Aprenda os conceitos essenciais sobre técnicas de amostragem com um resumo para as principais provas de concursos.
Olá, pessoal! Tudo bem com vocês?
A amostragem é um dos temas centrais da Estatística e possui grande relevância em concursos públicos, especialmente nas áreas fiscal, controle, tribunais e bancárias. Muitas decisões administrativas, pesquisas oficiais e estudos econômicos são baseados em técnicas de amostragem.
Bancas como FGV, Cebraspe e FCC costumam cobrar tanto conceitos quanto a identificação correta do tipo de amostragem utilizado em situações práticas. Além disso, é comum a comparação entre métodos probabilísticos e não probabilísticos.
Neste artigo, vamos entender como as técnicas de amostragem funcionam, com explicações que facilitam a compreensão, para que você possa revisar a matéria de forma rápida e estratégica.
Confira os tópicos que serão abordados:
A amostragem é o processo de seleção de uma parte representativa de uma população, com o objetivo de obter informações sobre o todo.
Em termos simples:
Como nem sempre é viável estudar todos os elementos de uma população (por custo, tempo ou inviabilidade operacional), utiliza-se a amostragem para realizar inferências estatísticas, ou seja, utilizar dados de uma amostra para tirar conclusões, fazer previsões ou tomar decisões sobre uma população.
Em concursos, é comum a cobrança da ideia de representatividade e da redução de custos associada à amostragem.
As técnicas de amostragem podem ser divididas em dois grupos principais:
Em concursos, é comum a banca exigir que o candidato identifique se o método é probabilístico ou não.
Na amostragem probabilística, todos os elementos da população possuem probabilidade conhecida e diferente de zero de serem selecionados. Esses métodos permitem inferência estatística com base na matemática formal.
1) Amostragem Aleatória Simples
Nesse tipo de amostragem, cada elemento tem a mesma chance de ser escolhido. Além disso, pode ser realizada com ou sem reposição.
Dica: é um dos modelos mais cobrados em provas conceituais.
2) Amostragem Sistemática
Aqui, os elementos são selecionados segundo um intervalo fixo. Porém, a escolha do primeiro elemento deve ser aleatória.
Por exemplo: selecionar 1 a cada 10 elementos de uma lista ordenada.
3) Amostragem Estratificada
Na estratificação, a população é dividida em grupos homogêneos (estratos), e realiza-se uma amostragem dentro de cada grupo.
É uma técnica muito utilizada quando há heterogeneidade na população. Além disso, questões costumam explorar a ideia de aumento de precisão gerado por esse tipo de amostragem.
4) Amostragem por Conglomerados
Nessa técnica, a população é dividida em grupos heterogêneos (conglomerados), e alguns grupos são selecionados aleatoriamente. Além disso, cada grupo selecionado é integralmente avaliado.
É comum quando a população é geograficamente dispersa.
Na amostragem não probabilística, não é possível determinar formalmente a probabilidade de seleção de cada elemento. Esses métodos são mais simples, porém limitam a inferência estatística. Ou seja, não se pode generalizar para a população as conclusões obtidas para a amostra.
1) Amostragem por Conveniência
Seleciona-se quem está disponível.
Por exemplo: entrevistar pessoas que passam na rua.
2) Amostragem por Julgamento
O pesquisador escolhe os elementos que considera mais representativos.
3) Amostragem por Quotas
Seleciona-se uma quantidade pré-definida de indivíduos com determinadas características. Esse tipo de amostragem é muito comum em pesquisas eleitorais preliminares.
O tamanho da amostra é parte fundamental da amostragem e depende de diversos fatores:
Quanto maior o nível de confiança e menor a margem de erro, maior deverá ser a amostra.
Relações importantes:
Em termos práticos:
Fique atento: algumas provas podem exigir o entendimento conceitual da relação entre margem de erro e tamanho da amostra, mesmo sem cobrança direta de fórmulas.
Um ponto muito importante dentro do tema amostragem é a distinção entre tipos de erro.
É o erro decorrente do fato de se utilizar uma amostra em vez da população inteira. Ele ocorre naturalmente e pode ser reduzido com:
Está relacionado à margem de erro.
Não está relacionado ao tamanho da amostra.
Pode ocorrer por:
Atenção: aumentar o tamanho da amostra não corrige erro não amostral. Esse é um ponto clássico de pegadinha.
Considere uma cidade com 10.000 alunos da rede pública. O objetivo é estimar a média de notas.
A cidade possui:
E também possui 50 escolas distribuídas por bairros.
Divide-se a população em dois estratos:
Em seguida, sorteia-se uma amostra de alunos dentro de cada grupo.
Aqui, os grupos são internamente homogêneos (alunos com características semelhantes dentro do estrato).
Objetivo: aumentar a precisão da estimativa.
Divide-se a população por escolas (cada escola é um conglomerado).
Sorteiam-se, por exemplo, 5 escolas e todos os alunos das escolas sorteadas participam da amostra.
Aqui, cada conglomerado é internamente heterogêneo, representando a diversidade da população.
Objetivo: reduzir custo e facilitar logística.
| Estratificada | Conglomerados |
| Grupos homogêneos | Grupos heterogêneos |
| Sorteio dentro de cada grupo | Sorteio de grupos inteiros |
| Aumenta precisão | Reduz custo operacional |
Para te ajudar a revisar tudo o que vimos até aqui sobre as técnicas de amostragem, de forma rápida e estratégica, preparamos um resumo:
| Técnica | Característica |
| Aleatória Simples | Todos têm mesma chance |
| Sistemática | Intervalo fixo |
| Estratificada | Divisão em grupos homogêneos |
| Conglomerados | Divisão em grupos heterogêneos |
| Conveniência | Elementos disponíveis |
| Julgamento | Escolha subjetiva |
| Quotas | Quantidade pré-fixada por grupo |
A amostragem é essencial para viabilizar estudos estatísticos quando a análise da população completa é inviável. O domínio das técnicas de amostragem permite ao candidato identificar corretamente o método aplicado e compreender suas implicações.
Em concursos públicos, as bancas costumam explorar diferença entre métodos probabilísticos e não probabilísticos, identificação do tipo de amostragem em exemplos práticos e relação entre tamanho da amostra e margem de erro. Uma preparação consistente exige não apenas memorização, mas compreensão da lógica de cada técnica de amostragem. A chave para o domínio está na prática.
É importante reforçar que este conteúdo deve ser utilizado como complemento ao material em PDF, onde a abordagem é aprofundada e completa. Além disso, é fundamental praticar com muitas questões, preferencialmente separadas por banca, para entender as diferentes formas de cobrança.
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Bons estudos e até a próxima!
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