Amostragem Sistemática vs. Amostragem por Cluster: Qual é a diferença?
Amostragem Sistemática vs. Amostragem de Cluster: Uma Visão Geral
Amostragem sistemática e amostragem por conglomerado são dois tipos diferentes de medidas estatísticas usadas por pesquisadores, analistas e profissionais de marketing para estudar amostras de uma população.
A maneira pela qual tanto a amostragem sistemática quanto a amostragem por conglomerados extraem pontos da amostra da população é diferente. Enquanto a amostragem sistemática usa intervalos fixos da população maior para criar a amostra, a amostragem por conglomerados divide a população em conglomerados diferentes.
A amostragem sistemática seleciona um ponto de partida aleatório da população e, em seguida, uma amostra é retirada de intervalos fixos regulares da população, dependendo de seu tamanho. A amostragem por conglomerados divide a população em conglomerados e, em seguida, obtém uma amostra aleatória simples de cada conglomerado.1 Neste artigo, cobriremos as diferenças de ambos os tipos de amostragem, suas vantagens e desvantagens, quando é melhor usar um sobre o outro, e exemplos de cada um.
Principais vantagens
- Amostragem sistemática e amostragem por conglomerados são medidas estatísticas usadas por pesquisadores, analistas e profissionais de marketing para estudar amostras de uma população.
- A amostragem sistemática envolve a seleção de intervalos fixos da população maior para criar a amostra.
- A amostragem por conglomerados divide a população em grupos e, em seguida, obtém uma amostra aleatória de cada conglomerado.
- Tanto a amostragem sistemática quanto a amostragem por conglomerados são formas de amostragem aleatória, conhecida como amostragem probabilística, que contrasta com a amostragem não probabilística.
- A amostragem sistemática e a amostragem por conglomerados têm suas vantagens e desvantagens, mas ambas podem ser eficientes em termos de tempo e custo.
Amostragem Sistemática
A amostragem sistemática é um método de amostragem de probabilidade aleatória. É um dos métodos mais populares e comuns usados por pesquisadores e analistas. Este método envolve a seleção de amostras de um grupo maior. Embora o ponto de partida possa ser aleatório, a amostragem envolve o uso de intervalos fixos entre cada membro.
É assim que funciona. O pesquisador começa escolhendo um ponto de partida em uma população maior. Normalmente, está na forma de um número inteiro, que deve ser menor do que o número de indivíduos na população maior. O analista então escolhe o intervalo entre cada membro; sendo essa uma diferença consistente entre cada membro. Aqui está um exemplo hipotético. Digamos que haja uma população de 100 pessoas no estudo. O pesquisador parte da pessoa na 10ª posição. Eles então decidem escolher cada sétima pessoa a partir de então. Isso significa que as pessoas nos seguintes locais são escolhidas para a amostragem: 10, 17, 24, 31, 38, 45 e assim por diante.
Vantagens e desvantagens da amostragem sistemática
Esse tipo de amostragem estatística é bastante simples, por isso é geralmente preferido pelos pesquisadores. Também é muito útil para determinados fins em finanças. Aqueles que usam esse método presumem que os resultados representam a maioria das populações normais. Este processo também garante que toda a população seja amostrada uniformemente. Mas pode haver problemas com esse tipo de amostragem. Por exemplo, o risco de manipulação de dados pode ser maior, pois aqueles que usam este método podem escolher assuntos e intervalos com base em um resultado desejado.
A amostragem sistemática é simples de conduzir e fácil de entender. Os estatísticos, que podem ter restrições de orçamento ou tempo, consideram o uso de amostragem sistemática vantajoso no que diz respeito à criação, comparação e compreensão de suas amostras. Além disso, a amostragem sistemática fornece um maior grau de controle quando comparada a outras metodologias de amostragem devido ao seu processo.
A amostragem sistemática também elimina a seleção agrupada, em que as amostras selecionadas aleatoriamente em uma população são anormalmente próximas umas das outras. As amostras aleatórias, ao contrário das sistemáticas, só são capazes de remover essa ocorrência conduzindo pesquisas múltiplas ou aumentando o número de amostras; ambos podem ser demorados e caros. A amostragem sistemática também carrega um fator de baixo risco porque há uma baixa chance de que os dados possam ser contaminados.
Apesar de suas muitas vantagens, a amostragem sistemática apresenta desvantagens. A principal limitação da amostragem sistemática é que o tamanho da população é necessário. Sem o número específico de participantes em uma população, a amostragem sistemática não funciona bem. Por exemplo, se um estatístico gostaria de examinar a idade dos sem-teto em uma região específica, mas não pode obter com precisão quantos moradores de rua existem, então ele não terá um tamanho populacional ou um ponto de partida.
Outra desvantagem é que a população precisa ter uma quantidade natural de aleatoriedade. Caso contrário, o risco de escolha de instâncias semelhantes aumenta, anulando o propósito da amostra.
Exemplo de Amostragem Sistemática
O objetivo da amostragem sistemática é obter uma amostra imparcial. O método para conseguir isso é atribuir um número a cada participante da população e, em seguida, selecionar o mesmo intervalo designado na população para criar a amostra.
Por exemplo, você pode escolher a cada 5 ou 20 participantes, mas deve escolher o mesmo em todas as populações. O processo de seleção desse enésimo número é uma amostragem sistemática.
Por exemplo, uma empresa de pasta de dente cria um novo sabor de pasta de dente e gostaria de testá-lo em uma amostra da população antes de vendê-lo ao público. O teste consiste em determinar se o novo sabor é bem recebido ou não pela amostra. A empresa reúne uma população de 50 pessoas e decide por meio de amostragem sistemática para formar uma amostra de 10 pessoas cuja opinião sobre o creme dental eles vão considerar.
Primeiro, a equipe de marketing atribui um número a cada participante da população. Neste caso, ele tem uma população de 50 no grupo, então ele atribuirá a cada participante um número que varia de um a 50. Em seguida, ele deve determinar o tamanho da amostra que deseja ter e determinou um tamanho de amostra de 10. Portanto, 50/10 = 5. Cinco será seu dígito de amostragem; o que significa que selecionará cada quinto participante da população para chegar à sua amostra. Isso está descrito na tabela abaixo, onde cada quinto participante está em negrito e aquele escolhido para a amostra.
Amostras agrupadas
A amostragem por conglomerados é outro tipo de medida estatística aleatória. Este método é usado quando existem diferentes subconjuntos de grupos presentes em uma população maior. Esses grupos são conhecidos como clusters. A amostragem de cluster é comumente usada por grupos e profissionais de marketing.
Ao tentar estudar a demografia de uma cidade, vila ou distrito, é melhor usar a amostragem por conglomerados, devido ao grande tamanho da população.
A amostragem de cluster é um procedimento de duas etapas. Primeiro, toda a população é selecionada e separada em diferentes grupos. Amostras aleatórias são então escolhidas desses subgrupos. Por exemplo, um pesquisador pode achar difícil reunir toda a população de clientes de uma mercearia para entrevistar. No entanto, eles podem criar um subconjunto aleatório de lojas; isso representa a primeira etapa do processo. A segunda etapa é entrevistar uma amostra aleatória dos clientes dessas lojas.
Tipos de Amostragem de Cluster
Existem dois tipos de amostragem por conglomerados: amostragem por conglomerados em um estágio e amostragem por conglomerados em dois estágios.
A amostragem por conglomerados em um estágio envolve a escolha de uma amostra aleatória de conglomerados e a coleta de dados de cada sujeito dentro desse conglomerado. A amostragem por conglomerados em dois estágios envolve a seleção aleatória de múltiplos conglomerados e a escolha de certos assuntos aleatoriamente dentro de cada conglomerado para formar a amostra final. A amostragem de dois estágios pode ser vista como um subconjunto da amostragem de um estágio: amostragem de certos elementos dos clusters criados.
Vantagens e desvantagens da amostragem de cluster
Este método de amostragem pode ser usado quando completar uma lista de toda a população é difícil, conforme demonstrado no exemplo acima. Este é um processo simples e manual que pode economizar tempo e dinheiro.
Na verdade, o uso de amostragem por conglomerados pode ser bastante barato quando comparado a outros métodos. Isso ocorre porque geralmente há menos custos e despesas associados , pois a amostragem por conglomerados requer a escolha de conglomerados selecionados aleatoriamente, em vez de avaliar populações inteiras. Esse mesmo processo também permite aumentar o tamanho da amostra. Como um estatístico está apenas escolhendo a partir de um grupo seleto de clusters, ele pode aumentar o número de indivíduos a serem amostrados dentro desse cluster.
A principal desvantagem da amostragem por conglomerados é que há um maior erro de amostragem associado a ela, tornando-a menos precisa do que outros métodos de amostragem. Isso ocorre porque os sujeitos dentro de um cluster tendem a ter características semelhantes, o que significa que a amostragem por cluster não inclui dados demográficos variados da população. Isso geralmente resulta em uma super-representação ou sub-representação dentro de um cluster e, portanto, pode ser uma amostra tendenciosa.
Exemplo de amostragem de cluster
Por exemplo, digamos que um estudo acadêmico esteja sendo conduzido para determinar quantos funcionários em bancos de investimento possuem MBAs e, desses MBAs, quantos são de escolas da Ivy League. Seria difícil para o estatístico ir a todos os bancos de investimento e perguntar a todos os funcionários sobre sua formação educacional. Para atingir o objetivo, um estatístico pode empregar amostragem por conglomerados.
O primeiro passo seria formar um cluster de bancos de investimento. Em vez de estudar cada banco de investimento, o estatístico pode escolher estudar os três maiores bancos de investimento com base na receita, formando o primeiro cluster. A partir daí, em vez de entrevistar todos os funcionários em todos os três bancos de investimento, um estatístico poderia formar outro cluster, que incluiria funcionários de apenas alguns departamentos, por exemplo, vendas e comércio ou fusões e aquisições.
Este método permite que o estatístico estreite o tamanho da amostra, tornando-a mais eficiente e econômica, mas ainda tendo uma amostra variada o suficiente para medir as informações que estão sendo buscadas.
Considerações Especiais
Embora a amostragem sistemática e a amostragem por conglomerados sejam formas de amostragem aleatória, elas chegam ao tamanho da amostra de maneiras completamente diferentes. A amostragem sistemática escolhe uma amostra com base em intervalos fixos em uma população, enquanto a amostragem por conglomerados cria um conglomerado a partir de uma população.
A amostragem por conglomerados é mais adequada quando há diferentes subconjuntos em uma população específica, enquanto a amostragem sistemática é melhor usada quando a lista inteira ou o número de uma população é conhecido. Ambos, no entanto, estão dividindo a população em unidades menores para amostrar.
Para uma amostragem sistemática, é importante garantir que não haja padrões no grupo, caso contrário, você corre o risco de escolher indivíduos semelhantes sem representar a população geral. Para a amostragem por conglomerados, é importante garantir que cada conglomerado tenha características semelhantes a toda a amostra.
Perguntas frequentes sobre amostragem de cluster
O que se entende por amostragem de cluster?
A amostragem por conglomerados é uma forma de amostragem aleatória que separa uma população em conglomerados para criar uma amostra. Outros clusters podem ser criados a partir dos clusters iniciais também para restringir uma amostra.
Por que você usaria a amostragem de cluster?
A amostragem por conglomerados é mais bem usada para estudar populações grandes e dispersas, onde tentar entrevistar cada sujeito seria caro, demorado e talvez impossível. A amostragem por conglomerados permite a criação de conglomerados que são uma representação menor da população avaliada, com características semelhantes.
Como funciona a amostragem de cluster?
A amostragem por conglomerados envolve simplesmente a divisão da população estudada em grupos menores. Esses subgrupos podem ser estudados ou posteriormente divididos aleatoriamente em outros subgrupos.
Qual é a diferença entre amostragem por cluster e amostragem estratificada?
A principal diferença entre a amostragem por conglomerados e a amostragem estratificada é que os conglomerados criados na amostragem por conglomerados são heterogêneos, enquanto os grupos para a amostragem estratificada são homogêneos.
The Bottom Line
Há uma variedade de métodos de amostragem disponíveis para estatísticos que procuram estudar informações dentro de grupos. Como os grupos ou populações tendem a ser grandes, é muito difícil obter dados de todos os assuntos. Para superar esse problema, os estatísticos usam a amostragem, criando grupos menores que devem ser representativos da população maior.
Um aspecto importante da criação dessas amostras menores é garantir que sejam selecionadas aleatoriamente e sejam uma representação verdadeira da população maior. Amostragem sistemática e amostragem por conglomerados são dois métodos que os estatísticos podem usar para estudar as populações.
Ambos são formas de amostragem aleatória que podem ser eficientes em termos de tempo e custo, separando as populações em grupos menores para facilitar a análise. A amostragem sistemática funciona melhor quando toda a população é conhecida, enquanto a amostragem por conglomerados funciona melhor quando a população inteira é difícil de avaliar.