Uma amostra pode ser injusta — Dados, 11–13
Uma amostra pode ser fácil de recolher e, mesmo assim, não representar o grupo maior. Ver quem foi incluído, quem ficou de fora e como as pessoas foram escolhidas ajuda a revelar um enviesamento da amostra.
A amostra deve reflectir o grupo
Normalmente estudamos uma amostra mais pequena para aprender sobre um grupo maior. Uma amostra útil inclui os tipos importantes de pessoas, lugares ou objetos numa proporção aproximada. Não precisa de copiar todos os pormenores, mas não deve excluir uma parte só por ser mais difícil de alcançar.
Porque é importante escolher bem?
O problema é que as pessoas mais fáceis de contactar podem não ser semelhantes a todas as outras. Se perguntares apenas aos jogadores de uma equipa se a escola precisa de mais desporto, as respostas tenderão para um lado. O resultado pode descrever quem foi questionado, não a escola inteira.
Um inquérito escolar mais justo
Uma escola quer saber como os alunos se deslocam até lá. Perguntar aos primeiros 20 alunos junto aos suportes para bicicletas representará demasiadamente os ciclistas. É melhor escolher alunos de todos os anos e de várias entradas, dando a cada aluno uma possibilidade de ser selecionado. Depois, comparam-se as respostas com a diversidade total da escola.
Uma amostra grande não é automaticamente justa
É compreensível pensar que perguntar a mais pessoas melhora sempre a resposta. Mas 1 000 respostas de um grupo muito limitado podem ser menos úteis do que 100 respostas escolhidas em toda a população. O tamanho reduz alguma variação aleatória, mas não corrige uma escolha enviesada das pessoas.
Inquéritos e decisões
Governos, empresas e investigadores usam amostras quando perguntar a toda a gente custaria demasiado tempo ou dinheiro. Um inquérito sobre alimentos, uma sondagem de opinião ou um teste de produto pode orientar uma decisão real. Antes de confiar no resultado, verifica quem foi convidado e se algumas vozes foram difíceis de incluir.
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