1
00:00:07,713 --> 00:00:11,401
Na estatística, nós temos
uma grande subárea

2
00:00:11,401 --> 00:00:14,254
que é chamada de amostragem,

3
00:00:14,254 --> 00:00:19,457
são as técnicas de amostragens
ou os tipos de amostragens.

4
00:00:19,457 --> 00:00:24,173
Nessa subárea da estatística, nós
estudamos quais são as técnicas,

5
00:00:24,173 --> 00:00:28,058
os processos, os mecanismos
que nos permitem

6
00:00:28,058 --> 00:00:31,548
fazer uma seleção da amostra.

7
00:00:31,548 --> 00:00:35,787
A amostra é um subconjunto
de uma população de dados

8
00:00:35,787 --> 00:00:37,210
que será analisada.

9
00:00:37,210 --> 00:00:41,875
Devido aos desafios de se
analisar toda a população,

10
00:00:41,875 --> 00:00:45,942
que muitas vezes é grande
e há um processo envolvido,

11
00:00:45,942 --> 00:00:51,041
há dificuldades envolvidas
em analisar toda a população,

12
00:00:51,041 --> 00:00:54,914
inclusive dificuldades
financeiras para se fazer isso,

13
00:00:54,914 --> 00:00:59,261
então nós optamos por selecionar
um subconjunto dessa população,

14
00:00:59,261 --> 00:01:01,301
que é chamado de amostra.

15
00:01:01,301 --> 00:01:06,252
E esse processo de seleção
da amostra envolve algum critério,

16
00:01:06,252 --> 00:01:10,489
envolve técnicas, e esses
critérios fazem parte dessa área

17
00:01:10,489 --> 00:01:13,660
que nós chamamos
de critérios de amostragem,

18
00:01:13,660 --> 00:01:17,602
técnicas de amostragens,
tipos de amostragens.

19
00:01:17,602 --> 00:01:21,825
Para começar, nós temos
dois tipos de amostragens,

20
00:01:21,825 --> 00:01:24,888
as amostragens probabilísticas

21
00:01:24,888 --> 00:01:27,940
e as amostragens
não probabilísticas.

22
00:01:27,940 --> 00:01:31,057
Em uma amostragem
não probabilística,

23
00:01:31,057 --> 00:01:34,644
os elementos que fazem
parte da amostra

24
00:01:34,644 --> 00:01:37,710
não foram selecionados
de maneira aleatória,

25
00:01:37,710 --> 00:01:40,213
na verdade, eles
foram escolhidos.

26
00:01:40,213 --> 00:01:46,172
E há uma justificativa, é claro,
para se escolher esses elementos

27
00:01:46,172 --> 00:01:49,161
que irão fazer
parte da amostra.

28
00:01:49,161 --> 00:01:52,979
Já no caso de amostras
probabilísticas,

29
00:01:52,979 --> 00:01:58,074
nós entendemos que os elementos
que farão parte da amostra

30
00:01:58,074 --> 00:02:02,015
foram selecionados de maneira
completamente aleatória,

31
00:02:02,015 --> 00:02:04,077
como em um sorteio,
por exemplo.

32
00:02:04,077 --> 00:02:08,011
Então, imagine que em
uma determinada pesquisa

33
00:02:08,011 --> 00:02:10,907
a gente vai fazer uma análise
com um grupo específico

34
00:02:10,907 --> 00:02:13,479
de educadores
de uma determinada escola,

35
00:02:13,479 --> 00:02:17,147
são os representantes
da direção, coordenação

36
00:02:17,147 --> 00:02:19,946
de uma determinada instituição,
de uma determinada escola.

37
00:02:19,946 --> 00:02:24,767
Nós vamos fazer uma entrevista
específica com esses profissionais,

38
00:02:24,767 --> 00:02:28,648
que estão à frente da escola,
de uma determinada escola.

39
00:02:28,648 --> 00:02:30,581
Então, veja que,
nesse caso,

40
00:02:30,581 --> 00:02:37,904
nós temos de uma determinada
população

41
00:02:37,904 --> 00:02:41,764
e essa amostra não foi
feita de maneira aleatória,

42
00:02:41,764 --> 00:02:46,432
na verdade, será uma entrevista
com um grupo específico de pessoas

43
00:02:46,432 --> 00:02:48,897
e é uma pesquisa
que será feita a partir daí.

44
00:02:48,897 --> 00:02:52,819
Uma outra possibilidade
é a gente fazer uma análise,

45
00:02:52,819 --> 00:02:58,071
um sorteio de diversas escolas
que farão parte de uma pesquisa,

46
00:02:58,071 --> 00:03:01,951
e essas escolas serem
escolhidas aleatoriamente.

47
00:03:01,951 --> 00:03:04,841
Nesse caso, nós dizemos
que é uma amostragem,

48
00:03:04,841 --> 00:03:10,293
que nós temos uma amostragem
probabilística aleatória.

49
00:03:10,293 --> 00:03:12,139
Temos aqui
um esquema gráfico

50
00:03:12,139 --> 00:03:15,801
que ilustra esses dois
tipos de amostragens.

51
00:03:15,801 --> 00:03:21,908
Então, as amostras podem ser
classificadas em não probabilísticas,

52
00:03:21,908 --> 00:03:26,863
quando a seleção da amostra acaba
envolvendo algum tipo de critério

53
00:03:26,863 --> 00:03:30,133
de julgamento do pesquisador.

54
00:03:30,133 --> 00:03:34,450
Então, há uma escolha realmente
deliberada, propositada,

55
00:03:34,450 --> 00:03:38,317
dos elementos que vão
compor a amostra.

56
00:03:38,317 --> 00:03:43,219
Já no caso de uma amostra
aleatória ou probabilística,

57
00:03:43,219 --> 00:03:46,679
os elementos que irão
compor a amostra

58
00:03:46,679 --> 00:03:51,926
foram aleatoriamente
escolhidos, selecionados.

59
00:03:51,926 --> 00:03:56,990
São as chamadas amostras aleatórias
ou, também, randomizados.

60
00:03:56,990 --> 00:04:00,610
Uma vez que nós sabemos
que há dois tipos de amostragens,

61
00:04:00,610 --> 00:04:06,072
as amostragens aleatórias e não
aleatórias, se você preferir assim,

62
00:04:06,072 --> 00:04:11,477
ou amostragens probabilísticas
e não probabilísticas,

63
00:04:11,477 --> 00:04:15,809
é importante saber que cada
uma dessas amostragens

64
00:04:15,809 --> 00:04:19,168
também apresenta as suas
subclassificações,

65
00:04:19,168 --> 00:04:22,962
podemos dizer assim,
as suas subáreas.

66
00:04:22,962 --> 00:04:28,282
Nós temos aqui um esquema
gráfico que ilustra essa subdivisão

67
00:04:28,282 --> 00:04:33,469
que acontece nesses dois
grandes tipos de amostragens.

68
00:04:33,469 --> 00:04:38,778
Então, uma amostragem pode ser
probabilística, ou seja, aleatória,

69
00:04:38,778 --> 00:04:43,260
ou não probabilística, isso
quer dizer não aleatória.

70
00:04:43,260 --> 00:04:47,753
Sendo uma amostragem
probabilística aleatória,

71
00:04:47,753 --> 00:04:52,505
nós podemos usar diferentes técnicas
para organizar a nossa amostra,

72
00:04:52,505 --> 00:04:56,619
nós podemos usar, por exemplo,
a técnica aleatória simples,

73
00:04:56,619 --> 00:04:59,955
nós podemos ter
uma amostra sistemática,

74
00:04:59,955 --> 00:05:04,600
estratificada, por meio
de conglomerados.

75
00:05:04,600 --> 00:05:08,816
E, sendo uma amostragem
não probabilística,

76
00:05:08,816 --> 00:05:13,873
essa amostragem pode ser
classificada, pode ser organizada

77
00:05:13,873 --> 00:05:16,826
utilizando algum tipo
de conveniência,

78
00:05:16,826 --> 00:05:19,817
alguma forma intencional,
específica,

79
00:05:19,817 --> 00:05:22,448
para organizar os elementos
da amostra.

80
00:05:22,448 --> 00:05:26,669
Ou seja, realmente é
uma amostra não aleatória,

81
00:05:26,669 --> 00:05:31,193
é uma amostra onde os elementos
que compõe essa amostragem

82
00:05:31,193 --> 00:05:34,186
foram organizados por algum
tipo de conveniência,

83
00:05:34,186 --> 00:05:39,778
algum tipo de intenção, por
meio de cotas, auto seleção.

84
00:05:39,778 --> 00:05:42,721
E há um processo, também,
que nós chamamos de bola de neve,

85
00:05:42,721 --> 00:05:48,052
onde a partir de algumas
pessoas que, inicialmente,

86
00:05:48,052 --> 00:05:53,187
fazem parte da amostra,
podem convidar outras pessoas

87
00:05:53,187 --> 00:05:55,487
para compor essa amostra,

88
00:05:55,487 --> 00:05:59,618
desde que essas pessoas
que serão convidadas

89
00:05:59,618 --> 00:06:06,005
atendam determinadas condições,
determinadas características

90
00:06:06,005 --> 00:06:11,196
que as fazem, então, fazer parte
dessa amostragem não aleatória,

91
00:06:11,196 --> 00:06:14,767
não probabilística, é
o efeito bola de neve,

92
00:06:14,767 --> 00:06:18,292
é uma amostragem não probabilística
do tipo bola de neve.

93
00:06:18,292 --> 00:06:20,537
Essas técnicas
são aprofundadas

94
00:06:20,537 --> 00:06:23,869
em cursos de graduação
em estatística,

95
00:06:23,869 --> 00:06:27,488
são cursos com duração de quatro
anos ou até cinco anos,

96
00:06:27,488 --> 00:06:28,861
dependendo do local.

97
00:06:28,861 --> 00:06:32,628
Legal, aqui, a gente perceber
que nós temos esse panorama

98
00:06:32,628 --> 00:06:38,160
sobre como as amostragens
estão divididas, estão organizadas.