Para ser útil, que características deve ter uma amostra?
Passo 1
Beleza, o exercício pergunta: “Para ser útil, que características deve ter uma amostra?”
Conteúdo: conceitos básicos de amostragem em estatística.
O que vamos precisar saber:
Conteúdo: conceitos básicos de amostragem em estatística.
O que vamos precisar saber:
- O que é uma amostra
- Quais requisitos uma amostra precisa cumprir para representar bem a população
- Noções de aleatoriedade, tamanho, viés e variabilidade
Passo 2
Antes de tudo, entenda que amostra é um subconjunto da população que a gente observa de verdade. Se a amostra estiver “viciada” ou for pequena demais, o que você concluir pode não servir para toda a galera.
Passo 3
Vamos falar de aleatoriedade e ausência de viés:
- Aleatoriedade: significa que cada elemento da população tem chance igual de entrar na amostra. Isso evita que você só pegue gente com uma certa característica.
- Viés (bias): qualquer processo que faça certos indivíduos terem mais “chance” de aparecer estraga a representatividade. Exemplo: entrevistar só quem passa na rua às 10h da manhã vai dar um viés de quem está disponível naquele horário.
Passo 4
Agora, tamanho e variabilidade:
- Tamanho (n): se a amostra for pequena demais, seu resultado fica muito instável (variância alta). Em geral, quanto maior a variância da população, maior precisa ser n.
- Variabilidade: populações muito heterogêneas exigem amostras maiores para “capturar” todas as diferenças.
Passo 5
Resumindo, a gente quer uma amostra que seja:
- Aleatória (cada indivíduo com igual chance)
- Livre de vieses sistemáticos
- Grande o suficiente para reduzir o erro amostral
- Representativa da diversidade da população (idade, gênero, local, etc.)
Resposta
Para ser útil, uma amostra deve ter:
- Aleatoriedade, garantindo chance igual para todos os elementos.
- Ausência de viés, para não distorcer as conclusões.
- Tamanho adequado, de modo a reduzir a margem de erro.
- Capacidade de refletir a variabilidade da população, sendo representativa em termos das características relevantes.