A amostragem é um método de pesquisa em que os subgrupos são selecionados de um grupo maior conhecido como população-alvo. Os subgrupos ou amostras são estudados. Se a amostra for escolhida corretamente, os resultados podem ser usados para representar a população-alvo. Probabilidade proporcional ao tamanho (PPS) leva vários tamanhos de amostra em conta. Isso ajuda a evitar a sub-representação de um subgrupo em um estudo e produz resultados mais precisos.
Probabilidade proporcional ao tamanho
Quando amostras de subgrupos de tamanhos diferentes são usadas e a amostragem é feita com a mesma probabilidade, o as chances de selecionar um membro de um grupo grande são menores do que selecionar um membro de um grupo menor. Isso é conhecido como probabilidade proporcional ao tamanho (PPS). Por exemplo, se uma amostra tivesse 20.000 membros, a probabilidade de um membro ser selecionado seria 1/20000 ou 0,005%. Se outra amostra tivesse 10.000 membros, a chance de um membro ser selecionado seria 1/10000 ou 0,01%.
Classificações dos métodos de amostragem
Os métodos de amostragem são classificados como probabilidade ou não probabilidade. As amostras não probabilísticas são selecionadas de alguma maneira não aleatória, mas com uma probabilidade desconhecida de um determinado membro da população ser selecionado. Amostras de probabilidade têm uma probabilidade não zero conhecida de serem selecionadas.
Erro de amostragem
Pode haver uma diferença entre os resultados obtidos usando a amostra e a população-alvo. Essa diferença é conhecida como erro de amostragem. A amostragem não pode ser medida em amostragem não probabilística. Pode ser medido em amostragem probabilística. Quando os resultados de um estudo são relatados, eles incluem o intervalo de mais ou menos erro de amostragem.
Ponderação
Se o tamanho da amostra não puder ser equalizado, um fator ou peso pode ser usado para equalizar a importância relativa de um membro no estudo. Se o exemplo de amostras com 10.000 membros e 20.000 membros foi usado, um membro da amostra de 10.000 pode ser multiplicado por um fator de 1X, enquanto um membro da amostra de 20.000 pode ser multiplicado por 2X. Isso resultaria em um valor ou peso igual para cada membro, apesar de uma probabilidade diferente de os membros serem selecionados. O viés de amostragem é o resultado de um subgrupo estar subrepresentado em um estudo devido ao seu tamanho menor. A ponderação pode ser usada para reduzir o viés da amostra. O PPS é auto-ponderado graças à diferença no tamanho da amostra.
Amostragem no cluster
Mesmo quando o PPS é usado, é preciso haver um método para dividir uma população-alvo em subgrupos. Os membros dos subgrupos podem ser selecionados por condições preexistentes, como a participação em um grupo. Isso é conhecido como amostragem por conglomerados.
Combinando métodos de amostragem
O PPS pode ser combinado com outros métodos de seleção de amostras. Por exemplo, o agrupamento poderia ser usado onde os membros dos subgrupos já estavam atribuídos a um subgrupo, como uma unidade militar. Então, a estratificação poderia ser usada para que dados demográficos, como rank, fossem igualmente distribuídos. Finalmente, amostragem aleatória simples (SRS) poderia ser usada para evitar viés de amostra. O PPS pode então ser usado para o estudo.
