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 se 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 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 foram escolhidas aleatoriamente.
Nesse caso, nós dizemos que é uma amostragem,
que nós temos aí uma amostragem probabilística aleatória.
Nesse caso, 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
eles foram aleatoriamente
escolhidos, selecionados são as chamadas
amostras aleatórias ou também randomizados.
Uma vez que nós sabemos que há dois tipos de amostragens,
as amostragens aleatórias e não aleatórias.
Se você preferir assim, ou amostragens probabilísticas ou não probabilísticas,
é importante saber que cada uma desses dessas
dessas amostragens também apresentam as suas sub classificações.
Podemos dizer assim, as suas subáreas.
Nós temos aqui um esquema gráfico que ilustra essa subdivisão.
Então, o que acontece nessas nesses dois grandes tipos de amostragens?
Então uma amostragem pode ser probabilística, ou seja, aleatória
ou não probabilística.
Isso quer dizer não aleatória, sempre
sendo uma amostragem probabilística aleatória.
Nós podemos usar então diferentes técnicas para organizar a nossa amostra.
Nós podemos usar, por exemplo, a técnica aleatória simples.
Nós podemos ter uma amostra sistemática
e estratificada por meio de conglomerados.
E sendo uma amostragem não probabilística, essa amostragem,
então 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 é um processo também que nós chamamos de bola de neve,
onde é a partir de algumas pessoas
que inicialmente fazem parte da amostra,
podem convidar outras pessoas para compor essa amostra,
desde que essas pessoas que serão convidadas
atendam a determinados,
a determinadas condições, a 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.
O legal aqui a gente perceber que nós temos então esse panorama
sobre como as amostragens estão divididas, estão organizadas.