1. Amostragem Aleatória Simples
Neste tipo de amostragem, todos os elementos da população têm igual probabilidade de serem selecionados. A seleção pode ser feita por meio de sorteios, tabelas de números aleatórios ou softwares estatísticos. É considerada uma das formas mais puras de garantir representatividade estatística, desde que a população esteja bem definida e acessível.
2. Amostragem Sistemática
A amostragem sistemática consiste em selecionar elementos a partir de intervalos regulares. Primeiro, define-se o tamanho da amostra e, em seguida, calcula-se o intervalo (população/número de elementos da amostra). Após escolher aleatoriamente o primeiro elemento, os demais são selecionados somando-se ao anterior. É prática e eficiente, porém pode gerar vieses se houver uma periodicidade natural na população.
3. Amostragem Estratificada
Na amostragem estratificada, a população é dividida em estratos homogêneos (por exemplo: idade, sexo, renda), e realiza-se a seleção aleatória dentro de cada estrato. Esse método aumenta a precisão dos resultados, especialmente quando há heterogeneidade entre os grupos e homogeneidade dentro deles. A alocação dos elementos pode ser proporcional ou igualitária entre os estratos.
4. Amostragem por Conglomerados
Neste método, a população é dividida em grupos naturais chamados conglomerados (como bairros, escolas ou unidades de saúde), e um número desses conglomerados é selecionado aleatoriamente. Em seguida, todos os elementos dentro dos conglomerados escolhidos são pesquisados, ou seleciona-se uma subamostra dentro deles. É útil quando o acesso individual aos elementos é difícil ou dispendioso.
5. Amostragem Aleatória em Dois Estágios
Trata-se de uma extensão da amostragem por conglomerados. No primeiro estágio, escolhem-se aleatoriamente os conglomerados; no segundo estágio, uma amostra aleatória é retirada de cada conglomerado selecionado. Isso reduz custos e permite melhor controle da representatividade dentro dos conglomerados escolhidos.
6. Amostragem Aleatória em Múltiplos Estágios
Mais complexa, essa amostragem envolve vários níveis hierárquicos de seleção. Por exemplo: primeiro selecionam-se províncias, depois distritos, depois aldeias e, por fim, domicílios. A cada etapa, a seleção é feita aleatoriamente. É apropriada para populações amplas e geograficamente dispersas, sendo frequentemente usada em censos e inquéritos nacionais.
7. Amostragem por Cotas
A amostragem por cotas é uma técnica não probabilística, onde o pesquisador estabelece proporções específicas (cotas) de grupos dentro da amostra, como 50% mulheres e 50% homens, conforme as características da população. A seleção dos indivíduos, no entanto, não é aleatória, o que pode introduzir viés. É bastante utilizada em pesquisas de opinião e marketing.
8. Amostragem Intencional ou Deliberada
Também chamada de amostragem por julgamento, essa técnica envolve a escolha intencional dos participantes que se considera mais representativos ou relevantes para os objetivos do estudo. É útil em estudos qualitativos e exploratórios, mas não permite generalização estatística.
9. Amostragem por Bola de Neve
Neste método, os primeiros participantes são indicados pelos pesquisadores e, a partir deles, novos participantes são indicados pelos já incluídos, em uma forma de "cadeia". É comum em estudos com populações de difícil acesso, como usuários de drogas, pessoas com doenças raras ou grupos marginalizados.
10. Amostragem Casual ou Por Conveniência
É a forma mais simples e menos rigorosa de amostragem. Consiste em selecionar os indivíduos mais fáceis de acessar, como pessoas próximas ou disponíveis no momento da pesquisa. Embora seja prática e econômica, apresenta alto risco de viés e limita a validade dos resultados.
11. Amostragem Teórica
Utilizada principalmente em pesquisas qualitativas com abordagem fundamentada na teoria (Grounded Theory). Os participantes são escolhidos com base na capacidade de contribuir teoricamente para o desenvolvimento da teoria emergente. A amostra é ajustada ao longo do estudo, à medida que os dados são analisados.
12. Amostragem Acidental
Semelhante à amostragem por conveniência, essa abordagem inclui indivíduos que aparecem acidentalmente no caminho do pesquisador. Por exemplo, entrevistar os primeiros 50 clientes que entram numa loja. É muito comum em estudos exploratórios, mas não é confiável para inferência estatística.
13. Amostragem Quota-Proporcional
Trata-se de uma variação da amostragem por cotas. Os participantes são selecionados para que a amostra reflita com precisão a proporção da população em relação a determinados critérios (por exemplo, faixa etária ou escolaridade). Embora melhore a representatividade, ainda depende da seleção não aleatória dos indivíduos dentro das cotas.
14. Amostragem Com Reposição e Sem Reposição
Essa classificação aplica-se a qualquer tipo de amostragem aleatória. Na amostragem com reposição, um indivíduo pode ser selecionado mais de uma vez. Já na sem reposição, o elemento escolhido é retirado do conjunto. A escolha influencia os cálculos de probabilidade e variabilidade da amostra.
15. Amostragem Longitudinal e Transversal
Embora não sejam tipos de amostragem no sentido estrito, essas abordagens definem o momento da coleta: a amostragem transversal capta dados em um único ponto no tempo, enquanto a longitudinal acompanha os mesmos indivíduos por um período prolongado. Ambas podem aplicar diferentes técnicas amostrais, dependendo do desenho do estudo.
Reviewed by Ângelo Carter
on
May 28, 2025
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