Amostras representativas — Dados, 14–17 anos
Como aprender sobre um grupo grande estudando um grupo mais pequeno, escolhido de forma justa.
A ideia
Uma amostra é um grupo mais pequeno, escolhido para nos dizer algo sobre um grupo maior, chamado população. Só é útil quando se parece com essa população nos aspectos importantes. Perguntar a 100 alunos escolhidos ao acaso pode dizer mais sobre uma escola do que perguntar aos primeiros 100 junto de uma única porta.
Porque precisamos dela
Normalmente não podemos perguntar a todas as pessoas, medir todas as árvores ou testar todos os produtos: demoraria demasiado, custaria muito ou causaria danos. A amostragem resolve este problema usando uma parte da população que seja possível estudar. A dificuldade é que uma amostra mal escolhida pode dar uma resposta com ar preciso, mas ainda assim tendenciosa.
Exemplo resolvido
Uma escola tem 800 alunos e quer estimar quantos vão de bicicleta. Primeiro, numeram-se os 800 nomes. Depois, escolhem-se 80 ao acaso, em vez de escolher amigos ou pessoas junto dos suportes para bicicletas. Se 24 dos 80 vão de bicicleta, a proporção da amostra é 24/80 = 30%. A estimativa para os 800 alunos é cerca de 30%, ou 240 alunos.
O erro comum
Um erro comum é pensar que uma amostra maior é automaticamente melhor. O tamanho conta, mas a escolha vem primeiro: perguntar a 1000 adeptos de futebol sobre toda a população pode ser menos útil do que perguntar a 100 pessoas escolhidas de forma justa. O erro é compreensível porque mais medições parecem mais provas, mas repetir um enviesamento não o torna justo.
Onde é usada
Os institutos de sondagens usam amostras para estimar opiniões antes de uma eleição, e as empresas usam-nas para testar se os clientes gostam de um produto. Os cientistas recolhem amostras de água dos rios ou do solo sem perturbar todo um ecossistema. O resultado é uma estimativa, não uma garantia; por isso, os relatórios devem explicar quem foi escolhido e qual pode ser a incerteza.
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