A amostragem é um aspecto fundamental de qualquer projeto de pesquisa, e o tipo de amostra escolhido pode ter um impacto significativo sobre a validade e a confiabilidade dos resultados do estudo. Com tantos tipos diferentes de técnicas de amostragem disponíveis, pode ser um desafio escolher a mais adequada para o seu projeto de pesquisa. Este artigo tem como objetivo fornecer uma visão geral abrangente dos vários tipos de técnicas de amostragem e suas vantagens e desvantagens, bem como os fatores a serem considerados ao selecionar um tipo de amostra e as armadilhas comuns a serem evitadas.
O que é amostragem?
Amostragem é o processo de selecionar um subconjunto de indivíduos ou itens de uma população maior para representar e estudar. É uma parte essencial da maioria dos estudos de pesquisa, pois permite que os pesquisadores tirem conclusões válidas sobre toda a população com base em uma amostra menor. O objetivo da amostragem é obter uma amostra representativa que reflita com precisão as características da população de interesse. O método de amostragem usado dependerá da pergunta da pesquisa, das características da população e dos recursos disponíveis.
Tipos de amostragem
Amostragem é o processo de seleção de um grupo representativo de indivíduos ou unidades de uma população maior. Os dois principais tipos de amostragem são a amostragem probabilística e a não probabilística.
Amostragem de probabilidade
A amostragem probabilística usa uma técnica aleatória que garante que cada membro da população tenha uma chance igual ou conhecida de ser escolhido, fornecendo uma amostra justa e representativa. Há vários tipos de amostragem probabilística, incluindo:
Amostragem aleatória simples
A amostragem aleatória simples é um método popular e direto de amostragem em estatística. Envolve a seleção de um subconjunto de indivíduos ou elementos de uma população maior, de forma que cada indivíduo ou elemento tenha a mesma chance de ser incluído na amostra.
Amostragem sistemática
A amostragem sistemática é um método de seleção de participantes de uma população em intervalos regulares. Por exemplo, se o tamanho da população for 100 e o tamanho desejado da amostra for 20, um em cada cinco membros da população seria selecionado para a amostra.
Amostragem estratificada
A amostragem estratificada é uma técnica que envolve a divisão da população em subgrupos ou estratos distintos com base em características específicas, como idade ou gênero. Os participantes são então selecionados em cada estrato proporcionalmente ao tamanho desse estrato na população.
Amostragem por conglomerados
A amostragem por cluster envolve a divisão da população em clusters ou grupos e, posteriormente, a seleção de uma amostra aleatória desses clusters. Todos os membros dos clusters selecionados são então incluídos na amostra.
Amostragem em vários estágios
A amostragem em múltiplos estágios incorpora uma combinação de diversas técnicas de amostragem para obter uma amostra representativa. Por exemplo, um pesquisador pode usar a amostragem estratificada para selecionar grupos e, em seguida, usar a amostragem aleatória simples para selecionar participantes dentro desses grupos.
Amostragem não probabilística
A amostragem não probabilística é uma técnica de amostragem em que a seleção dos participantes se baseia em outros fatores que não a probabilidade. Isso significa que alguns membros da população podem ter mais probabilidade de serem incluídos na amostra do que outros. Há vários tipos de amostragem não probabilística, incluindo:
Amostragem por conveniência
A amostragem por conveniência é uma técnica em que os participantes são selecionados com base em sua fácil acessibilidade ou disponibilidade. Por exemplo, um pesquisador pode recrutar participantes de uma aula que está ministrando ou de um fórum on-line.
Amostragem de cotas
A amostragem por cota é um método de seleção de participantes que visa a garantir a representação de características específicas na amostra, refletindo a diversidade da população. Por exemplo, um pesquisador pode ter como objetivo recrutar um determinado número de homens e mulheres ou um determinado número de participantes de diferentes faixas etárias.
Amostragem criteriosa
A amostragem criteriosa envolve a seleção de participantes com base no julgamento ou na experiência do pesquisador. Isso pode ser apropriado ao pesquisar uma população altamente especializada ou de difícil acesso.
Amostragem de bola de neve
A amostragem em bola de neve é um método de seleção de participantes que se baseia em indicações de participantes existentes. Isso pode ser útil ao pesquisar uma população difícil de identificar ou acessar diretamente, como usuários de drogas ou imigrantes sem documentos.
Confira nosso blog de conteúdo sobre "Amostragem de bola de neve: Revelando os segredos de uma poderosa ferramenta de pesquisa“.
Vantagens e desvantagens de diferentes tipos de amostras
Cada tipo de amostra tem suas vantagens e desvantagens, que os pesquisadores devem considerar ao selecionar um método de amostragem. Aqui estão algumas vantagens e desvantagens gerais de diferentes tipos de amostras:
Amostragem aleatória simples
Vantagens: É fácil de usar e fornece uma amostra representativa da população.
Desvantagens: Pode ser caro e demorado criar uma lista completa da população.
Amostragem sistemática
Vantagens: Consome menos tempo do que a amostragem aleatória simples e pode fornecer uma amostra representativa da população.
Desvantagens: Se a população tiver um padrão periódico, ela pode não fornecer uma amostra representativa.
Amostragem estratificada
Vantagens: Pode aumentar a representatividade da amostra, garantindo a inclusão de subgrupos importantes.
Desvantagens: Pode ser difícil determinar os estratos apropriados e seus tamanhos.
Amostragem por conglomerados
Vantagens: É útil para grandes populações que estão geograficamente dispersas e pode reduzir custos e tempo.
Desvantagens: Pode reduzir a representatividade da amostra se os clusters não forem representativos da população.
Amostragem em vários estágios
Vantagens: Pode ser útil para grandes populações que estão geograficamente dispersas e pode reduzir custos e tempo.
Desvantagens: Pode reduzir a representatividade da amostra se os clusters não forem representativos da população.
Amostragem por conveniência
Vantagens: É fácil e rápido de implementar.
Desvantagens: Pode introduzir preconceitos e pode não ser representativo da população.
Amostragem de cotas
Vantagens: É fácil de implementar e pode garantir que a amostra inclua os subgrupos importantes.
Desvantagens: Pode introduzir preconceitos e pode não ser representativo da população.
Amostragem criteriosa
Vantagens: É útil para populações especializadas e pode ser mais eficiente do que outros métodos.
Desvantagens: Pode introduzir preconceitos e pode não ser representativo da população.
Amostragem de bola de neve
Vantagens: É útil para populações de difícil acesso e pode ser mais eficiente do que outros métodos.
Desvantagens: Pode introduzir preconceitos e pode não ser representativo da população.
Confira nosso blog de conteúdo sobre "Amostragem de bola de neve: Revelando os segredos de uma poderosa ferramenta de pesquisa“.
Fatores a serem considerados na escolha de um tipo de amostra
A escolha de um tipo de amostra é uma etapa importante da pesquisa e envolve a consideração de vários fatores para garantir que a amostra seja representativa da população e que os resultados sejam válidos e confiáveis.
Pergunta da pesquisa: Esse é o ponto de partida para a seleção de um tipo de amostra, pois a amostra deve ser escolhida para responder à pergunta e aos objetivos da pesquisa. Os pesquisadores precisam determinar a população que desejam estudar e selecionar uma amostra que seja representativa dessa população.
População: O tamanho e as características da população também são fatores importantes a serem considerados. Uma população maior pode exigir um tamanho de amostra maior, e as características da população podem afetar a seleção do tipo de amostra.
Tamanho da amostra: O tamanho da amostra deve ser grande o suficiente para garantir que os resultados sejam confiáveis e válidos. Um tamanho de amostra maior reduz a margem de erro e aumenta a precisão dos resultados.
Erro de amostragem: Os pesquisadores também precisam considerar o potencial de erro de amostragem e escolher um tipo de amostra que minimize esse erro. O erro de amostragem pode ocorrer quando a amostra não é representativa da população, o que leva a resultados imprecisos.
Método de amostragem: O método de amostragem usado deve ser apropriado para o tipo de amostra e a pergunta da pesquisa. Diferentes métodos de amostragem têm diferentes pontos fortes e fracos, e os pesquisadores precisam escolher o método que melhor atenda às suas necessidades.
Análise de dados: Esses métodos também devem ser considerados ao selecionar um tipo de amostra. O tamanho da amostra e o método de amostragem podem afetar a escolha das técnicas de análise de dados, e os pesquisadores precisam escolher um método que seja apropriado para a amostra e a pergunta de pesquisa.
Armadilhas comuns a serem evitadas na amostragem
Para evitar armadilhas, os pesquisadores devem considerar cuidadosamente seus métodos de amostragem e se esforçar para usar amostras representativas e imparciais. Eles também devem tomar medidas para minimizar o erro de amostragem e usar métodos estatísticos apropriados para analisar os dados. Aqui estão as armadilhas comuns que devem ser evitadas ao realizar amostragens em pesquisas:
Viés de seleção: Resultados tendenciosos podem surgir quando o método de amostragem ou a própria amostra não é representativa da população em estudo.
Erro de amostragem: A coleta de uma amostra resulta naturalmente em variação, o que pode fazer com que os parâmetros da população sejam estimados de forma imprecisa.
Viés de não resposta: Isso ocorre quando alguns membros da amostra não respondem à pesquisa ou ao estudo, o que pode introduzir um viés nos resultados.
Viés da estrutura de amostragem: Isso decorre de uma estrutura de amostragem incompleta, imprecisa ou desatualizada, o que leva a um viés. Leia mais sobre isso em nosso blog de conteúdo "Um problema chamado viés de amostragem“.
Viés de resposta voluntária: Os participantes se auto-selecionam para o estudo, o que pode levar a resultados tendenciosos, pois aqueles que optam por participar podem ser diferentes daqueles que não o fazem.
Viés de subcobertura: Os resultados podem se tornar tendenciosos quando determinados grupos da população não estão representados na estrutura de amostragem, o que é conhecido como viés de subcobertura.
Generalização excessiva: Fazer generalizações amplas é um erro comum em pesquisas em que são tiradas conclusões abrangentes sobre uma população com base em uma amostra pequena, resultando em resultados imprecisos.
Técnicas de amostragem em pesquisas qualitativas
Na pesquisa qualitativa, algumas técnicas comuns de amostragem incluem:
Amostragem proposital: É o ato de selecionar participantes com base em critérios específicos que são relevantes para a pergunta ou o objetivo da pesquisa. Isso pode envolver a escolha de indivíduos que possuam conhecimentos específicos, experiência ou perspectivas exclusivas.
Amostragem de bola de neve: Começa com um pequeno grupo de participantes e depois pede que eles indiquem outros possíveis participantes que atendam aos critérios da pesquisa. Essa técnica pode ser útil quando a população de interesse é difícil de alcançar ou tem uma baixa taxa de resposta. Confira nosso blog de conteúdo sobre "Amostragem de bola de neve: Revelando os segredos de uma poderosa ferramenta de pesquisa“.
Amostragem de variação máxima: Quando se pretende explorar um fenômeno em profundidade e captar sua complexidade, é vantajoso selecionar participantes que englobem um amplo espectro de perspectivas ou experiências relevantes para a questão da pesquisa. Essa abordagem permite que o pesquisador inclua uma gama mais ampla de percepções e aumente a abrangência do estudo.
Amostragem teórica: Essa técnica requer a seleção de participantes com base nos temas ou padrões emergentes que surgem durante a coleta de dados. É comumente usada na pesquisa de teoria fundamentada, em que o objetivo é desenvolver uma teoria que esteja enraizada nos dados.
Amostragem por conveniência: A amostragem por conveniência seleciona participantes que são facilmente acessíveis ou que estão prontamente disponíveis para participar da pesquisa. Os pesquisadores costumam usar essa técnica em pesquisas exploratórias ou quando o tempo e os recursos são limitados. Entretanto, ela pode levar a uma amostra tendenciosa se os participantes não forem representativos da população de interesse.
Técnicas de amostragem em pesquisas quantitativas
Aqui estão algumas técnicas de amostragem comuns usadas em pesquisas quantitativas:
Amostragem aleatória simples: Essa é uma técnica básica de amostragem em que cada membro da população tem a mesma chance de ser selecionado para a amostra.
Amostragem aleatória estratificada: Para garantir a representatividade, a técnica de amostragem aleatória estratificada envolve a divisão da população em estratos ou grupos com base em determinados critérios e a seleção de amostras de cada estrato.
Amostragem por cluster: Essa é uma técnica que envolve a seleção de uma amostra aleatória de clusters ou grupos, como escolas ou bairros, e, em seguida, a seleção de indivíduos em cada cluster selecionado para formar a amostra. Confira nosso blog de conteúdo sobre "Liberando o poder da análise de cluster“.
Amostragem sistemática: A amostragem sistemática é uma técnica de seleção de indivíduos da população escolhendo cada enésimo membro, por exemplo, cada décima pessoa em uma lista.
Amostragem em vários estágios: Isso seleciona amostras em uma série de estágios. Por exemplo, os pesquisadores poderiam começar escolhendo uma amostra aleatória de estados, seguida de uma amostra aleatória de cidades desses estados e, por fim, uma amostra aleatória de indivíduos dentro dessas cidades.
Amostragem por conveniência: É uma técnica que se refere à prática de selecionar participantes do estudo que estejam prontamente disponíveis ou sejam convenientes para o pesquisador, como selecionar alunos de uma sala de aula.
Amostragem por cota: A amostragem por cota refere-se ao método de seleção de amostras com base em cotas pré-estabelecidas ou números predeterminados para critérios específicos, como idade ou gênero.
Mais de 200 lindos modelos pré-fabricados para infográficos profissionais
Mind the Graph é um recurso valioso para cientistas que buscam melhorar o impacto de suas pesquisas e comunicar suas descobertas com eficácia. Um dos principais recursos da plataforma é o acesso a mais de 200 modelos pré-criados e bonitos para infográficos profissionais. Esse recurso permite que os pesquisadores criem, com facilidade e eficiência, representações visuais impressionantes de seus dados, o que pode ajudar a chamar a atenção do público-alvo e melhorar o impacto geral da pesquisa.
Assine nossa newsletter
Conteúdo exclusivo de alta qualidade sobre visual eficaz
comunicação na ciência.
Portuguese 
English 
Chinese 
Czech 
Dutch 
French 
German 
Italian 
Indonesian 
Japanese 
Korean 
Polish 
Russian 
Spanish 
Turkish 
Ukrainian 
Swedish 
Romanian 
Bulgarian 
Finnish 
Greek 
Hungarian 
Norwegian 
Danish 
Estonian 
Slovenian 
Lithuanian 
Latvian 
Slovak