Teoria da Amostragem

11. Teoria da Amostragem

1) Introdução quanto à Teoria da Amostragem;
2) Distinção entre Amostra e Amostragem;
3) Explicitação de momentos, na prática, em que a Amostragem não se apresenta como um método de pesquisa conveniente;
4) Métodos de Amostragem
a) Amostras Não Probabilísticas (explicitar a razão para o uso das mesmas e desenvolver os tipos de amostras não probabilísticas);
b) Amostras Probabilísticas (explicitar a razão para o uso das mesmas e desenvolver os tipos de amostras probabilísticas).

O pesquisador procura geralmente tirar conclusões de um grande número de situações. Posto que trabalha com tempo, energia e recursos econômicos limitados, raras vezes estuda individualmente todos os elementos da população na qual está interessado. Em lugar disso, estuda apenas uma amostra – que se constitui de um número menor de elementos tirados de uma população. Através do processo de amostragem, o pesquisador busca generalizar (conclusões) de sua amostra (o grupo pequeno, mas com as mesmas características da população) para a população toda, da qual essa mesma amostra foi extraída.

Amostra: parte de uma população.
Amostragem: processo de colher amostras de uma população

Usamos o termo INFERÊNCIA ESTATÍSTICA para o uso apropriado dos dados da amostra para se Ter algum conhecimento sobre os parâmetros da população. Os valores calculados a partir dos dados da amostra, com o objetivo de avaliar parâmetros desconhecidos, são chamados de estimativas desses parâmetros.

Importante!
Quando o uso da amostragem não é interessante?
Citaremos três situações em que o uso da amostragem pode não ser indicado:
1) POPULAÇÃO PEQUENA. Se a população for pequena ( 50 elementos), para termos uma amostra capaz de gerar resultados precisos para os parâmetros da população, necessitamos de uma amostra relativamente grande (em torno de 80% da população).
Geralmente é mais relevante o tamanho absoluto da amostra do que a percentagem que ela representa na população. Por