Amostra
Nas estatísticas, uma amostra faz parte de uma população. A amostra é cuidadosamente escolhida. Ela deve representar toda a população de forma justa, sem preconceitos. A razão pela qual as amostras são necessárias é que as populações podem ser tão grandes que a contagem de todos os indivíduos pode não ser possível ou prática.
Portanto, a solução de um problema em estatísticas geralmente começa com a amostragem. A amostragem consiste na escolha dos dados a serem tomados para análise posterior. Como exemplo, suponha que a poluição de um lago deva ser analisada para um estudo. Dependendo de onde as amostras de água foram coletadas, os estudos podem ter resultados diferentes. Como regra geral, as amostras precisam ser aleatórias. Isto significa que a chance ou probabilidade de selecionar um indivíduo é a mesma que a chance de selecionar qualquer outro indivíduo.
Na prática, as amostras aleatórias são sempre coletadas por meio de um procedimento bem definido. Um procedimento é um conjunto de regras, uma seqüência de passos escritos em papel e seguidos ao pé da letra. Mesmo assim, algum viés pode permanecer na amostra. Considere o problema de projetar uma amostra para prever o resultado de uma pesquisa eleitoral. Todos os métodos conhecidos têm seus problemas, e os resultados de uma eleição são muitas vezes diferentes das previsões baseadas em uma amostra. Se você coleta opiniões usando telefones, ou encontrando pessoas na rua, a amostra sempre tem parcialidade. Portanto, em casos como este, uma amostra completamente neutra nunca é possível. Nesses casos, um estatístico pensará em como medir a quantidade de enviesamento, e há maneiras de estimar isso.
Uma situação semelhante ocorre quando os cientistas medem uma propriedade física, digamos o peso de um pedaço de metal, ou a velocidade da luz. Se pesarmos um objeto com equipamento sensível, obteremos resultados minuciosamente diferentes. Nenhum sistema de medição é sempre perfeito. Recebemos uma série de estimativas, sendo cada uma delas uma medida. Estas são amostras, com um certo grau de erro. As estatísticas são projetadas para descrever o erro e realizar análises sobre este tipo de dados.
Existem diferentes tipos de amostras:
Polícia de fronteira em busca de drogas ilegais com um cão especialmente treinado: Se eles verificam a cada décimo carro, eles estão tirando uma amostra imparcial.
Amostragem estratificada
Se uma população tem subpopulações óbvias, então cada uma das subpopulações precisa ser amostrada. Isto é chamado de amostragem estratificada. A amostragem estratificada também é conhecida como amostra aleatória estratificada. A amostragem estratificada é freqüentemente representada como proporção, como por exemplo, porcentagem (%).
Suponha um experimento para amostrar a renda dos adultos. Obviamente, as rendas dos graduados universitários podem diferir das dos não graduados. Agora suponha que o número de homens formados era 30% do total de adultos do sexo masculino (números imaginários). Então, você providenciaria para que 30% do total da amostra fossem homens graduados escolhidos aleatoriamente, e 70% do total fossem homens não graduados. Repita o processo para as mulheres, pois a porcentagem de formandos do sexo feminino é diferente da dos homens. Isso dá uma amostra da população adulta estratificada por sexo e educação universitária. O próximo passo seria dividir cada uma de suas subpopulações por grupos etários, porque (por exemplo) os graduados poderiam ganhar mais renda em relação aos não graduados na meia-idade.
Outro tipo de amostra estratificada trata da variação. Aqui são retiradas amostras maiores das subpopulações mais variáveis para que as estatísticas resumidas, tais como os meios e os desvios padrão, sejam mais confiáveis.
Perguntas e Respostas
P: O que é uma amostra nas estatísticas?
R: Em estatística, uma amostra é parte de uma população que foi cuidadosamente escolhida para representar toda a população de maneira justa e sem preconceitos.
P: Por que são necessárias amostras?
R: As amostras são necessárias porque as populações podem ser tão grandes que a contagem de todos os indivíduos pode não ser possível ou prática. Portanto, a solução de um problema nas estatísticas geralmente começa com a amostragem.
P: Como é representada uma amostra?
R: Quando tratada como um conjunto de dados, uma amostra é freqüentemente representada por letras maiúsculas como X e Y, com seus elementos representados em minúsculas (por exemplo, x3), e o tamanho da amostra sendo representado pela letra n.
P: O que devem ser as amostras?
R: Como regra geral, as amostras precisam ser aleatórias, o que significa que a chance ou probabilidade de selecionar um indivíduo é a mesma que a chance de selecionar qualquer outro indivíduo. Na prática, as amostras aleatórias são sempre coletadas por meio de um procedimento bem definido.
P: Pode o preconceito permanecer nas amostras?
R: Mesmo quando se usa procedimentos bem definidos para amostragem, algum viés pode permanecer na amostra devido a fatores como quem atende telefonemas ou quem anda em certas ruas ao coletar opiniões para uma previsão de sondagem eleitoral. Em casos como esse, pode ser difícil obter amostras completamente neutras, mas os estatísticos podem medir o quanto o viés permanece presente.
P: Existem diferentes tipos de amostras?
R: Sim, há diferentes tipos de amostras, incluindo amostras completas que incluem todos os elementos que deram propriedades e amostras imparciais/representativas que envolvem a seleção de elementos de amostras completas sem depender de suas propriedades. A maneira como a amostragem é obtida, juntamente com seu tamanho, terá impacto na maneira como os dados são vistos.
