Amostras Aleatórias e Vida
Stacy é dona de uma loja de cupcakes. Ela está trabalhando na invenção de novos sabores que encorajarão as crianças a comer mais vegetais. Ela está animada para revelar seu mais novo sabor de cupcake: cupcakes de brócolis. Stacy quer provar os cupcakes para ver como as crianças gostam dos cupcakes de brócolis. No entanto, Stacy não tem recursos para fazer um teste de sabor em todas as crianças da cidade. Ela pode aprender melhor como as crianças gostam de seus cupcakes usando amostras aleatórias.
Nesta lição, você aprenderá sobre amostras aleatórias e como elas são usadas em estatísticas.
O que são amostras aleatórias?
Antes de usar uma amostra aleatória, Stacy precisa entender a definição de uma amostra aleatória e os tipos de amostras aleatórias que existem.
Primeiro, vamos falar sobre populações . As populações são todos membros de um grupo específico. Por exemplo, se você quiser aprender sobre a idade média de uma pessoa que mora em New Jersey, então todos que moram em New Jersey seriam sua população para seu experimento. Quando você conduz um experimento ou coleta dados, está tentando descobrir informações sobre essa população.
Em segundo lugar, você provavelmente está coletando informações de uma amostra . Uma amostra é uma parte de uma população usada para descrever todo o grupo. Visto que muitas vezes você não pode coletar dados sobre toda a população, normalmente usa uma amostra. Isso nos leva a amostras aleatórias , que são uma sequência de variáveis igualmente distribuídas. Grande parte da matemática, especialmente estatística, é baseada em amostragem aleatória.
Alguns dos tipos de amostragem aleatória são:
- Amostras aleatórias simples
- Amostras aleatórias estratificadas
- Amostras agrupadas
Você aprenderá mais sobre cada um desses tipos de amostragem em outras lições.
Como as amostras aleatórias são usadas?
Agora que Stacy entende a definição e os tipos de amostras aleatórias, ela precisa entender quando usar amostras aleatórias, como selecioná-las e os benefícios e riscos das amostras aleatórias.
As amostras aleatórias são mais bem usadas para reunir dados sobre grandes populações. Isso ocorre porque é improvável que uma população inteira participe de um estudo.
Muitas vezes, não há recursos suficientes para fazer isso ou é simplesmente fisicamente impossível coletar tantos dados. Por exemplo, Stacy provavelmente não tem cupcakes suficientes para todas as crianças da cidade, e é por isso que ela usa amostras aleatórias. Podemos usar amostragem aleatória para fazer observações sobre toda a população.
Ao usar a amostragem aleatória, você quer ter certeza de que está dando a todos os subconjuntos, ou todos os resultados possíveis, probabilidade igual. Por exemplo, lançar um dado de 6 lados é uma amostra aleatória do que aconteceria se você jogasse todos os dados de 6 lados do mundo inteiro. Como há apenas seis opções, lançar um dado dá a todos os resultados probabilidade igual.
No caso de Stacy, existem muitos resultados possíveis diferentes em sua população. Ela desejará incluir em sua amostra crianças de diferentes idades, sexos e etnias para cobrir a população de sua cidade. Se ela fizesse um teste de degustação apenas para meninos de 10 anos, sua amostra não daria a mesma probabilidade para todas as crianças da cidade.
A seleção de amostras aleatórias tem muito a ver com o tipo de amostra aleatória que você está usando. Por exemplo, Stacy pode pedir às crianças que se inscrevam para participar do teste de sabor. Ela pode então atribuir um número a cada aluno que inscrever e selecionar apenas os números pares para participar do teste de degustação. Ela também pode usar um gerador de números aleatórios para selecionar as crianças para o teste de sabor.
Acessibilidade é um benefício do uso de amostras aleatórias. Eles permitem que os pesquisadores coletem informações sem usar toda a população. Pense em quantos experimentos isso não aconteceria se tivéssemos que testar todos os membros de uma população! Coletamos muitas de nossas informações a partir de amostragem aleatória!
A aleatoriedade é, na verdade, um risco envolvido na coleta de dados de amostras aleatórias. Às vezes, a coleta de dados aleatoriamente resultará em dados que não representam toda a população. Por exemplo, se Stacy selecionasse crianças aleatoriamente para seu teste de sabor e acontecesse de várias crianças alérgicas a um ingrediente de seus cupcakes, a amostra não refletiria com precisão a população de crianças como um todo.
Resumo da lição
A amostragem aleatória é um método comum de coleta de dados e observação usado por muitos pesquisadores. Amostras aleatórias são uma sequência de variáveis igualmente distribuídas. Lembre-se de que Stacy pode pedir às crianças que se inscrevam para participar do teste de sabor. Ela pode então atribuir um número a cada aluno que inscrever e selecionar apenas os números pares para participar do teste de degustação. Este seria um exemplo de amostragem aleatória. A amostragem aleatória é baseada na população , que é composta por todos os membros de um grupo especificado.
Lembre-se de que amostras aleatórias são usadas para coletar dados sobre grandes populações. Ao usar amostras aleatórias, certifique-se de dar a todos os resultados possíveis probabilidade igual. Você pode selecionar amostras aleatórias de várias maneiras; falaremos mais sobre isso em lições futuras, quando discutirmos diferentes tipos de amostras aleatórias. Quando uma amostra não reflete com precisão a população, isso pode ser causado pela aleatoriedade da amostra. No entanto, o uso de amostragem aleatória oferece aos pesquisadores maior acessibilidade ao conduzir experimentos e coletar dados.
Resultados de Aprendizagem
Ao concluir esta lição, você será capaz de:
- Defina amostras e populações aleatórias
- Explique quando um pesquisador gostaria de usar amostragem aleatória
- Descreva os fatores que devem ser considerados ao selecionar uma amostra aleatória
- Lembre-se dos benefícios e riscos do uso de amostras aleatórias