Métodos de Amostragem
No processo de pesquisa, uma vez que o pesquisador decide quem estudar, ele precisa selecionar uma amostra da população-alvo. Para fazer isso, o pesquisador seleciona entre dois métodos básicos de amostragem: probabilidade e não probabilidade. Na amostragem probabilística , cada elemento da população tem uma chance conhecida de ser selecionado. Um método de amostragem de probabilidade comum é a amostragem aleatória, em que cada elemento tem uma chance igual de ser selecionado. Na amostragem não probabilística , a seleção dos elementos é baseada, em parte, no julgamento dos pesquisadores. A seleção depende do julgamento pessoal do pesquisador, e não da chance de selecionar os elementos da amostra. Os tipos comuns de amostragem não probabilística são por conveniência, julgamento e amostragem por cota.
O que é amostragem de cotas?
A amostragem de cota é um tipo de amostragem não probabilística que envolve um processo de duas etapas:
Etapa 1: especifique uma lista de categorias de controle ou cotas relevantes, como idade, sexo, renda ou educação. Uma cota é algum requisito específico ou categoria predefinida. A população-alvo é primeiro segmentada em subgrupos mutuamente exclusivos, o que significa que um indivíduo pode ser membro de apenas uma categoria ou subgrupo. O pesquisador tem um cuidado especial para obter uma amostra semelhante à população-alvo em alguma categoria de controle especificada.
Etapa 2: Colete uma amostra que tenha as mesmas propriedades da população-alvo. Para fazer isso, o pesquisador deve saber a distribuição dessas propriedades naquela população. Por exemplo, vamos olhar para uma população-alvo de estudantes universitários em uma faculdade local. Como o pesquisador pode acessar esses dados, ele sabe que nessa população, 43% dos alunos são do sexo masculino e 57% do feminino. Para um tamanho de amostra de 1.000, o pesquisador sabe que 430 homens e 570 mulheres precisarão ser entrevistados dessa população.
Método de amostragem de cota
Para representar de forma mais realista uma determinada população, seria necessário controlar mais de uma categoria. Por exemplo, o pesquisador pode selecionar gênero e idade, ou gênero e renda, ou nível de escolaridade e renda, dependendo do objetivo do estudo. Usando nosso exemplo, o pesquisador poderia adicionar a idade (menos de 21 anos e 21 anos ou mais) como uma categoria de controle, especificando que metade da amostra para cada gênero seja de cada categoria de idade. Agora estamos procurando por 215 homens com menos de 21 anos e 215 homens com 21 anos ou mais, junto com 285 mulheres com menos de 21 anos e 285 mulheres com 21 anos ou mais. O que aconteceu aqui é que, a cada categoria adicionada, pode demorar mais para localizar esses indivíduos, adicionando custo e tempo ao processo. No entanto, a população-alvo poderia ser melhor representada se categorias adicionais fossem consideradas.
Por que usar várias cotas? A intenção de especificar várias categorias de controle ou cotas é melhorar a representação de grupos específicos dentro da população e garantir que os grupos não sejam super-representados. Em nosso exemplo, homens e mulheres seriam entrevistados até que cada categoria atingisse sua cota. Uma vez que 215 homens com menos de 21 anos de idade tenham sido entrevistados, nenhuma outra resposta masculina daquela categoria de idade será considerada. Os indivíduos das categorias restantes continuarão a ser entrevistados até que cada cota seja satisfeita. Isso garante que não mais de 215 homens e 285 mulheres de cada categoria de idade serão representados. Desta forma, nenhuma categoria é super-representada de acordo com a população-alvo.
Vantagens e desvantagens
Vamos considerar algumas vantagens distintas da amostragem de cota.
Vantagens da amostragem de cotas
- É uma técnica útil para uso nos estágios preliminares da pesquisa.
- É facilmente administrado.
- Permite ao pesquisador comparar grupos facilmente.
- É útil quando a precisão detalhada não é importante.
- Ele pode ser usado para obter amostras representativas a um custo relativamente baixo.
- Às vezes, pode ser a única abordagem que pode ser usada.
- Sob certas condições, pode obter resultados próximos aos da amostragem probabilística convencional. É amplamente utilizado por pesquisadores de mercado e pesquisadores políticos.
Embora haja muitas vantagens da amostragem de cota, é importante também observar as desvantagens desse método.
Desvantagens da amostragem de cotas
- A proporção de entrevistados deve ser precisa e atualizada. Isso geralmente é difícil.
- As categorias de controle apropriadas devem ser selecionadas.
- Existem dificuldades práticas associadas à inclusão de mais categorias de controle.
- É um método menos válido do que uma amostra probabilística porque os resultados não podem ser generalizados para outros grupos de amostra.
- Não há garantia de que a amostra seja representativa. Como as categorias são selecionadas com base no julgamento do pesquisador, é possível que uma característica relevante para o problema seja negligenciada, o que pode levar a um viés de seleção.
- A facilidade de acesso e as considerações de custo podem levar a viés de amostragem.
- Não se pode fazer inferências estatísticas da amostra para a população, uma vez que a amostragem por cota utiliza uma amostra não probabilística. Isso não permite uma avaliação objetiva da precisão da amostra, impossibilitando a determinação de um possível erro amostral. Para fazer inferências estatísticas, o pesquisador precisa de uma definição precisa do mercado-alvo. Em uma amostra probabilística, o pesquisador pode fazer inferências sobre a população-alvo com um determinado nível de certeza da amostra devido à seleção aleatória das unidades.
Resumo da lição
Vamos revisar. O objetivo da amostragem é aumentar a quantidade e a precisão dos dados que podem ser adquiridos, minimizando erros e reduzindo custos de tempo e dinheiro. No entanto, há momentos em que a precisão detalhada é menos importante, a coleta de dados precisa ser coletada a um custo baixo ou os dados podem ser difíceis de obter. A amostragem por cota , um método de amostragem não probabilístico, é uma abordagem viável para atender às necessidades do pesquisador. Quando conduzido de maneira adequada, pode produzir boas estimativas da população-alvo. A amostragem de cotas é um processo de duas fases, onde listas de categorias de controle relevantes ou cotas, são primeiro desenvolvidos e uma amostra com as mesmas proporções da população-alvo é coletada. A seleção das categorias de controle ou cotas depende do julgamento pessoal do pesquisador, e não da chance de selecionar os elementos da amostra.
Termos-chave relacionados à amostragem de cotas
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- Amostragem de probabilidade : cada representação da população tem uma chance igual de ser selecionada
- Amostragem não probabilística : os elementos de origem podem depender do julgamento do pesquisador
- Amostragem de cota : um método de amostragem não probabilístico em que a coleta de dados é aumentada, mas a precisão não é tão importante
- Cotas : uma categoria predefinida ou requisito específico
- Ajuste das amostras : a população se ajusta às proporções de que a amostra precisa para coletar dados precisos
- Vantagens da Amostragem de Cotas : útil, fácil, os pesquisadores podem facilmente comparar grupos, baixo custo e amplamente utilizado
- Desvantagens da Amostragem por Cota : dificuldades práticas, menos válida, nenhuma garantia de que a amostra é representativa e alguns fatores podem levar a viés de amostragem
Resultados de Aprendizagem
Analise as informações nesta lição para:
- Escreva a definição de amostragem de cota
- Descreva o processo de duas etapas que envolve a amostragem de cota
- Especifique as vantagens e desvantagens de usar amostragem de cota