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a mostragem estatistica

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Amostragem

A amostragem é um aspecto fundamental da estatística , mas, ao contrário dos outros métodos de coleta de dados, a amostragem envolve a escolha de um método de amostragem que influencie ainda mais os dados que resultarão. Existem duas categorias principais na amostragem: amostragem probabilística e não probabilística.

Amostragem probabilística

Sob amostragem probabilística, para uma dada população, cada elemento dessa população tem chance de ser escolhido para parte da amostra. Em outras palavras, nenhum elemento da população tem uma chance zero de ser escolhido

O odd / chances / probabilidade de escolher qualquer elemento é conhecido ou pode ser calculado. Isso é possível se soubermos o número total em toda a população, de modo que possamos determinar as chances de escolher qualquer elemento.

A amostragem de probabilidade envolve a coleta aleatória de elementos de uma população e essa é a razão pela qual nenhum elemento tem uma chance zero de ser escolhido para fazer parte de uma amostra.

Métodos de amostragem de probabilidade

Existem vários métodos diferentes de amostragem probabilística, incluindo:

  1. Amostragem Aleatória

    A amostragem aleatória é o método que mais define a amostragem probabilística. Cada elemento da amostra é escolhido aleatoriamente a partir da população dada, de tal forma que a probabilidade de escolher esse elemento pode ser calculada simplesmente dividindo a frequência do elemento pelo número total de elementos na população. Neste método, todos os elementos têm a mesma probabilidade de serem escolhidos se tiverem a mesma frequência.

  2. Amostragem Sistemática

    A amostragem sistemática é o método que envolve organizar a população em uma determinada ordem e, em seguida, selecionar o enésimo elemento da lista ordenada de todos os elementos da população. A probabilidade de escolher qualquer elemento pode ser calculada, mas provavelmente não será a mesma para todos os elementos da população, independentemente de terem a mesma frequência.

  3. Amostragem Estratificada

    A amostragem estratificada envolve dividir a população em grupos e, em seguida, amostragem desses diferentes grupos, dependendo de um determinado critério definido.

    Por exemplo, dividindo a população de uma determinada turma em meninos e meninas e, em seguida, desses dois grupos diferentes, escolhendo aqueles que se enquadram na categoria específica que você pretende estudar com sua amostra.

  4. Amostras agrupadas

    A amostragem de cluster envolve dividir a população em clusters e atribuir cada elemento a um e somente um cluster, em outras palavras, um elemento não pode aparecer em mais de um cluster.

  5. Amostragem em vários estágios

    A amostragem em múltiplos estágios envolve o uso de mais de um método de amostragem probabilística e mais de um estágio de amostragem, por exemplo, para usar o método de amostragem estratificada no primeiro estágio e depois o método de amostragem aleatória no segundo estágio, até alcançar a amostra que você quer.

  6. Probabilidade Proporcional à Amostragem de Tamanho

    Sob probabilidade proporcional à amostragem por tamanho, a amostra é escolhida em proporção ao tamanho total da população. É uma forma de amostragem de múltiplos estágios onde, no estágio um, você agrupa toda a população e, no segundo estágio, seleciona aleatoriamente elementos dos diferentes agrupamentos, mas o número de elementos selecionados de cada agrupamento é proporcional ao tamanho da população. esse cluster.

Amostragem sem probabilidade

Ao contrário da amostragem probabilística, sob amostragem não probabilística, certos elementos da população podem ter uma chance zero de serem escolhidos. Isso ocorre porque não podemos determinar com precisão as chances / probabilidade de escolher um determinado elemento, de modo que não sabemos se as chances de escolher esse elemento são zero ou maiores que zero. A amostragem não probabilística pode nem sempre ser uma consequência da ignorância do sampler sobre o número total de elementos na população, mas pode ser um resultado do viés do amostrador na maneira como ele escolhe a amostra, excluindo alguns elementos.

Métodos de amostragem não probabilística

Existem vários métodos diferentes de amostragem não probabilística que incluem:

  1. Amostragem de cota

    A amostragem de cota é semelhante à amostragem estratificada apenas que, neste caso, após a população ser dividida em grupos, os elementos são amostrados do grupo usando o julgamento do amostrador e, como consequência, o método perde qualquer aspecto de ser aleatório e pode ser extremamente tendencioso. .

  2. Amostragem acidental ou de conveniência

    A amostragem acidental é um método de amostragem pelo qual o amostrador seleciona a amostra com base no fato de que os elementos que ele seleciona estão convenientemente próximos no momento. Por exemplo, se você andou pela rua e experimentou as dez primeiras pessoas que conheceu, o fato de que elas estavam lá é conveniente para você, mas acidental para elas, o que leva ao nome do método.

  3. Amostragem intencional ou julgadora

    Amostragem intencional ou julgadora é um método de amostragem pelo qual o amostrador escolhe a amostra de toda a população unicamente com base no seu julgamento. O amostrador controla com uma extensão muito grande quais elementos têm uma chance de serem selecionados para estar na amostra e quais não.

  4. Amostragem Voluntária

    A amostragem voluntária, como o nome sugere, envolve escolher a amostra com base em quais elementos da população se voluntariam para participar da amostra. Este é o método mais comum usado em pesquisas.

  5. Amostragem de bola de neve

    A amostragem de bola de neve é um método de amostragem que depende de referências de elementos previamente selecionados para escolher outros elementos que participarão da amostra.

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