Amostra e amostragem II

estrategiaAs amostras de uma pesquisa precisam ser representativas dos indivíduos que integram o universo e das variações existentes entre eles.

No texto anterior, Amostra e amostragem I, ficou claro que o atributo da representatividade é a qualidade que buscamos numa amostra. Amostras precisam ser representativas dos indivíduos que integram o universo e das variações existentes entre eles. Somente assim podemos estender as conclusões e descobertas feitas com a amostra, para a população de indivíduos da qual ela é uma parte.

Amostras: são representativas dos indivíduos e suas variações

A questão crítica então para obter uma amostra representativa reside no processo de seleção dos indivíduos que a formam. A inclusão/não inclusão de um indivíduo na amostra não pode depender portanto de critérios que aumentem a probabilidade de alguns e diminuam a de outros.

Não pode haver portanto:

Auto-seleção – que ocorre quando é o próprio indivíduo que decide se ele integra ou não a amostra. Exemplo, quando o questionário é enviado pelo correio, e quem o recebe decide livremente se responde e envia ou não.
Seleção de conveniência – quando a seleção atende a um critério de conveniência do pesquisador. Exemplo: a contigüidade geográfica.
Seleção por julgamento pessoal – quando a decisão de incluir um indivíduo na amostra decorre da decisão pessoal e arbitrária do pesquisador. Exemplo: as “enquetes” que são feitas nas ruas de uma cidade.

Precisamos usar um método de seleção que não esteja contaminado pelas características de alguns elementos individuais, nem tampouco por influências subjetivas. São procedimentos análogos aos que operam em “jogos de azar”, sorteios, loterias que são os adequados para assegurar a representatividade de uma amostra.

Um procedimento muito simples para obter uma amostra representativa, nos casos em que podemos ter uma lista completa da população (universo) que queremos estudar, seria a atribuição de uma ficha com um número para cada indivíduo. Colocar todas as fichas (que devem ser rigorosamente iguais) dentro de um recipiente, sacudi-lo, e retirar uma a uma a quantidade de fichas correspondente ao tamanho da amostra. Os indivíduos assim selecionados comporiam uma amostra representativa do conjunto da população registrada na lista.

Quando se opera uma seleção deste tipo duas condições básicas são preenchidas:

1. Cada indivíduo da população tem a mesma chance que todos os outros para integrar a amostra
2. Cada combinação de indivíduos tem a mesma chance que todas as demais para integrar a amostra Uma amostra que preencha estas duas condições é chamada de amostra aleatória (random sample), e constitui um dos tipos de amostra probabilística. Na amostra probabilística, cada indivíduo da população possui uma probabilidade conhecida de ser incluído na amostra. Na amostra aleatória, esta probabilidade conhecida é igual para todos os indivíduos do universo. O ponto crítico da amostra aleatória é a lista dos indivíduos. Quanto menos completa ela for, maior é o risco de comprometer a representatividade da amostra.

Na amostra probabilística, cada indivíduo tem pelo menos uma probabilidade que já se conhece

Para populações muito numerosas, espalhadas num território de grandes dimensões (como é o caso da maioria das pesquisas eleitorais) usa-se um outro tipo de amostra probabilística: a amostra estratificada. Nestes casos, os dados do censo são usados para dividir a população total num número de sub-populações mutuamente exclusivas, por exemplo, regiões geográficas (cada indivíduo integra uma sub-população e apenas uma) e exaustivas (todos os indivíduos estão alocados em alguma sub-população).

Como se conhece qual o percentual da população total que está localizada dentro de cada sub-população ou estrato, a amostra deverá reproduzir a mesma distribuição percentual do universo. Dentro de cada sub-população então se extrai aleatoriamente as unidades (setores censitários do IBGE, por exemplo) onde os indivíduos se encontram. Nas unidades, seleciona-se, novamente de maneira aleatória, as residências que serão procuradas. Finalmente, nas residências, o entrevistador busca preencher quotas de atributos demográficos, sociais e econômicos, que correspondam no seu somatório final à distribuição percentual daqueles atributos no universo.

Assim, um entrevistador sai para o campo com o mapa do seu setor censitário, com instruções para seleção aleatória de residências e com quotas a preencher: por exemplo, 7 entrevistados, do sexo feminino, com idades entre 21 e 39 anos, com renda de 5 a 10 salários mínimos, e educação ginasial. O resultado final deste complexo trabalho é uma amostra que reproduz a distribuição percentual das sub-populações existente no universo, e, no seu interior, indivíduos aleatoriamente selecionados, que também reproduzem a distribuição percentual do universo, em atributos demográficos, sociais e econômicos.

Seguindo, disciplinada e sistematicamente, procedimentos como estes, obtém-se uma amostra representativa da população, extraída aleatoriamente (isto é, sem contaminação da subjetividade do pesquisador). Os resultados que esta amostra produzir poderão então ser estendidos para o conjunto da população.

A qualidade representativa da amostra depende, portanto, da qualidade dos dados sobre o universo que queremos estudar. Qualidade da lista, no caso da amostra aleatória simples, qualidade dos dados estatísticos (sobre a cidade, estado, país) no caso de uso da amostra estratificada. A pormenorizada (e muito simplificada) descrição destes procedimentos evidencia que mesmo a melhor amostra terá erros, será imperfeita. Ao mesmo tempo, evidencia que é possível obter informações bastante precisas sobre uma população, estudando-se apenas uma mínima parcela de indivíduos que a integram.

A descrição serve também para justificar aquela afirmação de que a pesquisa política não é em nada diferente da pesquisa científica, adotando os mesmos procedimentos metodológicos. Finalmente, por todas estas razões, é oportuno lembrar também o princípio de que é melhor não ter pesquisa nenhuma a ter uma pesquisa mal feita e não confiável.

Fonte: Política para Políticos

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