Uma amostra é um subconjunto representativo de uma população maior. Assim, ao invés de coletar dados de toda a população (o que demanda o dispêndio de recursos como equipe, orçamento, tempo etc.), os pesquisadores selecionam uma amostra que seja estatisticamente significativa e que represente fielmente as características da população em estudo.
A utilização desse recurso permite que os pesquisadores extrapolem os resultados da amostra para a população mais ampla com um certo grau de confiança.
Exemplos de aplicações de amostras em pesquisas
Pesquisas sociodemográficas
O Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) utiliza amostras em suas pesquisas demográficas para coletar informações sobre a população brasileira.
Assim, na Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD), o IBGE entrevista uma amostra representativa de domicílios em todo o país para coletar dados sobre características demográficas, como idade, sexo, escolaridade e renda. Esses dados são usados para informar políticas públicas, planejamento urbano e alocação de recursos.
Pesquisas de intenção de voto
Em pesquisas de intenção de voto, os pesquisadores não entrevistam todos os eleitores de um município, estado ou país. Em vez disso, eles selecionam uma amostra representativa de eleitores e os entrevistam para determinar suas preferências políticas.
Desse modo, se uma pesquisa de intenção de voto tem como objetivo medir o apoio a diferentes candidatos presidenciais, uma amostra representativa de eleitores será selecionada aleatoriamente para participar da pesquisa. Com base nos resultados dessa amostra, os pesquisadores podem fazer projeções sobre os resultados eleitorais para a população geral.
Riscos envolvidos no desenvolvimento de estudos amostrais
Ao desenvolver amostras para pesquisas, alguns dos riscos potenciais incluem:
Viés de amostragem
Se a amostra não for selecionada de forma aleatória ou se não representar adequadamente a população-alvo, pode haver viés de amostragem, levando a resultados não representativos. Por isso, a seleção da amostra da população a ser estudada precisa ser feito por um profissional competente da área de estatística.
Erro da amostragem
Todo estudo realizado a partir de uma amostra de determinada população possui uma margem de erro associada aos seus resultados. Quanto menor o tamanho da amostra, maior é o risco de erro de amostragem. Por isso, a compreensão correta dessa variabilidade é essencial para a interpretação dos dados. Falamos mais sobre margem de erro neste post.
Erro de seleção
Se os critérios de seleção para a amostra não forem claros ou se houver exclusão de certos grupos da população, pode ocorrer um erro de seleção, comprometendo a representatividade da amostra. Um profissional de estatística é o responsável por analisar todas as características que obrigatoriamente precisam ser consideradas na definição de uma amostra correta.
Desistência e não-resposta
Caso os participantes selecionados para a amostra desistam de participar ou não respondam à pesquisa, pode haver viés nos resultados, especialmente se as características dos participantes que desistem forem diferentes das dos que participam. Nesses casos, a equipe de especialistas que realiza a pesquisa precisa acompanhar de perto todo o processo para sugerir substituições de participantes de maneira eficiente.
Como foi visto, as amostras desempenham um papel fundamental em pesquisas que necessitam coletar dados de um grande número de pessoas, permitindo que os pesquisadores obtenham insights significativos sobre a população-alvo de forma eficiente e precisa.
A utilização de métodos de definição de amostras rigorosos, com processos transparentes e éticos é, portanto, essencial para que os resultados de qualquer pesquisa sejam válidos e confiáveis.
Apenas um profissional formado em estatística está devidamente habilitado para definir uma amostra representativa de determinada população.
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