Técnicas de amostragem (Autor: Filipe Mahaluça)

1.                 NOÇÕES SOBRE AMOSTRAGEM

Grande parte das pessoas já ouviu falar de prévias eleitorais, de censo, de pesquisa de opinião. A maioria das pessoas já respondeu perguntas sobre a qualidade dos serviços de uma telefonia móvel, já assistiu na televisão programas em que pedem para o ouvinte ou telespectador votar em um cantor ou em uma música, ou dar opinião sobre determinado assunto por telefone ou por correio electrónico.

O uso tão difundido de levantamento de dados faz pensar que esse é um trabalho fácil. Por conta disso, ao ler um relatório de pesquisa no jornal da cidade, muita gente se acha capaz de fazê-lo, e até melhor, pois entende que, para levantar dados, basta fazer perguntas e depois contar as respostas. Mas não é bem assim. Um bom levantamento de dados exige conhecimentos de Estatística.

1.1.                      Estatística

Estatística é uma ciência que fornece os princípios e técnicas para colecta, organização, descrição, analise e interpretação de dados experimentais.

A estatística subdivide-se em:

·         Estatística descritiva: Colecta, descrição e organização de dados experimentais

·         Estatística Inferencial: Análise e interpretação de dados experimentais

1.2.                      População e amostra

População é o conjunjo de indivíduos que possuem em comum mesmas características e com interesse para o estudo. Na estatística, a população é classificada como finita e infinita

·         População finita: nesses casos o número de elementos de um grupo não é muito grande, a entrevista e a análise das informações devem abordar a todos do grupo. Por exemplo:

ü  As condições das escolas particulares na cidade de Maputo. Se observarmos o grupo chegaremos à conclusão de que o número de escolas particulares em Maputo é considerado finito.

·         População infinita: o número de elementos nesse caso é muito elevado, sendo considerado infinito. Por exemplo:

ü  A população da cidade de Maputo.

Muitas vezes se torna difícil, ou até mesmo impossível, observar todo um grupo, especialmente se esse for muito grande. Nesses casos, podemos utilizar apenas uma parte desse, denominado amostra.

Amostra diz respeito a um subconjunto da população, fracção ou uma parte do grupo. Em alguns casos seria impossível entrevistar todos os elementos de uma população, pois levaria muito tempo para concluir o trabalho ou até mesmo seria financeiramente inviável, dessa forma, o número de entrevistados corresponde a uma quantidade determinada de elementos do conjunto, uma amostra.

A amostra deve ser representativa da população, isto é, deve conter todas as características, já que por meio dessa amostra serão tiradas as conclusões para toda a população.

As razões que levam os pesquisadores a trabalhar com amostras e não com toda a população são poucas, mas absolutamente relevantes.

·         Custo e demora dos censos

·         Populações muito grandes

·         Impossibilidade física de examinar toda a população

·         Comprovado valor científico das informações colectadas por meio de amostras

1.3.                      Técnicas de Amostragem

Antes de obter uma amostra, é preciso definir os critérios que serão usados para seleccionar as unidades que comporão essa amostra. De acordo com a técnica usada, tem-se um tipo de amostra. Serão definidas aqui:

·         Amostragem aleatória, casual, ou probabilística;

·         Amostragem semi-probabilística;

·         Amostragem não-probabilística ou de conveniência.

1.3.1.     Amostra aleatória, casual, ou probabilística

A amostra aleatória ou probabilística é constituída por n unidades retiradas ao acaso da população. Em outras palavras, a amostra aleatória é obtida por sorteio. Logo, toda unidade da população tem probabilidade conhecida de pertencer à amostra.

Para obter uma amostra aleatória, é preciso que a população seja conhecida e cada unidade esteja identificada por nome ou por número. Os elementos que constituirão a amostra são escolhidos por sorteio. Algumas pessoas acreditam que o sorteio: por computador é mais "sério", ou mais "exacto". Hoje em dia, é mais fácil. No entanto, o sorteio feito com papeizinhos em uma caixa ou bolas em uma urna (usados em programas de televisão) ajuda entender as regras do procedimento aleatório.

Uma amostra aleatória pode ser:

·         Simples

·         Estratificada.

1.3.1.1.         Amostragem aleatória Simples

A amostragem aleatória simples é obtida por sorteio de uma população constituída por unidades homogéneas para a variável que você quer estudar.

Exemplo 2.1: Uma amostragem aleatória simples

Imagine que você precisa obter uma amostra de 2% dos 500 pacientes de uma clínica para entrevistá-los sobre a qualidade de atendimento da secretária. Qual seria o procedimento para obter uma amostra aleatória simples?

Solução

Para obter uma amostra aleatória de 2% dos 500 clientes, você precisa sortear 10. Você pode fazer isso da maneira mais antiga e conhecida (e também a mais trabalhosa). Comece escrevendo o nome de todos os clientes em pedaços de papel. Coloque todos os pedaços de papel em uma urna, misture bem e retire um nome. Repita o procedimento até ter os nomes dos 10 clientes que comporão sua amostra.

1.3.1.2.         Amostragem aleatória Estratificada

A amostra aleatória estratificada é usada quando a população é constituída por unidades heterogéneas para a variável que se quer estudar. Nesse caso, as unidades da população devem ser identificadas; depois, as unidades similares devem ser reunidas em subgrupos chamados estratos. O sorteio é feito dentro de cada estrato.

Exemplo 2.2: Uma amostragem aleatória Estratificada

Imagine que você precisa obter uma amostra de 2% dos 500 clientes de um banco de micro finanças para entrevistá- los sobre a qualidade de atendimento da secretária. Você suspeita que homens sejam mais bem atendidos do que mulheres. Aproximadamente metade dos clientes é do sexo masculino. Você quer obter dados dos dois sexos. Qual seria o procedimento?

Solução

Comece separando homens de mulheres. Você tem, então, dois estratos, um de homens, outro de mulheres. Depois você obtém uma amostra aleatória de cada sexo (ou cada estrato) e reúne os dados dos dois estratos numa só amostra aleatória estratificada.

1.3.2.     Amostragem Semi-probabilística

A amostra semi-probabilística é constituída por n unidades retiradas da população por procedimento parcialmente aleatório. Dentre as amostras semiprobabilísticas, temos:

·         Amostra sistemática

·         Amostra por conglomerados;

·         Amostra por quotas.

1.3.2.1.         Amostragem sistemática

A amostra sistemática é constituída por n unidades retiradas da população segundo um sistema preestabelecido. Por exemplo, se você quiser uma amostra constituída por 1/8 da população, você sorteia um número que caia entre 1 e 8. Se for sorteado o número 3, por exemplo, a terceira unidade (número 3) será seleccionada para a amostra. A partir dai, tome, sistematicamente, a terceira unidade de cada oito, em sequência. No caso do exemplo, a primeira unidade é 3. Seguem, de oito em oito, as unidades de números: 11, 19, 27 etc.

Exemplo 2.3: Amostragem sistemática

Imagine que você precisa obter uma amostra de 2% dos 500 clientes de um banco de micro finanças para entrevistá-los sobre a qualidade de atendimento da secretária. Como você obteria uma amostra sistemática?

Solução

Uma amostra de 2% dos 500 clientes significa amostra de tamanho 10. Para obter a amostra, você pode dividir 500 por 10, e obter 50. Sorteie então um número entre 1 e 50, inclusive. Se sair o número 27, por exemplo, esse será o número do primeiro cliente que será incluído na amostra. Depois, a partir do número 27, conte 50 e chame esse cliente. Proceda dessa forma até completar a amostra de 10 clientes.

1.3.2.2.         Amostragem por conglomerados

A amostra por conglomerados é constituída por n unidades tomadas de alguns conglomerados. O conglomerado é um conjunto de unidades que estão agrupadas, qualquer que seja a razão. Um asilo é um conglomerado de idosos, uma universidade pública é um conglomerado de pessoas com bom nível socioeconómico, um serviço militar é um conglomerado de adultos jovens saudáveis. Como exemplo, imagine que um dentista quer levantar dados sobre a necessidade de aparelho ortodôntico em crianças de 12 anos. Ele pode sortear três escolas de primeiro grau (conglomerados) e examinar todas as crianças com 12 anos dessas escolas.

Exemplo 2.4: Amostragem por conglomerados

Um professor de Educação Física quer estudar o efeito da terapia de reposição hormonal (uso de hormônios por mulheres depois da menopausa) sobre o desempenho nos exercícios. Como obteria uma amostra por conglomerados?

Solução

O professor de Educação Física pode sortear duas academias de ginástica da cidade e avaliar o desempenho das mulheres que frequentam a academia e já tiveram a menopausa (tanto as que fazem como as que não fazem uso da terapia de reposição hormona l) para posterior comparação.

1.3.2.3.         Amostragem por quotas

A amostra por quotas é constituída por n unidades retiradas da população segundo quotas estabelecidas de acordo com a distribuição desses elementos na população. A ideia de quota é semelhante à de estrato, com uma diferença básica: você selecciona a amostra por julgamento e depois confirma as características das unidades amostradas.

A amostragem por quotas não é aleatória, embora muitos pensem que é. A grande vantagem é ser relativamente barata. Por esta razão, é muito usada em levantamentos de opinião e pesquisas de mercado.

Exemplo 2.5: Amostragem por quotas

Considere uma pesquisa sobre a preferência de modelo de carro. Como se faz uma amostragem por quotas?

Solução

Você possivelmente irá entrevistar homens e mulheres com mais de 18 anos que vivem em uma cidade (por exemplo, Matola), na proporção apresentada pelo censo demográfico em termos de sexo, idade e renda. Você então sai às ruas para trabalhar com a incumbência de entrevistar determinada quota de pessoas com determinadas características.

Por exemplo, você pode ser incumbido de entrevistar 30 homens com "mais de 50 anos que recebam mais de seis e menos de 10 salários mínimos". Então você deverá julgar pela aparência da pessoa, se ela se enquadra nas características descritas homem de mais de 50 anos que ganha entre seis e 10 salários mínimos. Se achar que viu a pessoa certa, deve fazer a abordagem e depois confirmar as características com perguntas. O número de pessoas em determinada quota depende do número delas na população.

1.3.3.     Amostra não probabilística

As amostragens não probabilísticas utilizam-se em três tipos de situações:

·         Estudos em grupos cujos elementos são difíceis de identificar e contactar (por exemplo, membros de gangs juvenis);

·         Estudos com grupos específicos em que razões éticas impedem que se identifiquem todos os elementos desses grupos, pelo que se entrevistam apenas voluntários (por exemplo, sujeitos portadores de determinada doença);

·         Investigações em situações piloto – (por exemplo, sujeitos que participam numa acção de formação)

As principais técnicas de amostragem não probabilística podem ser intencionais e não intencionais (ou de conveniência):

1.3.3.1.         Amostragens intencionais

1.      Amostragem Bola-de-neve: O entrevistador estabelece contacto inicial com alguns sujeitos previamente identificados como membros do grupo que se pretende estudar e estes sujeitos põem o investigador em contacto com outros membros desse grupo e assim sucessivamente (por exemplo, consumidores de drogas que indicam ao investigador outros consumidores que aceitam participar no estudo).

2.      Amostragem por quotas

3.      Focus Grupo: Consiste na entrevista a um pequeno grupo de sujeitos-  10 a 20 elementos – escolhidos pelo investigador por serem representativos de uma população particular (jovens, potenciais consumidores de um produto, membros de uma profissão, etc.

4.      Casos críticos

1.3.3.2.         Amostragens não intencionais ou de conveniência

Entrevistam-se sujeitos a que se tem acesso imediato e directo (por exemplo, estudantes de uma turma de que o investigador é professor, doentes de um determinado serviço hospitalar, …)

Exemplo 2.6: Amostragem por quotas

Imagine que um nutricionista quer entrevistar 50 mães de crianças com idades de 3 e 4 anos para conhecer os hábitos alimentares dessas crianças. Como obteria essa amostra?

Solução

Se o nutricionista trabalha em uma escola, para obter a amostra de 50 mães de crianças de 3 e 4 anos, provavelmente procurará as mães de crianças matriculadas na escola em que trabalha.

1.4.                      EXERCICIOS PROPOSTOS

1.4.1.     Os prontuários dos pacientes de um hospital estão organizados em um arquivo, por ordem alfabética. Qual é a maneira mais rápida de amostrar 1/3 do total de prontuários?

1.4.2.     Um pesquisador tem 10 gaiolas, cada uma com seis ratos. Como o pesquisador pode seleccionar 10 ratos para uma amostra?

1.4.3.     Para levantar dados sobre o número de filhos por mulher, em uma comunidade, um pesquisador organizou um questionário que enviou, pelo correio, a todas as residências. A resposta ao questionário era facultativa, pois o pesquisador não tinha condições de exigir a resposta. Nesse questionário perguntava-se o número de filhos por mulher moradora na residência. Você acha que os dados assim obtidos seriam tendenciosos?

1.4.4.     Um pesquisador pretende levantar dados sobre o número de moradores por domicílio, usando a técnica de amostragem sistemática. Para isso, o pesquisador visitará cada domicilio seleccionado. Se nenhuma pessoa estiver presente na ocasião da visita, o pesquisador excluirá o domicílio da amostra. Esta última determinação torna a amostra tendenciosa. Por quê?

1.4.5.     Muitas pessoas acreditam que as famílias se tornaram menores. Suponha que, para estudar essa questão, um pesquisador seleccionou uma amostra de 2.000 casais e perguntou quantos filhos eles tinham, quantos filhos tinham seus pais e quantos filhos tinham seus avós. O procedimento produz dados tendenciosos. Por quê?

1.4.6.     Para estudar atitudes religiosas, um sociólogo sorteia 10 membros de uma grande igreja para compor uma amostra casual simples. Nota, então, que a amostra ficou composta por nove mulheres e um homem. O sociólogo se espanta: “A amostra não é aleatória! Quase só tem mulher." O que você diria?

1.4.7.     Para avaliar a expectativa de pais de adolescentes em relação às possibilidades de estudo de seus filhos; foram distribuídos 5.000 questionários pelos distritos da província de Zambézia. Retornaram 1.032. Cerca de 60% dos respondentes diziam que a maior preocupação deles era com o preço que se paga para um jovem frequentar a universidade. Você considera esse resultado uma boa estimativa para o número de pais preocupados com essa questão?

1.4.8.     Um dentista quer levantar o tipo de documentação que seus colegas arquivam, quando fazem um tratamento ortodôntico. A documentação depende do caso, mas também envolve questões legais e de bom senso do ortodontista. Para essa pesquisa, o dentista elabora um questionário que envia, por correio, a todos os profissionais inscritos no conselho de odontologia. O dentista provavelmente não receberá respostas de todos. Você saberia dizer algumas das razões de isso acontecer?

1.4.9.     Para estudar o uso de serviços de saúde por mulheres em idade reprodutiva moradoras de uma grande capital, um pesquisador buscou no Instituto Nacional de Estatística (INE) as subdivisões da idade utilizadas em censos, conhecidas como sectores censitários. Como você procederia para tomar uma amostra de mulheres moradoras nesses sectores e em idade reprodutiva?

1.4.10.Um editor de livros técnicos quer saber se os leitores preferem capas de cores claras com desenhos, ou capas simples de cores mais escuras. Se o editor pedir a você para estudar a questão, como você definiria a população do estudo?

1.4.11.Para cada um dos seguintes casos, caracterize a população quanto ao tamanho.

a)      Conjunto de pessoas que chegam numa repartição bancária num determinado dia.

b)      Conjunto de parafusos defeituosos produzidos por uma máquina.

c)       Conjunto de raparigas matriculadas na ISCAM.

1.4.12.Uma empresa está interessada em testar a eficácia da propaganda de um novo comercial de televisão. Como parte do teste, o comercial é mostrado em um programa de notícias locais, às 18h 30min. Dois dias mais tarde, uma firma de pesquisa de mercados realizou um levantamento telefónico para obter informações sobre os índices de respostas (percentagem de telespectadores que responderam ter visto o comercial) e impressões sobre o comercial.

a)      Qual é a população desse estudo?

b)      Qual é a amostra para esse estudo?

c)       Por que se usaria uma amostra nessa situação? Explique.

1.4.13.A maneira de fazer a pergunta pode influenciar a resposta da pessoa que responde. Basicamente, existem dois tipos de questões: a “questão fechada” e a “questão aberta “. Na “questão fechada” o pesquisador fornece uma série de respostas possíveis e a pessoa que responde deve apenas assinalar a alternativa, ou as alternativas, que lhe convém. A “questão aberta” deve ser respondida livremente. Imagine que um dentista quer levantar dados sobre hábitos de higiene oral das pessoas de uma comunidade. Escreva então uma “questão fechada” e uma “questão aberta”.

1.4.14.Em uma pesquisa de mercado para serviços de telefonia móvel tomou-se a lista telefónica, onde os nomes dos assinantes estão organizados em ordem alfabética do último sobrenome, e se amostrou o décimo de cada 10 assinantes. Critique esse procedimento.