que necessita ou até que todos os contatos tenham sido atingidos. [NT: também muito comum na pesquisa qualitativa]

Cotas. Amostragem por cotas é aquela na qual unidades são selecionadas com base em características já especificadas que condizem com a proporção da população total. Por exemplo, se você estiver conduzindo uma amostragem com base na distribuição da população do país, você provavelmente precisará saber qual a proporção de mulheres e homens, ou a proporção de homens e mulheres por grupo etário ou escolaridade. O pesquisador então deve selecionar unidades com as mesmas proporções da população nacional.

Técnicas de amostragem probabilística

A amostragem probabilística é uma técnica de amostragem na qual as amostras são recolhidas em um processo que dá todos os indivíduos da população as mesmas chances de ser selecionado.

Amostra aleatória simples. A amostragem aleatória simples é o método de amostragem básico assumido em cálculos e estatísticas. Para reunir uma amostra aleatória, é atribuído um número a cada unidade da população-alvo. Um conjunto de números aleatórios é gerado e as unidades que apresentares esses números serão incluídas na amostra. Por exemplo, digamos que você tenha uma população de 1000 pesoas e você gostaria de escolher uma amostra aleatória simples de 50 pessoas. Primeiro, cada pessoa é numerada de 1 até 1000. Então, você gera uma lista de 50 números aleatórios (normalmente com algum software) e os números desta lista serão os únicos que você incluirá na amostra.

Amostra sistemática. Na amostragem sistemática, os elementos da população são colocados em uma lista e cada xº elemento da lista é escolhido (sistematicamente) por inclusão na amostra. Por exemplo,se a população do estudo contém 2000 estudantes do ensino fundamental e o pesquisador quer uma amostra de 100 estudantes. Os estudantes poderiam ser colocados em uma lista e cada 20º estudante seria selecionado para inclusão na amostra. A fim de evitar o viés humano neste método, o pesquisador deve selecionar o primeiro elemento aleatoriamente. 

Amostra Estratificada. É um modelo de amostragem no qual o pesquisador dividiu toda a população-alvo em diferentes subgrupos, ou estratos, e então aleatoriamente seleciona os sujeitos finais proporcionalmente de diferentes estratos. Esse tipo de amostragem é usado quando o pesquisador quer realçar subgrupos específicos com a população. Por exemplo, para obter uma amostra estratificada de estudantes universitários, o pesquisador primeiro organizaria primeiro a população por semestre de graduação e então selecionar determinado número de representantes de calouros, pessoas que estão no meio do curso e formandos, por exemplo. Isso garante que o pesquisador tem quantidades adequadas de indivíduos de cada classe na amostra final.

Amostra por aglomerados. A amostragem por aglomerados deve ser utilizada quando é impossível ou impraticável compilar uma lista exaustiva dos elementos que compõem a população-alvo. Contudo, geralmente os elementos da população já estão agrupados em subpopulações e listas dessas subpopulações podem já existir ou ser criadas. Por exemplo, digamos que a população-alvo em um estudo seja membros de igrejas nos EUA. Não há uma lista de todos os membros de igrejas no país. O pesquisador poderia, nesse caso, criar uma lista de igrejas nos EUA, escolher uma amostra de igrejas e então obter listas de membros dessas igrejas.

Referência: Babbie, E. (2001). The Practice of Social Research: 9th Edition. Belmont, CA: Wadsworth Thomson.


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