Amostragem aleatória simples vs. Amostragem aleatória sistemática

Quando formamos um amostra estatística sempre precisamos ter cuidado com o que estamos fazendo. Existem muitos tipos diferentes de técnicas de amostragem que podem ser usadas. Alguns deles são mais apropriados que outros.

Freqüentemente, o que pensamos ser um tipo de amostra acaba sendo outro tipo. Isso pode ser visto ao comparar dois tipos de amostras aleatórias. UMA amostra aleatória simples e uma amostra aleatória sistemática são dois tipos diferentes de técnicas de amostragem. No entanto, a diferença entre esses tipos de amostras é sutil e fácil de ignorar. Compararemos amostras aleatórias sistemáticas com amostras aleatórias simples.

Para começar, examinaremos as definições dos dois tipos de amostras em que estamos interessados. Esses dois tipos de amostras são aleatórios e supõem que todos na população é igualmente provável que seja um membro da amostra. Mas, como veremos, nem todas as amostras aleatórias são iguais.

A diferença entre esses tipos de amostras tem a ver com a outra parte da definição de uma amostra aleatória simples. Para ser uma amostra aleatória simples de tamanho

UMA amostra aleatória sistemática depende de algum tipo de ordem para escolher membros da amostra. Enquanto o primeiro indivíduo pode ser escolhido por um método aleatório, os membros subsequentes são escolhidos por meio de um processo predeterminado. O sistema que usamos não é considerado aleatório e, portanto, algumas amostras que seriam formadas como uma amostra aleatória simples não podem ser formadas como uma amostra aleatória sistemática.

Para ver por que não é esse o caso, veremos um exemplo. Vamos fingir que há uma sala de cinema com 1000 lugares, todos preenchidos. Existem 500 linhas com 20 assentos em cada linha. A população aqui é o grupo inteiro de 1000 pessoas no filme. Compararemos uma amostra aleatória simples de dez espectadores com uma amostra aleatória sistemática do mesmo tamanho.

• Uma amostra aleatória simples pode ser formada usando um tabela de dígitos aleatórios. Depois de numerar os assentos 000, 001, 002 a 999, escolhemos aleatoriamente uma parte de uma tabela de dígitos aleatórios. Os dez primeiros blocos distintos de três dígitos que lemos na tabela são os assentos das pessoas que formarão nossa amostra.
• Para uma amostra aleatória sistemática, podemos começar escolhendo um assento no teatro aleatoriamente (talvez isso seja feito gerando um único número aleatório de 000 a 999). Após essa seleção aleatória, escolhemos o ocupante deste assento como o primeiro membro da nossa amostra. Os membros restantes da amostra são dos assentos que estão nas nove fileiras diretamente atrás do primeiro (se ficarmos sem filas desde nosso assento inicial estava na parte de trás do teatro, começamos de novo na frente do teatro e escolhemos assentos alinhados com o nosso assento).

Para ambos os tipos de amostras, todos no teatro têm a mesma probabilidade de serem escolhidos. Embora obtenhamos um conjunto de 10 pessoas escolhidas aleatoriamente nos dois casos, os métodos de amostragem são diferentes. Para uma amostra aleatória simples, é possível ter uma amostra que contenha duas pessoas sentadas próximas uma da outra. Contudo, pela maneira como construímos nossa amostra aleatória sistemática, é impossível não apenas tem vizinhos de assento na mesma amostra, mas até mesmo para ter uma amostra contendo duas pessoas da mesma amostra linha.

A diferença entre amostras aleatórias simples e amostras aleatórias sistemáticas pode parecer pequena, mas precisamos ter cuidado. Para usar corretamente muitos resultados nas estatísticas, precisamos supor que os processos usados ​​para obter nossos dados foram aleatórios e independentes. Quando usamos uma amostra sistemática, mesmo que a aleatoriedade seja utilizada, não temos mais independência.