Uma amostra estatística é um subconjunto representativo de indivíduos, objetos ou eventos selecionados de uma população maior com a finalidade de realizar análises e obter informações sobre a população como um todo.
A amostra estatística é utilizada para estimar os parâmetros populacionais . Além disso, para fazer inferências sobre a população e tomar decisões com base nos resultados da amostra.
É importante que a amostra seja representativa da população da qual foi extraída, ou seja, deve incluir indivíduos ou elementos semelhantes aos da população em termos de características relevantes.
A seleção de uma amostra representativa é crucial para a obtenção de resultados precisos e válidos na análise estatística .
Para que é usada a amostra estatística?
As estatísticas amostrais são usadas em estatísticas inferenciais para estimar e fazer inferências sobre as características de uma população maior. Isto é realizado a partir de dados obtidos de uma amostra representativa desta população.
A amostra é essencial porque, em muitos casos, não é possível obter informação sobre toda a população, seja por limitações de tempo, custos ou recursos. Portanto, a amostra é uma forma eficaz e prática de obter informações sobre a população através de uma fração representativa dela .
A amostra estatística fornece uma ideia geral das características da população . Através dele são obtidos dados como média, desvio padrão , variância , proporção , entre outras medidas estatísticas.
Também permite testar hipóteses e estimar intervalos de confiança em parâmetros populacionais. Tudo isso é útil para tomada de decisões, planejamento estratégico e avaliação de resultados em diversas áreas.
Quais são os tipos de amostras estatísticas?
Existem vários tipos de amostras estatísticas que podem ser usadas na análise de dados. Porém, vale ressaltar que elas são divididas em dois tipos: amostra probabilística e amostra não probabilística.
amostra probabilística
- Amostra aleatória simples : uma amostra é selecionada aleatoriamente da população e cada elemento da população tem a mesma probabilidade de ser selecionado.
- Amostra estratificada : A população é dividida em estratos ou subgrupos e, em seguida, uma amostra é selecionada de cada estrato. Isto é usado quando subgrupos da população têm características semelhantes.
- Amostragem sistemática : Um elemento aleatório é escolhido da população e, em seguida, os elementos restantes são selecionados em intervalos fixos.
- Amostra conglomerada : A população é dividida em grupos maiores, ou conglomerados, e então alguns conglomerados são selecionados aleatoriamente. Pode ser usado quando a população é muito grande ou dispersa.
Amostra não probabilística
- Amostra de cota – Uma amostra é escolhida com base em certas características demográficas, como idade, sexo, escolaridade, etc., para garantir que a amostra represente adequadamente a população em geral.
- Amostra de conveniência : Os itens da amostra são selecionados de maneira conveniente ou simples, sem seguir um processo de seleção aleatório ou sistemático. Este tipo de amostra pode ser menos representativo da população em geral.
- Amostragem em bola de neve – Este tipo de amostragem é utilizado quando a população de interesse é difícil de encontrar ou possui características específicas. Você começa selecionando um pequeno grupo de indivíduos e depois pede que identifiquem outros indivíduos que também atendam aos critérios da amostra.
- Amostragem Julgamental – Este tipo de amostragem baseia-se na seleção subjetiva da amostra pelo pesquisador. Ou seja, o pesquisador utiliza seu critério para selecionar os elementos que farão parte da amostra.
Quais são as características da amostra estatística?
As características estatísticas da amostra referem-se às propriedades ou atributos que podem ser descritos e analisados para a amostra selecionada de uma população. Algumas das características mais comuns são:
- Tamanho da amostra : refere-se ao número de itens da amostra.
- Representatividade : a amostra deve representar adequadamente a população estudada, ou seja, deve ser uma amostra aleatória e imparcial.
- Erro de amostragem : refere-se à diferença entre estatísticas amostrais e estatísticas populacionais.
- Precisão : refere-se à precisão com que a amostra representa a população.
- Viés : refere-se a qualquer característica que possa influenciar os resultados da amostra e torná-la pouco representativa da população.
- Homogeneidade : refere-se à semelhança entre os elementos da amostra. Se os elementos forem muito diferentes entre si, a amostra pode não ser homogênea.
- Variabilidade : refere-se à quantidade de diferença entre os elementos da amostra.
- Tendência Central – Refere-se ao valor usado para representar o centro da distribuição da amostra, como média, mediana ou moda .
Essas características são importantes para avaliar a qualidade e a confiabilidade da amostra e dos resultados dela obtidos.
Quais são as aplicações da amostragem estatística?
A amostragem estatística é uma ferramenta essencial em muitos campos e é usada em diversas aplicações. Aqui estão algumas das aplicações mais comuns de amostragem estatística em diferentes campos:
- Pesquisa de mercado : as empresas usam amostragem estatística para realizar pesquisas e pesquisas de mercado para aprender sobre as preferências e comportamentos dos consumidores.
- Ciências sociais : Os pesquisadores utilizam amostragem estatística para estudar as atitudes, crenças e comportamentos das pessoas em diferentes contextos, como política, educação, saúde, economia, entre outros.
- Medicina : Médicos e pesquisadores médicos usam estatísticas de amostra para conduzir estudos clínicos e ensaios de tratamento para determinar a eficácia e segurança de um tratamento.
- Engenharia – Os engenheiros usam amostragem estatística para analisar dados sobre a qualidade e o desempenho de um produto ou processo e para tomar decisões de projeto e fabricação.
- Finanças : A amostragem estatística é utilizada por empresas e investidores para analisar o desempenho financeiro de uma empresa ou mercado financeiro.
- Ciências Ambientais – Os cientistas ambientais utilizam estatísticas de amostragem para analisar dados sobre a qualidade da água, do ar e do solo e para estudar padrões climáticos e biodiversidade.
Como a amostra estatística difere da população estatística e da inferência estatística?
A população estatística refere-se ao conjunto completo de elementos que desejamos estudar. A amostra estatística, por sua vez, é uma seleção representativa da população que serve para fazer estimativas e testar hipóteses.
Amostra estatística é uma ferramenta usada para inferir ou tirar conclusões sobre a população estatística. Isto é conseguido através da aplicação de técnicas de inferência estatística .
A inferência estatística refere-se ao processo de utilização de dados amostrais para fazer afirmações e conclusões sobre a população como um todo.
Exemplo de exemplo estatístico
Para finalizar e entender melhor em que consiste a amostra estatística, vejamos os seguintes exemplos:
Exemplo 1
Se você quiser saber a proporção de pessoas que usam um determinado produto, você pode pegar uma amostra aleatória simples de 1.000 pessoas e perguntar se elas usam o produto ou não.
Vamos supor que de 1.000 entrevistados, 600 relatam usar o produto. Portanto, a proporção de pessoas que usam o produto na amostra é 600÷1000 = 0,6 ou 60%.
Exemplo 2
Se você quiser saber o que os moradores de uma cidade pensam sobre um projeto de construção, você pode pegar uma amostra aleatória simples de 200 moradores e perguntar se eles são a favor ou contra o projeto.
Vamos supor que dos 200 entrevistados, 140 se dizem a favor do projeto e 60 são contra. Assim, a proporção de moradores a favor do projeto na amostra é de 140÷200 = 0,7 ou 70%. A proporção de moradores que são contra o projeto na amostra é 60÷200 = 0,3 ou 30%.
Exemplo 3
Se você quiser saber a média de horas que os estudantes universitários passam estudando por dia. Uma amostra aleatória simples de 50 estudantes poderia ser retirada e solicitada a registrar o número de horas que eles passam estudando por dia durante uma semana.
Vamos supor que os 50 alunos selecionados tenham registrado o seguinte número de horas de estudo por dia: 2, 3, 4, 1, 2, 5, 6, 3, 4, 3, 2, 1, 4, 5, 3, 2, 3, 4, 2, 3, 1, 5, 6, 3, 4, 5, 6, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 2, 3, 2, 1, 5, 4, 3, 2, 1, 5, 6, 2, 3, 4, 5. A soma desses números de horas é 181, então a média de horas de estudo por dia na amostra é 181÷50 = 3,62 horas.