Produção de dados de amostragem
Diferença entre população e amostra
Em estudos estatísticos, a distinção entre população e amostra é fundamental.
População refere-se ao grupo completo de indivíduos dos quais desejamos obter informações estatísticas. No entanto, em muitos casos, é impraticável analisar toda a população devido a restrições de tempo, custo e logística.
Amostra, por outro lado, representa uma parte selecionada da população na qual coletamos dados para realizar análises e tirar conclusões. Embora a amostra seja uma fração da população, a escolha de uma amostra representativa não é uma tarefa simples.
O primeiro passo crucial no planejamento de uma pesquisa por amostragem, conhecido como planejamento amostral, é entender claramente a população que está sendo estudada.
Exemplo Ilustrativo:
Imagine que você deseja determinar a média de idade de todos os alunos de uma escola com mil estudantes. Coletar e analisar informações sobre todas essas mil pessoas seria impraticável devido ao tempo e aos recursos necessários.
Portanto, você decide selecionar uma amostra representativa, digamos 100 alunos, para coletar dados sobre suas idades. Com base nas informações dessa amostra, você pode fazer inferências estatísticas sobre a média de idade de todos os mil alunos da escola.
Neste caso, a população é constituída pelos mil alunos da escola, enquanto a amostra é o grupo de 100 alunos selecionados para a pesquisa.
Em resumo, a população é o grupo completo de interesse em um estudo estatístico, enquanto a amostra é uma porção menor, mas significativa, da população que é usada para coletar dados e fazer previsões sobre o grupo maior. A escolha de uma amostra adequada é essencial para garantir que as conclusões obtidas a partir da amostra sejam representativas da população maior.
Melhoria no Planejamento Amostral
O processo de seleção de uma amostra que represente com precisão a população é uma tarefa desafiadora. O planejamento amostral é uma metodologia específica desenvolvida para enfrentar essa complexidade.
Uma das abordagens mais simples é a seleção aleatória de indivíduos, mas essa estratégia nem sempre resulta na melhor amostra representativa. Por exemplo, imagine que estamos conduzindo um estudo para determinar a taxa de emprego em uma determinada região. Coletar dados simplesmente abordando pessoas em um shopping e perguntando se estão empregadas ou não pode parecer uma escolha conveniente. No entanto, essa amostra, chamada de “amostra de conveniência”, pode não ser a mais precisa em termos de representatividade, pois tende a incluir pessoas mais acessíveis, como a classe média e os aposentados, enquanto sub-representa grupos mais difíceis de alcançar, como os mais pobres.
Esse desequilíbrio na amostra, que ocorre consistentemente devido a um planejamento amostral inadequado, não é resultado de acaso, mas sim de um viés sistemático. O viés ocorre quando o planejamento de um estudo estatístico favorece sistematicamente certos resultados, levando a conclusões distorcidas. Portanto, o planejamento amostral desempenha um papel fundamental na obtenção de resultados estatísticos confiáveis e imparciais.
Amostragem aleatória
A amostragem aleatória é um princípio fundamental da estatística, permitindo a seleção de amostras de forma imparcial e objetiva. Em métodos de amostragem diferentes, como a amostra de resposta voluntária ou a amostra de conveniência, a escolha é influenciada por preferências pessoais, introduzindo viés nos resultados. A solução estatística é simples: permitir que o acaso imparcial tome as decisões de seleção.
Quando uma amostra é selecionada aleatoriamente, não há influência pessoal na escolha. Isso elimina tanto o favoritismo quanto a auto-seleção. Cada indivíduo na população tem a mesma oportunidade de ser incluído na amostra, independentemente de sua posição social, idade ou afiliação política. A aleatoriedade promove a igualdade de chances.
A amostragem aleatória simples é uma das técnicas mais diretas para implementar esse princípio. Nela, imagine colocar todos os nomes de uma população em um chapéu e retirar uma quantidade específica (a amostra). Embora essa analogia do chapéu seja útil para entender o conceito, não é prática para populações grandes.
Amostragem aleatória simples (AAS)
Uma AAS de tamanho
A AAS não apenas garante que cada indivíduo tenha a mesma chance de ser escolhido, mas também que todas as amostras possíveis tenham igual probabilidade de serem selecionadas. Isso a torna uma abordagem imparcial e superior em relação à amostragem de conveniência ou de resposta voluntária.
Embora a ideia de retirar nomes de um chapéu ajude a entender a AAS, na prática, a maioria dos métodos de amostragem utiliza programas de computador ou aplicativos especializados. Essas ferramentas tornam o processo mais eficiente, embora o princípio subjacente seja o mesmo: garantir que a seleção seja verdadeiramente imparcial.
Dígitos aleatórios
Uma tabela de dígitos aleatórios é uma sequência longa dos dígitos de 0 a 9, com duas propriedades essenciais:
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Igual probabilidade: Cada dígito na tabela tem a mesma chance de ser qualquer um dos 10 dígitos, de 0 a 9.
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Independência: As entradas são independentes umas das outras. Ou seja, conhecer um dígito na tabela não fornece informações sobre outros dígitos.
Para usar uma tabela de dígitos aleatórios na escolha de uma AAS:
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Rótulo: Atribua um rótulo numérico, de tamanho equivalente, a cada indivíduo da população.
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Tabela: Para selecionar uma AAS, leia sucessivos grupos de dígitos da Tabela de Dígitos Aleatórios, cada grupo com o tamanho dos rótulos. Sua amostra conterá os indivíduos cujos rótulos serão encontrados na tabela.
O uso de dígitos aleatórios oferece uma maneira eficaz de aplicar a amostragem aleatória simples em prática, garantindo a imparcialidade nas seleções e resultados estatisticamente confiáveis.
Outros planejamentos amostrais
Estratégias Avançadas de Amostragem Estatística
A seleção de amostras de populações vastas e geograficamente dispersas geralmente exige abordagens mais sofisticadas do que a simples amostragem aleatória simples (AAS). Uma técnica frequentemente empregada é a amostragem estratificada, que envolve a combinação de várias AASs para formar uma amostra representativa.
Amostra aleatória estratificada
Para implementar uma amostra aleatória estratificada, a população é inicialmente dividida em grupos de indivíduos semelhantes, denominados estratos. Em seguida, uma AAS é selecionada separadamente em cada estrato, e essas amostras individuais são combinadas para formar a amostra completa.
Os estratos são escolhidos com base em informações conhecidas antes da seleção da amostra. Por exemplo, ao estudar a população de distritos eleitorais, poderíamos estratificar com base em critérios como áreas urbanas, suburbanas e rurais. Esse planejamento estratificado geralmente resulta em estimativas mais precisas do que uma AAS de tamanho equivalente, aproveitando a semelhança entre os indivíduos dentro de cada estrato.
Amostragem em múltiplos estágios
Outra técnica de amostragem avançada é a amostragem em múltiplos estágios, na qual grupos são selecionados aleatoriamente de dentro de grupos maiores, diminuindo progressivamente o tamanho dos grupos até que indivíduos sejam amostrados dos grupos mais pequenos.
Muitas pesquisas de grande escala adotam esse método. Por exemplo, uma pesquisa de opinião pode seguir três estágios:
- Seleciona-se aleatoriamente uma amostra de centrais telefônicas (estratificadas por região);
- Faz-se uma AAS de números de telefones residenciais em cada central;
- Escolhe-se aleatoriamente um adulto em cada residência.
A análise de dados provenientes de planejamentos amostrais mais complexos do que uma AAS requer habilidades estatísticas avançadas. No entanto, é fundamental compreender que a AAS é a base para esses planejamentos mais elaborados. A diferença principal reside na complexidade dos detalhes, não nos conceitos fundamentais da estatística.
Considerações Importantes para pesquisas amostrais
A seleção aleatória é um passo fundamental para eliminar o viés na escolha de uma amostra a partir de uma lista populacional. No entanto, ao lidar com seres humanos, garantir resultados precisos em uma pesquisa amostral vai além do simples planejamento.
Subcobertura e Não Resposta
Primeiramente, é necessário dispor de uma lista precisa e completa da população, o que, na prática, é raro. Isso leva a problemas de subcobertura, nos quais certos grupos populacionais são inadvertidamente deixados de fora da amostra. Por exemplo, uma pesquisa domiciliar pode não incluir pessoas sem-teto, presidiários ou estudantes em dormitórios universitários. Da mesma forma, pesquisas telefônicas que utilizam apenas números fixos excluem aqueles que só têm celulares, bem como residências sem telefone. Consequentemente, resultados de pesquisas amostrais nacionais podem conter viés se os grupos excluídos forem diferentes da população restante.
Um problema ainda mais significativo na maioria das pesquisas amostrais é a não resposta, que ocorre quando um indivíduo selecionado não pode ser contatado ou recusa-se a participar. Geralmente, a taxa de não resposta ultrapassa 50%, mesmo com planejamento cuidadoso e múltiplas tentativas de contato. Para mitigar esse problema, muitas pesquisas substituem os não respondentes por outros indivíduos na mesma área, evitando assim um viés em favor de áreas rurais na amostra final. No entanto, algum viés ainda pode persistir se os comportamentos das pessoas contatadas diferirem dos que raramente estão em casa ou se recusam a responder.
Viés de Resposta
Além disso, o comportamento tanto do entrevistado quanto do entrevistador pode introduzir viés nas respostas. Por exemplo, as pessoas tendem a afirmar que votaram mesmo que não o tenham feito, e a raça ou gênero do entrevistador pode afetar as respostas em questões sensíveis. Perguntas que dependem da memória do respondente frequentemente resultam em respostas imprecisas devido a falhas de memória. A qualidade do treinamento dos entrevistadores e da supervisão para minimizar variações entre eles pode reduzir o viés de resposta. A técnica de entrevista também desempenha um papel crucial na condução de uma pesquisa amostral bem-sucedida.
Por fim, é importante distinguir duas maneiras pelas quais o viés pode surgir em uma pesquisa. Ele pode resultar da seleção da amostra, como na amostragem voluntária ou subcobertura. No entanto, mesmo com uma amostra bem selecionada, o viés ainda pode ocorrer devido à não resposta ou respostas não verdadeiras. Portanto, as considerações sobre viés são essenciais em todas as etapas do processo de pesquisa amostral.