1. Tipos de amostragem
1.1. Amostragem probabilística
1.1.1. A amostragem probabilística é um método de amostragem de seleção aleatória que utiliza estatística para selecionar aleatoriamente um pequeno grupo de pessoas que representarão uma grande população.
1.1.1.1. Tipos de amostragem probabilística: Amostragem aleatória simples. Amostragem estratificada. Amostragem por clusters ou amostragem por agrupamento. Amostragem Sistemática. Quando o desvio de amostragem tem que ser reduzido. Quando a população é diversa. Para criar uma amostra precisa
1.2. Amostragem não probabilística
1.2.1. Nessa seleção é possível que haja interferência ou não do entrevistador, assim diferimos as amostras probabilística e não probabilísticas
1.2.1.1. Tipos de amostragem não-probabilísticas: Amostra por conveniência. Amostra por julgamento. Amostra por cotas. Amostra bola de neve. Amostra desproporcional
1.3. Amostragem aleatória simples (probabilística)
1.3.1. Corresponde a uma amostra de elementos retirados ao acaso da população, isto é cada indivíduo é escolhido completamente ao acaso e cada membro da população tem a mesma probabilidade se ser incluído na amostra
1.3.1.1. Como utilizar? Nesse caso, os indivíduos são selecionados por sorteio e por esse motivo têm a mesma probabilidade de serem selecionados para a compor a amostra.
1.3.1.2. Vantagens
1.3.1.2.1. Não tem há necessidade de dividir a população em subpopulações ou tomar outras medidas adicionais antes de selecionar aleatoriamente membros da população.
1.3.1.3. Desvantagens
1.3.1.3.1. Ter erros maiores e com menos precisão do que outros projetos de amostragem com o mesmo tamanho da amostra
2. Como defini-la?
2.1. Tamanho da amostra = [z2 * p(1-p)] / e2 / 1 + [z2 * p(1-p)] / e2 * N]. N = tamanho da população. z = escore z. e = margem de erro.
2.2. A margem de erro é comumente usada em pesquisas como pesquisas de opinião, pesquisas de marketing ou pesquisas de rastreamento. Geralmente utiliza-se o nível de confiança de 95%.
2.3. Intervalos de confiança são usados para indicar a confiabilidade de uma estimativa. Por exemplo, um IC pode ser usado para descrever o quanto os resultados de uma pesquisa são confiáveis.
3. Amostragem por conglomerados (probabilística)
3.1. é um procedimento de amostragem probabilística em que os elementos da população são selecionados aleatoriamente. De forma natural por grupos
3.1.1. Vantagens
3.1.1.1. A principal vantagem desta técnica é a parte operacional: selecionar um conglomerado costuma ser mais fácil e mais barato do que fazer uma amostra aleatória ou sistemática
3.1.2. Desvantagens
3.1.2.1. A principal desvantagem é o risco dos clusters não serem realmente homogêneos entre eles
3.2. Como realizar uma amostra por conglomerados
3.2.1. 1- Defina a sua população-alvo e o tamanho da amostra. Antes de fazer a amostragem, é importante definir quem deverá fazer parte da sua população-alvo. ... 2 Escolha os critérios para selecionar sua amostra. 3- Determine os grupos e o tamanho deles. 4- Especifique quais serão os conglomerados
4. Amostragem por cotas (não-probabilisticos)
4.1. é um método de amostragem não probabilístico, no qual os pesquisadores podem formar uma amostra de indivíduos que representam uma população e são escolhidos de acordo com suas características ou qualidades.
5. Amostragem desproporcional (não-probabilistico)
5.1. A aplicação de uma amostragem desproporcional, em comparação com uma distribuição proporcional, reduz a margem de erro de cada estrato, mas implica que o cálculo conjunto de dois ou mais estratos tenha que ser sujeito a uma calibragem (aplicação de ponderadores) na fase do tratamento de dados.
6. Seleção de um grupo de individuos de uma população
6.1. A finalidade da amostragem é fazer generalizações sobre um universo ou uma população grandes sem precisar examinar todos os componentes do grupo
6.2. Etapas do processo de de amostragem
6.2.1. A coleta da amostra bruta para a Preparação da amostra de laboratório; Preparação da amostra para análise, fatores que interferem na amostragem: Inspeção/ Finalidade da Inspeção: “Aceitação ou rejeição”.
7. Amostragem sistemática (probabilística)
7.1. consiste em escolher um indivíduo inicialmente de forma aleatória entre a população e, posteriormente, selecionar para amostra.
7.1.1. Vantagens
7.1.1.1. Obtém boas propriedades de representatividade, similar a amostragem aleatória simples, porém de forma mais rápida e simples
7.1.2. Desvantagens
7.1.2.1. A principal desvantagem é a impossibilidade de se deduzir um estimador para a variância da média, com uma única amostra
7.2. Como realizar? 1- Elaborar uma lista ordenada dos N indivíduos da população (marco amostral). 2- Dividir o marco amostral em N fragmentos, onde N é o tamanho da amostraque desejamos. .. 3-Número de inicio: obtemos um número aleatório inteiro A, menor ou igual ao intervalo.
8. Amostragem estratificada (probabilística)
8.1. Consiste em dividir a população em subgrupos (estratos) que denotem uma homogeneidade maior que a homogeneidade da população toda, sob a análise de variáveis de estudo.
9. Amostragem por conveniência ( não-probabilistica )
9.1. Esta técnica é muito comum e consiste em selecionar uma amostra da população que seja acessível. Ou seja, os indivíduos empregados nessa pesquisa são selecionados porque eles estão prontamente disponíveis
9.2. Quando se deve usar?
9.2.1. quando uma marca está coletando informações sobre um recurso ou produto específico recém lançado. Durante os estágios iniciais de uma investigação, os pesquisadores geralmente preferem usar a amostragem de conveniência. Pois, esse método torna mais rápido e fácil a obtenção de resultados.