0:00:07.841,0:00:11.511
Na estatística, nós temos[br]uma grande subárea

0:00:11.511,0:00:14.414
que é chamada de amostragem,

0:00:14.414,0:00:19.507
são as técnicas de amostragens[br]ou os tipos de amostragens.

0:00:19.507,0:00:24.213
Nessa subárea da estatística, nós[br]estudamos quais são as técnicas,

0:00:24.213,0:00:28.628
os processos, os mecanismos[br]que nos permitem fazer

0:00:28.628,0:00:31.798
uma seleção da amostra.

0:00:31.798,0:00:35.917
A amostra é um subconjunto[br]de uma população de dados

0:00:35.917,0:00:37.174
que será analisada.

0:00:37.174,0:00:42.075
Devido aos desafios de se[br]analisar toda a população,

0:00:42.075,0:00:46.112
que muitas vezes é grande[br]e há um processo envolvido,

0:00:46.112,0:00:51.251
há dificuldades envolvidas[br]em analisar toda a população,

0:00:51.251,0:00:55.154
inclusive dificuldades[br]financeiras para se fazer isso,

0:00:55.154,0:00:59.141
então nós optamos por selecionar[br]um subconjunto dessa população,

0:00:59.141,0:01:01.461
que é chamado de amostra.

0:01:01.461,0:01:06.432
E esse processo de seleção[br]da amostra envolve algum critério,

0:01:06.432,0:01:10.759
envolve técnicas, e esses[br]critérios fazem parte dessa área

0:01:10.759,0:01:13.840
que nós chamamos[br]de critérios de amostragem,

0:01:13.840,0:01:17.744
técnicas de amostragens,[br]tipos de amostragens.

0:01:17.744,0:01:22.015
Para começar, nós temos[br]dois tipos de amostragens,

0:01:22.015,0:01:25.118
as amostragens probabilísticas

0:01:25.118,0:01:28.187
e as amostragens[br]não probabilísticas.

0:01:28.187,0:01:31.257
Em uma amostragem[br]não probabilística,

0:01:31.257,0:01:34.594
os elementos que fazem[br]parte da amostra

0:01:34.594,0:01:37.930
não foram selecionados[br]de maneira aleatória,

0:01:37.930,0:01:40.433
na verdade, eles[br]foram escolhidos.

0:01:40.433,0:01:46.042
E há uma justificativa, é claro,[br]para se escolher esses elementos

0:01:46.042,0:01:49.442
que irão fazer[br]parte da amostra.

0:01:49.442,0:01:53.179
Já no caso de amostras[br]probabilísticas,

0:01:53.179,0:01:58.284
nós entendemos que os elementos[br]que farão parte da amostra

0:01:58.284,0:02:01.825
foram selecionados de maneira[br]completamente aleatória,

0:02:01.825,0:02:04.323
como em um sorteio,[br]por exemplo.

0:02:04.323,0:02:08.061
Então, imagine que em[br]uma determinada pesquisa

0:02:08.061,0:02:11.077
a gente vai fazer uma análise[br]com um grupo específico

0:02:11.077,0:02:13.699
de educadores[br]de uma determinada escola,

0:02:13.699,0:02:17.367
são os representantes[br]da direção, coordenação

0:02:17.367,0:02:20.206
de uma determinada instituição,[br]de uma determinada escola.

0:02:20.206,0:02:24.977
Nós vamos fazer uma entrevista[br]específica com esses profissionais,

0:02:24.977,0:02:28.848
que estão à frente da escola,[br]de uma determinada escola.

0:02:28.848,0:02:30.881
Então, veja que,[br]nesse caso,

0:02:30.881,0:02:38.124
nós temos de uma determinada[br]população

0:02:38.124,0:02:41.994
e essa amostra não foi[br]feita de maneira aleatória,

0:02:41.994,0:02:46.632
na verdade, será uma entrevista[br]com um grupo específico de pessoas

0:02:46.632,0:02:49.168
e é uma pesquisa[br]que será feita a partir daí.

0:02:49.168,0:02:53.039
Uma outra possibilidade é a gente[br]fazer uma análise,

0:02:53.039,0:02:57.843
um sorteio de diversas escolas[br]que farão parte de uma pesquisa.

0:02:58.311,0:03:01.447
E essas escolas foram escolhidas[br]aleatoriamente.

0:03:02.181,0:03:05.051
Nesse caso,[br]nós dizemos que é uma amostragem,

0:03:05.051,0:03:09.455
que nós temos aí[br]uma amostragem probabilística aleatória.

0:03:09.488,0:03:13.125
Nesse caso,[br]temos aqui um esquema gráfico que ilustra

0:03:13.659,0:03:16.162
esses dois tipos de amostragens.

0:03:16.162,0:03:21.300
Então as amostras podem ser classificadas[br]em não probabilísticas.

0:03:22.068,0:03:24.870
Quando a seleção da amostra acaba

0:03:24.870,0:03:28.874
envolvendo algum tipo de critério[br]de julgamento do pesquisador,

0:03:30.343,0:03:30.910
então há

0:03:30.910,0:03:34.180
uma escolha realmente deliberada,[br]propositada,

0:03:34.680,0:03:37.683
dos elementos que vão compor a amostra.

0:03:38.517,0:03:42.822
Já no caso de uma amostra[br]aleatória ou probabilística,

0:03:43.489,0:03:46.492
os elementos que irão compor a amostra

0:03:46.559,0:03:49.295
eles foram aleatoriamente

0:03:49.295,0:03:53.466
escolhidos, selecionados são as chamadas

0:03:53.466,0:03:56.602
amostras aleatórias[br]ou também randomizados.

0:03:57.203,0:04:00.840
Uma vez que nós[br]sabemos que há dois tipos de amostragens,

0:04:00.840,0:04:04.343
as amostragens aleatórias[br]e não aleatórias.

0:04:04.810,0:04:11.217
Se você preferir assim, ou amostragens[br]probabilísticas ou não probabilísticas,

0:04:11.717,0:04:14.720
é importante saber que cada uma desses[br]dessas

0:04:14.920,0:04:19.358
dessas amostragens também apresentam[br]as suas sub classificações.

0:04:19.358,0:04:22.328
Podemos dizer assim, as suas subáreas.

0:04:23.162,0:04:27.933
Nós temos aqui um esquema gráfico[br]que ilustra essa subdivisão.

0:04:27.933,0:04:33.272
Então, o que acontece nessas[br]nesses dois grandes tipos de amostragens?

0:04:33.706,0:04:37.943
Então uma amostragem pode ser[br]probabilística, ou seja, aleatória

0:04:38.978,0:04:41.113
ou não probabilística.

0:04:41.113,0:04:44.049
Isso quer dizer não aleatória, sempre

0:04:44.049,0:04:47.686
sendo uma amostragem probabilística[br]aleatória.

0:04:47.953,0:04:52.157
Nós podemos usar então diferentes técnicas[br]para organizar a nossa amostra.

0:04:52.725,0:04:55.761
Nós podemos usar,[br]por exemplo, a técnica aleatória simples.

0:04:56.829,0:04:59.832
Nós podemos ter uma amostra sistemática

0:05:00.065,0:05:03.736
e estratificada por meio de conglomerados.

0:05:04.770,0:05:09.908
E sendo uma amostragem não probabilística,[br]essa amostragem,

0:05:09.908,0:05:13.045
então pode ser classificada,[br]pode ser organizada

0:05:14.113,0:05:17.016
utilizando algum tipo de conveniência,

0:05:17.016,0:05:22.287
alguma forma intencional específica[br]para organizar os elementos da amostra.

0:05:22.688,0:05:25.991
Ou seja, realmente é uma amostra[br]não aleatória.

0:05:26.859,0:05:30.996
É uma amostra onde os elementos que compõe[br]essa amostragem

0:05:31.363,0:05:34.366
foram organizados[br]por algum tipo de conveniência,

0:05:34.366,0:05:38.971
algum tipo de intenção por meio de cotas,[br]auto seleção.

0:05:39.938,0:05:42.941
E é um processo também[br]que nós chamamos de bola de neve,

0:05:42.941,0:05:46.712
onde é a partir de algumas pessoas

0:05:46.712,0:05:50.049
que inicialmente fazem parte da amostra,

0:05:50.549,0:05:55.120
podem convidar outras pessoas[br]para compor essa amostra,

0:05:55.687,0:05:58.891
desde que essas pessoas[br]que serão convidadas

0:05:59.758,0:06:01.994
atendam a determinados,

0:06:01.994,0:06:05.798
a determinadas condições,[br]a determinadas características

0:06:06.165,0:06:10.135
que as fazem[br]então, fazer parte dessa amostragem

0:06:10.369,0:06:14.373
não aleatória, não probabilística[br]é o efeito bola de neve.

0:06:15.007,0:06:18.277
É uma amostragem não probabilística[br]do tipo bola de neve.

0:06:18.577,0:06:23.615
Essas técnicas são aprofundadas[br]em cursos de graduação em estatística.

0:06:24.049,0:06:28.654
São cursos com duração de quatro anos[br]ou até cinco anos, dependendo do local.

0:06:29.021,0:06:32.491
O legal aqui a gente[br]perceber que nós temos então esse panorama

0:06:32.758,0:06:37.863
sobre como as amostragens estão[br]divididas, estão organizadas.