Quais são os diferentes métodos de amostragem?
Existem vários métodos de amostragem diferentes usados ao selecionar um painel de testes para pesquisa. Esta pesquisa pode envolver o teste de uma teoria ou de um produto específico, a realização de uma pesquisa de opinião ou qualquer outra pesquisa que tenha como objetivo abranger 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.
Com uma população pequena, como funcionários que trabalham em um escritório específico, geralmente é possível questionar ou testar todos os envolvidos. Isso é conhecido como estudo de censo. Com a maioria das populações, como "todos na China com 65 anos ou mais", é impossível questionar ou testar todos; portanto, um grupo de amostras deve ser selecionado. As diferentes maneiras de escolher esses participantes são conhecidas como métodos de amostragem.
Os métodos de amostragem se enquadram em uma de duas categorias principais: probabilidade e não probabilidade. Em um método de amostragem de probabilidade, todos têm uma probabilidade conhecida de serem selecionados, embora essa probabilidade possa variar de pessoa para pessoa. Em um método de amostragem sem probabilidade, algumas pessoas não têm chance de serem selecionadas, pois os participantes são escolhidos em seções especificadas da população. Isso pode ser mais conveniente, mas tem um preço: ao contrário da amostragem probabilística, a amostragem não probabilística torna impossível estimar com que precisão o grupo amostral representa toda a população.
A forma mais simples de amostragem probabilística é selecionar aleatoriamente pessoas de uma lista de toda a população. Uma variação desse método, amostragem sistemática, envolve a seleção de pessoas em intervalos fixos ao longo da lista, por exemplo, cada centésima pessoa. Ambos os métodos de amostragem falharam, pois o grupo de amostras resultante pode não representar a composição da população. Por exemplo, o grupo da amostra pode ter três filhos e sete adultos, o que claramente não é representativo se a população inteira for de 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 selecionariam 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 abranger outros tipos de grupos, como por gênero, para formar um grupo de amostra que reflita com mais precisão toda a população.
As formas mais simples de amostragem não probabilística são conhecidas como amostragem por conveniência. Os pesquisadores simplesmente escolhem os participantes mais fáceis de se apossar. Claramente, existe um forte risco de isso ser muito não representativo da população. Por exemplo, se os pesquisadores baterem nas portas durante o dia, eles terão menos probabilidade de conseguir participantes que trabalham em período integral.
A amostragem de cotas combina amostragem estratificada e amostragem de conveniência e geralmente envolve pesquisadores que procuram encontrar participantes para preencher cotas. No exemplo acima, os pesquisadores podem bater nas portas até falarem com um total de duas crianças e oito adultos. Embora esse método signifique que o grupo de amostras esteja nas proporções corretas, o processo de seleção torna impossível saber quão representativo é. No nosso exemplo, os oito adultos podem estar todos desempregados, o que os tornaria não representativos das opiniões de toda a população em uma pergunta sobre os benefícios da seguridade social. Por esse motivo, a amostragem de cota é classificada como um tipo de amostragem de não probabilidade.