Amostra estatística

O que é uma amostra estatística?

Uma amostra estatística (ou em contextos explicitamente estatísticos, uma amostra) é entendida como um subconjunto mais ou menos representativo de uma população estatística , isolada do resto para fins de avaliação e estudo. Em outras palavras, é um fragmento de todos os elementos a serem estudados, composto por um número mais controlável deles, selecionados (idealmente) ao acaso.

A lógica da amostragem estatística é que, dadas as condições favoráveis, um conjunto muito volumoso pode ser estudado por meio de porções menores  e representativas , ou seja, mais ou menos proporcionais às demais.

Por exemplo, se queremos estudar o universo dos milhões de eleitores em um país, devemos tomar uma amostra grande o suficiente para nos trazer, em um pequeno grupo de algumas centenas de pessoas , um reflexo das opiniões políticas que existem no população inteira. Assim, de uma população de milhões de indivíduos, estudaríamos uma amostra de centenas deles.

Essas amostras são obtidas por meio de diferentes técnicas estatísticas, que garantem por meio de diferentes mecanismos uma aleatoriedade adequada para o menor viés possível na seleção, ou seja, a maior objetividade possível que permite obter aproximações válidas do universo estatístico. Se, ao contrário, uma amostra enviesada for obtida, as conclusões possíveis serão menos confiáveis ​​e, portanto, menos úteis.

Obviamente, cada amostra faz parte de uma população, portanto, se você tiver várias populações, também deverá ter várias amostras. Amostragem é o processo de obtenção de uma amostra estatística  e é comum em disciplinas tão diversas como demografia , biologia ou política .

Veja também: Probabilidade e Estatística

Características de uma amostra estatística

Em termos gerais, uma amostra estatística é caracterizada pelo seguinte:

• Faz parte de um conjunto maior , que é a população estatística ou universo estatístico, do qual é, idealmente, representativo.
• Possui um número pequeno e, portanto, administrável de elementos de interesse estatístico, em comparação com toda a população.
• É escolhido de forma aleatória e por meio de diferentes técnicas de amostragem. Pode ser mais ou menos confiável, dependendo do último.
• Seu tamanho é objeto de estudo matemático , a fim de garantir as proporções corretas para que seja representativo do total.

Tipos de amostra estatística

As amostras estatísticas são classificadas, primeiro, em dois grandes grupos: probabilísticos e não probabilísticos, cada um com sua própria classificação independente.

Amostras estatísticas probabilísticas . São aqueles que são escolhidos por métodos mais ou menos aleatórios, para garantir a menor intervenção dos critérios do pesquisador na amostra. Por sua vez, são classificados em:

• Amostras aleatórias simples . Os mais simples de todos são escolhidos de forma absolutamente aleatória na população. É o caso, por exemplo, de uma sondagem de opinião pública nacional para a qual alguns cidadãos são eleitos pelo seu número de documento.
• Amostras estratificadas . Eles são escolhidos aleatoriamente entre os diferentes estratos ou níveis de classificação nos quais a população foi previamente organizada. Por exemplo, a amostra pode ser escolhida ao acaso entre as diferentes faixas etárias da população, obtendo-se uma amostra aleatória, porém estratificada.
• Amostras de cluster . Semelhante aos estratificados, eles são escolhidos aleatoriamente a partir de um conjunto previamente determinado, mas neste caso esses conjuntos não são resultado dos critérios do pesquisador, mas são dados de forma espontânea e natural. Por exemplo, uma amostra dos residentes de um determinado bairro ou dos trabalhadores de um determinado edifício.

Amostras estatísticas não probabilísticas . São aqueles cuja seleção não é deixada ao acaso, mas a determinados critérios de busca do pesquisador, devido a limitações que impedem uma amostragem maior. Portanto, esses tipos de amostras não são realmente representativos do universo estatístico estudado, mas permitem obter uma aproximação, dotada de certa margem de erro. Essas amostras podem ser dos seguintes tipos:

• Amostras intencionais . Aquelas que são escolhidas de acordo com os critérios do pesquisador, ou seja, pegar aquelas que ele considera darão melhores resultados, por serem mais representativas. Um exemplo disso é quando um jornalista pede a opinião de certas pessoas que ele escolheu de antemão.
• Amostras por conveniência . Aquelas que são escolhidas de acordo com o que está mais próximo, ou seja, limitado ao imediato. É o que acontece, por exemplo, quando um representante de uma empresa oferece seus produtos para quem passa.
• Amostras consecutivas . Aqueles que fazem parte da jornada de um pesquisador, que vai de grupo em grupo, extraindo os dados para depois constituir um todo. Exemplo disso são os métodos de abordagem ao público de determinados vendedores ou promotores, nos quais convidam as pessoas a parar para ouvir as virtudes do produto: uns fazem e outros não, e posteriormente o vendedor muda de área. No final, você reunirá todos os dados das diferentes áreas em que esteve.
• Amostras em prestações . É uma combinação de amostras estratificadas e amostras intencionais, uma vez que o pesquisador escolhe as pessoas a entrevistar de acordo com seu pertencimento (e representatividade) a um determinado estrato ou grupo previamente determinado.

População estatística

Uma população estatística difere de uma amostra estatística por esta última fazer parte dela, uma vez que uma população equivale a todos os elementos ou indivíduos de interesse da pesquisa . Em outras palavras, a população estatística é o universo estatístico: o todo, toda a massa de elementos de pesquisa possíveis.

Mais em: População estatística