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Na estatística, nós temos
uma grande subárea
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que é chamada de amostragem,
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são as técnicas de amostragens
ou os tipos de amostragens.
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Nessa subárea da estatística, nós
estudamos quais são as técnicas,
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os processos, os mecanismos
que nos permitem fazer
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uma seleção da amostra.
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A amostra é um subconjunto
de uma população de dados
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que será analisada.
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Devido aos desafios de se
analisar toda a população,
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que muitas vezes é grande
e há um processo envolvido,
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há dificuldades envolvidas
em analisar toda a população,
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inclusive dificuldades
financeiras para se fazer isso,
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então nós optamos por selecionar
um subconjunto dessa população,
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que é chamado de amostra.
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E esse processo de seleção
da amostra envolve algum critério,
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envolve técnicas, e esses
critérios fazem parte dessa área
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que nós chamamos
de critérios de amostragem,
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técnicas de amostragens,
tipos de amostragens.
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Para começar, nós temos
dois tipos de amostragens,
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as amostragens probabilísticas
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e as amostragens
não probabilísticas.
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Em uma amostragem
não probabilística,
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os elementos que fazem
parte da amostra
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não foram selecionados
de maneira aleatória,
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na verdade, eles
foram escolhidos.
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E há uma justificativa, é claro,
para se escolher esses elementos
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que irão fazer
parte da amostra.
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Já no caso de amostras
probabilísticas,
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nós entendemos que os elementos
que farão parte da amostra
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foram selecionados de maneira
completamente aleatória,
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como em um sorteio,
por exemplo.
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Então imagine que
em uma determinada pesquisa
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e a gente vai fazer uma análise
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com um grupo específico
de educadores de uma determinada escola.
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São os representantes ali da direção,
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coordenação de uma determinada
instituição, de uma determinada escola.
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Nós vamos fazer uma entrevista específica
com esses profissionais
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que estão à frente da escola,
de uma determinada escola.
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Então veja que nesse caso, nós temos uma
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uma amostra de uma, de uma determinada
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e de uma determinada população
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e essa amostra
ela não foi feita de maneira aleatória.
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Na verdade, será uma entrevista
com um grupo específico de pessoas
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e é uma pesquisa que será feita
a partir daí.
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Uma outra possibilidade é a gente
fazer uma análise,
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um sorteio de diversas escolas
que farão parte de uma pesquisa.
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E essas escolas foram escolhidas
aleatoriamente.
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Nesse caso,
nós dizemos que é uma amostragem,
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que nós temos aí
uma amostragem probabilística aleatória.
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Nesse caso,
temos aqui um esquema gráfico que ilustra
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esses dois tipos de amostragens.
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Então as amostras podem ser classificadas
em não probabilísticas.
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Quando a seleção da amostra acaba
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envolvendo algum tipo de critério
de julgamento do pesquisador,
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então há
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uma escolha realmente deliberada,
propositada,
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dos elementos que vão compor a amostra.
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Já no caso de uma amostra
aleatória ou probabilística,
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os elementos que irão compor a amostra
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eles foram aleatoriamente
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escolhidos, selecionados são as chamadas
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amostras aleatórias
ou também randomizados.
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Uma vez que nós
sabemos que há dois tipos de amostragens,
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as amostragens aleatórias
e não aleatórias.
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Se você preferir assim, ou amostragens
probabilísticas ou não probabilísticas,
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é importante saber que cada uma desses
dessas
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dessas amostragens também apresentam
as suas sub classificações.
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Podemos dizer assim, as suas subáreas.
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Nós temos aqui um esquema gráfico
que ilustra essa subdivisão.
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Então, o que acontece nessas
nesses dois grandes tipos de amostragens?
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Então uma amostragem pode ser
probabilística, ou seja, aleatória
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ou não probabilística.
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Isso quer dizer não aleatória, sempre
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sendo uma amostragem probabilística
aleatória.
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Nós podemos usar então diferentes técnicas
para organizar a nossa amostra.
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Nós podemos usar,
por exemplo, a técnica aleatória simples.
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Nós podemos ter uma amostra sistemática
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e estratificada por meio de conglomerados.
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E sendo uma amostragem não probabilística,
essa amostragem,
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então pode ser classificada,
pode ser organizada
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utilizando algum tipo de conveniência,
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alguma forma intencional específica
para organizar os elementos da amostra.
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Ou seja, realmente é uma amostra
não aleatória.
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É uma amostra onde os elementos que compõe
essa amostragem
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foram organizados
por algum tipo de conveniência,
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algum tipo de intenção por meio de cotas,
auto seleção.
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E é um processo também
que nós chamamos de bola de neve,
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onde é a partir de algumas pessoas
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que inicialmente fazem parte da amostra,
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podem convidar outras pessoas
para compor essa amostra,
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desde que essas pessoas
que serão convidadas
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atendam a determinados,
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a determinadas condições,
a determinadas características
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que as fazem
então, fazer parte dessa amostragem
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não aleatória, não probabilística
é o efeito bola de neve.
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É uma amostragem não probabilística
do tipo bola de neve.
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Essas técnicas são aprofundadas
em cursos de graduação em estatística.
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São cursos com duração de quatro anos
ou até cinco anos, dependendo do local.
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O legal aqui a gente
perceber que nós temos então esse panorama
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sobre como as amostragens estão
divididas, estão organizadas.
