Na estatística, nós temos
uma grande subárea
que é chamada de amostragem,
são as técnicas de amostragens
ou os tipos de amostragens.
Nessa subárea da estatística, nós
estudamos quais são as técnicas,
os processos, os mecanismos
que nos permitem
fazer uma seleção da amostra.
A amostra é um subconjunto
de uma população de dados
que será analisada.
Devido aos desafios de se
analisar toda a população,
que muitas vezes é grande
e há um processo envolvido,
há dificuldades envolvidas
em analisar toda a população,
inclusive dificuldades
financeiras para se fazer isso,
então nós optamos por selecionar
um subconjunto dessa população,
que é chamado de amostra.
E esse processo de seleção
da amostra envolve algum critério,
envolve técnicas, e esses
critérios fazem parte dessa área
que nós chamamos
de critérios de amostragem,
técnicas de amostragens,
tipos de amostragens.
Para começar, nós temos
dois tipos de amostragens,
as amostragens probabilísticas
e as amostragens
não probabilísticas.
Em uma amostragem
não probabilística,
os elementos que fazem
parte da amostra
não foram selecionados
de maneira aleatória,
na verdade, eles
foram escolhidos.
E há uma justificativa, é claro,
para se escolher esses elementos
que irão fazer
parte da amostra.
Já no caso de amostras
probabilísticas,
nós entendemos que os elementos
que farão parte da amostra
foram selecionados de maneira
completamente aleatória,
como em um sorteio,
por exemplo.
Então, imagine que em
uma determinada pesquisa
a gente vai fazer uma análise
com um grupo específico
de educadores
de uma determinada escola,
são os representantes
da direção, coordenação
de uma determinada instituição,
de uma determinada escola.
Nós vamos fazer uma entrevista
específica com esses profissionais,
que estão à frente da escola,
de uma determinada escola.
Então, veja que,
nesse caso,
nós temos de uma determinada
população
e essa amostra não foi
feita de maneira aleatória,
na verdade, será uma entrevista
com um grupo específico de pessoas
e é uma pesquisa
que será feita a partir daí.
Uma outra possibilidade
é a gente fazer uma análise,
um sorteio de diversas escolas
que farão parte de uma pesquisa,
e essas escolas serem
escolhidas aleatoriamente.
Nesse caso, nós dizemos
que é uma amostragem,
que nós temos uma amostragem
probabilística aleatória.
Temos aqui
um esquema gráfico
que ilustra esses dois
tipos de amostragens.
Então, as amostras podem ser
classificadas em não probabilísticas,
quando a seleção da amostra acaba
envolvendo algum tipo de critério
de julgamento do pesquisador.
Então, há uma escolha realmente
deliberada, propositada,
dos elementos que vão
compor a amostra.
Já no caso de uma amostra
aleatória ou probabilística,
os elementos que irão
compor a amostra
foram aleatoriamente
escolhidos, selecionados.
São as chamadas amostras aleatórias
ou, também, randomizados.
Uma vez que nós sabemos
que há dois tipos de amostragens,
as amostragens aleatórias e não
aleatórias, se você preferir assim,
ou amostragens probabilísticas
e não probabilísticas,
é importante saber que cada
uma dessas amostragens
também apresenta as suas
subclassificações,
podemos dizer assim,
as suas subáreas.
Nós temos aqui um esquema
gráfico que ilustra essa subdivisão
que acontece nesses dois
grandes tipos de amostragens.
Então, uma amostragem pode ser
probabilística, ou seja, aleatória,
ou não probabilística, isso
quer dizer não aleatória.
Sendo uma amostragem
probabilística aleatória,
nós podemos usar diferentes técnicas
para organizar a nossa amostra,
nós podemos usar, por exemplo,
a técnica aleatória simples,
nós podemos ter
uma amostra sistemática,
estratificada, por meio
de conglomerados.
E, sendo uma amostragem
não probabilística,
essa amostragem pode ser
classificada, pode ser organizada
utilizando algum tipo
de conveniência,
alguma forma intencional,
específica,
para organizar os elementos
da amostra.
Ou seja, realmente é
uma amostra não aleatória,
é uma amostra onde os elementos
que compõe essa amostragem
foram organizados por algum
tipo de conveniência,
algum tipo de intenção, por
meio de cotas, auto seleção.
E há um processo, também,
que nós chamamos de bola de neve,
onde a partir de algumas
pessoas que, inicialmente,
fazem parte da amostra,
podem convidar outras pessoas
para compor essa amostra,
desde que essas pessoas
que serão convidadas
atendam determinadas condições,
determinadas características
que as fazem, então, fazer parte
dessa amostragem não aleatória,
não probabilística, é
o efeito bola de neve,
é uma amostragem não probabilística
do tipo bola de neve.
Essas técnicas
são aprofundadas
em cursos de graduação
em estatística,
são cursos com duração de quatro
anos ou até cinco anos,
dependendo do local.
Legal, aqui, a gente perceber
que nós temos esse panorama
sobre como as amostragens
estão divididas, estão organizadas.