Defina o que é uma amostragem aleatória ou amostragem probabilística.
Passo 1
Beleza, então a pergunta é: “O que é uma amostragem aleatória (ou amostragem probabilística)?” Isso cai dentro de Metodologia de Pesquisa e Estatística, mais especificamente em técnicas de amostragem. Para resolver, a gente vai precisar entender o que é população e amostra, e o conceito básico de probabilidade – ou seja, saber o que significa dar a cada unidade da população uma chance conhecida de ser escolhida.
Passo 2
Primeiro, vamo lembrar o que é população e amostra:
- População é todo o conjunto de elementos que você quer estudar (por exemplo, todos os alunos de uma escola).
- Amostra é um subconjunto dessa população, aquele grupo menor que você realmente vai coletar dados para tirar conclusões sobre a população toda.
Passo 3
Agora, o lance da “amostragem probabilística” é justamente usar probabilidade pra escolher quem vai entrar na amostra. Em vez de você selecionar “por intuição” ou “quem aparecer na hora”, cada indivíduo da população tem uma chance conhecida e não zero de ser escolhido. Isso garante que a amostra represente melhor a população e permite calcular margens de erro e intervalos de confiança depois.
Passo 4
Pra ficar mais claro, veja alguns tipos comuns de amostragem probabilística:
- Amostragem Aleatória Simples: cada um dos
elementos da população tem a mesma probabilidade de entrar na amostra. Você pode sortear nomes num chapeuzinho ou usar computador. - Amostragem Estratificada: primeiro você divide a população em “estratos” (grupos), tipo por sexo ou idade, e dentro de cada estrato faz uma amostragem aleatória simples. Assim você garante proporção igual de cada grupo.
- Amostragem Sistemática: escolhe quem entra de forma periódica, por exemplo, pega todo 10º nome de uma lista ordenada. Ainda assim, a chance de cada unidade ser sorteada é conhecida.
Resposta
A amostragem aleatória (ou probabilística) é o processo de selecionar uma amostra de uma população de modo que cada elemento tenha uma probabilidade conhecida e não nula de ser escolhido. Isso assegura que a amostra seja representativa e permite o uso de ferramentas de probabilidade para estimar parâmetros da população (como média ou proporção) com controle de erro.