Explicamos o que é uma amostra estatística, suas características e que tipos existem. Além disso, o que é uma população estatística.
O que é uma amostra estatística?
Uma amostra estatística (ou em contextos que se referem explicitamente a estatísticas, uma amostra) é entendida como um subconjunto mais ou menos representativo de uma população estatística, isolado do resto para fins de avaliação e estudo. Ou seja, é um fragmento da totalidade dos elementos a serem estudados, constituído por um número mais manejável deles, selecionados (idealmente) ao acaso.
A lógica por trás da coleta de uma amostra estatística é que, dadas as condições certas, um conjunto muito volumoso pode ser estudado através de porções menores que são representativosou seja, que são mais ou menos proporcionais ao resto.
Por exemplo, se quisermos estudar o universo dos milhões de eleitores de um país, devemos colher uma amostra suficientemente grande para nos trazer, num pequeno grupo de algumas centenas de pessoas, um reflexo das opiniões políticas da população. todo. Assim, de uma população de milhões de indivíduos, estudaríamos uma amostra de centenas deles.
Essas amostras são obtidas por meio de diferentes técnicas estatísticas, que garantem, por meio de diferentes mecanismos, uma aleatoriedade adequada para o menor viés possível na seleção, ou seja, a maior objetividade possível que permite obter aproximações válidas do universo estatístico. Se, por outro lado, for obtida uma amostra tendenciosa, as possíveis conclusões serão menos confiáveis e, portanto, menos úteis.
Obviamente, toda amostra faz parte de uma população, portanto, se você tem várias populações, também deve ter várias amostras. Amostragem é o processo de obtenção de uma amostra estatística e é comum em disciplinas tão diversas como demografia, biologia ou política.
Veja também: Probabilidade e Estatística
Características de uma amostra estatística
Em termos gerais, uma amostra estatística é caracterizada pelo seguinte:
- Faz parte de um conjunto maiorque é a população estatística ou universo estatístico, do qual é, idealmente, representativo.
- Tem um número pequeno e, portanto, um número administrável de itens de interesse estatístico, em comparação com toda a população.
- é escolhido aleatoriamente e através de diferentes técnicas de amostragem. Pode ser mais ou menos confiável, dependendo do último.
- Seu tamanho é objeto de estudo matemáticoa fim de garantir as proporções certas para que seja representativo do total.
Tipos de amostra estatística
As amostras estatísticas são classificadas, primeiramente, em dois grandes grupos: probabilísticos e não probabilísticos, cada um com sua própria classificação independente.
Amostras estatísticas probabilísticas. São aqueles que são escolhidos por métodos mais ou menos aleatórios, para garantir a menor intervenção dos critérios do pesquisador na amostra. Por sua vez, eles são classificados em:
- amostras aleatórias simples. Os mais simples de todos, são escolhidos de forma absolutamente aleatória na população. É o caso, por exemplo, de uma pesquisa de opinião pública nacional para a qual alguns cidadãos são escolhidos pelo número do documento.
- Amostras estratificadas. Eles são escolhidos aleatoriamente entre os diferentes estratos ou níveis de classificação em que a população foi previamente organizada. Por exemplo, a amostra pode ser escolhida aleatoriamente entre as diferentes faixas etárias da população, obtendo-se assim uma amostra aleatória, mas estratificada.
- Amostras por cluster. Semelhante aos estratificados, eles são escolhidos aleatoriamente de um conjunto previamente determinado, mas neste caso esses conjuntos não são resultado do critério do pesquisador, mas se dão espontaneamente, naturalmente. Por exemplo, uma amostra dos moradores de um determinado bairro, ou dos trabalhadores de um determinado prédio.
Amostras estatísticas não probabilísticas. São aqueles cuja seleção não é deixada ao acaso, mas a determinados critérios de busca do pesquisador, devido a limitações que impedem uma amostra maior. Portanto, esses tipos de amostras não são realmente representativos do universo estatístico estudado, mas permitem obter uma aproximação, dotada de certa margem de erro. Essas amostras podem ser dos seguintes tipos:
- amostras intencionais. As que são escolhidas a critério do pesquisador, ou seja, pegando aquelas que ele considera darão melhores resultados, pois são mais representativas. Um exemplo disso é quando um jornalista pede opiniões a certas pessoas que ele escolheu previamente.
- amostras por conveniência. Aqueles que são escolhidos de acordo com o que está mais próximo, ou seja, limitado ao imediato. É o que acontece, por exemplo, quando um representante de uma empresa oferece seus produtos a quem passa.
- amostras consecutivas. Aqueles que fazem parte da jornada de um pesquisador, que vai de grupo em grupo extraindo os dados para depois constituir um todo. Exemplo disso é a abordagem ao público de determinados vendedores ou promotores, em que convidam a parar para ouvir as virtudes do produto: uns sim e outros não, e depois o vendedor muda de área. No final, serão recolhidos todos os dados das diferentes zonas onde esteve.
- Amostras por parcelas. É uma combinação de amostras estratificadas e amostras intencionais, pois o pesquisador escolhe as pessoas a entrevistar de acordo com sua pertença (e representatividade) a um determinado estrato ou grupo previamente determinado.
população estatística
Uma população estatística difere de uma amostra estatística porque esta faz parte dela, pois uma população é equivalente à totalidade dos elementos ou indivíduos de interesse para a investigação. Em outras palavras, a população estatística é o universo estatístico: o todo, toda a massa de possíveis elementos de pesquisa.
Mais em: população estatística
Referências
- “Amostra estatística” na Wikipedia.
- “População, amostra, indivíduo e caráter” no Projeto Descartes.
- “População e amostra” na Universidade Autônoma do Estado do México.
- “Identificando a amostra e a população” (vídeo) na Khan Academy.