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Amostras II
Metodologia de Selecção
Nº 16|Março - Abril | 2009
Editorial
Na sequência do número anterior da Forallpoints, continuamos a explorar o tema amostras. Neste número descrevem-se vários métodos de selecção de amostras,
explicitando vantagens e desvantagens de cada um deles.
Ana Macedo
Características de uma amostra
Amostra Probabilística
Considera-se uma amostra probabilística aquela em que cada indivíduo da população base tem a
mesma probabilidade de ser seleccionado. E mais, esta probabilidade é conhecida à partida.
Embora seja quase impossível estabelecer amostras probabilísticas se trabalharmos com uma
população total, como por exemplo, a população portuguesa, a utilização de sample frames ou
situações nas quais a população base seja pequena e esteja bem delimitada permitem este tipo de
amostragem.
Considere, a título de exemplo, que pretende avaliar a prevalência pontual de hipercolesterolémia na
população de utentes de um Centro de Saúde.
Tem duas opções:
1. Estuda a população no seu todo (já que neste caso isso é possível, pois trata-se de um
grupo que embora grande é limitado e cujos elementos estão identificados);
2. Estabelece uma amostra representativa.
O que torna a amostra representativa, além da sua dimensão (assunto que será abordado
nas próximas newsletters), é o modo como os indivíduos são seleccionados.
Se quisermos efectuar uma amostra probabilística (aleatória) podemos numerar os utentes do
Centro de Saúde de forma sequencial e extrair “x” números de forma aleatória.
Se a população de utentes for de 10.000 pessoas e a dimensão da amostra (x) for, por
exemplo 1.000, cada utente tem uma probabilidade de ser seleccionado para a amostra de
1.000/ 10.000, ou seja, de 10%. Neste caso, todos os utentes têm igual probabilidade de ser
seleccionados.
Imaginemos agora que o nosso objectivo é estimar a percentagem de pessoas obesas num
determinado bairro. Sabemos com exactidão quais as moradas (domicílios) que fazem parte do bairro.
Podemos numera-las e da mesma forma que para os utentes do Centro de saúde, extrair “x” números de
lares que serão a nossa amostra.
Esta é igualmente uma amostra probabilística, já que dos 1.000 lares do bairro serão seleccionados 250, o
que dá a cada lar uma probabilidade igual de ser seleccionado, probabilidade esta que é de 25%.
Mas, existe uma segunda etapa para resolver. Em lares com 1 única pessoa, esta tem uma probabilidade
de 25% de ser seleccionada. E nos lares com várias pessoas? Por exemplo naqueles com 2 pessoas cada
uma delas só terá 12,5% de probabilidades de ser seleccionada. Num lar com 5 pessoas cada uma só
terá 5% de probabilidades de fazer parte da amostra.
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Amostras estratificadas
A estratificação é um método que pode ser aplicado a amostras probabilisticas ou não
probabilisticas e que consiste na avaliação da população alvo segundo uma
determinada variável, aplicando-se posteriormente essa mesma distribuição na amostra.
Por exemplo, se se considerar que, numa dada população, 40% dos indivíduos são do sexo
masculino e 60% do sexo feminino, então, uma amostra estratificada deverá incluir 2
homens para cada 3 mulheres.
Neste tipo de amostragem o mais difícil é definir quais as variáveis que devem ser utilizadas
para estabelecer os estratos.
As amostras estratificadas são habitualmente mais representativas da população alvo,
comparativamente com amostras simples, já que obrigam à inclusão de determinados
segmentos da população menos frequentes na medida directa da sua existência.
Amostras sistemáticas
Denominam-se sistemáticas as amostras em que os indivíduos são seleccionados segundo
uma dada ordem, por exemplo de 10 em 10 nomes de uma lista, ou casas alternadas de
uma rua.
Os aspectos mais importantes a ter em consideração neste método que pode ser
aplicado quer a amostras probabilisticas quer não probabilisticas, são a aleatoriedade do
ponto de partida e a verificação que as listas não têm qualquer divisão regular que
implique que ao seleccionar de “x” em “x” se esteja a privilegiar um dado tipo de
indivíduos.
Estratificado por região (NUTs II) - número de habitantes
37%
Norte
24%
Centro
27%
Lisboa
8%
Alentejo
4%
Algarve
Amostra não probabilistica
Considera-se uma amostra não probabilística aquela em que os indivíduos são
seleccionados de acordo com um método em que nem todos os indivíduos da
população alvo têm a mesma probabilidade de ser seleccionados.
A maioria das amostras com que se trabalha são, de facto, não probabilísticas. Por
exemplo, amostras por inquérito efectuado na rua são não probabilisticas já que nem
todas as pessoas têm a mesma probabilidade de ser “encontradas” na rua. Por exemplo
pessoas com mobilidade reduzida, doentes ou acamadas não serão alvo deste inquérito,
tal como não o serão pessoas que se movimentam preferencialmente (e quase
exclusivamente) de automóvel, circulando entre a garagem de sua casa e a garagem do
local de trabalho.
As amostras, mesmo que não probabilisticas, devem ser obtidas em
diferentes dias da semana e em diferentes horas do dia de modo a
aumentarem a probabilidade de inclusão de diferentes tipos de pessoas.
Um aspecto importante a ter em consideração é que uma amostra probabilística pode
deixar de o ser se existirem muitos indivíduos que se recusem a participar e se o grupo de
“não respondedores” for muito diferente do grupos de “respondedores” ou, se não for
possível caraterizar esse grupo. Nesta situação, não se poderá garantir que o grupo que
respondeu representa a população alvo em toda a sua extensão.
Amostras de conveniência
Denominam-se amostras de conveniência aquelas que são constituídas por um conjunto
de elementos facilmente analisáveis e disponíveis, não sendo por definição
representativa de uma população. Por exemplo, uma amostra efectuada numa estação
de caminho de ferro num dado dia entre as 7 e as 10 horas. A amostra possível não é
representativa da população, nem mesmo da população que utiliza o comboio como
meio de transporte.
Este tipo de amostras não devem ser usados para extrapolação de resultados embora
possam ser úteis para testar questionários.
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