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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
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fazer 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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a gente vai fazer uma análise
com um grupo específico
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de educadores
de uma determinada escola,
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são os representantes
da direção, coordenação
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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,
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nós temos de uma determinada
população
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e essa amostra 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 serem
escolhidas aleatoriamente.
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Nesse caso, nós dizemos
que é uma amostragem,
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que nós temos uma amostragem
probabilística aleatória.
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Temos aqui
um esquema gráfico
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que ilustra 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
envolvendo algum tipo de critério
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de julgamento do pesquisador.
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Então, há 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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foram aleatoriamente
escolhidos, selecionados.
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São as chamadas 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, se você preferir assim,
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ou amostragens probabilísticas
e não probabilísticas,
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é importante saber que cada
uma dessas amostragens
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também apresenta as suas
subclassificações,
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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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que acontece 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, isso
quer dizer não aleatória.
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Sendo uma amostragem
probabilística aleatória,
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nós podemos usar 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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estratificada, por meio
de conglomerados.
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E, sendo uma amostragem
não probabilística,
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essa amostragem pode ser
classificada, pode ser organizada
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utilizando algum tipo
de conveniência,
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alguma forma intencional,
específica,
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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 há um processo, também,
que nós chamamos de bola de neve,
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onde a partir de algumas
pessoas que, inicialmente,
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fazem parte da amostra,
podem convidar outras pessoas
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para compor essa amostra,
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desde que essas pessoas
que serão convidadas
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atendam determinadas condições,
determinadas características
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que as fazem, então, fazer parte
dessa amostragem não aleatória,
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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
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em cursos de graduação
em estatística,
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são cursos com duração de quatro
anos ou até cinco anos,
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dependendo do local.
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Legal, aqui, a gente perceber
que nós temos esse panorama
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sobre como as amostragens
estão divididas, estão organizadas.
