1 00:00:07,841 --> 00:00:11,511 Na estatística, nós temos uma grande subárea 2 00:00:11,511 --> 00:00:14,414 que é chamada de amostragem, 3 00:00:14,414 --> 00:00:19,507 são as técnicas de amostragens ou os tipos de amostragens. 4 00:00:19,507 --> 00:00:24,213 Nessa subárea da estatística, nós estudamos quais são as técnicas, 5 00:00:24,213 --> 00:00:28,628 os processos, os mecanismos que nos permitem fazer 6 00:00:28,628 --> 00:00:31,798 uma seleção da amostra. 7 00:00:31,798 --> 00:00:35,917 A amostra é um subconjunto de uma população de dados 8 00:00:35,917 --> 00:00:37,174 que será analisada. 9 00:00:37,174 --> 00:00:42,075 Devido aos desafios de se analisar toda a população, 10 00:00:42,075 --> 00:00:46,112 que muitas vezes é grande e há um processo envolvido, 11 00:00:46,112 --> 00:00:51,251 há dificuldades envolvidas em analisar toda a população, 12 00:00:51,251 --> 00:00:55,154 inclusive dificuldades financeiras para se fazer isso, 13 00:00:55,154 --> 00:00:59,141 então nós optamos por selecionar um subconjunto dessa população, 14 00:00:59,141 --> 00:01:01,461 que é chamado de amostra. 15 00:01:01,461 --> 00:01:06,432 E esse processo de seleção da amostra envolve algum critério, 16 00:01:06,432 --> 00:01:10,759 envolve técnicas, e esses critérios fazem parte dessa área 17 00:01:10,759 --> 00:01:13,840 que nós chamamos de critérios de amostragem, 18 00:01:13,840 --> 00:01:17,744 técnicas de amostragens, tipos de amostragens. 19 00:01:17,744 --> 00:01:22,015 Para começar, nós temos dois tipos de amostragens, 20 00:01:22,015 --> 00:01:25,118 as amostragens probabilísticas 21 00:01:25,118 --> 00:01:28,187 e as amostragens não probabilísticas. 22 00:01:28,187 --> 00:01:31,257 Em uma amostragem não probabilística, 23 00:01:31,257 --> 00:01:34,594 os elementos que fazem parte da amostra 24 00:01:34,594 --> 00:01:37,930 não foram selecionados de maneira aleatória, 25 00:01:37,930 --> 00:01:40,433 na verdade, eles foram escolhidos. 26 00:01:40,433 --> 00:01:46,042 E há uma justificativa, é claro, para se escolher esses elementos 27 00:01:46,042 --> 00:01:49,442 que irão fazer parte da amostra. 28 00:01:49,442 --> 00:01:53,179 Já no caso de amostras probabilísticas, 29 00:01:53,179 --> 00:01:58,284 nós entendemos que os elementos que farão parte da amostra 30 00:01:58,284 --> 00:02:01,825 foram selecionados de maneira completamente aleatória, 31 00:02:01,825 --> 00:02:04,323 como em um sorteio, por exemplo. 32 00:02:04,323 --> 00:02:07,460 Então imagine que em uma determinada pesquisa 33 00:02:08,061 --> 00:02:09,729 e a gente vai fazer uma análise 34 00:02:09,729 --> 00:02:13,199 com um grupo específico de educadores de uma determinada escola. 35 00:02:13,699 --> 00:02:16,302 São os representantes ali da direção, 36 00:02:16,302 --> 00:02:19,872 coordenação de uma determinada instituição, de uma determinada escola. 37 00:02:20,206 --> 00:02:24,977 Nós vamos fazer uma entrevista específica com esses profissionais 38 00:02:24,977 --> 00:02:28,147 que estão à frente da escola, de uma determinada escola. 39 00:02:28,848 --> 00:02:31,851 Então veja que nesse caso, nós temos uma 40 00:02:32,151 --> 00:02:35,154 uma amostra de uma, de uma determinada 41 00:02:35,421 --> 00:02:38,124 e de uma determinada população 42 00:02:38,124 --> 00:02:41,494 e essa amostra ela não foi feita de maneira aleatória. 43 00:02:41,994 --> 00:02:45,998 Na verdade, será uma entrevista com um grupo específico de pessoas 44 00:02:46,632 --> 00:02:49,168 e é uma pesquisa que será feita a partir daí. 45 00:02:49,168 --> 00:02:53,039 Uma outra possibilidade é a gente fazer uma análise, 46 00:02:53,039 --> 00:02:57,843 um sorteio de diversas escolas que farão parte de uma pesquisa. 47 00:02:58,311 --> 00:03:01,447 E essas escolas foram escolhidas aleatoriamente. 48 00:03:02,181 --> 00:03:05,051 Nesse caso, nós dizemos que é uma amostragem, 49 00:03:05,051 --> 00:03:09,455 que nós temos aí uma amostragem probabilística aleatória. 50 00:03:09,488 --> 00:03:13,125 Nesse caso, temos aqui um esquema gráfico que ilustra 51 00:03:13,659 --> 00:03:16,162 esses dois tipos de amostragens. 52 00:03:16,162 --> 00:03:21,300 Então as amostras podem ser classificadas em não probabilísticas. 53 00:03:22,068 --> 00:03:24,870 Quando a seleção da amostra acaba 54 00:03:24,870 --> 00:03:28,874 envolvendo algum tipo de critério de julgamento do pesquisador, 55 00:03:30,343 --> 00:03:30,910 então há 56 00:03:30,910 --> 00:03:34,180 uma escolha realmente deliberada, propositada, 57 00:03:34,680 --> 00:03:37,683 dos elementos que vão compor a amostra. 58 00:03:38,517 --> 00:03:42,822 Já no caso de uma amostra aleatória ou probabilística, 59 00:03:43,489 --> 00:03:46,492 os elementos que irão compor a amostra 60 00:03:46,559 --> 00:03:49,295 eles foram aleatoriamente 61 00:03:49,295 --> 00:03:53,466 escolhidos, selecionados são as chamadas 62 00:03:53,466 --> 00:03:56,602 amostras aleatórias ou também randomizados. 63 00:03:57,203 --> 00:04:00,840 Uma vez que nós sabemos que há dois tipos de amostragens, 64 00:04:00,840 --> 00:04:04,343 as amostragens aleatórias e não aleatórias. 65 00:04:04,810 --> 00:04:11,217 Se você preferir assim, ou amostragens probabilísticas ou não probabilísticas, 66 00:04:11,717 --> 00:04:14,720 é importante saber que cada uma desses dessas 67 00:04:14,920 --> 00:04:19,358 dessas amostragens também apresentam as suas sub classificações. 68 00:04:19,358 --> 00:04:22,328 Podemos dizer assim, as suas subáreas. 69 00:04:23,162 --> 00:04:27,933 Nós temos aqui um esquema gráfico que ilustra essa subdivisão. 70 00:04:27,933 --> 00:04:33,272 Então, o que acontece nessas nesses dois grandes tipos de amostragens? 71 00:04:33,706 --> 00:04:37,943 Então uma amostragem pode ser probabilística, ou seja, aleatória 72 00:04:38,978 --> 00:04:41,113 ou não probabilística. 73 00:04:41,113 --> 00:04:44,049 Isso quer dizer não aleatória, sempre 74 00:04:44,049 --> 00:04:47,686 sendo uma amostragem probabilística aleatória. 75 00:04:47,953 --> 00:04:52,157 Nós podemos usar então diferentes técnicas para organizar a nossa amostra. 76 00:04:52,725 --> 00:04:55,761 Nós podemos usar, por exemplo, a técnica aleatória simples. 77 00:04:56,829 --> 00:04:59,832 Nós podemos ter uma amostra sistemática 78 00:05:00,065 --> 00:05:03,736 e estratificada por meio de conglomerados. 79 00:05:04,770 --> 00:05:09,908 E sendo uma amostragem não probabilística, essa amostragem, 80 00:05:09,908 --> 00:05:13,045 então pode ser classificada, pode ser organizada 81 00:05:14,113 --> 00:05:17,016 utilizando algum tipo de conveniência, 82 00:05:17,016 --> 00:05:22,287 alguma forma intencional específica para organizar os elementos da amostra. 83 00:05:22,688 --> 00:05:25,991 Ou seja, realmente é uma amostra não aleatória. 84 00:05:26,859 --> 00:05:30,996 É uma amostra onde os elementos que compõe essa amostragem 85 00:05:31,363 --> 00:05:34,366 foram organizados por algum tipo de conveniência, 86 00:05:34,366 --> 00:05:38,971 algum tipo de intenção por meio de cotas, auto seleção. 87 00:05:39,938 --> 00:05:42,941 E é um processo também que nós chamamos de bola de neve, 88 00:05:42,941 --> 00:05:46,712 onde é a partir de algumas pessoas 89 00:05:46,712 --> 00:05:50,049 que inicialmente fazem parte da amostra, 90 00:05:50,549 --> 00:05:55,120 podem convidar outras pessoas para compor essa amostra, 91 00:05:55,687 --> 00:05:58,891 desde que essas pessoas que serão convidadas 92 00:05:59,758 --> 00:06:01,994 atendam a determinados, 93 00:06:01,994 --> 00:06:05,798 a determinadas condições, a determinadas características 94 00:06:06,165 --> 00:06:10,135 que as fazem então, fazer parte dessa amostragem 95 00:06:10,369 --> 00:06:14,373 não aleatória, não probabilística é o efeito bola de neve. 96 00:06:15,007 --> 00:06:18,277 É uma amostragem não probabilística do tipo bola de neve. 97 00:06:18,577 --> 00:06:23,615 Essas técnicas são aprofundadas em cursos de graduação em estatística. 98 00:06:24,049 --> 00:06:28,654 São cursos com duração de quatro anos ou até cinco anos, dependendo do local. 99 00:06:29,021 --> 00:06:32,491 O legal aqui a gente perceber que nós temos então esse panorama 100 00:06:32,758 --> 00:06:37,863 sobre como as amostragens estão divididas, estão organizadas.