Autor: Trent Buskirk, PhD.

Como está na história, literatura, criminologia e muitas outras áreas, o contexto é importante nas estatísticas. Saber de onde vêm os seus dados dá pistas sobre o que se pode fazer com esses dados e que inferências se podem fazer a partir deles.

No contexto das amostras de inquérito é crítico porque o informa sobre como a amostra foi seleccionada e de que população foi seleccionada.

Nada cada amostra seleccionada é uma simples amostra aleatória, pelo que o conhecimento da informação sobre o projecto de amostragem fornece o contexto necessário que permite aos investigadores criar estimativas adequadas e gerar inferências correctas e projectáveis.
Uma das primeiras etapas, então, ao trabalhar com dados de inquérito, é compreender o projecto de amostragem. Existem alguns conceitos-chave que não só é necessário compreender em geral, mas também definir na amostra, de modo a fornecer o contexto adequado para o cálculo de estimativas e o desenho de inferências.

A primeira é a Unidade de Amostragem.

Esta é a unidade real que incluímos na nossa amostra. Normalmente esta unidade refere-se a uma pessoa individual, mas pode ser uma empresa, uma escola, ou um bairro, dependendo do que está a medir e como o está a medir.

P>Agora coloque as Unidades de Amostragem no seu contexto adequado e tem a Estrutura de Amostra que consiste numa listagem de todas as Unidades de Amostragem possíveis.

A população alvo fornece o contexto geral e representa a colecção de pessoas, unidades habitacionais, escolas, etc. sobre quais as inferências e estimativas desejadas.

Idealmente, a moldura de amostragem coincide perfeitamente com a população alvo. Evidentemente, o ideal nem sempre é possível. Por vezes a moldura será maior ou menor, dependendo das formas práticas de entrar em contacto com cada membro da amostra.

Porquê as Moldura de Amostragem são tão Importantes

Vamos dizer que está a fazer um estudo sobre as opiniões dos adultos americanos sobre os políticos actuais.

De facto, não tem números de telefone para *todos* os adultos nos EUA. Mas é possível obter um quadro mestre de todos os números de telemóvel disponíveis, que pode amostrar utilizando a marcação aleatória de dígitos.

A população alvo (Adultos dos EUA) será em grande parte “coberta” pelo quadro de amostragem (aqueles nos bancos de telemóveis).

No entanto, alguns números de telemóvel no banco são propriedade de crianças, que não fazem parte da população alvo.

Likewise, adultos com apenas uma linha telefónica terrestre ou sem telefone não serão abrangidos por este quadro de amostragem.

Se estes adultos forem de alguma forma diferentes daqueles que possuem um telemóvel nos resultados do nosso inquérito, então pode resultar um enviesamento de selecção. Neste caso particular, chama-se viés de cobertura.

Pode não ter melhor opção para uma moldura de amostragem ou a moldura pode ter sido decidida por outra pessoa antes dos dados estarem disponíveis para si. Em qualquer caso, é vital que saiba como a amostra foi obtida e como a moldura de amostragem pode não ter coberto toda a população alvo.

Saber que esta informação lhe permite obter estimativas estatísticas razoáveis e talvez mais importante, permite-lhe fazer inferências que podem ser colocadas no contexto adequado.