amostra

Como uma amostra é definida como um subconjunto de uma população (população) que foi selecionada a partir de um determinado ponto. Normalmente, a amostra é submetida a exames ou pesquisas , cujos resultados devem dizer algo sobre a população da qual a amostra foi retirada.

Uma pesquisa de amostra (pesquisa parcial) como alternativa à pesquisa completa é usada quando a investigação de todos os indivíduos ou objetos em uma população não é prática. Este é o caso com populações muito grandes ou quando os elementos da amostra são tornados inutilizáveis ​​pela investigação, como é frequentemente o caso com verificações de qualidade . Cada amostra é caracterizada por duas características: seu tamanho (tamanho da amostra, tamanho da amostra) e o procedimento de seleção utilizado (tipo de amostra). Para que a amostra seja representativa de sua população, o processo de seleção utilizado deve atender a certas condições e um tamanho mínimo de amostra deve estar disponível. A amostra aleatória é de particular importância aqui .

etimologia

A palavra amostra aleatória vem originalmente da fundição de ferro e se refere à vazamento no alto-forno para obter uma amostra do metal líquido. Para colher amostras de grãos, uma sonda em forma de cone foi empurrada ( picada ) no saco de juta fechado .

Processo de seleção

Uma amostra aleatória de um carro é submetida a uma pesquisa de drogas. Fala-se de uma amostra aleatória se z. B. cada décimo carro é verificado e presume-se que os carros vêm em uma ordem aleatória. Uma seleção sistemática seria verificar todos os veículos vermelhos. Seria uma seleção arbitrária se o policial selecionasse veículos sem nenhum critério.

Um processo de seleção é a maneira pela qual os elementos da amostra são selecionados da maneira mais conveniente possível. Existem diferentes procedimentos de seleção, que são descritos a seguir. As amostras que não são selecionadas aleatoriamente são comumente chamadas de amostras não probabilísticas .

Seleção aleatória

Uma amostra aleatória é necessária para que a amostra seja representativa, ou seja, H. se pretende tirar conclusões sobre a população com base no princípio de indução (ver também extrapolação ). Amostras aleatórias são frequentemente utilizadas em aplicações estatísticas (por exemplo, em pesquisas científicas , médicas e psicológicas , em controles de qualidade ou em pesquisas de mercado ), uma vez que muitas vezes não é possível examinar a população (por exemplo, toda a população ou todas as amostras de um determinado produto) .

Estritamente falando, os métodos de estatística indutiva só podem ser usados ​​para seleções aleatórias . O tipo de amostragem tem impacto no valor informativo.

Com uma seleção aleatória (também chamada de seleção de probabilidade ou amostra aleatória), cada elemento da população tem uma probabilidade definível (geralmente a mesma) de ser incluído na amostra ( probabilidade de inclusão ). A combinatória pode fornecer pistas para métodos de seleção sensíveis.

Na pesquisa empírica , é feita uma distinção entre vários métodos de amostragem aleatória, por exemplo

• procedimentos de estágio único e múltiplos estágios (classificação)
• amostra aleatória estratificada (estratificação)
• Amostra de cluster (clustering)

Em pesquisas de opinião, por exemplo, os entrevistados são selecionados usando o método de rota aleatória e a chave da Suécia . Outra opção é o procedimento RLD .

Escolha consciente

Em uma amostragem sistemática , são utilizadas informações já conhecidas sobre os casos a serem selecionados. A seleção é feita com base em listas e regras definidas. Modelos matemático-estatísticos, como o cálculo da probabilidade de inclusão, não podem ser usados ​​com escolhas conscientes. Processos de seleção sistemática ocorrem, por exemplo, no setor comercial ( pesquisa de mercado e opinião ) quando amostras aleatórias reais para garantir representatividade (no sentido de representatividade populacional) consomem muito tempo. Normalmente, é feita uma tentativa de aproximar a composição da população citando características sociodemográficas centrais (ver amostra de quota ). Tanto na pesquisa acadêmica quanto na comercial, as amostras com um processo de seleção consciente são mais comuns do que as verdadeiras amostras aleatórias por razões de economia de pesquisa.

Em princípio, nenhuma amostra aleatória é usada na pesquisa social qualitativa . Todas as amostras são feitas após seleção consciente (arbitrária) . O processo de seleção de amostras mais importante na pesquisa qualitativa é a chamada amostragem teórica ( amostragem teórica ), na qual elementos de acordo com as considerações teóricas realizadas são incluídos na amostra.

Seleção arbitrária

No caso de amostras arbitrárias , elementos da população (por exemplo, de um entrevistador ) são incluídos na amostra de forma mais ou menos arbitrária, muitas vezes de acordo com a praticidade. A seleção fica a critério do pesquisador (o questionador seleciona, por exemplo, os transeuntes individuais) ou das pessoas do teste (os entrevistados participam de uma pesquisa por conta própria, ver auto-seleção ). As amostras com um princípio de seleção arbitrário costumam ser escolhidas porque estão associadas ao mínimo esforço e menor custo.

Amostras arbitrárias podem ter grandes vieses em termos de sua comparabilidade com a população. Apesar da falta de representatividade, mesmo amostras aleatórias podem fornecer informações adicionais, desde que os resultados não sejam generalizados de forma inadmissível.

Exemplo: os participantes de uma determinada palestra são usados ​​como uma amostra dos alunos de uma universidade. No entanto, os alunos da aula específica não são representativos do corpo discente do curso ou da universidade correspondente.

Exemplo 2: Os que perguntam procuram transeuntes aleatórios em uma zona de pedestres para questionar. As preferências pessoais do questionador desempenham um papel na seleção. Para melhorar a representatividade, os questionadores teriam que contar os transeuntes em um lugar claro e questionar cada fulano.

Exemplo 3: A empresa Civey realiza pesquisas online convidando visitantes de um grande número de sites da Internet a participarem da pesquisa por meio de um banner publicitário que é exibido. Os participantes escolhem a si próprios, por assim dizer. As pessoas que estão interessadas no tópico da pesquisa são então super-representadas.

Veja também

• Método de recuperação
• Efeito de design
• Heurística
• Amostragem de importância
• Medição
• Teste de amostragem para medidores de consumo
• Amostragem teórica

literatura

• Josef Bleymüller, Günther Gehlert, Herbert Gülicher (2002): Estatísticas para economistas. 14ª edição. Munique, ISBN 3-8006-3115-6 (Capítulos 12 e 13)
• Elisabeth Noelle-Neumann , Thomas Petersen (1996): Todos, nem todos . Munique
• Jürgen HP Hoffmeyer-Zlotnik : Amostragem na prática de pesquisa - Os diferentes resultados de amostras aleatórias em pesquisas cara a cara. Faulbaum, F.; Wolf, C (2006): 19-36.
• Peter Atteslander : Métodos de Pesquisa Social Empírica . 2003, ISBN 3-11-017817-6 , pp. 305 ( visualização limitada na Pesquisa de Livros do Google). 
• Jürgen Raithel: Pesquisa Quantitativa: Um Curso Prático . 2., através de Edição. VS Verlag für Sozialwissenschaften , Wiesbaden 2008, ISBN 978-3-531-16181-5 , p. 56 ( visualização limitada na pesquisa de livros do Google). 

Links da web

Wikcionário: amostra  - explicações de significados, origens das palavras, sinônimos, traduções

• Literatura sobre o tema da amostragem no catálogo da Biblioteca Nacional Alemã
• Amostra e população

Evidência individual

1. ↑ Göran Kauermann, Helmut Küchenhoff: amostragem: métodos e práticas com R . Springer, Berlin, Heidelberg 2011, ISBN 978-3-642-12317-7 , 2.1. Termos básicos, p. 5 ff . ( [1] ). 
2. ↑ Veja o exemplo na Duden online.