Exemplo representativo
O que é uma amostra representativa?
Uma amostra representativa é um subconjunto de uma população que busca refletir com precisão as características do grupo maior. Por exemplo, uma sala de aula de 30 alunos com 15 homens e 15 mulheres pode gerar uma amostra representativa que pode incluir seis alunos: três homens e três mulheres. As amostras são úteis na análise estatística quando os tamanhos da população são grandes porque contêm versões menores e gerenciáveis do grupo maior.
Principais vantagens
- Uma amostra representativa é uma técnica que pode ser usada para obter percepções e observações sobre um grupo populacional-alvo.
- Uma amostra representativa é um pequeno subgrupo que busca refletir proporcionalmente características especificadas exemplificadas em uma população-alvo.
- Amostras representativas geralmente produzem os melhores resultados, mas podem ser o tipo de amostra mais difícil de se obter.
Compreendendo a amostra representativa
A amostragem é usada em metodologias de análise estatística para obter insights e observações sobre um grupo populacional. Os estatísticos podem usar uma variedade de métodos de amostragem para construir amostras que busquem atender aos objetivos de seus estudos de pesquisa. Amostras representativas são um tipo de método de amostragem. Este método usa amostragem aleatória estratificada para ajudar a identificar seus componentes. Outros métodos podem incluir amostragem aleatória e amostragem sistemática.
Uma amostra representativa busca escolher componentes que correspondam às características-chave de toda a população que está sendo examinada.
Os estatísticos podem escolher as características representativas que acham que melhor atendem a seus objetivos de pesquisa. Normalmente, as características da amostra representativa concentram-se em categorias demográficas. Alguns exemplos de características-chave podem incluir sexo, idade, nível de educação, status socioeconômico e estado civil. Geralmente, quanto maior a população que está sendo examinada, mais características podem surgir para consideração.
Tipos de métodos de amostragem
Quando uma amostra não é representativa, pode ser conhecida como uma amostra aleatória. Embora a amostragem aleatória seja uma abordagem de amostragem simplificada, ela apresenta um risco maior de erro de amostragem, o que pode levar a resultados incorretos ou estratégias que podem ser caras. A amostragem aleatória pode escolher seus componentes de forma completamente aleatória, como escolher nomes aleatoriamente em uma lista. Usando o exemplo da sala de aula novamente, uma amostra aleatória poderia incluir seis alunos do sexo masculino.
A amostragem sistemática é outro tipo de método de amostragem que busca sistematizar seus componentes. Este tipo de amostragem pode incluir a escolha de cada cinco pessoas de uma lista populacional para coletar uma amostra. Embora esse método tenha uma abordagem sistemática, ainda é provável que resulte em uma amostra aleatória.
Amostragem Aleatória Estratificada
A amostragem aleatória estratificada pode ser uma parte importante do processo de criação de uma amostra representativa. A amostragem aleatória estratificada examina as características de um grupo populacional e divide a população no que é conhecido como estratos. Dividir a população por estratos ajuda o analista a escolher facilmente o número apropriado de indivíduos de cada estrato com base nas proporções da população. Embora esse método consuma mais tempo – e geralmente mais caro, pois requer mais informações iniciais – as informações geradas costumam ser de qualidade superior.
Considerações Especiais
Em geral, espera-se que uma amostra representativa produza a melhor coleção de resultados. Amostras representativas são conhecidas por coletar resultados, percepções e observações que podem ser confiáveis como uma representação da população maior que está sendo estudada. Como tal, a amostragem representativa é normalmente o melhor método para estudos de marketing ou psicologia.
Embora as amostras representativas sejam frequentemente o método de amostragem de escolha, elas apresentam algumas barreiras. Muitas vezes, é impraticável em termos de tempo, orçamento e esforço coletar os dados necessários para construir uma amostra representativa. Usando amostragem aleatória estratificada, os pesquisadores devem identificar características, dividir a população em estratos e escolher proporcionalmente os indivíduos para a amostra representativa.
Em geral, quanto maior o alvo da população a ser estudado, mais difícil pode ser a amostragem representativa. Este método pode ser especialmente difícil para uma população extremamente grande, como um país ou raça inteira. Ao lidar com grandes populações, também pode ser difícil obter os membros desejados para a participação. Por exemplo, indivíduos que estão muito ocupados para participar estarão sub-representados na amostra representativa. Compreender os prós e os contras da amostragem representativa e da amostragem aleatória pode ajudar os pesquisadores a selecionar a melhor abordagem para seu estudo específico.