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 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 uma amostra 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, randomizadas.
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 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.