Amostra representativa vs. Amostra aleatória: Qual é a diferença?
Amostra Representativa vs. Amostra Aleatória: Uma Visão Geral
Ao conduzir análises estatísticas, economistas e pesquisadores procuram reduzir o viés de amostragem a um nível quase desprezível. O perigo do viés de amostragem é que pode resultar em uma amostra tendenciosa de uma população (ou fatores não humanos) na qual todos os indivíduos, ou instâncias, não eram igualmente prováveis de terem sido selecionados.
Principais vantagens
- Ao conduzir análises estatísticas, economistas e pesquisadores procuram reduzir o viés de amostragem a um nível quase desprezível.
- O perigo do viés de amostragem é que pode resultar em uma amostra tendenciosa de uma população (ou fatores não humanos) na qual todos os indivíduos, ou instâncias, não eram igualmente prováveis de terem sido selecionados.
- Se o viés de amostragem não for considerado, os resultados de um estudo ou análise podem ser atribuídos incorretamente.
- Amostragem representativa e amostragem aleatória são duas técnicas usadas para ajudar a garantir que os dados estejam livres de distorções.
- Uma amostra representativa é um grupo ou conjunto escolhido de uma população estatística maior de acordo com características especificadas.
- Uma amostra aleatória é um grupo ou conjunto escolhido de maneira aleatória de uma população maior.
Para reduzir a probabilidade de amostras enviesadas, estatísticos e economistas geralmente tentam garantir que três critérios básicos sejam atendidos em cada análise ou estudo de amostra. Dessa forma, estatísticos e economistas podem fazer inferências mais seguras sobre a população em geral a partir dos resultados obtidos.
- Essas amostras devem ser representativas da população escolhida estudada.
- Eles devem ser escolhidos aleatoriamente, o que significa que cada membro da população maior tem uma chance igual de ser escolhido.
- Eles devem ser grandes o suficiente para não distorcer os resultados. O tamanho ideal do grupo de amostra depende do grau preciso de confiança necessário para fazer uma inferência.
Amostragem representativa e amostragem aleatória são duas técnicas usadas para ajudar a garantir que os dados estejam livres de viés. Essas técnicas de amostragem não são mutuamente exclusivas. Na verdade, eles são freqüentemente usados em conjunto para reduzir o grau de erro de amostragem em um estudo. Quando combinados, esses dois métodos permitem maior confiança na realização de inferências estatísticas da amostra em relação ao grupo maior.
Exemplo representativo
Uma amostra representativa é um grupo ou conjunto escolhido de uma população estatística maior ou grupo de fatores ou instâncias que replica adequadamente o grupo maior de acordo com qualquer característica ou qualidade em estudo.
Uma amostra representativa é paralela às principais variáveis e características da sociedade mais ampla sob exame. Alguns exemplos incluem sexo, idade, nível de educação, status socioeconômico (SES) ou estado civil. Um tamanho de amostra maior reduz a probabilidade de erros de amostragem e aumenta a probabilidade de que a amostra reflita com precisão a população-alvo.
Amostra aleatória
Uma amostra aleatória é um grupo ou conjunto escolhido de uma população maior – ou grupo de fatores de instâncias – de maneira aleatória que permite que cada membro do grupo maior tenha uma chance igual de ser escolhido. Uma amostra aleatória deve ser uma representação imparcial da população maior. É considerada uma forma justa de selecionar uma amostra de uma população maior (uma vez que cada membro da população tem a mesma chance de ser selecionado).
Considerações Especiais
Para economistas e estatísticos que coletam amostras, é imperativo que eles garantam que o viés seja minimizado. Se o viés de amostragem não for considerado, os resultados de um estudo ou análise podem ser atribuídos incorretamente. A amostragem representativa é um dos métodos-chave para se conseguir isso porque tais amostras replicam o mais próximo possível dos elementos da população maior em estudo.
Isso por si só, no entanto, não é suficiente para tornar o viés de amostragem insignificante. Combinar a técnica de amostragem aleatória com o método de amostragem representativa reduz ainda mais o viés, porque nenhum membro específico da população representativa tem maior chance de seleção na amostra do que qualquer outro.
Uma das técnicas mais eficazes é conhecida como estratificação. Com a estratificação, a população maior é dividida em subgrupos – ou estratos – de natureza bastante homogênea. Em seguida, um número igual de membros do grupo é selecionado de cada estrato.
Outro método comum de obter uma amostra aleatória ou representativa é conhecido como amostragem sistemática. Com esse método, para começar, os membros – ou elementos – de um estudo são escolhidos de um ponto de partida aleatório. Então, a seleção prossegue em intervalos fixos e periódicos.