Em estatística e metodologia da pesquisa quantitativa, uma amostra é um conjunto de dados coletados e/ou selecionados de uma população estatística por um procedimento definido. Os elementos de uma amostra são conhecidos como pontos amostrais, unidades amostrais ou observações.
A amostragem é o processo pelo qual se define uma quantidade de elementos que representará uma totalidade, que é objeto de alguma avaliação ou estudo. Trazendo esta abstração para a realidade cotidiana, temos o seguinte exemplo: Exemplo: A população brasileira é constituída por milhões de pessoas.
Simplificando, uma amostra é um subgrupo ou subconjunto da população, que pode ser estudado para investigar as características ou o comportamento dos dados da população. As amostras de dados são criadas usando vários métodos de pesquisa, como amostragem probabilística e amostragem não probabilística.
Uma amostra de estudo populacional é um conjunto de elementos que representam o universo total, ou seja, uma fração do número total de indivíduos a serem avaliados. Portanto, selecionar uma amostra é tão importante quanto o tamanho da amostra que participará da pesquisa.
A amostragem é comumente usada por pesquisadores, pois através dela eles conseguem colher informações úteis sem precisar pesquisar toda a população—o que seria praticamente impossível, não é mesmo? Além disso, é um método mais conveniente, cômodo e econômico.
Uma amostra representativa é um subconjunto de dados, normalmente de um grupo maior com características semelhantes. Usar uma amostra representativa ajuda a analisar populações maiores, pois os dados gerados contêm versões menores e mais fáceis de manusear do que os do grupo maior.
Chama-se população ou universo estatístico ao conjunto de todos os elementos que têm pelo menos uma característica comum. A população pode ser finita ou infinita. São exemplo de populações finitas: - Os alunos que estudam matemática; - Os Educadores de Infância; - Os jogadores profissionais de futebol; - etc.
A amostragem probabilística é um método de amostragem de seleção aleatória que utiliza estatística para selecionar aleatoriamente um pequeno grupo de pessoas que representarão uma grande população.
O que indica o cálculo amostral de uma pesquisa é a fórmula para se chegar ao tamanho da amostra. Nesse sentido, uma pesquisa de mercado quantitativa precisa de uma quantidade de pessoas válida para ser considerada representativa, e é por isso que precisamos discutir o cálculo amostral.
De forma geral, amostragem é um procedimento rigoroso para escolher membros de uma população inteira, de forma que seja possível fazer análises e chegar em conclusões sobre a população inteira. Em outras palavras, a amostragem é uma parte da população que permite concluir e caracterizar a população inteira.
Em estatística e metodologia da pesquisa quantitativa, uma amostra é um conjunto de dados coletados e/ou selecionados de uma população estatística por um procedimento definido. Os elementos de uma amostra são conhecidos como pontos amostrais, unidades amostrais ou observações.
A amostra são as pessoas que vão responder a sua pesquisa, já a amostragem são as técnicas usadas para seleção e análise dos dados. Uma amostra pode ser probabilística ou não probabilística.
Definição: Unidade na qual são observadas e medidas as características quantitativas e qualitativas da população. A amostra é composta pelo conjunto de unidades amostrais. Cada unidade amostral gera uma única observação da variável de interesse.
Amostra e amostragem são termos que se referem à mesma ideia (total de participantes do estudo), podendo ser utilizados de modo intercambiável. A amostragem é a triagem de indivíduos para um estudo de modo probabilístico e, por sua vez, amostra é a população de onde os indivíduos foram selecionados.
A amostra final é uma quantidade de material, resultante das estapas de preparação da amostra primária, que possui massa e granulometria adequadas para a realização de ensaios (químicos, físicos, mineralógicos etc).
É importante ter uma amostra com tamanho estatisticamente relevante? Em geral, a regra é: quanto maior o tamanho da amostra, maior é a relevância estatística dela, ou seja, menor é a chance de os resultados serem apenas coincidência.
