Exemplo representativo

O que é uma amostra representativa?

Uma amostra representativa é um subconjunto de uma população que busca refletir com precisão as características do grupo maior. Por exemplo, uma sala de aula de 30 alunos com 15 homens e 15 mulheres, pode gerar uma amostra representativa que pode incluir seis estudantes: três homens e três mulheres.

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Exemplo representativo

Principais Takeaways

• Uma amostra representativa é uma técnica que pode ser usada para obter insights e observações sobre um grupo populacional alvo.
• Uma amostra representativa é um pequeno grupo de subconjuntos que busca refletir proporcionalmente características especificadas exemplificadas em uma população-alvo.
• Amostras representativas geralmente produzem os melhores resultados, mas podem ser o tipo mais difícil de obter.

Amostra representativa da compreensão

A amostragem é usada em metodologias de análise estatística para obter insights e observações sobre um grupo populacional. Os estatísticos podem usar uma variedade de métodos de amostragem para construir amostras que buscam atingir os objetivos de seus estudos de pesquisa. Amostras representativas são um tipo de método de amostragem. Este método usa amostragem aleatória estratificada para ajudar a identificar seus componentes. Outros métodos podem incluir amostragem aleatória e amostragem sistemática.

Uma amostra representativa procura escolher componentes que correspondam às principais características de toda a população examinada.

Os estatísticos podem escolher as características representativas que consideram melhores para atingir seus objetivos de pesquisa. Normalmente, as características representativas da amostra são focadas em categorias demográficas. Alguns exemplos de características-chave podem incluir sexo, idade, nível de escolaridade, status socioeconômico e estado civil. Geralmente, quanto maior a população examinada, mais características podem surgir para consideração.

Métodos de amostragem

A escolha de um método de amostragem pode depender de vários fatores. As amostras representativas são geralmente a escolha ideal para a análise de amostras, porque é esperado que eles produzam insights e observações que se alinham estreitamente com todo o grupo populacional.

Quando uma amostra não é representativa, pode ser conhecida como amostra aleatória. Embora a amostragem aleatória seja uma abordagem simplificada, ela apresenta um risco maior de erro de amostragem, o que pode levar a resultados ou estratégias incorretas que podem custar caro. A amostragem aleatória pode escolher seus componentes completamente aleatoriamente, como escolher nomes aleatoriamente em uma lista. Usando o exemplo da sala de aula novamente, uma amostra aleatória pode incluir seis estudantes do sexo masculino.

A amostragem sistemática é outro tipo de método de amostragem que busca sistematizar seus componentes. Esse tipo de amostragem pode incluir a escolha de cada quinta pessoa de uma lista da população para coletar uma amostra. Embora esse método adote uma abordagem sistemática, ainda é provável que resulte em uma amostra aleatória.

Amostragem aleatória estratificada

A amostragem aleatória estratificada pode ser uma parte importante do processo na criação de uma amostra representativa. A amostragem aleatória estratificada examina as características de um grupo populacional e divide a população no que é conhecido como estratos. Dividir a população por estratos ajuda um analista a escolher facilmente o número apropriado de indivíduos de cada estrato com base nas proporções da população. Embora esse método consuma mais tempo - e geralmente seja mais caro, pois exige mais informações iniciais -, as informações produzidas são tipicamente de maior qualidade.

Outras considerações para amostragem representativa

Geralmente, espera-se que uma amostra representativa produza a melhor coleção de resultados. Amostras representativas são conhecidas por coletar resultados, idéias e observações que podem ser confiadas com confiança como uma representação da população maior que está sendo estudada. Como tal, a amostragem representativa é normalmente o melhor método para estudos de marketing ou psicologia.

Embora amostras representativas sejam frequentemente o método de amostragem escolhido, elas têm algumas barreiras. Muitas vezes, é impraticável em termos de tempo, orçamento e esforço coletar os dados necessários para criar uma amostra representativa. Usando amostragem aleatória estratificada, os pesquisadores devem identificar características, dividir a população em estratos e escolher proporcionalmente indivíduos para a amostra representativa.

Em geral, quanto maior a população alvo a ser estudada, mais difícil é a amostragem representativa. Esse método pode ser especialmente difícil para uma população extremamente grande, como um país ou raça inteira. Ao lidar com grandes populações, também pode ser difícil obter os membros desejados para participação. Por exemplo, indivíduos ocupados demais para participar estarão sub-representados na amostra representativa. (Para leitura relacionada, consulte "Amostra representativa versus amostra aleatória: qual é a diferença?")

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