O que é uma amostragem representativa?
Amostragem representativa é um tipo de amostragem estatística em que um pesquisador tenta selecionar indivíduos representativos de uma população maior. Na amostragem estatística, as pessoas coletam dados de um pequeno grupo e tentam extrapolar os resultados para fazer generalizações sobre um grupo maior. Amostras verdadeiramente representativas são extremamente difíceis de realizar, e os pesquisadores podem dedicar muito tempo e financiamento para obter a amostra mais representativa possível.
Como ferramenta de pesquisa, a amostragem estatística é extremamente valiosa. Ele permite que as pessoas estudem uma população sem estudar todos os indivíduos dessa população. Os indivíduos comuns estão bastante familiarizados com a amostragem estatística, mesmo que não estejam cientes disso; da próxima vez que você abrir um jornal, procure um artigo que fale sobre o resultado de um estudo. Uma linha como “67% dos donos de animais americanos dormem com seus animais de estimação” é o resultado de uma amostra representativa de americanos donos de animais. Aliás, esse número vem da Sealy® Mattress Company.
Para obter uma amostra representativa, os pesquisadores devem primeiro identificar a população que está sendo amostrada. No exemplo acima, os pesquisadores queriam coletar dados sobre quantos americanos dormiam com seus animais, então a população era dona de animais americanos. O próximo passo para os pesquisadores é encontrar uma maneira de selecionar aleatoriamente pessoas dessa população para que possam pesquisar esses indivíduos em busca de dados.
Se os pesquisadores coletarem muito de um segmento da população, como todos os donos de animais americanos que vão a clínicas veterinárias na cidade de Chicago, o resultado não é uma amostra representativa da população em estudo. Portanto, os pesquisadores devem pensar em uma infinidade de métodos para coletar dados, a fim de garantir uma amostragem uniforme de todos os aspectos da população estudada.
Quando você lê um estudo realizado com o uso de amostragem representativa, é uma boa idéia descobrir quais métodos os pesquisadores usaram. O erro de amostragem pode gerar resultados incorretos e, portanto, você deseja saber como os dados foram coletados, de quem foram coletados e que tipo de controle estavam em vigor para garantir que a amostragem fosse representativa. Usando o pensamento crítico para analisar estatísticas e amostragem representativa, você poderá determinar se elas são realmente úteis e aplicáveis.
Algumas pistas de que um estudo pode não ser válido incluem o uso de pesquisas de auto-resposta, que apresentam uma alta taxa de não resposta que distorceria a amostra e indicações de que a amostra foi retirada de uma subcomunidade menor de um grupo maior. Se você ler um estudo que diz “ X % dos europeus comem torradas no café da manhã” e o texto do estudo diz que a amostra foi obtida de pessoas nas estações de trem durante o trajeto da manhã, essa não é uma amostra representativa.