Em Ciências Sociais Aplicadas, que característica presente na população permitiria considerar como adequada uma inferência estatística quando de uma amostragem não probabilística?

Passo 1

O enunciado pergunta qual propriedade da população torna válida a inferência estatística mesmo quando se usa uma amostragem não probabilística. Aqui o conteúdo é amostragem e representatividade: normalmente, sem probabilidade de seleção conhecida, não se pode garantir um erro amostral calculável, mas há uma exceção se a população tiver certa característica que torne qualquer subamostra representativa.

Passo 2

Em amostragem não probabilística não há chance igual de escolher cada elemento, ou seja, não podemos estimar diretamente o erro ou viés da amostra. Para que mesmo assim a amostra reflita a população, todos os elementos precisam ser, na prática, idênticos no que interessa à pesquisa.

Passo 3

Essa “praticamente identidade” significa que a variabilidade da característica de interesse na população é quase zero, ou seja, a variância populacional \sigma^2
é desprezível. Quando \sigma^2\approx0, qualquer subamostra — mesmo escolhida por conveniência — terá o mesmo valor médio que a população inteira.

Passo 4

Portanto, mesmo sem probabilidades conhecidas de seleção, a amostra será representativa se a população for homogênea quanto à variável estudada.

Resposta

A população deve ser homogênea em relação à característica de interesse (variância próxima de zero).

Exercícios relacionados