População

É como chamamos um conjunto de elementos que compartilhem entre si pelo menos uma caracteristica em comum, e essa caracteristica em comum irá delimitar de forma clara quais elementos pertencem à população e quais não.

Amostra

É um subconjuntos de uma população e deve representar fielmente a população. Os elementos de uma amostra devem ser selecionadas de forma aleatória, de modo que todo e qualquer elemento da população tenha a mesma chance de ser selecionado.

Riscos na obtenção de amostra! É possível não conseguir captar todos os escopos da população na sua amostra, isso configura um risco para análise!

Exemplo1:

• População: Todos os alunos matriculados numa disciplina de estatística em um curso.

Exemplo2:

• Estudo sobre a ocorrência de sobrepeso em crianças de 7 a 12 anos no Municipio de São Luis.
  • População Alvo: todas as crianças nesta faixa etária deste municipio
  • População de estudo: crianças matriculadas em escolas.

Processos Estatísticos de Abordagem

• Censo: Estudo de todos os componentes de uma população. Utiliza a técnica de amostragem.
• Amostragem: Estudo de alguns elementos de uma população cujo objetivo é fazer inferência sobre população.

Tipos de amostragem

1. Não probabilística
2. Probabilística

Não probabilística

É subjetiva, pois baseia-se nas decisões pessoais do pesquisador. Somente utilizadas quando você não tem nenhuma outra forma de classificar a população, nenhum cadastro onde podemos obter amostras.

Probabilística

É objetiva, pois não é influencida pela pessoa que está conduzindo a pesquisa. Nesse tipo de amostragem, os elementos da amostra são selecionados aleatoriamente e todos eles possuem probabilidade conhecida de serem escolhidos. Tal seleção ocorre através de uma forma de sorteio não viciado, como sorteio em urna ou por funções randoms.

Dentro da amostragem probabilística nós podemos ressaltar 4:

Tipos de Amostragem Probabilística

• Amostragem Aleatória Simples - AAS

  Todos os elementos tem a mesma probabilidade de pertencerem à amostra. Pode ser executadas em dois formatos: sem repetição e com repetição.

  Essa é uma amostra sem repetição e que quando o elemento já foi sorteado não permanece no sorteio. Em tipos com repetição quando o elemento sorteado continua no sorteio e dessa forma podendo ser escolhido novamente.

• Amostragem Aleatória Estratificada - AAE

  Consiste em separar a população em grupos homogêneos e, então, fazer a seleção via amostragem aleatória simples dos elementos de cada grupo. Esta técnica exige um conhecimento maior da população.

  Mais frequentemente utilizada pois procura-se evitar o viés. Essa técnica é bastante recomendada quando você tem o conhecimento sobre o tipo da população a ser analisada. Em populações muito heterogênea pode ocorrer algum tipo de viés no momento de selecionar a amostra, onde grupos acabem não sendo representados na amostra seguindo a porcentagem de aparição na população.

• Amostragem por Conglomerados

  A população é dividida fisicamente em conglomerados. Depois é selecionado de forma aleatória os conglomerados que farão aprte da amostra, dessa forma todos os elementos que pertencem aos elementos selecionados representarão a amostra.

  Essa é uma abordagem é utilizada quando há necessidade de se realizar entrevistas ou observações em grandes áreas, também é muito interessante quando você busca a população seja bastante heterogênea e que não demande muito custo para obter uma amostra heterogênea.

  Essa técnica acaba sendo o oposto a Amostragem Aleatória Estratificada pois lá a gente quer a mais homogênea possível.

• Amostragem sistemática

  Consiste em selecionar as unidades elementares da população em intervalos pré-fixados. Para funcionar, a técnica requer a listagem prévia da população, que deverá ser homogênea e uma atenção especial na periodicade dos dados.

  Em primeiro momento, se realiza a seleção aleatória do primeiro elemento em um intervalo pré-definido, após a seleção do primeiro elemento, os demais são selecionados de forma periódica. Por exemplo, suponhamos um intervalo i e um elemento e1. A seleção do próximo elemento se dará pela fórmula: $e2 = e + i$ , e o próximo elemento $e3 = e + 2i$ e assim por diante.

Considerações finais

Nesse texto nós conhecemos um pouco sobre a relação entre população e amostra para a estatística, assim como também pudemos conhecer um pouco sobre os tipos de amostrao final não podemos citar uma que seja melhor do que a outra, vai depender muito da situação em que você se encontra. Também é possível utilizar uma combinação dessas técnicas na sua pesquisa, não há nenhuma restrição para isso.