Tipos de Amostragem
Publicado por 30 de Setembro de 2022 em Estudantes para Melhores Evidências
Introdução
Para que os resultados de estudo científico sejam confiáveis e válidos, além de métodos e análises estatísticas apropriadas, é necessário ter especial cuidado na escolha da amostra utilizada, que precisa ser adequada para responder à questão principal da pesquisa [1].
Um método adequado de seleção da amostra (processo conhecido como amostragem) minimiza possíveis erros que podem ocorrer em amostras com tamanho insuficiente ou não representativas da população para a qual os resultados do estudo serão aplicados [2].
Tipos de amostragem
Amostragem probabilística [1,2]
Na amostragem probabilística toda a população tem uma probabilidade conhecida e diferente de zero de pertencer à amostra final, sendo então representativa da população.
- Amostragem casual simples: conhecida como amostragem ao acaso, aleatória ou randômica, sendo equivalente a um sorteio. Pode ser feita numerando a população e sorteando as amostras. Uma tabela de números randômicos pode ser um instrumento útil para realizar esse sorteio.
- Amostragem sistemática: realizada em linhas de produção, onde são retirados elementos de forma sistemática e periódica para compor a amostra final. Por exemplo, a cada dez produtos produzidos, um é retirado e verificado. É uma amostragem fácil de ser realizada, mas podem ocorrer vícios na retirada da amostra. Tem melhor rendimento quando os indivíduos são ordenados por um critério que não tem relação com a medida de interesse.
- Amostragem por conglomerados: é utilizada quando a população é dividida em pequenos grupos e a amostragem é feita por meio desses grupos, também chamados de conglomerados. Assim, o sorteio não é realizado dos elementos individuais da população, mas sim dos conglomerados.
- Amostragem estratificada: para populações que são estratificadas e divididas em subpopulações (estratos) é possível que a variável estudada apresente um comportamento divergente entre as subpopulações, mas homogêneo dentro de cada uma das subpopulações. Assim, é importante considerar essas diferenças na escolha da amostra para que na amostra final não tenha mais representantes de um estrato do que de outro e inclua a mesma quantidade de representantes de cada estrato na amostra final. Pode ser usada a estratificação para sexo, idade, posicionamento geográfico, entre outros.
Amostragem não probabilística [1,2]
Na amostragem não probabilística alguns membros da população não tem a possibilidade de serem selecionados. A representatividade da amostra em relação à população não é assegurada.
- Amostragem de conveniência: o principal determinante é a conveniência, e os participantes são selecionados p4ela facilidade de inclusão e acesso.
- Amostras de voluntários: o pesquisador não escolhe os indivíduos para compor a amostra, mas divulga a pesquisa na mídia ou em locais frequentados por sujeitos que ele considera elegíveis ao estudo. Este tipo de seleção é potencialmente passível de selecionar amostras não representativas.
- Amostragem intencional: o pesquisador elege os indivíduos que considera representativos aos propósitos do estudo. A desvantagem é que os resultados não serão necessariamente válidos para toda a população.
- Amostragem por cotas: é muito utilizada em pesquisas de mercado, possui custo baixo e possibilita que os dados sejam coletados em um período curto. Os entrevistadores recebem ordens para preencher cotas para certas categorias de pessoas. O preenchimento dessas cotas fica por conta do entrevistador e envolve elementos de acessibilidade e conveniência.
Autores: Aline Gomes Veludo, Fabiano Magalhães Araújo, Lenny Rojas Fernandez, Luciana Ferreira Franco, Martin Antonio Diaz Zuazo, Viviane Almeida Gouveia, alunos do MBA de Economia e Gestão em Saúde, Faculdade Paulista de Ciências da Saúde,
Como citar: Veludo AG, Araújo FM, Fernandez LR, Franco LF, Zuazo MAD, Gouveia VA. Tipos de Amostragem. Estudantes para as melhores evidências (EME) Cochrane. Disponível em: [colar link]. Acessado em [dia, mês e ano].
Referências
- Bussab W, Bolfarine H. Elementos de amostragem, São Paulo: Edgar Blucher, 2005.
- Fletcher RH, Fletcher SW, Wagner EH. Epidemiologia Clínica: elementos essenciais. Porto Alegre; Artes Médicas; 5 ed; 2014. 281 p.
