Amostragem

1.0 INTRODUÇÃO

Frequentemente precisamos, na prática, tirar conclusões válidas sobre um grande grupo de indivíduos ou objetos. Ao invés de examinar todo o grupo (chamada população) – o que pode ser difícil ou mesmo impossível – pode-se cogitar de estudar apenas uma pequena parte
(amostra) desta população. O processo de obtenção ou extração de amostras denomina-se amostragem.
Dessa forma, cada elemento da população passa a ter a mesma chance de ser escolhido, o que garante à amostra o caráter de representatividade, e isto é muito importante, pois, como vimos, nossas conclusões relativas à população vão estar baseadas nos resultados obtidos nas amostras dessa população.
Exemplos de amostragem:
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Podemos querer tirar conclusões sobre as alturas (ou pesos) de
12.000 estudantes adultos (população), observando apenas 100 estudantes (amostra) selecionados na população.
Tirar conclusões de renda dos habitantes de uma cidade x, onde a população é de 100.000 habitantes, observando apenas 10.000 pessoas (amostra) desta população.

2.0 MÉTODOS DE ESCOLHA DE UMA AMOSTRA

O modo de como se escolhe a amostra tem grande importância, pois o valor de x depende precisamente de quem compõe a amostra.
Devemos procurar um sistema confiável para escolha da amostra, de modo que essa represente adequadamente a população como um todo.
O melhor sistema de escolha da amostra consiste em não adotar qualquer sistema – em outras palavras, a amostra deve ser selecionada de modo completamente aleatório. O sistema deve ser delineado de modo que todos tenham a mesma chance de ser incluídos na amostra, e o sistema

deve ser planejado de modo que cada amostra que possamos conceber tenha a mesma chance de ser a amostra efetivamente escolhemos.
Em resumo, a obtenção de soluções adequadas para o problema de amostragem exige, em geral, muito bom senso e experiência. Além disso, é muitas vezes conveniente que o trabalho do estatístico seja complementado pelo de