Resumo de Amostragem - A. Gouveia de Oliveira

Os elementos aleatórios retirados da população são a
amostra. As técnicas utilizadas para obter esses elementos aleatórios
constituem a amostragem.

Podemos usar
observações de elementos aleatórios de uma população para fazer inferências
sobre essa população. Os elementos aleatórios retirados da população são a
amostra. As técnicas utilizadas para obter esses elementos aleatórios
constituem a amostragem.

Deve ser
previamente assegurado que todos os elementos da população têm a mesma
probabilidade de serem seleccionados para fazerem parte da amostra. Se se
cumprirem estes requisitos, obteremos uma amostragem probabilística.

Técnicas de
amostragem probabilística: amostragem aleatória simples; amostragem
estratificada e amostragem múlti-estádios.

Amostragem
aleatória simples

Obtêm-se
amostras aleatórias simples por dois processos: amostra aleatória se a
dimensão da população permitir numerar todos os seus elementos e fazer-lhe
corresponder números gerados aleatoriamente; amostra aleatória sistemática
quando a dimensão da população é tão grande que este processo de torna difícil
de executar e amostra consecutiva quando não se consegue elaborar uma
lista com todos os elementos da população.

Amostra
aleatória . Definida a
população e a dimensão da amostra, elabora-se uma lista com todos os elementos
da população e atribui-se um número a cada um dos elementos dessa lista. Depois,
gera-se a quantidade de números aleatórios correspondente à dimensão da
amostra. Seleccionam-se os elementos da lista que tenham o número
correspondente. Fica assim definida a amostra.

Amostra
aleatória sistemática . Definida a
população e a dimensão da amostra, elabora-se uma lista com todos os elementos
da população. Imaginemos que há 15000 indivíduos na população que se pretende
estudar e que pretendemos obter uma amostra de 500 indivíduos. A fracção da
amostra é 500/150000 = 1/300. Obtemos um número ao acaso entre 1 e 300.
Suponhamos que foi o número 156. Seleccionaríamos então o 156º elemento da
lista e depois em cada 300, isto é, o 456º, 0 756º e assim por diante, até se
obterem os 300 elementos que constituirão a amostra.

Amostra
consecutiva : Em
investigação clínica, por vezes não é possível elaborar uma lista com todos os
elementos a estudar (ex. população de todos os doentes com determinada condição
clínica). Neste caso, basta haver um critério de inclusão no estudo, bem
definido. A amostra poderá ser todos os doentes que se apresentem,
consecutivamente, desde que cumpram os critérios de inclusão. A amostra será
aleatória e probabilística porque o investigador não interfere na escolha dos
elementos e todos os elementos têm igual probabilidade de serem seleccionados
para a amostra. Esta amostra é obtida por um processo idêntico ao utilizado na
amostra aleatória sistemática, com a diferença de fracção da amostra é de
1/1.

Amostragem estratificada

Estratifica-se
a amostra quando se sabe que o atributo que se quer estudar é heterogéneo
na população. Exemplo: pretende-se saber qual é a altura média dos
trabalhadores de uma empresa. A população em estudo são todos os trabalhadores
da empresa. Sabe-se que a média das alturas dos homens é superior à média das
alturas das mulheres. Neste caso, sabe-se também que os homens representam 2/3
dos trabalhadores e as mulheres 1/3. Obtêm-se amostras aleatórias separadas
(uma amostra de homens e uma amostra de mulheres) da mesma dimensão e obtêm-se
estimativas das médias, separadas. Depois, combinam-se as estimativas dando a
cada estimativa uma ponderação proporcional à sua contribuição para a média
global. A média global seria dada pela média das alturas dos homens
multiplicada por 2/3 mais a média das alturas das mulheres multiplicada por 1/3,
dando uma estimativa da média populacional.

Amostragem
múlti-estádios

Quando a
população não pode ser enumerada, utiliza-se a amostragem múlti-estágios .
Este tipo de amostragem inclui ainda a amostragem em clusters .

Amostragem
múlti-estádios . Exemplo: a
população a estudar são os doentes em programas de hemodiálise nos hospitais
públicos de Portugal. Pode-se dividir o país em regiões e seleccionar algumas
aleatoriamente (ex. 5 regiões). Elabora-se uma lista dos hospitais de cada
região seleccionada e seleccionam-se alguns aleatoriamente (ex. 5 hospitais).
Elabora-se uma lista dos doentes em programas de hemodiálise de cada hospital
seleccionado e seleccionam-se alguns aleatoriamente (ex. 20 doentes). Isto
seria uma amostra aleatória de 500 doentes em 3 estádios.

Amostragem
em clusters . Variante
da amostragem multi-estádios em que a população é dividida em estádios /secções
/ clusters, são seleccionados aleatoriamente alguns desses clusters
e a amostra são todos os elementos do último estádio /secção / cluster.
Tomando o exemplo dado amostragem em múlti-estádios, a amostra será constituída
por todos os doentes em programa de hemodiálise nos hospitais seleccionados.

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