Uma amostra científica é uma parte crucial da pesquisa, representando um subconjunto de uma população maior que é estudada para tirar conclusões sobre o todo. Uma boa amostra deve atender a vários critérios importantes:
1. Representatividade: * A amostra deve refletir com precisão as características da população que pretende representar. Isso significa que a amostra deve ter uma distribuição semelhante de variáveis importantes como idade, sexo, etnia etc. como a população.
* Amostras tendenciosas podem levar a resultados enganosos. Por exemplo, um estudo sobre a eficácia de um novo medicamento que inclui apenas participantes jovens e saudáveis pode não ser representativo da população em geral.
2. Aleatoriedade: * Todo membro da população deve ter a mesma chance de ser selecionado para a amostra. Isso ajuda a minimizar o viés e garantir que a amostra não seja distorcida em direção a nenhum grupo em particular.
* Técnicas de amostragem aleatória, como amostragem aleatória simples, amostragem aleatória estratificada e amostragem de cluster, são usadas para conseguir isso.
3. Tamanho: * O tamanho da amostra deve ser grande o suficiente para fornecer resultados estatisticamente significativos. Um pequeno tamanho de amostra pode não ser representativo e pode levar a conclusões não confiáveis.
* O tamanho da amostra necessário depende de fatores como a variabilidade na população, o nível de precisão desejado e o tipo de análise estatística que está sendo usada.
4. Adequação: * A amostra deve ser apropriada para a pergunta de pesquisa que está sendo investigada.
* Por exemplo, um estudo sobre a eficácia de um novo medicamento deve incluir participantes com a condição específica que o medicamento se destina a tratar.
5. Qualidade dos dados: * Os dados coletados da amostra devem ser precisos e confiáveis.
* Isso envolve o uso de métodos apropriados de coleta de dados, garantindo a precisão da entrada de dados e implementando medidas de controle de qualidade.
Em resumo, uma boa amostra científica é: *
Representante: reflete a população que está sendo estudada.
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Random: Garante seleção imparcial.
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grande o suficiente: fornece resultados estatisticamente significativos.
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Adequado: relevante para a questão da pesquisa.
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Alta qualidade: dados precisos e confiáveis.
Ao considerar cuidadosamente esses critérios, os pesquisadores podem garantir que suas amostras sejam confiáveis e suas descobertas sejam significativas e generalizáveis.
