Na ciência, "amostra" tem um significado muito específico. Refere -se a um grupo de representantes menor, retirado de uma população maior . Aqui está um colapso:

População: Este é todo o grupo de indivíduos ou coisas que você está interessado em estudar. Poderia ser todos humanos, todas as árvores de uma floresta, todas as bactérias em uma placa de Petri, etc.

amostra: Este é um subconjunto da população selecionada para estudo. O objetivo é escolher uma amostra que reflita com precisão as características de toda a população. Isso permite que os pesquisadores tirem conclusões sobre a população sem precisar estudar todos os membros.

Por que usar amostras?

* Custo e tempo: Estudar uma população inteira pode ser extremamente caro e demorado.
* praticidade: Muitas vezes, é impossível estudar todos os membros de uma grande população.

Considerações importantes para amostragem:

* randomização: Um princípio -chave da boa amostragem é a aleatoriedade. Isso significa que todo membro da população tem a mesma chance de ser incluído na amostra. Isso ajuda a minimizar o viés.
* Tamanho da amostra: O tamanho da amostra precisa ser grande o suficiente para ser representativo da população.
* Métodos de amostragem: Existem diferentes métodos de amostragem, como amostragem aleatória, amostragem estratificada e amostragem de cluster, cada uma com suas próprias vantagens e desvantagens.

Exemplo:

Imagine que você deseja estudar a altura média dos estudantes de uma universidade. A população é todos os estudantes da universidade. Você pode selecionar uma amostra de 100 alunos aleatoriamente no banco de dados do aluno. Você mediria a altura de cada aluno da amostra e usaria esses dados para estimar a altura média de todos os alunos da universidade.

em resumo: Uma amostra é um grupo menor escolhido cuidadosamente para representar uma população maior, permitindo que os cientistas estudassem e tirem conclusões sobre todo o grupo sem precisar analisar todos os membros.