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Amostragem aleatória é uma técnica na qual cada pessoa tem a mesma probabilidade de ser selecionada. Simplificando, uma amostra aleatória é um subconjunto de indivíduos selecionados aleatoriamente por pesquisadores para representar um grupo inteiro. O objetivo é obter uma amostra de pessoas representativas da população maior.
Envolve determinar a população-alvo, determinar o número de participantes necessários e, então, selecionar os participantes de uma forma que dê a todos uma chance igual de serem selecionados aleatoriamente.
Índice
Num relance
A amostragem aleatória é importante em psicologia porque ajuda a garantir que as amostras de pesquisa sejam representativas de todo o grupo. Esse método de amostragem pode reduzir o viés, mas também pode ser custoso e demorado de ser realizado.
Saber mais sobre como a amostragem aleatória funciona pode ajudar você em seus próprios estudos e lhe dar uma melhor compreensão de como a pesquisa funciona e o que ela pode significar para uma população maior.
Exemplo de Amostragem Aleatória em Psicologia
Por exemplo, se os pesquisadores estivessem interessados em aprender sobre o uso de álcool entre estudantes universitários nos Estados Unidos, a população maior (em outras palavras, o “grupo de interesse”) seria composta por todas as crianças de todas as faculdades e universidades do país.
Seria praticamente impossível entrevistar cada uma dessas pessoas para descobrir se elas bebem, que tipo de álcool bebem, com que frequência, em que circunstâncias, quanto (uma ou duas cervejas por semana versus o suficiente para ficar bêbado todo fim de semana) e assim por diante.
Em vez de empreender uma tarefa tão monumental, os cientistas reunirão uma amostra aleatória de estudantes universitários para representar a população total de estudantes universitários.
Tipos de Amostragem Aleatória em Psicologia
A amostragem aleatória pode ocorrer de algumas maneiras diferentes:
- Amostragem aleatória simples envolve ter uma lista de cada membro da população-alvo. Cada pessoa recebe um número e, então, o número necessário de participantes é escolhido aleatoriamente usando um método de loteria.
- A amostragem aleatória estratificada envolve dividir os membros da população-alvo em grupos homogêneos com base em características específicas de interesse (como idade, sexo, diagnóstico, etc.) e, em seguida, extrair uma amostra aleatória de cada subgrupo.
- Amostragem aleatória por conglomerados envolve dividir a população maior em conglomerados menores que são representativos do grupo maior. Os pesquisadores então sorteiam um número aleatório de conglomerados a serem incluídos na amostra.
- A amostragem aleatória sistemática envolve o uso de um método de amostragem sistemática, como selecionar cada 15º membro do grupo a ser incluído na amostra.
Como os pesquisadores criam amostras aleatórias
A amostragem aleatória pode ser custosa e demorada. No entanto, essa abordagem para coletar dados para pesquisa oferece a melhor chance de reunir uma amostra imparcial que seja verdadeiramente representativa de um grupo inteiro como um todo.
Voltando ao estudo imaginário do uso de álcool entre estudantes universitários, veja como a amostragem aleatória pode funcionar:
Determinar a população total
De acordo com o Centro Nacional de Estatísticas da Educação (NCES), aproximadamente 19,7 milhões de estudantes estavam matriculados em faculdades e universidades dos EUA em 2020, as estatísticas mais recentes disponíveis. Esses 20 milhões de indivíduos representam a população total a ser estudada.
Determinar as características da população
Para o propósito de desenhar uma amostra aleatória deste grupo, todos os estudantes devem ter uma chance igual de serem selecionados. Por exemplo, cientistas conduzindo o estudo precisariam ter certeza de que a amostra incluísse a mesma porcentagem de homens e mulheres que a população maior.
De acordo com as estatísticas do NCES, 11,3 milhões da população total de estudantes universitários são mulheres e 8,5 milhões são homens. O grupo amostral precisaria refletir essa mesma proporção de mulheres para homens.
Representar todas as características na amostra aleatória
Além do gênero, os pesquisadores também gostariam de passar pelo mesmo processo para outras características — por exemplo, raça, origem cultural, ano na escola, status socioeconômico e assim por diante, dependendo do propósito específico do estudo.
Por exemplo, se quisessem se concentrar no uso de álcool entre estudantes asiáticos, eles criariam uma amostra aleatória consistindo apenas de estudantes asiáticos. Da mesma forma, se o estudo fosse focado em quanto os estudantes bebem durante a semana, eles criariam um questionário ou outro método para encontrar apenas crianças que bebem durante a semana para sua pesquisa.
Prós e contras da amostragem aleatória em psicologia
O benefício mais significativo da amostragem aleatória é que ela ajuda a reduzir o risco de viés. Os pesquisadores também sugerem que ela pode melhorar a análise estatística e permitir que eles quantifiquem as não respostas.
A maior desvantagem da amostragem aleatória é que pode ser difícil obtê-la.
Esse tipo de amostragem tende a ser mais custoso em termos de dinheiro, tempo e recursos. Por causa disso, os pesquisadores às vezes precisam utilizar outros métodos de amostragem.
O que isso significa para você
Ao ler um estudo de saúde baseado em uma amostra aleatória, esteja ciente de que as descobertas não são baseadas em cada pessoa na população que se encaixa em certos critérios, mas em um subconjunto de sujeitos escolhidos para representá-los. Isso deve ajudar você a colocar o estudo em perspectiva.