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Amostragem heterogênea probabilística
Tipologia: Esquemas
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Instituto superior Maria mãe de África Curso em licenciatura em contabilidade e auditoria Disciplina: estatística Tema: amostragem nãoprobabilistica Discentes: Artur Machava Elias Américo Hélio Januário Kelven dos Santos Laissane Souto Lucas Zavala Yone Sambo Docente: Vasco novela Maputo, Outubro 2024
Objetivo Geral Analisar as principais características da amostragem probabilística, suas técnicas, vantagens, desvantagens e aplicações em diferentes áreas do conhecimento, com o objetivo de contribuir para uma melhor compreensão e utilização dessa metodologia em pesquisas científicas. Objetivos Específicos ● Definir o conceito de amostragem probabilística e suas principais características. ● Descrever as diferentes técnicas de amostragem probabilística (aleatória simples, estratificada, por conglomerados e sistemática). ● Analisar as vantagens e desvantagens de cada técnica de amostragem probabilística. ● Apresentar exemplos de aplicação da amostragem probabilística em diversas áreas do conhecimento. ● Comparar a amostragem probabilística com a amostragem não probabilística. Metodologia
1. Revisão da Literatura ● Será realizada uma revisão exaustiva da literatura científica sobre amostragem probabilística, com foco em artigos científicos, livros e teses publicados em periódicos e bases de dados relevantes. ● A busca por artigos será realizada utilizando palavras-chave como "amostragem probabilística", "técnicas de amostragem", "pesquisa quantitativa", "estatística" e combinações entre elas. ● Os artigos selecionados serão analisados de forma crítica, identificando os principais conceitos, teorias e metodologias utilizadas.
2.Análise Comparativa: ● Será realizada uma análise comparativa entre as diferentes técnicas de amostragem probabilística, considerando seus prós e contras. ● A comparação permitirá identificar a técnica mais adequada para cada tipo de pesquisa, levando em consideração os objetivos, os recursos disponíveis e as características da população em estudo. 3.Discussão e Interpretação dos Resultados: ● Os resultados da revisão da literatura, da análise dos estudos de caso e da análise comparativa serão discutidos e interpretados à luz da teoria e da prática da amostragem probabilística. ● Serão apresentadas as principais conclusões da pesquisa, destacando as contribuições para o conhecimento sobre o tema. 4.Técnicas de Coleta de Dados ● Revisão bibliográfica: Será utilizada para identificar e analisar os principais estudos sobre amostragem probabilística. ● Análise documental: Serão analisados documentos como artigos científicos, livros, teses e relatórios de pesquisa.
Em seguida, escolhe-se aleatoriamente um número, no intervalo [1, K], que servirá como ponto de partida e primeiro elemento da amostra. Adicionando ao primeiro valor obtido o rácio K (arredondando o resultado por defeito), obtém-se o segundo elemento e a adição sucessiva do mesmo rácio permite encontrar os restantes elementos da amostra. Como se verifica, apenas o primeiro elemento é escolhido aleatoriamente enquanto que os restantes são determinados de modo sistemático pelo rácio. Por exemplo, se K = 2, então a dimensão da amostra será constituída por metade (50%) da dimensão da população. Se K = 20, então a amostra será apenas 5% da população. As empresas que executam estudos de mercado utilizam frequentemente o método denominado Random Route, que mais não é do que um processo de amostragem sistemática, já que partem de um ponto departida escolhido aleatoriamente, seguindo depois um itinerário obtido com intervalos sistemáticos (inquéritos de porta a porta, por exemplo). 1.2Amostra ”snowball” Tipo de amostra intencional em que o investigador escolhe um grupo inicial de indivíduos e pede-lhes o nome de outros indivíduos pertencentes à mesma população. A amostra vai assim crescendo como uma bola de neve à medida que novos indivíduos são indicados ao investigador. É um tipo de amostragem bastante útil quando se pretende estudar pequenas populações muito específicas (e.g. os ”sem abrigo”), no entanto pode originar resultados enviesados uma vez que as pessoas tendem a indicar o nome de pessoas íntimas ou amigos (com comportamentos e pensamentos similares). 1.3Amostragem Heterogênea ou de Diversidade Uma Abordagem Completa
A amostragem heterogênea ou de diversidade é uma técnica de seleção de amostras em pesquisas que busca intencionalmente incluir uma variedade de características, opiniões, atributos ou experiências dentro do grupo de estudo. Ao contrário da amostragem homogênea, que busca uniformidade, a amostragem heterogênea visa capturar a máxima diversidade possível. A amostragem heterogênea é uma ferramenta poderosa para pesquisadores que buscam uma compreensão mais profunda e abrangente de um fenômeno. Ao incluir uma variedade de perspectivas, a amostragem heterogênea permite identificar padrões, tendências e diferenças que podem passar despercebidos em amostras mais homogêneas. No entanto, é importante considerar as limitações dessa técnica é utilizar métodos de seleção e análise adequados para garantir a validade dos resultados. Funcionamento ● Definição dos critérios de diversidade: O pesquisador identifica as características que considera relevantes para a pesquisa e define os critérios de diversidade a serem incluídos na amostra. ● Seleção intencional: Os participantes são selecionados de forma intencional, buscando garantir a representação de diferentes grupos e perspectivas. ● Métodos de seleção : Existem diferentes métodos para selecionar uma amostra heterogênea, como: Quotas: Estabelecer quotas para cada grupo de características a ser representado na amostra. Bola de neve: Os participantes indicam outros participantes com características diferentes, expandindo a amostra de forma gradual. Tipologia: Criar tipos ideais de participantes e selecionar indivíduos que se encaixem em cada tipo
● Falta de disponibilidade de recursos financeiros, materiais e humanos para realização de uma amostragem probabilística 3 .Vantagens da Amostragem Não Probabilística A amostragem não probabilística, embora não ofereça a mesma rigorosidade estatística da amostragem probabilística, apresenta algumas vantagens que a tornam atrativa em determinadas situações: 3.1. Facilidade e Custo-Benefício: ● Acesso mais fácil :É mais fácil e rápida de implementar, pois não exige a criação de uma lista completa da população (marco amostral). ● Custo reduzido: Geralmente, é mais econômica, pois requer menos recursos para a seleção dos participantes. 3.2.Especificidade ● Foco em grupos específicos: Permite selecionar intencionalmente participantes que possuem características específicas de interesse para a pesquisa. ● Estudo de casos raros: Ideal para estudar populações pequenas ou de difícil acesso, como grupos com características raras. 3.3.Flexibilidade: ● Adaptação rápida: Permite ajustar a amostra durante a coleta de dados, caso surjam novas informações ou necessidades. ● Diversidade de métodos :Oferece uma variedade de técnicas de seleção, como bola de neve, por quotas, etc., permitindo escolher a mais adequada para cada situação. 3.4. Exploratória
● Geração de hipóteses: Útil em pesquisas exploratórias, onde o objetivo é gerar hipóteses para futuras pesquisas mais rigorosas. ● Identificação de variáveis: Permite identificar variáveis importantes que podem ser exploradas em estudos posteriores. 3.5. Cooperação dos participantes: ● Maior engajamento: Os participantes selecionados intencionalmente podem estar mais motivados a participar da pesquisa, o que pode aumentar a qualidade dos dados. 4.Quando usar a amostragem não probabilística? ● Pesquisas exploratórias:Quando o objetivo é entender um fenômeno de forma mais aprofundada. ● Estudos de caso:Ao analisar casos específicos e detalhados. ● Pesquisas qualitativas: Quando a qualidade dos dados é mais importante do que a representatividade estatística. ● Situações em que a amostragem probabilística é inviável:Por exemplo, quando não há um marco amostral completo ou quando os custos são proibitivos.
Bibliografia NETO, Pedro L. C. Estatística. São Paulo: Ed.Blucher Ltda, 1977. MOORE, D. S. Estatística básica e sua prática. Rio de Janeiro: Livros Técnicos e Científicos, 3. Ed., 2004. BUSSAB, W.; BOLFARINE, H. Elementos de amostragem, São Paulo: Edgar Blucher, 2005.
