Determine o tipo de amostragem em cada situação:
Aplicar um questionário de satisfação sobre os serviços prestados por uma agência bancária em 10 clientes de um banco de dados de 100 pessoas.

Passo 1

O enunciado pede que eu determine o tipo de amostragem na seguinte situação: “Aplicar um questionário de satisfação sobre os serviços prestados por uma agência bancária em 10 clientes de um banco de dados de 100 pessoas.”
Informações dadas e relevantes:
  • Tamanho da população (frame): 100 clientes.
  • Tamanho da amostra desejada: 10 clientes.
  • Não foi especificado no enunciado como esses 10 clientes serão escolhidos (se haverá aleatoriedade, critério sistemático, conveniência, etc.).

Passo 2

Vou listar, de forma curta e clara, os tipos de amostragem mais comuns — só para a gente ter as opções na mesa (explicação bem leve para não enrolar):
  • Amostragem aleatória simples: cada conjunto de n elementos da população tem a mesma chance de ser a amostra. Equivalentemente, cada indivíduo tem a mesma probabilidade de ser selecionado.
  • Amostragem sistemática: escolhe-se um ponto de partida aleatório e depois cada k-ésimo indivíduo (por exemplo, a cada k registros).
  • Amostragem estratificada: divide-se a população em estratos (grupos) e sorteiam-se amostras dentro de cada estrato.
  • Amostragem por conglomerados (em dois estágios, por exemplo): sorteiam-se grupos inteiros (conglomerados) e dentro deles coleta-se informação.
  • Amostragem por conveniência (não probabilística): escolhem-se indivíduos que são fáceis de acessar (por exemplo, os primeiros 10 que atendem).

Passo 3

Aplicando a regra de decisão que seguimos: o enunciado não exige um método específico (passo 1 do algoritmo), então a escolha recai sobre o método mais básico e usual para essa situação — a amostragem aleatória simples — desde que se entenda que os 10 serão selecionados de forma aleatória a partir dos 100. Vou explicar por que isso é a escolha natural e o que significa isso matematicamente.
O que é exatamente “amostragem aleatória simples” aqui? Significa que cada subconjunto de 10 clientes dentre os 100 tem a mesma probabilidade de ser escolhido. Uma consequência prática e útil: cada cliente individual tem a mesma chance de estar na amostra, que vale \dfrac{10}{100}=0,1 (ou seja, 10\%). Posso demonstrar rapidamente com combinatória (não precisa decorar, só para ver por que dá 0,1):
\Pr(\text{um dado cliente ser selecionado})=\frac{\binom{99}{9}}{\binom{100}{10}}=\frac{10}{100}=0,1.
Isso está dizendo: do total de escolhas possíveis de 10 pessoas entre 100 ( \binom{100}{10}), as escolhas que incluem um cliente específico são \binom{99}{9}; a razão dá 0,1. Resultado intuitivo: cada cliente tem 10\% de chance de entrar na amostra — isso é característico de amostragem aleatória simples.

Passo 4

Como aplicar isso na prática (passo-a-passo prático que você pode fazer na prova ou na vida do dia a dia, sem drama):
  1. Numere os 100 registros do banco de dados de 1 até 100.
  2. Use um gerador de números aleatórios (ou uma tabela de números aleatórios, ou sorteio em papeizinhos) para escolher 10 números distintos entre 1 e 100.
  3. Os clientes correspondentes a esses números formam a amostra.
Esse procedimento garante que a seleção seja aleatória e, portanto, que a amostragem seja probabilística e representativa na medida do possível.

Passo 5

E se os 10 não forem selecionados aleatoriamente? É importante eu te avisar: se a pessoa que aplica o questionário simplesmente pega os primeiros 10 da lista, ou escolhe 10 que estavam no caixa naquele dia, ou pega os amigos que passam na agência, aí NÃO é amostragem aleatória: é amostragem por conveniência (não probabilística). Isso tende a gerar viés — ou seja, a amostra pode não representar bem os 100 clientes. Sempre vale reforçar isso na prova: se não houver informação de aleatoriedade explícita, às vezes provas pedem que você aponte a ambiguidade; mas seguindo nosso algoritmo, assumimos que a intenção é selecionar 10 aleatoriamente.

Passo 6

Resumo da decisão e dos pontos importantes (para você lembrar na hora da prova):
  • Se os 10 foram escolhidos por sorteio aleatório entre os 100: amostragem aleatória simples.
  • Se os 10 foram escolhidos por facilidade/condição prática (sem sorteio): amostragem por conveniência.
    A resposta usual esperada (quando se fala “pegar 10 clientes de um banco de dados de 100”) é indicar amostragem aleatória simples, assumindo seleção aleatória.

Resposta

Amostragem aleatória simples (assumindo que os 10 sejam escolhidos aleatoriamente); caso contrário, se foram escolhidos por facilidade, é amostragem por conveniência.

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