Capítulo 5 Técnicas de Amostragem

Em pesquisas, uma das etapas mais importantes é o cálculo amostral, que determina quantos participantes serão necessários para garantir que os resultados sejam confiáveis. Depois, é preciso escolher uma técnica de amostragem, ou seja, como vamos selecionar as pessoas ou unidades que farão parte da pesquisa. Uma parte essencial disso é garantir que o processo de amostragem evite viés, que ocorre quando a amostra não representa adequadamente a população.

Existem várias técnicas de amostragem, cada uma com suas características, vantagens e desvantagens.

5.1 Amostragem Aleatória Simples

Nesta técnica, cada elemento da população tem a mesma chance de ser selecionado.

Exemplo: Se quisermos estudar a saúde mental dos estudantes da UFTM, podemos utilizar uma lista completa dos alunos e, de maneira aleatória (sorteio), selecionar os estudantes que farão parte da amostra, conforme o número determinado pelo cálculo amostral.

Vantagens: É simples de aplicar e garante que todos têm a mesma chance de ser escolhidos, minimizando o viés.
Desvantagens: Pode ser difícil de implementar se a população for muito grande ou se não tivermos uma lista completa de todos os membros da população.
Como evitar viés: Garantir que a lista de onde serão sorteados os participantes seja completa e atualizada.

5.2 Amostragem Estratificada

Aqui, a população é dividida em grupos ou “estratos” (por exemplo, cursos ou faixas etárias) e, em seguida, amostras são selecionadas dentro de cada estrato.

Exemplo: Suponha que queremos estudar a prática de atividade física entre os estudantes da UFTM. Podemos usar amostragem estratificada, dividindo os alunos por curso (estratos). Dentro de cada curso, selecionamos aleatoriamente um número proporcional de alunos, garantindo que todos os cursos estejam representados de forma adequada na amostra, refletindo a diversidade da universidade.

Vantagens: Melhora a representatividade da amostra, especialmente quando diferentes subgrupos podem ter comportamentos ou características distintas. Ajuda a evitar viés ao garantir que todos os grupos da população estejam representados.
Desvantagens: É necessário conhecer a população e seus estratos de antemão, o que pode ser difícil em alguns casos.
Como evitar viés: A definição dos estratos deve ser precisa e relevante para a pesquisa.

5.3 Amostragem Sistemática

Na amostragem sistemática, escolhemos um ponto de partida aleatório e, a partir daí, selecionamos unidades a intervalos regulares de “n” unidades.

Exemplo: Se quisermos estudar a prática de atividade esportiva entre os estudantes da UFTM e temos uma lista de todos os alunos, podemos selecionar a cada 10º aluno da lista para participar da pesquisa.

Vantagens: Fácil de implementar, especialmente em populações grandes, e garante uma distribuição uniforme dos selecionados ao longo da lista.
Desvantagens: Pode ocorrer viés caso haja algum padrão na ordem da lista (por exemplo, se alunos de cursos específicos forem listados consecutivamente, a amostra pode não ser representativa).
Como evitar viés: A lista de seleção deve ser aleatória e não seguir um padrão que favoreça um grupo específico.

5.4 Amostragem por Conglomerados

Nessa técnica, a população é dividida em grupos (chamados de conglomerados) e, em seguida, seleciona-se aleatoriamente alguns desses grupos para fazer parte da amostra.

Exemplo: Em vez de selecionar alunos aleatoriamente, selecionar alguns cursos específicos da UFTM e estudar todos os alunos desses cursos. Essa técnica é útil quando a população é muito grande e difícil de acessar como um todo.

Vantagens: Mais fácil de administrar em populações grandes, quando não se tem acesso a uma lista completa de todos os indivíduos.
Desvantagens: Pode não ser tão representativa, pois estamos escolhendo grupos inteiros e não indivíduos aleatórios.
Como evitar viés: Os conglomerados escolhidos devem representar adequadamente a diversidade da população.

5.5 Amostragem por Conveniência

Na amostragem por conveniência, os participantes são selecionados por serem mais fáceis de acessar pelo pesquisador.

Exemplo: O uso de formulários online, como o Google Forms, é uma forma comum de amostragem por conveniência. O pesquisador compartilha o formulário em redes sociais, grupos de WhatsApp ou por e-mail, e os primeiros que responderem entram para a amostra.

Vantagens: Rápida, prática, econômica e permite coletar dados de muitas pessoas em pouco tempo.
Desvantagens: Forte risco de viés, pois a amostra pode não representar a população como um todo, já que depende de quem tem acesso ao link, internet e interesse em responder.
Como evitar viés: Embora não seja possível eliminar totalmente o viés, recomenda-se divulgar o formulário em diferentes canais e para públicos diversos, incentivando a participação de vários grupos.

Atenção aos Vieses no Uso de Formulários Online:

Viés de acesso: Apenas pessoas com acesso à internet podem responder.
Viés de auto-seleção: Aqueles mais motivados ou interessados no tema tendem a participar mais.
Viés de distribuição: Se o link for enviado apenas a determinados grupos, outros podem ser sub-representados.

Portanto, ao usar formulários online, é importante considerar essas limitações e, se possível, adotar estratégias para ampliar o alcance e a diversidade dos respondentes.

5.6 Combinando Técnicas na Prática

Na prática, é comum que pesquisadores combinem diferentes técnicas de amostragem para aumentar a representatividade e reduzir o viés da amostra, adaptando o processo às características específicas da população e aos objetivos do estudo.

Por exemplo, pode-se aplicar a amostragem estratificada para garantir que todos os subgrupos relevantes (como cursos, faixas etárias ou regiões) estejam proporcionalmente representados na amostra. Em seguida, dentro de cada estrato, pode-se utilizar a amostragem aleatória simples para selecionar os participantes de forma justa e imparcial.

Além disso, em situações em que o acesso à população é limitado, pode-se recorrer à combinação de técnicas probabilísticas (como estratificada ou sistemática) com métodos não probabilísticos (como conveniência), sempre buscando estratégias para minimizar possíveis vieses e aumentar a diversidade dos participantes.

Ao combinar métodos, o pesquisador consegue contornar limitações práticas (como listas incompletas ou dificuldades de acesso) e, ao mesmo tempo, assegurar que a amostra reflita com maior fidelidade a diversidade da população, tornando os resultados mais robustos e confiáveis.

5.7 Evitar Viés na Amostragem

O viés de amostragem ocorre quando certos grupos da população têm mais chance de ser selecionados do que outros, o que pode distorcer os resultados da pesquisa. Para evitar viés, é essencial:

Garantir que todos os grupos da população tenham uma chance igual ou proporcional de ser selecionados.
Utilizar técnicas que levem em consideração as características específicas da população.
Combinar diferentes métodos de amostragem para melhorar a representatividade.

5.8 Resumindo

Probabilística: amostragem aleatória simples, sistemática, estratificada, por conglomerados.
Não probabilística: amostragem por conveniência (incluindo Google Forms), intencional, por cotas.

A escolha da técnica deve considerar os objetivos da pesquisa, os recursos disponíveis e a necessidade de representatividade da amostra.