Nas áreas de estatística, metodologia de pesquisa e garantia de qualidade, o termo amostragem é usado para se referir à seleção de um subconjunto (uma amostra estatística) de indivíduos encontrados em uma população estatística para fins de estimativa das características de toda a população. Os estatísticos tentam as amostras que representam toda a população em questão. Esta prática tem duas grandes vantagens. Eles são:
- A amostragem tem um custo menor (economia de dinheiro).
- A amostragem permite uma coleta de dados mais rápida. Ao contrário de medir toda a população, a amostragem envolve muito menos tempo.
Cada observação mede uma ou mais propriedades (como cor, localização e peso) de corpos que são observáveis e que são distinguidos como indivíduos ou objetos independentes. Na amostragem de pesquisa, os pesos podem ser aplicados aos dados para fins de ajuste para o desenho da amostra, especialmente a amostragem estratificada.
A confiabilidade dos resultados de uma pesquisa depende da forma como a amostra foi selecionada. Uma amostra deve ser um verdadeiro representante de toda a população. A amostra deve incluir representantes de diferentes esferas e segmentos da população para se tornar o verdadeiro representante de uma população.
Algumas das terminologias que se aplicam na amostragem são discutidas abaixo. Eles são:
- Amostra. Isso se refere à parte da população que é selecionada.
- Tamanho da amostra. Isso se refere ao número de itens que existem na amostra selecionada.
- Quadro de amostragem. Esta é uma lista de itens ou indivíduos que estão incluídos na amostra.
- Técnica de amostragem. Refere-se ao procedimento que é aplicado na seleção dos membros da amostra.
TIPOS DE AMOSTRAGEM.
Os principais tipos de amostragem são dois. Eles são amostragem probabilística e amostragem não probabilística. No entanto, eles são subdivididos em subtipos.
AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA.
Este é um tipo de amostragem em que cada membro da população tem uma probabilidade conhecida de ser selecionado. Em uma população altamente homogênea, cada membro tem uma chance de ser escolhido na amostra, essa chance é conhecida. Os tipos de amostragem probabilística são:
- Amostragem aleatória simples. É aqui que os membros da amostra são escolhidos aleatoriamente por acaso. Como todos os membros têm a mesma chance de seleção, a seleção aleatória de membros não afeta a qualidade da amostra.
- Amostragem aleatória estratificada. Nesta amostragem, a população é primeiramente dividida em subgrupos que são conhecidos como estratos. Depois disso, é quando os membros são selecionados aleatoriamente dos subgrupos.
- Amostragem sistemática. É aqui que um membro que ocorre após um determinado intervalo fixo é selecionado. Por exemplo: 5, 10, 15, 20………
- Amostras agrupadas. É aqui que os segmentos populacionais são tomados como clusters e, em seguida, os membros de todos os clusters são selecionados aleatoriamente.
- Amostragem em vários estágios. Neste método de amostragem, cada conglomerado da amostra é subdividido em conglomerados menores e, em seguida, os membros são selecionados aleatoriamente dos conglomerados menores.
AMOSTRAGEM NÃO PROBABILIDADE.
Este é um tipo de amostragem onde todos os membros de uma população não têm uma probabilidade conhecida de seleção. Os tipos desta amostragem são:
- Amostragem intencional. Este é um tipo de amostragem onde os membros da amostra são escolhidos em relação ao propósito do estudo.
- Amostragem de conveniência. Este é um método de amostragem em que os membros da amostra são escolhidos em relação à sua acessibilidade conveniente.
- Amostragem de bola de neve. Também é conhecido como amostragem em cadeia. É um método de amostragem em que um entrevistado é identificado por outro entrevistado. É aplicado em situações em que há dificuldade na identificação dos membros da amostra.
- Amostragem de cotas. Este é o tipo de amostragem onde a seleção dos membros é feita de acordo com características específicas que são escolhidas pelo pesquisador.
