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 --> 00:02:08,061
Então, imagine que em
uma determinada pesquisa

33
00:02:08,061 --> 00:02:11,077
a gente vai fazer uma análise
com um grupo específico

34
00:02:11,077 --> 00:02:13,699
de educadores
de uma determinada escola,

35
00:02:13,699 --> 00:02:17,367
são os representantes
da direção, coordenação

36
00:02:17,367 --> 00:02:20,206
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 --> 00:02:28,848
que estão à frente da escola,
de uma determinada escola.

39
00:02:28,848 --> 00:02:30,881
Então, veja que,
nesse caso,

40
00:02:30,881 --> 00:02:38,124
nós temos de uma determinada
população

41
00:02:38,124 --> 00:02:41,994
e essa amostra não foi
feita de maneira aleatória,

42
00:02:41,994 --> 00:02:46,632
na verdade, será uma entrevista
com um grupo específico de pessoas

43
00:02:46,632 --> 00:02:49,168
e é uma pesquisa
que será feita a partir daí.

44
00:02:49,168 --> 00:02:53,039
Uma outra possibilidade
é a gente fazer uma análise,

45
00:02:53,039 --> 00:02:58,311
um sorteio de diversas escolas
que farão parte de uma pesquisa,

46
00:02:58,311 --> 00:03:02,181
e essas escolas serem
escolhidas aleatoriamente.

47
00:03:02,181 --> 00:03:05,051
Nesse caso, nós dizemos
que é uma amostragem,

48
00:03:05,051 --> 00:03:09,920
que nós temos uma amostragem
probabilística aleatória.

49
00:03:09,920 --> 00:03:12,419
Temos aqui
um esquema gráfico

50
00:03:12,419 --> 00:03:16,162
que ilustra esses dois
tipos de amostragens.

51
00:03:16,162 --> 00:03:22,068
Então, as amostras podem ser
classificadas em não probabilísticas,

52
00:03:22,068 --> 00:03:26,983
quando a seleção da amostra acaba
envolvendo algum tipo de critério

53
00:03:26,983 --> 00:03:30,343
de julgamento do pesquisador.

54
00:03:30,343 --> 00:03:34,680
Então, há uma escolha realmente
deliberada, propositada,

55
00:03:34,680 --> 00:03:38,517
dos elementos que vão
compor a amostra.

56
00:03:38,517 --> 00:03:43,489
Já no caso de uma amostra
aleatória ou probabilística,

57
00:03:43,489 --> 00:03:46,559
os elementos que irão
compor a amostra

58
00:03:46,559 --> 00:03:52,116
foram aleatoriamente
escolhidos, selecionados.

59
00:03:52,116 --> 00:03:57,203
São as chamadas amostras aleatórias
ou, também, randomizados.

60
00:03:57,203 --> 00:04:00,840
Uma vez que nós sabemos
que há dois tipos de amostragens,

61
00:04:00,840 --> 00:04:06,052
as amostragens aleatórias e não
aleatórias, se você preferir assim,

62
00:04:06,052 --> 00:04:11,717
ou amostragens probabilísticas
e não probabilísticas,

63
00:04:11,717 --> 00:04:15,979
é importante saber que cada
uma dessas amostragens

64
00:04:15,979 --> 00:04:19,358
também apresenta as suas
subclassificações,

65
00:04:19,358 --> 00:04:23,162
podemos dizer assim,
as suas subáreas.

66
00:04:23,162 --> 00:04:28,332
Nós temos aqui um esquema
gráfico que ilustra essa subdivisão

67
00:04:28,332 --> 00:04:33,706
que acontece nesses dois
grandes tipos de amostragens.

68
00:04:33,706 --> 00:04:37,943
Então uma amostragem pode ser
probabilística, ou seja, aleatória

69
00:04:38,978 --> 00:04:41,113
ou não probabilística.

70
00:04:41,113 --> 00:04:44,049
Isso quer dizer não aleatória, sempre

71
00:04:44,049 --> 00:04:47,686
sendo uma amostragem probabilística
aleatória.

72
00:04:47,953 --> 00:04:52,157
Nós podemos usar então diferentes técnicas
para organizar a nossa amostra.

73
00:04:52,725 --> 00:04:55,761
Nós podemos usar,
por exemplo, a técnica aleatória simples.

74
00:04:56,829 --> 00:04:59,832
Nós podemos ter uma amostra sistemática

75
00:05:00,065 --> 00:05:03,736
e estratificada por meio de conglomerados.

76
00:05:04,770 --> 00:05:09,908
E sendo uma amostragem não probabilística,
essa amostragem,

77
00:05:09,908 --> 00:05:13,045
então pode ser classificada,
pode ser organizada

78
00:05:14,113 --> 00:05:17,016
utilizando algum tipo de conveniência,

79
00:05:17,016 --> 00:05:22,287
alguma forma intencional específica
para organizar os elementos da amostra.

80
00:05:22,688 --> 00:05:25,991
Ou seja, realmente é uma amostra
não aleatória.

81
00:05:26,859 --> 00:05:30,996
É uma amostra onde os elementos que compõe
essa amostragem

82
00:05:31,363 --> 00:05:34,366
foram organizados
por algum tipo de conveniência,

83
00:05:34,366 --> 00:05:38,971
algum tipo de intenção por meio de cotas,
auto seleção.

84
00:05:39,938 --> 00:05:42,941
E é um processo também
que nós chamamos de bola de neve,

85
00:05:42,941 --> 00:05:46,712
onde é a partir de algumas pessoas

86
00:05:46,712 --> 00:05:50,049
que inicialmente fazem parte da amostra,

87
00:05:50,549 --> 00:05:55,120
podem convidar outras pessoas
para compor essa amostra,

88
00:05:55,687 --> 00:05:58,891
desde que essas pessoas
que serão convidadas

89
00:05:59,758 --> 00:06:01,994
atendam a determinados,

90
00:06:01,994 --> 00:06:05,798
a determinadas condições,
a determinadas características

91
00:06:06,165 --> 00:06:10,135
que as fazem
então, fazer parte dessa amostragem

92
00:06:10,369 --> 00:06:14,373
não aleatória, não probabilística
é o efeito bola de neve.

93
00:06:15,007 --> 00:06:18,277
É uma amostragem não probabilística
do tipo bola de neve.

94
00:06:18,577 --> 00:06:23,615
Essas técnicas são aprofundadas
em cursos de graduação em estatística.

95
00:06:24,049 --> 00:06:28,654
São cursos com duração de quatro anos
ou até cinco anos, dependendo do local.

96
00:06:29,021 --> 00:06:32,491
O legal aqui a gente
perceber que nós temos então esse panorama

97
00:06:32,758 --> 00:06:37,863
sobre como as amostragens estão
divididas, estão organizadas.