WEBVTT

00:00:07.841 --> 00:00:10.944
Na estatística
nós temos uma grande subárea

00:00:11.511 --> 00:00:14.414
que é chamada de amostragem.

00:00:14.414 --> 00:00:16.850
São as técnicas de amostragens

00:00:16.850 --> 00:00:21.087
ou os tipos de amostragens
nessa subárea da estatística.

00:00:21.087 --> 00:00:25.358
Então, nós estudamos
quais são as técnicas, os processos,

00:00:25.358 --> 00:00:28.628
os mecanismos que nos permitem fazer

00:00:28.628 --> 00:00:31.631
uma seleção da amostra.

00:00:31.798 --> 00:00:37.003
A amostra é um subconjunto de
uma população de dados que será analisada

00:00:37.403 --> 00:00:41.407
devido aos desafios de se analisar
toda a população,

00:00:42.075 --> 00:00:45.745
que muitas vezes é grande
e há um processo envolvido,

00:00:46.112 --> 00:00:50.383
há dificuldades envolvidas
em se analisar toda a população,

00:00:51.251 --> 00:00:54.420
inclusive dificuldades financeiras
para se fazer isso.

00:00:55.154 --> 00:00:58.424
Então nós optamos por selecionar
um subconjunto

00:00:58.424 --> 00:01:01.427
dessa população, que é chamada de amostra.

00:01:01.461 --> 00:01:06.165
E esse processo de seleção da amostra
envolve algum critério,

00:01:06.432 --> 00:01:09.435
envolve técnicas e esses critérios, então,

00:01:09.569 --> 00:01:13.606
fazem parte dessa área que nós chamamos
de critérios de amostragem.

00:01:13.840 --> 00:01:17.410
Técnicas de amostragens,
tipos de amostragens.

00:01:17.744 --> 00:01:21.414
Para começar,
nós temos dois tipos de amostragens

00:01:22.015 --> 00:01:25.018
as amostragens probabilísticas

00:01:25.118 --> 00:01:28.087
ou as amostragens não probabilísticas.

00:01:28.187 --> 00:01:31.190
Numa amostragem não probabilística,

00:01:31.257 --> 00:01:34.260
os elementos que fazem parte da amostra.

00:01:34.594 --> 00:01:37.597
Eles não foram selecionados
de maneira aleatória.

00:01:37.930 --> 00:01:40.433
Na verdade, eles foram escolhidos.

00:01:40.433 --> 00:01:44.270
E há uma justificativa,
é claro, para se escolher,

00:01:44.270 --> 00:01:48.908
então esses elementos
que irão fazer parte da amostra.

00:01:49.442 --> 00:01:52.845
Já no caso de amostras probabilísticas,

00:01:53.179 --> 00:01:57.750
nós entendemos que os elementos
que farão parte da amostra

00:01:58.284 --> 00:02:01.120
foram selecionados de maneira
completamente

00:02:01.120 --> 00:02:04.123
aleatória, como num sorteio, por exemplo.

00:02:04.323 --> 00:02:07.460
Então imagine que
em uma determinada pesquisa

00:02:08.061 --> 00:02:09.729
e a gente vai fazer uma análise

00:02:09.729 --> 00:02:13.199
com um grupo específico
de educadores de uma determinada escola.

00:02:13.699 --> 00:02:16.302
São os representantes ali da direção,

00:02:16.302 --> 00:02:19.872
coordenação de uma determinada
instituição, de uma determinada escola.

00:02:20.206 --> 00:02:24.977
Nós vamos fazer uma entrevista específica
com esses profissionais

00:02:24.977 --> 00:02:28.147
que estão à frente da escola,
de uma determinada escola.

00:02:28.848 --> 00:02:31.851
Então veja que nesse caso, nós temos uma

00:02:32.151 --> 00:02:35.154
uma amostra de uma, de uma determinada

00:02:35.421 --> 00:02:38.124
e de uma determinada população

00:02:38.124 --> 00:02:41.494
e essa amostra
ela não foi feita de maneira aleatória.

00:02:41.994 --> 00:02:45.998
Na verdade, será uma entrevista
com um grupo específico de pessoas

00:02:46.632 --> 00:02:49.168
e é uma pesquisa que será feita
a partir daí.

00:02:49.168 --> 00:02:53.039
Uma outra possibilidade é a gente
fazer uma análise,

00:02:53.039 --> 00:02:57.843
um sorteio de diversas escolas
que farão parte de uma pesquisa.

00:02:58.311 --> 00:03:01.447
E essas escolas foram escolhidas
aleatoriamente.

00:03:02.181 --> 00:03:05.051
Nesse caso,
nós dizemos que é uma amostragem,

00:03:05.051 --> 00:03:09.455
que nós temos aí
uma amostragem probabilística aleatória.

00:03:09.488 --> 00:03:13.125
Nesse caso,
temos aqui um esquema gráfico que ilustra

00:03:13.659 --> 00:03:16.162
esses dois tipos de amostragens.

00:03:16.162 --> 00:03:21.300
Então as amostras podem ser classificadas
em não probabilísticas.

00:03:22.068 --> 00:03:24.870
Quando a seleção da amostra acaba

00:03:24.870 --> 00:03:28.874
envolvendo algum tipo de critério
de julgamento do pesquisador,

00:03:30.343 --> 00:03:30.910
então há

00:03:30.910 --> 00:03:34.180
uma escolha realmente deliberada,
propositada,

00:03:34.680 --> 00:03:37.683
dos elementos que vão compor a amostra.

00:03:38.517 --> 00:03:42.822
Já no caso de uma amostra
aleatória ou probabilística,

00:03:43.489 --> 00:03:46.492
os elementos que irão compor a amostra

00:03:46.559 --> 00:03:49.295
eles foram aleatoriamente

00:03:49.295 --> 00:03:53.466
escolhidos, selecionados são as chamadas

00:03:53.466 --> 00:03:56.602
amostras aleatórias
ou também randomizados.

00:03:57.203 --> 00:04:00.840
Uma vez que nós
sabemos que há dois tipos de amostragens,

00:04:00.840 --> 00:04:04.343
as amostragens aleatórias
e não aleatórias.

00:04:04.810 --> 00:04:11.217
Se você preferir assim, ou amostragens
probabilísticas ou não probabilísticas,

00:04:11.717 --> 00:04:14.720
é importante saber que cada uma desses
dessas

00:04:14.920 --> 00:04:19.358
dessas amostragens também apresentam
as suas sub classificações.

00:04:19.358 --> 00:04:22.328
Podemos dizer assim, as suas subáreas.

00:04:23.162 --> 00:04:27.933
Nós temos aqui um esquema gráfico
que ilustra essa subdivisão.

00:04:27.933 --> 00:04:33.272
Então, o que acontece nessas
nesses dois grandes tipos de amostragens?

00:04:33.706 --> 00:04:37.943
Então uma amostragem pode ser
probabilística, ou seja, aleatória

00:04:38.978 --> 00:04:41.113
ou não probabilística.

00:04:41.113 --> 00:04:44.049
Isso quer dizer não aleatória, sempre

00:04:44.049 --> 00:04:47.686
sendo uma amostragem probabilística
aleatória.

00:04:47.953 --> 00:04:52.157
Nós podemos usar então diferentes técnicas
para organizar a nossa amostra.

00:04:52.725 --> 00:04:55.761
Nós podemos usar,
por exemplo, a técnica aleatória simples.

00:04:56.829 --> 00:04:59.832
Nós podemos ter uma amostra sistemática

00:05:00.065 --> 00:05:03.736
e estratificada por meio de conglomerados.

00:05:04.770 --> 00:05:09.908
E sendo uma amostragem não probabilística,
essa amostragem,

00:05:09.908 --> 00:05:13.045
então pode ser classificada,
pode ser organizada

00:05:14.113 --> 00:05:17.016
utilizando algum tipo de conveniência,

00:05:17.016 --> 00:05:22.287
alguma forma intencional específica
para organizar os elementos da amostra.

00:05:22.688 --> 00:05:25.991
Ou seja, realmente é uma amostra
não aleatória.

00:05:26.859 --> 00:05:30.996
É uma amostra onde os elementos que compõe
essa amostragem

00:05:31.363 --> 00:05:34.366
foram organizados
por algum tipo de conveniência,

00:05:34.366 --> 00:05:38.971
algum tipo de intenção por meio de cotas,
auto seleção.

00:05:39.938 --> 00:05:42.941
E é um processo também
que nós chamamos de bola de neve,

00:05:42.941 --> 00:05:46.712
onde é a partir de algumas pessoas

00:05:46.712 --> 00:05:50.049
que inicialmente fazem parte da amostra,

00:05:50.549 --> 00:05:55.120
podem convidar outras pessoas
para compor essa amostra,

00:05:55.687 --> 00:05:58.891
desde que essas pessoas
que serão convidadas

00:05:59.758 --> 00:06:01.994
atendam a determinados,

00:06:01.994 --> 00:06:05.798
a determinadas condições,
a determinadas características

00:06:06.165 --> 00:06:10.135
que as fazem
então, fazer parte dessa amostragem

00:06:10.369 --> 00:06:14.373
não aleatória, não probabilística
é o efeito bola de neve.

00:06:15.007 --> 00:06:18.277
É uma amostragem não probabilística
do tipo bola de neve.

00:06:18.577 --> 00:06:23.615
Essas técnicas são aprofundadas
em cursos de graduação em estatística.

00:06:24.049 --> 00:06:28.654
São cursos com duração de quatro anos
ou até cinco anos, dependendo do local.

00:06:29.021 --> 00:06:32.491
O legal aqui a gente
perceber que nós temos então esse panorama

00:06:32.758 --> 00:06:37.863
sobre como as amostragens estão
divididas, estão organizadas.