Amostra Aleatória Simples
O que é uma amostra aleatória simples?
Uma amostra aleatória simples é um subconjunto de uma população estatística em que cada membro do subconjunto tem uma probabilidade igual de ser escolhido. Uma amostra aleatória simples deve ser uma representação imparcial de um grupo.
Um exemplo de amostra aleatória simples seriam os nomes de 25 funcionários escolhidos em um chapéu de uma empresa de 250 funcionários. Nesse caso, a população é composta por 250 funcionários e a amostra é aleatória porque cada funcionário tem a mesma chance de ser escolhido. A amostragem aleatória é usada na ciência para conduzir testes de controle aleatórios ou para experimentos cegos.
Principais vantagens
- Uma amostra aleatória simples pega uma pequena porção aleatória de toda a população para representar todo o conjunto de dados, onde cada membro tem a mesma probabilidade de ser escolhido.
- Os pesquisadores podem criar uma amostra aleatória simples usando métodos como loterias ou sorteios aleatórios.
- Um erro de amostragem pode ocorrer com uma amostra aleatória simples se a amostra não acabar refletindo com precisão a população que deveria representar.
Compreendendo a amostra aleatória simples
Os pesquisadores podem criar uma amostra aleatória simples usando alguns métodos. Com um método de loteria, cada membro da população recebe um número, após o qual os números são selecionados aleatoriamente.
O exemplo em que os nomes de 25 funcionários entre 250 são escolhidos em um chapéu é um exemplo do método de loteria no trabalho. Cada um dos 250 funcionários receberia um número entre 1 e 250, após o qual 25 desses números seriam escolhidos aleatoriamente.
Como os indivíduos que compõem o subconjunto do grupo maior são escolhidos aleatoriamente, cada indivíduo no grande conjunto populacional tem a mesma probabilidade de ser selecionado. Isso cria, na maioria dos casos, um subconjunto equilibrado que carrega o maior potencial para representar o grupo maior como um todo, livre de qualquer preconceito.
Para populações maiores, um método de loteria manual pode ser bastante oneroso. Selecionar uma amostra aleatória de uma grande população geralmente requer um processo gerado por computador, pelo qual a mesma metodologia do método de loteria é usada, apenas as atribuições de números e as seleções subsequentes são realizadas por computadores, não humanos.
Espaço para Erro
Com uma amostra aleatória simples, deve haver espaço para erro representado por uma variância positiva e negativa ( erro de amostragem ). Por exemplo, se em uma escola secundária de 1.000 alunos uma pesquisa fosse feita para determinar quantos alunos são canhotos, uma amostragem aleatória pode determinar que oito em cada 100 amostrados são canhotos. A conclusão seria que 8% da população estudantil do ensino médio é canhota, quando na verdade a média global estaria mais próxima de 10%.
O mesmo é verdade, independentemente do assunto. Uma pesquisa sobre a porcentagem da população estudantil que tem olhos verdes ou está fisicamente incapacitada resultaria em uma probabilidade matemática baseada em uma pesquisa aleatória simples, mas sempre com uma variância positiva ou negativa. A única maneira de ter uma taxa de precisão de 100% seria pesquisar todos os 1.000 alunos, o que, embora possível, seria impraticável.
Amostra Aleatória Simples Versus Amostra Aleatória Estratificada
Amostras aleatórias simples e amostras aleatórias estratificadas são ambas ferramentas de medição estatística. Uma amostra aleatória simples é usada para representar toda a população de dados. Uma amostra aleatória estratificada divide a população em grupos menores, ou estratos, com base em características compartilhadas.
Ao contrário das amostras aleatórias simples, as amostras aleatórias estratificadas são usadas com populações que podem ser facilmente divididas em diferentes subgrupos ou subconjuntos. Esses grupos são baseados em certos critérios, então os elementos de cada um são escolhidos aleatoriamente em proporção ao tamanho do grupo em relação à população.
Este método de amostragem significa que haverá seleções de cada grupo diferente – cujo tamanho é baseado em sua proporção em relação à população inteira. Mas os pesquisadores devem garantir que os estratos não se sobreponham. Cada ponto na população deve pertencer a apenas um estrato, portanto, cada ponto é mutuamente exclusivo. A sobreposição de estratos aumentaria a probabilidade de alguns dados serem incluídos, distorcendo assim a amostra.
Vantagens de Amostras Aleatórias Simples
A facilidade de uso representa a maior vantagem da amostragem aleatória simples. Ao contrário dos métodos de amostragem mais complicados, como amostragem aleatória estratificada e amostragem probabilística, não há necessidade de dividir a população em subpopulações ou realizar quaisquer outras etapas adicionais antes de selecionar os membros da população aleatoriamente.
Uma amostra aleatória simples deve ser uma representação imparcial de um grupo. É considerada uma forma justa de selecionar uma amostra de uma população maior, uma vez que cada membro da população tem chances iguais de ser selecionado.
Embora a amostragem aleatória simples pretenda ser uma abordagem imparcial para levantamento, pode ocorrer viés de seleção de amostra. Quando um conjunto de amostra da população maior não é inclusivo o suficiente, a representação da população total é distorcida e requer técnicas de amostragem adicionais.
Desvantagens das Amostras Aleatórias Simples
Um erro de amostragem pode ocorrer com uma amostra aleatória simples se a amostra não acabar refletindo com precisão a população que deveria representar. Por exemplo, em nossa amostra aleatória simples de 25 funcionários, seria possível desenhar 25 homens, mesmo se a população consistisse em 125 mulheres e 125 homens.
Por esse motivo, a amostragem aleatória simples é mais comumente usada quando o pesquisador sabe pouco sobre a população. Se o pesquisador soubesse mais, seria melhor usar uma técnica de amostragem diferente, como amostragem aleatória estratificada, que ajuda a contabilizar as diferenças dentro da população, como idade, raça ou sexo. Outras desvantagens incluem o fato de que para amostragem de grandes populações, o processo pode ser demorado e caro em comparação com outros métodos.
perguntas frequentes
Por que uma amostra aleatória simples é ‘simples’?
Não existe nenhum método mais fácil para extrair uma amostra de pesquisa de uma população maior do que a amostragem aleatória simples. Selecionar um número suficiente de indivíduos completamente ao acaso na população maior também produz uma amostra que pode ser representativa do grupo que está sendo estudado.
Quais são algumas desvantagens de uma amostra aleatória simples?
Entre as desvantagens dessa técnica estão a dificuldade de acesso aos respondentes que podem ser extraídos de uma população maior, maior tempo, maiores custos e o fato de que o viés ainda pode ocorrer em certas circunstâncias.
O que é uma amostra aleatória estratificada?
Uma amostra aleatória estratificada, em contraste com um sorteio simples, primeiro divide a população em grupos menores, ou estratos, com base em características compartilhadas. Portanto, uma estratégia de amostragem estratificada garantirá que os membros de cada subgrupo sejam incluídos na análise de dados. A amostragem estratificada é usada para destacar as diferenças entre os grupos em uma população, ao contrário da amostragem aleatória simples, que trata todos os membros de uma população como iguais, com uma probabilidade igual de serem amostrados.
Como as amostras aleatórias são usadas?
O uso de amostragem aleatória simples permite que os pesquisadores façam generalizações sobre uma população específica e deixem de fora qualquer tendência. Usando técnicas estatísticas, inferências e previsões podem ser feitas sobre a população sem ter que pesquisar ou coletar dados de cada indivíduo nessa população.