A amostra mais usada por cientistas sociais é uma amostra de probabilidade .

Aqui está o porquê:

* Representante da população: As amostras de probabilidade permitem que os pesquisadores façam inferências sobre toda a população com base na amostra, pois cada membro da população tem uma chance conhecida de ser selecionado. Isso é crucial para generalizar os achados além dos participantes do estudo.
* Análise estatística : As amostras de probabilidade são essenciais para o uso de métodos estatísticos para analisar dados e tirar conclusões significativas.
* Evitando o viés: Ao contrário das amostras de não probabilidade, as amostras de probabilidade visam minimizar o viés no processo de seleção, garantindo uma representação mais precisa da população.

Tipos comuns de amostras de probabilidade incluem:

* Amostragem aleatória simples: Todo membro da população tem igual chance de ser selecionado.
* amostragem aleatória estratificada: A população é dividida em subgrupos (estratos) e uma amostra aleatória é retirada de cada estrato.
* amostragem de cluster: A população é dividida em aglomerados e uma amostra aleatória de clusters é selecionada.

Embora as amostras de probabilidade sejam altamente valiosas, às vezes podem ser difíceis ou caras de conduzir. Em alguns casos, os pesquisadores podem usar amostras sem probabilidade Quando os recursos são limitados ou são necessários tipos específicos de participantes. No entanto, é importante observar que amostras de não probabilidade não permitem generalização para a população em geral.