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 poderão ser usados para representar a população-alvo. A probabilidade proporcional ao tamanho (PPS) leva em consideração os tamanhos de amostra variados. 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, as chances de selecionar um membro de um grupo grande é menor 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 por cento.
Classificações dos métodos de amostragem
Os métodos de amostragem são classificados como probabilidade ou não probabilidade. As amostras de não probabilidade 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 conhecida diferente de zero 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 na amostragem de não probabilidade. Pode ser medido em amostragem probabilística. Quando os resultados de um estudo são relatados, eles incluem a faixa de mais ou menos erros de amostragem.
Ponderação
Se o tamanho da amostra não puder ser igualado, um fator ou peso pode ser usado para igualar a importância relativa de um membro do estudo. Se o exemplo de amostras com 10.000 membros e 20.000 membros tiver sido usado, um membro da amostra de 10.000 poderá ser multiplicado por um fator de 1X, enquanto um membro da amostra de 20.000 poderá 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. A ponderação pode ser usada para reduzir o viés da amostra. O PPS é auto-ponderado graças à diferença no tamanho da amostra.
Amostragem de 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 cluster.
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 designados a um subgrupo, como uma unidade militar. Em seguida, a estratificação poderia ser usada para que dados demográficos, como classificação, fossem igualmente distribuídos. Finalmente, a amostragem aleatória simples (SRS) pode ser usada para evitar o viés da amostra. O PPS pode então ser usado para o estudo.
