Utilizada na economia, na confiabilidade, em testes destrutivos e para acelerar procedimentos, a amostragem faz parte das variáveis da probabilidade. Seu papel é fundamental no processo de selecionar um grupo de indivíduos de uma população. Sendo que, é uma forma de estudar uma grande população a partir de uma amostra.

Desta maneira, são as probabilidades de um número específico que chamamos de amostragem e generalização que conseguimos chegar em uma determinada amostra.

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Qualificação da amostragem

Dependendo do tipo de amostra que queremos descobrir haverá uma espécie de “tendência”. Portanto, essas amostras podem apresentar qualificações bem importantes como: 

  • Simples
  • Estratificada

Como cada uma funciona?

Amostragem Simples 

Neste tipo de amostra, selecionamos aleatoriamente membros de uma população.

Ex: uma seleção de 50 ações do S&P 500.

Porém, o problema é que esta é aleatória e pode ser tendenciosa, como já mencionei. Pode ter ainda, uma concentração em saúde indústria, tecnologia, dentre outros.

Amostragem Estratificada 

Já que a amostragem simples é tendenciosa, a amostra estratificada entra para resolver isso. Logo, sua população será heterogênea em relação a variável sob o estudo.

Assim, nesse modelo separamos os dados em intervalos ou grupos, pois possui como principal objetivo evitar uma concentração ou tendência.

Além disso, ela pode ser dividida em: 

  • Proporcional
  • Conglomerados

Pensando em algo mais prático, na amostragem estratificada proporcional ocorre uma simples divisão da amostra em grupos.

Ex: dividir o S&P 500 em 50 grupos e selecionar uma ação de cada amostra.

A partir desse exemplo, como possuímos 500 amostras, iremos selecionar 10 grupos de 50 ações cada uma, e iremos pegar uma ação de cada um destes grupos. Desta maneira, ela será proporcional.

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A diferença desta amostragem com a amostragem estratificada por conglomerados é que as amostras seguem uma lógica específica.

Ex: podemos organizar as ações do S&P 500 por: 

  • Ordem alfabética
  • Setor de atuação
  • Capitalização
  • Crescimento, dividendos, startup, valor, e outros.

Quando não usar uma amostragem?

Em contrapartida, uma amostragem não funciona quando utilizamos em uma pequena população, em necessidades políticas e de alta precisão, e até mesmo como característica de fácil mensuração.

Então, fique ligado!

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