As vantagens de usar uma amostra aleatória simples para estudar populações maiores

Publicado por Javier Ricardo


A amostragem aleatória simples é um método usado para selecionar um tamanho de amostra menor de uma população maior e usá-lo para pesquisar e fazer generalizações sobre o grupo maior.
É um dos vários métodos que os estatísticos e pesquisadores usam para extrair uma amostra de uma população maior; outros métodos incluem amostragem aleatória estratificada e amostragem probabilística. As vantagens de uma amostra aleatória simples incluem sua facilidade de uso e sua representação precisa da população maior.

Como uma amostra aleatória simples é gerada


Os pesquisadores geram uma amostra aleatória simples obtendo uma lista exaustiva de uma população maior e selecionando, ao acaso, um determinado número de indivíduos para compor a amostra.
Com uma amostra aleatória simples, cada membro da população maior tem uma chance igual de ser selecionado.


Os pesquisadores têm duas maneiras de gerar uma amostra aleatória simples.
Um é o método de loteria manual. Cada membro do grupo maior da população recebe um número. Em seguida, os números são sorteados aleatoriamente para compor o grupo de amostra. se uma amostra aleatória simples fosse coletada de 100 alunos em uma escola secundária com uma população de 1.000, então cada aluno deveria ter uma chance em 10 de ser selecionado.


O método de loteria manual funciona bem para populações menores, mas não é viável para populações maiores.
Nessas situações, os pesquisadores preferem a seleção gerada por computador. Funciona pelo mesmo princípio, mas um sistema de computador sofisticado, em vez de um ser humano, atribui números e os seleciona aleatoriamente.

Espaço para Erro


Com uma amostra aleatória simples, deve haver espaço para erros representados por uma variância positiva e negativa.
Por exemplo, se naquela mesma escola secundária fosse feito um inquérito para determinar quantos alunos são canhotos, a amostragem aleatória pode determinar que oito dos 100 amostrados são canhotos. A conclusão seria que 8% da população estudantil do ensino médio é canhota, quando na verdade a média global estaria mais próxima de 10%.


O mesmo é verdade, independentemente do assunto.
Uma pesquisa sobre a porcentagem da população estudantil que tem olhos verdes ou está fisicamente incapacitada resultaria em uma alta probabilidade matemática baseada em uma pesquisa aleatória simples, mas sempre com uma variância positiva ou negativa. A única maneira de ter uma taxa de 100% de precisão seria pesquisar todos os 1.000 alunos, o que, embora possível, seria impraticável.

Vantagens da Amostragem Aleatória


As vantagens da amostra aleatória simples incluem facilidade de uso e precisão de representação.
Não existe nenhum método mais fácil para extrair uma amostra de pesquisa de uma população maior do que a amostragem aleatória simples. Não há necessidade de dividir a população em subpopulações ou dar qualquer passo além de arrancar o número de sujeitos de pesquisa necessários aleatoriamente do grupo maior. Novamente, os únicos requisitos são que a aleatoriedade governe o processo de seleção e que cada membro da população maior tenha uma probabilidade igual de seleção.


Selecionar sujeitos completamente ao acaso na população maior também produz uma amostra que é representativa do grupo que está sendo estudado.
Mesmo tamanhos de amostra tão pequenos quanto 40 podem exibir erros de amostragem baixos quando a amostragem aleatória simples é realizada corretamente. Para qualquer tipo de pesquisa em uma população, usar uma amostra representativa para fazer inferências e generalizações sobre o grupo maior é fundamental; uma amostra enviesada pode levar a conclusões incorretas sobre a população maior.


A amostragem aleatória simples é tão simples quanto seu nome indica e é precisa.
Essas duas características dão à amostragem aleatória simples uma grande vantagem sobre outros métodos de amostragem ao conduzir pesquisas em uma população maior.