O que é amostragem aleatória?
neste post, vou explicar o que amostragem aleatória e os diferentes tipos de amostragem aleatória você pode encontrar, e uma alternativa para a amostragem aleatória que você pode querer considerar.
o que é a amostragem aleatória?ao realizar um estudo, seria impraticável estudar uma população inteira. A amostragem é um método que permite aos pesquisadores inferir informações sobre uma população com base em resultados de um subconjunto da população. É importante assegurar que os indivíduos seleccionados sejam representativos de toda a população.existem várias técnicas de amostragem diferentes disponíveis que podem ser agrupadas em duas categorias como amostragem de probabilidade e amostragem não-probabilidade. A diferença entre as duas técnicas é se a amostra é selecionada com base na aleatorização ou não.
na amostragem de probabilidade, alternativamente sabe como amostragem aleatória, você começa com um quadro completo de amostra de todos os indivíduos elegíveis que têm a mesma chance de fazer parte da amostra selecionada. A selecção deve ocorrer de forma “aleatória”, o que significa que não diferem de forma significativa das observações não amostradas. Presume-se normalmente que os testes estatísticos contêm dados obtidos por amostragem aleatória. Por exemplo, exit URLs from voters that aim to predict the likely results of an election.serão discutidas as seguintes técnicas de amostragem aleatória: amostragem aleatória simples, amostragem estratificada, amostragem por grupos e amostragem em várias fases. As técnicas de amostragem não aleatórias são frequentemente referidas como amostragem de conveniência.
amostragem aleatória simples
amostragem aleatória simples é a abordagem mais simples para obter uma amostra aleatória. Envolve escolher o tamanho desejado da amostra e selecionar observações de uma população de tal forma que cada observação tem uma chance igual de seleção até que o tamanho desejado da amostra seja alcançado. Por exemplo, uma seleção aleatória de 20 alunos de uma classe de 50 alunos, dá uma probabilidade de seleção de 1/50.
amostragem aleatória estratificada
esta técnica divide os elementos da população em subgrupos ou estratos-chave. Os elementos são selecionados aleatoriamente de cada um destes estratos. Por exemplo, machos com menos de 30 anos, fêmeas com menos de 30 anos, machos com 30 anos ou mais, e fêmeas com 30 anos ou mais. Digamos que você quer atingir um tamanho de amostra de 200, então você pode escolher amostras de 50 de cada estrato. A dimensão da amostra exigida para cada estrato será concebida de modo a corresponder às proporções conhecidas da população ou a representar excessivamente os subgrupos-chave de interesse. Precisamos de ter informação prévia sobre a população para criar subgrupos. O principal benefício da amostragem estratificada através de uma amostragem aleatória simples é assegurar-se de que tem bons tamanhos de amostra em subgrupos-chave.
amostragem por Aglomerado
semelhante à amostragem aleatória estratificada, a amostragem por aglomerado divide a amostra num grande número de subgrupos. Em seguida, alguns desses subgrupos são selecionados aleatoriamente, e amostras aleatórias simples são então coletadas dentro desses subgrupos. Estes subgrupos são chamados de aglomerados.Normalmente, o objectivo da amostragem por grupos é reduzir os custos da recolha de dados. Isto é conseguido através da definição de aglomerados de acordo com a facilidade de acesso (por exemplo, um subúrbio pode ser um aglomerado se amostragem porta-a-porta ou um agregado familiar pode ser um aglomerado se entrevista por telefone).a amostragem em várias fases é uma combinação de uma ou mais das técnicas acima descritas. A população é dividida em múltiplos aglomerados e, em seguida, estes aglomerados são divididos e agrupados em vários subgrupos (estratos) com base na similaridade. Um ou mais aglomerados podem ser escolhidos aleatoriamente de cada estrato. Este processo continua até que o aglomerado não possa ser dividido Mais
alternativas à amostragem aleatória
amostragem de conveniência refere-se a abordagens onde considerações de simplicidade em vez de aleatoriedade determinam quais observações são selecionadas numa amostra. Aqui as amostras são selecionadas com base na disponibilidade. Quando a disponibilidade de amostras é rara, são selecionadas amostras de conveniência. Isto é usado geralmente durante as fases iniciais de uma pesquisa e é rápido e fácil de entregar resultados.
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