Para estudar certos assuntos de grande amplitude os cientistas analisam uma parte da totalidade do objeto de sua pesquisa. Esta parte é uma amostra e seu estudo correspondente é uma amostragem. Assim, é possível realizar uma amostra em qualquer tipo de área: análise do terreno, de sólidos, de sons, de estudos demográficos, de sangue, urina, etc.
De qualquer forma, a amostra realizada pretende ser uma parte significativa daquilo que se estuda de tal forma que os resultados obtidos permitem tirar conclusões do conjunto estudado.
Conhecer estatisticamente o conjunto de uma população é uma questão extremamente difícil e trabalhosa. Vamos pensar num estudo relacionado às doenças de um país, sobre os hábitos alimentares ou no consumo de algum produto. Este tipo de análise não pode ser realizado através de uma pesquisa em termos gerais, uma vez que a amostra se torna uma ferramenta imprescindível.
Não existe uma modalidade única. Na verdade, são vários os tipos de amostra. Por um lado, existem aqueles que são aleatórios ou probabilísticos. Por outro, os não probabilísticos. O primeiro é o procedimento mais lógico para escolher o subconjunto de indivíduos de uma população, já que esta ferramenta permite garantir que a amostra selecionada seja representativa da totalidade da população.
Na modalidade não probabilística, a escolha da amostra não depende da probabilidade, mas está relacionada com as causas da investigação ou com o propósito da amostra. Portanto, ambos os procedimentos correspondem a objetivos diferentes. A mostra probabilística é rigorosa e científica, enquanto a não probabilística é mais adequado para os estudos de população homogênea.
Vamos supor que queremos saber quantos espanhóis são fumantes. Para estabelecer a porcentagem exata podemos empregar dois procedimentos: fazer uma pesquisa com os 47 milhões de habitantes ou então selecionar uma quantidade determinada como mostra representativa de toda a população, por exemplo, uma mostra de 1000 pessoas.
Quando se realiza uma amostra aleatória é possível que as pessoas escolhidas sejam em sua maioria fumantes, consequentemente, esta amostra não seria representativa. Por isso, em toda amostra há uma margem de erro estatística.
Para reduzir a margem de erro, os especialistas aconselham a escolha de um tamanho adequado da amostra. Obviamente, quanto maior for a amostra, menor será a margem de erro. Neste sentido, quando o universo estudado é elevado, torna-se necessário empregar amostras da população igualmente elevadas.
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Referencia autoral (APA): Editora Conceitos.com (fev., 2017). Conceito de Amostra. Em https://conceitos.com/amostra/. São Paulo, Brasil.
