WEBVTT

00:00:07.841 --> 00:00:11.511
Na estatística, nós temos
uma grande subárea

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

00:00:14.414 --> 00:00:19.507
são as técnicas de amostragens
ou os tipos de amostragens.

00:00:19.507 --> 00:00:24.213
Nessa subárea da estatística, nós
estudamos quais são as técnicas,

00:00:24.213 --> 00:00:28.628
os processos, os mecanismos
que nos permitem fazer

00:00:28.628 --> 00:00:31.798
uma seleção da amostra.

00:00:31.798 --> 00:00:35.917
A amostra é um subconjunto
de uma população de dados

00:00:35.917 --> 00:00:37.174
que será analisada.

00:00:37.174 --> 00:00:42.075
Devido aos desafios de se
analisar toda a população,

00:00:42.075 --> 00:00:46.112
que muitas vezes é grande
e há um processo envolvido,

00:00:46.112 --> 00:00:51.251
há dificuldades envolvidas
em analisar toda a população,

00:00:51.251 --> 00:00:55.154
inclusive dificuldades
financeiras para se fazer isso,

00:00:55.154 --> 00:00:59.141
então nós optamos por selecionar
um subconjunto dessa população,

00:00:59.141 --> 00:01:01.461
que é chamado de amostra.

00:01:01.461 --> 00:01:06.432
E esse processo de seleção
da amostra envolve algum critério,

00:01:06.432 --> 00:01:10.759
envolve técnicas, e esses
critérios fazem parte dessa área

00:01:10.759 --> 00:01:13.840
que nós chamamos
de critérios de amostragem,

00:01:13.840 --> 00:01:17.744
técnicas de amostragens,
tipos de amostragens.

00:01:17.744 --> 00:01:22.015
Para começar, nós temos
dois tipos de amostragens,

00:01:22.015 --> 00:01:25.118
as amostragens probabilísticas

00:01:25.118 --> 00:01:28.187
e as amostragens
não probabilísticas.

00:01:28.187 --> 00:01:31.257
Em uma amostragem
não probabilística,

00:01:31.257 --> 00:01:34.594
os elementos que fazem
parte da amostra

00:01:34.594 --> 00:01:37.930
não foram selecionados
de maneira aleatória,

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

00:01:40.433 --> 00:01:46.042
E há uma justificativa, é claro,
para se escolher esses elementos

00:01:46.042 --> 00:01:49.442
que irão fazer
parte da amostra.

00:01:49.442 --> 00:01:53.179
Já no caso de amostras
probabilísticas,

00:01:53.179 --> 00:01:58.284
nós entendemos que os elementos
que farão parte da amostra

00:01:58.284 --> 00:02:01.825
foram selecionados de maneira
completamente aleatória,

00:02:01.825 --> 00:02:04.323
como em um sorteio,
por exemplo.

00:02:04.323 --> 00:02:08.061
Então, imagine que em
uma determinada pesquisa

00:02:08.061 --> 00:02:11.077
a gente vai fazer uma análise
com um grupo específico

00:02:11.077 --> 00:02:13.699
de educadores
de uma determinada escola,

00:02:13.699 --> 00:02:17.367
são os representantes
da direção, coordenação

00:02:17.367 --> 00:02:20.206
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 --> 00:02:28.848
que estão à frente da escola,
de uma determinada escola.

00:02:28.848 --> 00:02:30.881
Então, veja que,
nesse caso,

00:02:30.881 --> 00:02:38.124
nós temos de uma determinada
população

00:02:38.124 --> 00:02:41.994
e essa amostra não foi
feita de maneira aleatória,

00:02:41.994 --> 00:02:46.632
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 --> 00:02:58.311
um sorteio de diversas escolas
que farão parte de uma pesquisa,

00:02:58.311 --> 00:03:02.181
e essas escolas serem
escolhidas aleatoriamente.

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

00:03:05.051 --> 00:03:09.920
que nós temos uma amostragem
probabilística aleatória.

00:03:09.920 --> 00:03:12.419
Temos aqui
um esquema gráfico

00:03:12.419 --> 00:03:16.162
que ilustra esses dois
tipos de amostragens.

00:03:16.162 --> 00:03:22.068
Então, as amostras podem ser
classificadas em não probabilísticas,

00:03:22.068 --> 00:03:26.983
quando a seleção da amostra acaba
envolvendo algum tipo de critério

00:03:26.983 --> 00:03:30.343
de julgamento do pesquisador.

00:03:30.343 --> 00:03:34.680
Então, há uma escolha realmente
deliberada, propositada,

00:03:34.680 --> 00:03:38.517
dos elementos que vão
compor a amostra.

00:03:38.517 --> 00:03:43.489
Já no caso de uma amostra
aleatória ou probabilística,

00:03:43.489 --> 00:03:46.559
os elementos que irão
compor a amostra

00:03:46.559 --> 00:03:52.116
foram aleatoriamente
escolhidos, selecionados.

00:03:52.116 --> 00:03:57.203
São as chamadas 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 --> 00:04:06.052
as amostragens aleatórias e não
aleatórias, se você preferir assim,

00:04:06.052 --> 00:04:11.717
ou amostragens probabilísticas
e não probabilísticas,

00:04:11.717 --> 00:04:15.979
é importante saber que cada
uma dessas amostragens

00:04:15.979 --> 00:04:19.358
também apresenta as suas
subclassificações,

00:04:19.358 --> 00:04:23.162
podemos dizer assim,
as suas subáreas.

00:04:23.162 --> 00:04:28.332
Nós temos aqui um esquema
gráfico que ilustra essa subdivisão

00:04:28.332 --> 00:04:33.706
que acontece 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.