Quais são os diferentes métodos de amostragem?
Há uma variedade de diferentes métodos de amostragem usados ao selecionar um painel de teste para pesquisa. Esta pesquisa pode envolver testar uma teoria ou um produto específico, realizar uma pesquisa de opinião ou qualquer outra pesquisa que visa cobrir um grupo específico em sua totalidade. Esse grupo é conhecido como população, embora possa envolver qualquer tipo de grupo, não apenas os cidadãos de um país. Isso é conhecido como estudo do censo. Com a maioria das populações, como "todos na China com 65 anos ou mais", é impossível questionar ou testar todos, para que um grupo de amostra deve ser selecionado. As diferentes maneiras de escolher esses participantes são conhecidas como métodos de amostragem. Em um método de amostragem de probabilidade, todos têm uma probabilidade conhecida de serem selecionados, embora este ponto de vistaOod pode variar de pessoa para pessoa. Em um método de amostragem de não probabilidade, algumas pessoas não têm chance de serem selecionadas, pois os participantes são escolhidos a partir de seções especificadas da população. Isso pode ser mais conveniente, mas tem um preço: ao contrário da amostragem de probabilidade, a amostragem de não probabilidade torna impossível estimar com que precisão o grupo de amostra representa toda a população.
A forma mais simples de amostragem de probabilidade é selecionar aleatoriamente pessoas de uma lista de toda a população. Uma variação desse método, amostragem sistemática, envolve escolher pessoas em intervalos fixos ao longo da lista, por exemplo, cada centésima pessoa. Ambos os métodos de amostragem falharam, pois o grupo de amostra resultante pode não representar a composição da população. Por exemplo, o grupo de amostra pode ter três filhos e sete adultos, o que claramente não é representativo se todo o populatiEm 20% de crianças e 80% de adultos.
Isso pode ser resolvido usando amostragem estratificada, na qual a população é dividida em grupos específicos que compartilham fatores comuns e os participantes são selecionados aleatoriamente desses grupos nas proporções apropriadas. No exemplo acima, os pesquisadores selecionavam aleatoriamente duas pessoas de uma lista de todas as crianças e oito pessoas de uma lista de todos os adultos. Naturalmente, isso pode ser estendido para cobrir outros tipos de grupo, como por gênero, para criar um grupo de amostra que reflita com mais precisão toda a população.
As formas mais simples de amostragem de não probabilidade é conhecida como amostragem de conveniência. Os pesquisadores simplesmente escolhem os participantes mais fáceis de se apossar. Claramente, existe um forte risco de ser muito não representativo da população. Por exemplo, se os pesquisadores baterem nas portas durante o dia, terão menos probabilidade de receber participantes que estão em período integral.
A amostragem de cotas combina estratificadaAmostragem e amostragem de conveniência e geralmente envolve pesquisadores que se preparam para encontrar os participantes para preencher cotas. No exemplo acima, os pesquisadores podem bater nas portas até que tivessem conversado com um total de duas crianças e oito adultos. Embora esse método signifique que o grupo de amostra esteja nas proporções corretas, o processo de seleção torna impossível saber o quão representativo é. Em nosso exemplo, todos os oito adultos podem estar desempregados, o que os tornaria não representativo das opiniões de toda a população em uma pergunta sobre os benefícios do Seguro Social. Por esse motivo, a amostragem de cotas é classificada como um tipo de amostragem de não probabilidade.