Amostra Representativa vs. Amostra Aleatória: Uma Visão Geral
Economistas e pesquisadores procuram reduzir o viés de amostragem para níveis quase insignificantes ao empregar análise estatística. Três características básicas em uma amostra reduzem as chances de viés de amostragem e permitem que os economistas façam inferências mais confiáveis sobre uma população em geral a partir dos resultados obtidos na análise ou estudo da amostra:
- Tais amostras devem ser representativas da população escolhida estudada. Devem ser escolhidas aleatoriamente, o que significa que cada membro da população maior tem a mesma chance de ser escolhido. Elas devem ser grandes o suficiente para não distorcer os resultados. O tamanho ideal do grupo de amostras depende do grau preciso de confiança necessário para fazer uma inferência.
Amostragem representativa e amostragem aleatória são duas técnicas usadas para ajudar a garantir que os dados estejam livres de viés. Essas técnicas de amostragem não são mutuamente exclusivas e, de fato, são frequentemente usadas em conjunto para reduzir o grau de erro de amostragem em uma análise e permitir maior confiança em fazer inferências estatísticas da amostra em relação ao grupo maior.
Exemplo representativo
Uma amostra representativa é um grupo ou conjunto escolhido entre uma população estatística maior ou um grupo de fatores ou instâncias que replica adequadamente o grupo maior de acordo com qualquer característica ou qualidade em estudo.
Uma amostra representativa é paralela às principais variáveis e características da grande sociedade examinada. Alguns exemplos incluem sexo, idade, nível de escolaridade, status socioeconômico (SES) ou estado civil. Um tamanho de amostra maior reduz o erro de amostragem e aumenta a probabilidade de a amostra refletir com precisão a população-alvo.
Amostra aleatória
Uma amostra aleatória é um grupo ou conjunto escolhido de uma população maior ou grupo de fatores de instâncias de maneira aleatória que permite que cada membro do grupo maior tenha a mesma chance de ser escolhido. Uma amostra aleatória deve ser uma representação imparcial da população maior. É considerado uma maneira justa de selecionar uma amostra de uma população maior, uma vez que cada membro da população tem a mesma chance de ser selecionado.
Considerações Especiais:
As pessoas que coletam amostras precisam garantir que o viés seja minimizado. A amostragem representativa é um dos métodos principais para se conseguir isso, porque essas amostras se replicam o mais próximo possível dos elementos da população maior em estudo. Isso, por si só, não é suficiente para tornar o viés de amostragem insignificante. A combinação da técnica de amostragem aleatória com o método de amostragem representativa reduz ainda mais o viés, porque nenhum membro específico da população representativa tem uma chance maior de ser selecionado na amostra do que qualquer outro.
A amostragem aleatória eficaz pode ser realizada por meio de uma variedade de técnicas que levam a resultados mais precisos e permitem maior confiança na realização de inferências estatísticas em relação à população escolhida.
Uma das técnicas mais eficazes é conhecida como estratificação, dividindo a população maior em subgrupos ou estratos de natureza bastante homogênea e escolhendo um número igual de membros do grupo em cada estrato. Em outros métodos comuns, como a amostragem sistemática, os membros são escolhidos para começar de um ponto de partida aleatório e prosseguir em intervalos periódicos fixos.
Principais Takeaways
- Uma amostra representativa é um grupo ou conjunto escolhido de uma população estatística maior de acordo com as características especificadas. Uma amostra aleatória é um grupo ou conjunto escolhido de maneira aleatória de uma população maior. Os dois podem ser usados juntos para ajudar a reduzir o viés da amostra.
