Amostragem: o que é, quais os tipos e como funciona

Uma forma de analisar um “universo” muito maior, mas sem precisar observar cada elemento individualmente: essa é a definição da amostragem. No mercado financeiro, podemos usar essa abordagem para analisar empresas, ativos, clientes, operações ou outros dados, tudo para identificar características e padrões que ajudem a compreender o conjunto.

Imagine que uma análise que precisa avaliar centenas ou milhares de empresas. Seria possível observar todas elas, mas isso pode exigir uma quantidade de tempo e recursos pouco compatível com o objetivo da análise. Ao trabalhar com uma amostra bem definida, é possível reduzir esse esforço e ainda obter informações relevantes sobre a população estudada.

Só que existe uma diferença importante entre selecionar alguns elementos e construir uma amostra que realmente possa sustentar uma análise. A forma como os elementos são escolhidos, o tamanho da amostra e a distribuição entre diferentes grupos podem alterar os resultados.

Topa entender tudo sobre o assunto? Vem comigo para aprender:

• Qual é a definição de amostragem;
• Como funciona a amostragem;
• Quais são os tipos de amostragem;
• Como escolher o melhor tipo de amostragem;
• Quais são os erros comuns na amostragem.

Vamos lá?

Qual é a definição de amostragem?

A amostragem é o processo estatístico de selecionar uma parte de uma população para obter informações sobre o conjunto inteiro. 

A população é o nome que se dá ao universo que se pretende estudar, enquanto a amostra é o subconjunto escolhido para representar esse universo. 

Se uma pesquisa pretende analisar o comportamento de 10 mil clientes de uma instituição financeira, por exemplo, esses 10 mil clientes formam a população e os clientes selecionados para responder à pesquisa formam a amostra.

O maior motivo pelo qual uma amostra é utilizada é para viabilizar uma análise. Dependendo do tamanho da população, entrevistar, testar ou analisar cada elemento pode exigir tempo e recursos que não compensam o resultado obtido. Uma amostra bem planejada, porém, permite trabalhar com uma quantidade menor de observações e, por meio de métodos estatísticos, estimar características da população, como médias, proporções e distribuições.

Mas é claro que isso tudo funciona somente quando a seleção é compatível com o objetivo da análise. Se determinados elementos têm uma chance muito maior de entrar na amostra ou se grupos relevantes da população ficam de fora, o resultado pode não representar o universo estudado.

Como funciona a amostragem?

O processo começa pela definição precisa da população. Ou seja, é necessário estabelecer:

1. Quem ou o que pode fazer parte dela; 
2. Qual período será considerado;
3. Quais características precisam estar presentes. 

Uma pesquisa sobre clientes ativos de um banco, por exemplo, precisa definir se entram apenas clientes com movimentação recente, todos os correntistas ou também pessoas que possuem somente determinados produtos.

Depois vem a definição da amostra. Nesse momento, é necessário decidir exatamente quantos elementos serão selecionados e qual método será utilizado. O tamanho não deve ser escolhido apenas porque determinado número parece suficiente: ele depende do tamanho da população, da variabilidade esperada, do nível de confiança desejado, da margem de erro aceitável e do tipo de análise que será realizada.

A forma de seleção também altera o resultado. Em uma amostragem aleatória simples, os elementos são escolhidos aleatoriamente, sem separação prévia por grupos. Em uma amostragem estratificada, a população é dividida em estratos com características relevantes e a seleção ocorre dentro de cada grupo. 

Se uma população possui 60% de pessoas de um grupo e 40% de outro, por exemplo, uma amostra estratificada proporcional pode preservar essa mesma distribuição.

Depois da seleção, os dados são coletados e analisados. Os resultados encontrados na amostra podem então ser utilizados para estimar características da população, desde que o método escolhido e as condições da pesquisa permitam essa generalização. É nessa etapa que conceitos como erro amostral, margem de erro e nível de confiança ajudam a indicar o grau de incerteza associado às estimativas. Mas não se preocupe, logo mais eu falo deles especificamente (e como evitá-los).

Quais são os tipos de amostragem?

Os métodos de amostragem podem ser organizados de diferentes formas, e as principais são:

• Amostragem aleatória simples;
• Amostragem estratificada;
• Amostragem estratificada proporcional;
• Amostragem por conglomerados;
• Amostragem não probabilística.

A seguir, te mostro o que muda de uma para a outra.

Amostragem aleatória simples

Nesse formato, todos os elementos da população possuem uma probabilidade conhecida de serem selecionados, então a seleção não fica dependente de preferência ou julgamento da pessoa responsável pela pesquisa.

Imagine uma base com 100 mil clientes e a necessidade de selecionar 1.000 pessoas. Se a seleção for aleatória simples, qualquer cliente elegível deve ter a mesma probabilidade de entrar na amostra. 

Esse é basicamente um método mais eficaz para reduzir o risco de uma escolha deliberada distorcer o resultado, mas não garante que os 1.000 selecionados terão exatamente a mesma composição da população.

Amostragem estratificada

Essa é utilizada quando a população possui grupos com características relevantes para a análise. Primeiro, a população é dividida em estratos. Depois, os elementos são selecionados dentro de cada estrato.

A divisão pode considerar vários fatores, como:

• Idade; 
• Região; 
• Faixa de renda; 
• Setor econômico; 
• Porte de empresa ou qualquer outra característica que tenha relação com o objeto da pesquisa. 

Se uma carteira possui 70% de empresas de grande porte e 30% de pequenas e médias empresas, por exemplo, uma amostra estratificada proporcional pode manter essa mesma distribuição.

A vantagem aqui está no maior controle sobre a composição da amostra. Em uma seleção aleatória simples, existe a possibilidade de um grupo aparecer menos do que deveria por efeito do acaso. Na estratificação, a pessoa responsável pela pesquisa determina previamente quanto cada grupo deverá representar.

Amostragem estratificada proporcional

Nesse caso, o tamanho de cada estrato dentro da amostra acompanha sua participação na população. Se determinado grupo representa 20% da população e a amostra terá 1.000 elementos, aproximadamente 200 observações serão selecionadas desse grupo.

Esse método é especialmente útil quando o objetivo é preservar a estrutura da população na amostra. Afinal, evita que grupos maiores ou menores sejam representados em proporções muito diferentes das que possuem no universo analisado.

Amostragem por conglomerados

Na amostragem por conglomerados, a população é dividida em grupos que já existem naturalmente, o que chamamos de “conglomerados”. Em vez de selecionar individualmente elementos espalhados por toda a população, a pesquisa seleciona alguns desses grupos e coleta dados dentro deles.

Uma pesquisa nacional pode, por exemplo, dividir a população por municípios e selecionar determinados municípios para realizar a coleta. 

Temos aqui uma forma de reduzir custos logísticos quando os elementos estão geograficamente dispersos, embora a qualidade da amostra dependa de como esses conglomerados foram definidos e selecionados.

Amostragem não probabilística

Na amostragem não probabilística, a seleção não dá a todos os elementos da população uma probabilidade conhecida de participar. A escolha pode ocorrer por conveniência, julgamento ou outros critérios definidos pela pesquisa.

Em geral, esse tipo de amostragem tende a ser útil quando não existe uma lista completa da população ou quando o objetivo não exige inferência estatística para todo o universo. Mas há um ponto de atenção aqui: os resultados precisam ser interpretados com mais cuidado, porque a composição da amostra pode refletir o método utilizado para encontrá-la.

Como escolher o melhor tipo de amostragem?

A escolha do método de amostragem começa pela pergunta que a pesquisa precisa responder. Antes de definir como os elementos serão selecionados, vale entender o que a análise pretende descobrir, quem compõe a população estudada e qual nível de precisão será necessário. 

De qualquer forma, ainda assim existem alguns pontos que ajudam nessa decisão. Veja só:

• Objetivo da pesquisa: uma técnica adequada para estimar uma característica de uma população pode não ser a melhor para explorar um grupo específico. Por isso, o método precisa estar alinhado ao tipo de conclusão que a pesquisa pretende produzir;
• Distribuição da população: se os elementos são relativamente homogêneos em relação ao que está sendo estudado, uma amostragem aleatória simples pode funcionar bem. Quando existem grupos com diferenças relevantes, a amostragem estratificada oferece mais controle sobre a composição da amostra;
• Qualidade da base de dados: a seleção depende de uma definição clara da população e de uma base que permita acessar seus elementos. Se a base contém apenas uma parte do universo, alguns elementos sequer terão chance de entrar na amostra, o que pode comprometer o resultado antes mesmo da coleta começar;
• Tamanho da amostra: uma amostra maior tende a reduzir o erro amostral, mas quantidade não resolve um problema de seleção. Uma pesquisa que consulta 50 mil pessoas de um único grupo, quando deveria representar uma população muito mais diversa, ainda pode produzir um resultado enviesado;
• Custo e viabilidade da coleta: nem sempre o método estatisticamente mais simples é o mais viável operacionalmente. A amostragem por conglomerados, por exemplo, pode ser interessante quando os elementos estão espalhados geograficamente e seria muito caro alcançar cada um individualmente. Nesse caso, é preciso equilibrar precisão, custo e viabilidade da pesquisa;
• Tipo de conclusão desejada: quando a pesquisa precisa estimar uma proporção da população com determinado nível de confiança e margem de erro, métodos probabilísticos tendem a ser mais apropriados. Já uma análise exploratória ou voltada a um grupo específico pode utilizar métodos não probabilísticos, desde que suas limitações sejam consideradas na interpretação dos resultados.

Quais são os erros comuns na amostragem?

Na hora de fazer uma amostragem, os erros mais comuns e que podem comprometer os resultados são:

• Escolher uma amostra que não representa a população;
• Trabalhar com uma amostra pequena demais;
• Deixar o método de seleção influenciar o resultado;
• Deixar grupos importantes de fora;
• Achar que uma seleção aleatória sempre resolve;
• Ignorar quem não respondeu à pesquisa;
• Tirar conclusões maiores do que a amostra permite.

A seguir, te explico o que é cada um e como evitá-los.

Escolher uma amostra que não representa a população

Uma amostra pode ter centenas ou milhares de observações e ainda assim representar mal a população. 

É isso que acontece quando determinados grupos aparecem em quantidade muito maior ou muito menor do que deveriam, o que faz com que as características daquele grupo pesem demais no resultado final.

O primeiro cuidado para não cair nesse erro está na própria definição da população. Antes de selecionar qualquer elemento, é preciso entender quais características podem influenciar a análise e verificar se elas estão devidamente representadas. 

Quando a população reúne grupos muito diferentes, por exemplo, a amostragem estratificada pode ser uma alternativa para distribuir a seleção de forma mais adequada.

Trabalhar com uma amostra pequena demais

Poucas observações podem deixar os resultados muito sensíveis ao acaso. Uma pesquisa com uma amostra pequena pode, por exemplo, encontrar uma determinada proporção em um grupo simplesmente porque algumas observações específicas tiveram um peso muito grande no resultado.

Se uma análise quer identificar a proporção de empresas de um determinado setor que apresentou crescimento de receita no período, por exemplo, mas trabalha com apenas 10 companhias, então se 3 dessas empresas tiverem um desempenho muito acima da média, elas podem alterar significativamente o resultado da amostra 

Por fim, vale lembrar que o tamanho adequado depende do seguinte: 

• O que a pesquisa pretende medir;
• Variabilidade da população; 
• Margem de erro aceitável;
• Nível de confiança desejado. 

E há outro detalhe importante: aumentar a amostra não resolve um problema de seleção. Uma amostra enorme continua problemática se foi construída de forma enviesada.

Deixar o método de seleção influenciar o resultado

Imagine uma pesquisa que pretende conhecer a opinião de uma população inteira, mas seleciona apenas pessoas que estão mais disponíveis para responder. A facilidade de acesso passa, nesse caso, a determinar quem participa da pesquisa, e o resultado pode refletir as características desse grupo específico.

O caminho para desviar desse problema é estabelecer os critérios de seleção antes da coleta e escolher um método compatível com o objetivo da análise. Quando a pesquisa precisa produzir inferências sobre uma população, métodos probabilísticos costumam oferecer maior controle sobre a seleção e permitem avaliar estatisticamente a incerteza dos resultados.

Deixar grupos importantes de fora

Nem toda população é homogênea, certo? É natural que clientes tenham perfis de consumo muito diferentes, empresas podem variar bastante de porte e uma população pode estar distribuída entre regiões com características econômicas distintas. 

Se uma dessas divisões tiver relação com aquilo que está sendo analisado, ignorá-la pode alterar o resultado.

Uma possível resolução aqui seria dividir a população em estratos antes de selecionar a amostra. A quantidade de elementos retirada de cada grupo pode seguir a proporção existente na população ou outro critério definido pela pesquisa. Assim, a composição da amostra já não fica mais dependente unicamente do acaso.

Achar que uma seleção aleatória sempre resolve

A aleatoriedade é importante, é claro, mas não faz todo o trabalho sozinha. Mesmo quando cada elemento tem a mesma chance de ser escolhido, o acaso pode produzir uma amostra com uma distribuição diferente daquela encontrada na população, principalmente quando o número de observações é menor.

Por isso, a seleção aleatória precisa ser acompanhada de uma análise da composição da amostra. 

Se determinados grupos são particularmente relevantes para a pesquisa, pode fazer mais sentido utilizar uma amostragem estratificada do que deixar toda a composição depender de uma seleção aleatória simples.

Ignorar quem não respondeu à pesquisa

A pesquisa pode começar com uma amostra adequada e terminar com outra bastante diferente. Isso é algo que acontece quando parte das pessoas selecionadas não responde e a taxa de participação varia entre os grupos. Se um certo segmento responde muito menos do que outro, ele pode acabar sub-representado nos dados finais.

Nesse caso, apenas contabilizar quantas respostas foram obtidas não é o suficiente. Vale acompanhar a taxa de resposta de cada grupo e investigar se quem não participou apresenta características diferentes de quem respondeu.

Dependendo do caso, novas tentativas de contato ou ajustes estatísticos podem ajudar a reduzir o impacto da não resposta.

Tirar conclusões maiores do que a amostra permite

Uma boa amostra não dá liberdade para generalizar qualquer resultado. A conclusão precisa permanecer dentro dos limites da população, do método de seleção e das condições em que os dados foram coletados.

Esse cuidado fica especialmente importante quando a pesquisa apresenta um resultado como se ele representasse um universo muito maior. Se uma amostra foi construída para analisar determinado grupo, período ou região, não é possível simplesmente transferir a conclusão para outra população sem verificar se as condições são comparáveis. 

Lembre-se: a qualidade da amostragem também está na capacidade de reconhecer até onde os dados realmente permitem chegar.

A amostragem é um tema que cai nas provas de certificações financeiras

A amostragem é basicamente um tema pertencente à estatística, então espere encontrá-lo em muitas provas de certificações financeiras por aí. E, claro, espere também se deparar com o assunto na sua carreira também. Nada melhor do que entendê-lo por completo, então, né?

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