Amostragem

A amostragem é freqüentemente usada pelos pesquisadores. O que é uma amostra em termos de pesquisa? Uma amostra é um subconjunto representativo da população a partir do qual são feitas generalizações sobre a população.

O que é uma 'população'? A população é o grupo de pessoas nas quais você conduzirá sua pesquisa.

Por que se deve provar:

  1. Defendida por positivistas, pois contribui para a narrativa científica sobre o modo como a sociedade trabalha.
  1. Todos os membros de uma população podem não estar disponíveis.
  1. Mais barato
  1. Menos demorado

O que são amostras de probabilidade?

Amostras de probabilidade são amostras em que a aleatoriedade é a base para a seleção da amostra e garante que a amostra é representativa da população. Amostras de probabilidade: generalizações de amostra para população são possíveis porque a amostra é representativa da população.

O que são amostras sem probabilidade?

A aleatoriedade não é a base para a seleção da amostra. Com amostras sem probabilidade, generalizações não são possíveis porque a amostra não é representativa da população. Quem defende amostras não probabilísticas? Anti-positivistas.

Limitações de amostras não probabilísticas:

Por que não é possível generalizar da amostra para a população em geral porque:

  1. Cada membro da população não teve a mesma chance de ser selecionado
  1. Nenhum processo aleatório usado.
  1. A amostra pode ser tendenciosa de maneiras desconhecidas.

Tipos de procedimentos qualitativos de amostragem = Amostragem por intensidade, Amostragem homogênea, Amostragem por critério, Amostragem por bola de neve e Amostragem com finalidade aleatória.

Amostragem em estudos qualitativos:

Os procedimentos de amostragem qualitativa são baseados em processos não aleatórios.

Amostras qualitativas são tipicamente pequenas.

Essas são as condições que maximizam a probabilidade de variação e viés de amostragem.

Tirar inferências sobre uma população dessas amostras não é logicamente defensável.

O que é amostragem probabilística? É uma abordagem "igual e independente" à pesquisa. Todo membro de uma população tem a mesma chance de ser selecionado. A seleção de um indivíduo não influencia a seleção do próximo indivíduo. Os humanos não podem gerar números aleatórios; um mecanismo (como uma tabela de números aleatórios) deve ser usado. EG: Amostragem aleatória simples e amostragem estratificada

Amostragem aleatória simples: todo membro de uma população tem a mesma chance de ser selecionado. Menor chance de viés de amostra

Amostragem estratificada: a proporção de subgrupos na amostra representa a proporção de subgrupos (estratos) na população. Cada membro do subgrupo tem a mesma chance de ser selecionado. Usado quando o tamanho dos subgrupos da população é discrepante.

Amostragem sistemática: Exemplo: Selecione cada décimo aluno de um registro escolar ordenado aleatoriamente. O princípio da independência é violado, pois a seleção do primeiro aluno determina a seleção de todos os outros.

Considerações sobre amostragem: Procedimentos aleatórios não garantem que a amostra seja representativa, mas aumentam a probabilidade. Variação amostral - diferenças aleatórias entre amostra e população. Diminuiu aumentando o tamanho da amostra. Viés de amostragem - diferença não aleatória devido a procedimentos defeituosos.

Quão grande deve ser a amostra? Uma amostra muito pequena aumenta a probabilidade de erro de amostragem. Uma amostra muito grande reduz a eficiência.

Amostragem ruim: o que pode acontecer com amostragem inadequada? Conclusões incorretas podem ser tiradas, como a eleição presidencial de 1936 nos EUA. A pesquisa do Literary Digest previu incorretamente Alf Landon o vencedor porque a amostra (pessoas com telefone) não era representativa dos eleitores. Este é um exemplo de viés de amostragem.

Um exemplo recente de amostragem - o que os escoceses farão no dia do casamento real?

Uma nova pesquisa da Ipsos MORI revelou uma série de maneiras pelas quais os escoceses marcarão o casamento real deste ano, enquanto destacam que números significativos ignoram todo o evento.

Cerca de 6 em 10 participarão de alguma forma, mais comumente assistindo o evento na TV ao vivo (37%) e / ou destaques gravados (38%). Menos de um em cada 10 (9%) fará uma festa com amigos e familiares, enquanto apenas 4% comprará lembranças da ocasião. Ao mesmo tempo, 4 em cada 10 escoceses não farão nada (5%) ou tentarão ignorar o evento (35%).

As mulheres e os grupos etários mais velhos têm maior probabilidade de participar do evento. Cerca de metade das mulheres pretende assistir à ocasião ao vivo (53%) e / ou como destaques (48%). Por outro lado, metade de todos os homens (51%) relatam que vão ignorar o casamento. Essas descobertas mostram pouca mudança significativa quando Ipsos MORI fez a mesma pergunta em novembro de 2010; no entanto, revela que mais escoceses participarão de uma festa, enquanto menos estarão assistindo na TV.

Mori entrevistou 1.002 adultos com 18 anos ou mais. As entrevistas foram realizadas por telefone entre 14 e 17 de abril de 2011. Os dados foram ponderados por idade, sexo, status de trabalho usando dados do censo, posse usando dados do SHS 2007-2008 e emprego no setor público-privado pelos dados da série Trimestralmente do Setor Público do Governo Escocês.

Gallup descobriu que os residentes do mundo são mais propensos a culpar as atividades humanas do que a natureza pelo aumento das temperaturas associadas às mudanças climáticas. Trinta e cinco por cento dos adultos em 111 países em 2010 dizem que o aquecimento global resulta de atividades humanas, enquanto menos da metade (14%) culpa a natureza. Treze por cento falha ambos.

Pessoas em quase todos os lugares, incluindo maiorias na Ásia desenvolvida e na América Latina, têm maior probabilidade de atribuir o aquecimento global às atividades humanas do que às causas naturais. Os EUA são a exceção, com quase metade (47%) - e a maior porcentagem do mundo - atribuindo o aquecimento global a causas naturais.

Os resultados são baseados em entrevistas pessoais e por telefone, realizadas em 2010 com aproximadamente 1.000 adultos, com 15 anos ou mais, em 111 países. Para resultados baseados na amostra total de cada país, pode-se dizer com 95% de confiança que a margem máxima de erro de amostragem varia de ± 1,7 pontos percentuais a ± 5,7 pontos percentuais. A margem de erro reflete a influência da ponderação dos dados. Além do erro de amostragem, a formulação de perguntas e as dificuldades práticas na realização de pesquisas podem introduzir erros ou preconceitos nas conclusões das pesquisas de opinião pública.

Cortesia de Lee Bryant, Diretor da Sexta Forma, Escola Anglo-Europeia, Ingatestone, Essex