Amostra Representativa vs. Amostra Aleatória: Qual é a Diferença?

Economistas e pesquisadores procuram reduzir o viés de amostragem para níveis quase insignificantes ao empregar análise estatística. Três características básicas de uma amostra reduzem as chances de viés de amostragem e permitem que os economistas façam inferências mais confiáveis ​​sobre uma população em geral a partir dos resultados obtidos na análise ou estudo da amostra:

• Tais amostras devem ser representativas da população escolhida estudada.
• Eles devem ser escolhidos aleatoriamente, o que significa que cada membro da população maior tem a mesma chance de ser escolhido.
• Eles devem ser grandes o suficiente para não distorcer os resultados. O tamanho ideal do grupo de amostras depende do grau preciso de confiança necessário para fazer uma inferência.

Amostragem representativa e amostragem aleatória são duas técnicas usadas para ajudar a garantir que os dados estejam livres de viés. Essas técnicas de amostragem não são mutuamente exclusivas e, de fato, são frequentemente usadas em conjunto para reduzir o grau de erro de amostragem em uma análise e permitir maior confiança em fazer inferências estatísticas da amostra em relação ao grupo maior.

Exemplo representativo

Uma amostra representativa é um grupo ou conjunto escolhido entre uma população estatística maior ou um grupo de fatores ou instâncias que replica adequadamente o grupo maior de acordo com qualquer característica ou qualidade em estudo.

Uma amostra representativa é paralela às principais variáveis ​​e características da grande sociedade examinada. Alguns exemplos incluem sexo, idade, nível de escolaridade, status socioeconômico (SES) ou estado civil. Um tamanho de amostra maior reduz o erro de amostragem e aumenta a probabilidade de a amostra refletir com precisão a população-alvo.

Amostra aleatória

Uma amostra aleatória é um grupo ou conjunto escolhido de uma população maior ou grupo de fatores de instâncias de maneira aleatória que permite que cada membro do grupo maior tenha a mesma chance de ser escolhido. Uma amostra aleatória deve ser uma representação imparcial da população maior. É considerado uma maneira justa de selecionar uma amostra de uma população maior, pois todos os membros da população têm a mesma chance de serem selecionados.

Considerações Especiais:

As pessoas que coletam amostras precisam garantir que o viés seja minimizado. A amostragem representativa é um dos métodos principais para se conseguir isso, porque essas amostras se replicam o mais próximo possível dos elementos da população maior em estudo. Isso, por si só, não é suficiente para tornar o viés de amostragem insignificante. A combinação da técnica de amostragem aleatória com o método de amostragem representativa reduz ainda mais o viés, porque nenhum membro específico da população representativa tem uma chance maior de ser selecionado na amostra do que qualquer outro.

A amostragem aleatória eficaz pode ser realizada por meio de uma variedade de técnicas que levam a resultados mais precisos e permitem maior confiança na realização de inferências estatísticas em relação à população escolhida.

Uma das técnicas mais eficazes é conhecida como estratificação, dividindo a população maior em subgrupos ou estratos de natureza bastante homogênea e escolhendo um número igual de membros de cada estrato. Em outros métodos comuns, como a amostragem sistemática, os membros são escolhidos para começar de um ponto de partida aleatório e prosseguir em intervalos periódicos fixos.

Principais Takeaways

• Uma amostra representativa é um grupo ou conjunto escolhido de uma população estatística maior, de acordo com as características especificadas.
• Uma amostra aleatória é um grupo ou conjunto escolhido de maneira aleatória entre uma população maior.
• Os dois podem ser usados ​​juntos para ajudar a reduzir o viés da amostra.