Uma amostra de cota é um tipo de amostra não probabilística em que o pesquisador seleciona pessoas de acordo com algum padrão fixo. Ou seja, as unidades são selecionadas em uma amostra com base em características pré-especificadas para que o A amostra total possui a mesma distribuição de características que se supõe existir na população estudou.
Por exemplo, se você é um pesquisador conduzindo uma amostra de cota nacional, pode precisar saber qual a proporção da população é masculina e qual proporção é feminina, bem como quais proporções de cada gênero se enquadram em diferentes faixas etárias categorias, categorias de raça e etniae nível de educação, entre outros. Se você coletasse uma amostra com as mesmas proporções que essas categorias na população nacional, você teria uma amostra de cota.
Como criar uma amostra de cota
Na amostragem de cotas, o pesquisador pretende representar as principais características da população, amostrando uma quantidade proporcional de cada uma. Por exemplo, se você deseja obter uma amostra de cota proporcional de 100 pessoas
com base no gênero, você precisaria começar com uma compreensão da proporção homem / mulher na população maior. Se você constatou que a população maior inclui 40% de mulheres e 60% de homens, você precisaria de uma amostra de 40 mulheres e 60 homens, para um total de 100 participantes. Você começaria a amostragem e continuaria até que sua amostra atingisse essas proporções e depois pararia. Se você já incluiu 40 mulheres em seu estudo, mas não 60 homens, continuaria a experimentar homens e mulheres. descartar outras mulheres entrevistadas porque você já atingiu sua cota para essa categoria de participantes.Vantagens
A amostragem de cotas é vantajosa, pois pode ser bastante rápido e fácil montar uma amostra de cotas localmente, o que significa que ela tem o benefício de economizar tempo no processo de pesquisa. Uma amostra de cota também pode ser obtida com um orçamento baixo por causa disso. Esses recursos tornam a amostragem de cotas uma tática útil para pesquisa de campo.
Desvantagens
A amostragem de cotas tem várias desvantagens. Primeiro, o quadro da cota - ou as proporções em cada categoria - devem ser precisos. Isso geralmente é difícil porque pode ser difícil encontrar informações atualizadas sobre determinados tópicos. Por exemplo, Censo dos EUA os dados geralmente não são publicados até bem depois que os dados foram coletados, possibilitando que algumas coisas tenham mudado de proporção entre a coleta e a publicação de dados.
Segundo, a seleção dos elementos da amostra dentro de uma determinada categoria do quadro de cotas pode ser enviesada, mesmo que a proporção da população seja estimada com precisão. Por exemplo, se um pesquisador decidiu entrevistar cinco pessoas que conheceram um conjunto complexo de características, ele ou ela pode introduzir viés na amostra, evitando ou incluindo certas pessoas ou situações. Se o entrevistador que estuda uma população local evita ir a casas que parecem particularmente degradadas ou visitar apenas casas com piscinas, por exemplo, sua amostra será tendenciosa.
Um exemplo do processo de amostragem de cotas
Digamos que queremos entender mais sobre as metas de carreira dos estudantes da Universidade X. Em particular, queremos examinar as diferenças nas metas de carreira entre calouros, estudantes de segundo ano, juniores e seniores para examinar como as metas de carreira podem mudar ao longo de um curso. Educação universitária.
A Universidade X tem 20.000 estudantes, que é a nossa população. Em seguida, precisamos descobrir como nossa população de 20.000 estudantes está distribuída entre as quatro categorias de classe em que estamos interessados. Se descobrirmos que existem 6.000 alunos ingressantes (30%), 5.000 estudantes do segundo ano (25%), 5.000 estudantes (25 por cento) e 4.000 estudantes seniores (20 por cento), isso significa que nossa amostra também deve atender a esses proporções. Se quisermos provar 1.000 alunos, isso significa que devemos pesquisar 300 calouros, 250 alunos do segundo ano, 250 juniores e 200 seniores. Em seguida, continuaríamos a selecionar aleatoriamente esses alunos para a nossa amostra final.