Percepção

AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA SISTEMÁTICA
Caroline Palu
Jackson Luiz T. S. Costa
Marco Antonio de Araújo
Patrícia Comunelo

Estatística e Amostragem
A Estatística tem grande aplicação em diversas áreas das Ciências Físicas, Naturais e Sociais, sendo de fundamental importância para o pensamento crítico.
Para Sonia Vieira (1999, p. 07): “A Estatística ensina como coletar, organizar, analisar e interpretar dados. É a ciência dos dados”.
A amostragem é uma ferramenta de pesquisa que permite encontrar uma amostra considerada representativa e com margem de erro aceitável.
Para Sonia Vieira (1999, p. 12): “Técnicas de amostragem são critérios utilizados para escolher os elementos da população que constituirão a amostra”, complementa. Tipos de amostragem:
- probabilísticas: aleatória simples, estratificada, sistemática e por conglomerados
- não probabilísticas: por conveniência e por quotas.

Amostragem Probabilística Aleatória Simples
Para Antonio Gil (1999, p. 102): “A amostragem sistemática é uma variação da amostragem aleatória simples. Sua aplicação requer que a população seja ordenada de modo tal que cada um de seus elementos possa ser unicamente identificado pela posição. Exemplo: uma lista que englobe todos os seus elementos, uma fila de pessoas ou o conjunto de candidatos a um concurso”.
Amostragem aleatória simples: é uma forma de selecionar uma amostra de tamanho
“n” de uma população de “N” elementos. Na prática, a amostra aleatória simples é escolhida como em um sorteio, unidade por unidade. Os elementos da população são numerados de um a “N” e, a seguir, são sorteados aleatoriamente os “n” elementos compreendidos entre um e “N” que constituirão a amostra.

Amostragem Probabilística Sistemática: conceito
Para Sonia Vieira (1999, p. 12): “Amostra sistemática: é constituída de elementos retirados da população segundo um sistema preestabelecido”.

Para Victor Mirshawka (1968, p. 21): “Seleciona-se aleatoriamente, nas “i”