Em Ciências Sociais Aplicadas, que característica presente na população permite não considerar como adequada uma inferência estatística quando de uma amostragem não probabilística?
Passo 1
O enunciado pergunta, no contexto de Ciências Sociais Aplicadas e de técnicas de amostragem, qual característica da população faz com que uma amostragem não probabilística seja considerada inadequada para fazer inferências estatísticas. O conteúdo aqui é Teoria da Amostragem, em particular a exigência de representatividade para inferência.
Passo 2
Para que possamos fazer inferência a partir de uma amostra, precisamos que ela represente bem a diversidade de elementos da população. Em amostragem probabilística cada elemento tem probabilidade conhecida de ser sorteado, o que permite controlar erros de amostragem e estimar variâncias. Já na amostragem não probabilística não temos esse controle.
Passo 3
Se a população for homogênea em relação à característica de interesse (isto é, pouco variabilidade entre os elementos), mesmo uma amostragem não probabilística pode, em alguns casos, produzir resultados razoáveis. Mas se a população for heterogênea, diferentes segmentos têm valores discrepantes, e a amostragem não probabilística tende a deixar de fora subgrupos importantes, levando a viés e tornando a inferência estatística inadequada.
Passo 4
Portanto, o elemento-chave que inviabiliza a inferência de uma amostra não probabilística é a heterogeneidade da população em relação à(s) variável(is) que se quer estimar.
Resposta
A heterogeneidade da população.