Selecione um método de amostragem abaixo para ver como ele funciona na prática, conheça suas sinonímias e descubra a "dor" (riscos e vieses) associada a cada escolha.
Altere para ver como o tamanho impacta a representatividade.
Sinonímias: ,
Selecione um método acima para ler sua descrição.
Riscos aparecerão aqui.
A técnica de amostragem é a parte qualitativa da amostra e o tamanho da amostra é a parte quantitativa.
A amostragem determina a representatividade da amostra, para permitir generalizar (inferência) os resultados.
A informação mais importante para determinar a amostragem é a característica clínica do participante de pesquisa, se ele apresenta um evento agudo (amostra não probabilística) ou um evento crônico (amostra probabilística).
Miot, H. A. (2011) , Jornal Vascular Brasileiro.
Importância: Leitura fundamental para compreender a matemática básica por trás da amostragem probabilística. O autor explica de forma muito didática como o planejamento correto da amostra evita erros sistemáticos e o perigoso viés de seleção na pesquisa científica quantitativa.
Acessar Artigo (SciELO)Szwarcwald, C. L. et al. (2023) , Epidemiologia e Serviços de Saúde.
Importância: Este artigo mostra a teoria aplicada na vida real. Ele detalha exatamente como os grandes institutos no Brasil misturam amostragens estratificadas e por conglomerados para conseguir estudar um país continental garantindo alta representatividade estatística.
Acessar Artigo (SciELO)Fontanella, B. J. B. et al. (2011) , Cadernos de Saúde Pública.
Importância: Essencial para entender o outro lado da moeda. Aborda as amostras não probabilísticas (como intencional e bola de neve) e explica o conceito de "saturação teórica", ou seja, como os pesquisadores sabem a hora exata de parar de coletar dados quando não há um sorteio estatístico.
Acessar Artigo (SciELO)