Métodos de Amostragem Carla Varão Cláudia Batista Vânia Martinho
Objecto de interesse Objectivos finais da pesquisa Esquema Geral da Investigação Empírica Objecto teórico Enquadramento teórico Fases do nquadramento teórico Enquadramento teórico metodológico Recolha de Dados Tratamento de Dados Integração
Universo e População Universo Conjunto total de sujeitos que partilham ou apresentam características comuns. Ex: Professores do 1º ciclo de Portugal. População Conjunto de sujeitos que partilham ou apresentam características comuns de uma determinada área. Ex: Professores do 1º ciclo da área da DREL.
Amostra Representação de sujeitos de uma determinada população com características relevantes para o estudo. Ex: Amostra de Professores do 1º Ciclo da área da DREL.
Representatividade da Amostra População Amostra Plano de Amostragem Homens Mulheres Homens Mulheres
Amostragem e Inferência Estatística População do Estudo Amostragem Inferência Dados Observados
Métodos Formais de Amostragem Os métodos para seleccionar uma amostra são: Métodos de amostragem casual (probabilística) Métodos de amostragem não-casual (não probabilística)
Métodos de Amostragem Casual A probabilidade de um elemento ser escolhido é conhecida. São os métodos que permitem generalizar com confiança, para a população, os resultados obtidos a partir da amostra. Permitem obter amostras representativas.
Métodos mais vulgares de Amostragem Casual Amostragem Aleatória Simples Amostragem Sistemática Amostragem Estratificada Amostragem por Conglomerados
Método de Amostragem Aleatória Simples Todos os elementos da população têm a mesma probabilidade de pertencer à amostra. As duas técnicas mais utilizadas para escolher uma amostra aleatória simples são a técnica da lotaria e a técnica de números aleatórios.
Técnica da Lotaria O investigador atribui um número a cada um dos casos da população. Escreve-se os números em papelinhos, dobra-se e coloca-se numa caixa. Os papéis são misturados e retira-se n papéis da caixa (n é o tamanho da amostra desejada).
Técnica de Números Aleatórios Identificar e definir a população. Determinar o tamanho desejável da amostra. Atribuir um número a todos os indivíduos da população. Seleccionar através da tábua de números aleatórios a amostra pretendida.
Tábua de Números Aleatórios 2 2 2 6 2 6 1 8 1 1 2 2 6 9 1 7 8 1 1 9 8 7 1 7 6 2 9 6 8 8 7 9 2 6 2 9 9 2 7 8 1 9 8 7 1 2 1 2 19 18 17 16 1 1 1 12 11 1 9 8 7 6 2 1
Método de Amostragem Aleatória Simples Exemplo: Pesquisa que envolva os alunos matriculados na disciplina de Sociologia na FCUL. Identificar e definir a população Determinar o tamanho desejável da amostra Considerar uma lista de todos os membros da população Atribuir um número a todos os indivíduos da lista Seleccionar um número arbitrariamente (técnica da lotaria ou técnica de números aleatórios) Repetir até alcançar a amostra pretendida
Método de Amostragem Aleatória Sistemática Os elementos da população apresentam-se ordenados e são retirados periodicamente (de cada k elementos um é escolhido). K=N/n K= Intervalo de Amostragem N= População (nº total de individuos da população) n= Amostra (nº total de indivíduos da amostra)
Método de Amostragem Aleatória Sistemática Exemplo: Pesquisa que envolva os professores do 1 Ciclo da área da DREL. Identificar e definir a população Determinar o tamanho desejável da amostra Obter uma listagem dessa população e atribuir um númer a cada elemento da população Determinar K (intervalo fixo) Começar num número ao acaso, no começo da lista usando o intervalo de amostragem A partir desse número, seleccionar cada r+k até alcançar amostra Se se atingir o fim da lista antes de terminar a recolha d amostra desejada voltar ao inicio da mesma
Amostragem Aleatória Sistemática / Amostragem Aleatória Simples A vantagem da amostragem sistemática é que necessita de menos tempo que o método de amostragem simples A desvantagem da amostragem sistemática é que o valor de K é escolhido ao acaso, mas o resto dos casos são escolhidos por aplicação do intervalo fixo, e portanto, não são escolhidos ao acaso
Método de Amostragem Estratificada Usado quando a população se pode dividir em sub populações (estratos) homogéneas e aleatórias. Os estratos identificados numa dada população (variáveis de estudo) estão representados na amostra na mesma proporção com que existem na população.
Amostra Estratificada Exemplo: Pesquisa sobre a organização das escolas do 1º Ciclo de Portugal Continental em termos de dimensão e de localização. Identificar e definir a população Identificar as variáveis e os estratos para os quais se pretende representação adequada Classificar os membros da população como membro de cada estrato identificado Seleccionar uma amostra aleatória em cada um dos estratos da população inquirida.
Caracterização da População DIMENSÃO Menos de 18 alunos De 19 a 1 alunos Mais de 1 alunos Total Norte 1 1 1 Localização Centro Sul 9 12 7 2 1 18 16 Total 1 1
Caracterização da Amostra = 1% da População DIMENSÃO Menos de 18 alunos De 19 a 1 alunos Mais de 1 alunos Total Norte 1 1 1 Localização Centro 9 7 2 18 Sul 12 1 16 Total 1 1
Método de Amostragem por Conglomerados Usada quando a população pode ser dividida em grupos homogéneos seleccionados aleatoriamente. A amostragem é feita a partir dos grupos e não dos indivíduos da população.
Método de Amostragem por Conglomerados Exemplo: Relação entre as faltas dos professores e a satisfação dos professores das escolas da área da DREL. Identificar e definir a população Determinar o tamanho desejável da amostra Identificar e determinar um grupo lógico Obter uma listagem de todos os grupos que constituem a população Calcular o número de grupos necessário Seleccionar aleatoriamente os grupos Incluir na amostra todos os membros da população que fazem parte do grupo seleccionado
Métodos de Amostragem Não-Casual Não se conhece a probabilidade de um elemento da população ser escolhido para participar na amostra. Dentro deste tipo de métodos os mais utilizados são: - a amostragem por conveniência - a amostragem por quotas
Método de Amostragem por Conveniência São os métodos em que os casos escolhidos são os que o investigador tem à sua disposição. Este método apresenta fortes limitações porque os resultados e as conclusões só se aplicam à amostra assim construída, não podendo ser generalizados com confiança para a população. Contudo, podem ser úteis no início de uma investigação (ex: testar primeiras versões de um questionário).
Método de Amostragem por Quotas As características da população tais como idade, sexo são amostradas de forma não aleatória nas mesmas proporções em que figuram na população (Hill e Hill, 2). Raparigas Rapazes Raparigas Rapazes População Amostra
Referências Bibliográficas Gay, L. (1987). Educational research. Competencies for analysis and application. Columbus: Merril. Hill, M. & Hill, A. (2). Investigação por questionário. Lisboa: Edições Sílabo. Goode, W. (1979). Métodos em pesquisa social. Lisboa: Editora Nacional.