Este é um fator chave na pesquisa científica
Uma amostra representativa é um grupo que corresponde de perto às características de sua população como um todo. Em outras palavras, a amostra é um reflexo bastante preciso da população da qual a amostra é desenhada.
Por que isso importa? Qual o impacto que uma amostra representativa tem na pesquisa? Vamos dar uma olhada mais de perto em algumas das principais razões pelas quais os cientistas usam essa importante técnica em suas pesquisas.
Por que usar uma amostra representativa?
Ao coletar dados para estudos psicológicos, os pesquisadores raramente coletam informações de todos os membros de uma população em particular. Existem alguns casos em que é importante coletar dados de todos os membros de uma população (o Censo dos EUA é um exemplo).
Embora possa parecer bastante simples, obter uma amostra verdadeiramente representativa pode ser bastante desafiador e requer muito tempo e esforço. Um dos primeiros problemas que os pesquisadores enfrentam é tentar obter uma amostra menor de participantes que realmente reflita o que está acontecendo na população maior.
Quanto maior a amostra, maior a probabilidade de refletir com precisão o que existe na população. Imagine, por exemplo, que você estava tentando criar uma amostra que representasse com precisão toda a população dos Estados Unidos. Se a sua amostra for muito pequena, você não poderá representar a variedade de pessoas presentes.
Para obter uma amostra verdadeiramente representativa, talvez seja necessário coletar informações de um grupo razoavelmente grande de indivíduos.
Como as amostras representativas são obtidas?
Em psicologia, uma amostra representativa é um segmento selecionado de um grupo que acompanha de perto a população como um todo em termos das principais variáveis em exame.
Portanto, sua amostra varia de acordo com o tópico de pesquisa ou população de interesse.
Por exemplo, se aproximadamente metade da população total de interesse é feminina, uma amostra deve ser composta de aproximadamente 50% de mulheres para ser representativa.
Amostragem aleatória é freqüentemente usada para obter uma amostra representativa de um grupo maior. Isso envolve selecionar aleatoriamente quem estará na amostra. Todos os membros da população estão em pé e têm a mesma chance de serem selecionados.
Exemplos de amostras representativas
Imagine que os pesquisadores queiram analisar diferenças na cor dos olhos nos Estados Unidos. Para obter uma amostra representativa, eles precisam analisar a porcentagem de cidadãos norte-americanos que compartilham certas qualidades, como etnia e gênero, e garantir que a amostra reflita com exatidão esses números.
Por que as amostras representativas são tão importantes na pesquisa em saúde?
Imagine se os cientistas quisessem estudar a prevalência de uma doença específica na população em geral. Se dependessem de uma amostra não representativa, poderiam chegar a conclusões que não refletissem com precisão o que realmente está acontecendo no mundo. Isso pode acabar afetando o quanto mais pesquisas são dedicadas ao estudo dessa doença, bem como quanto financiamento pode estar disponível para pesquisas adicionais sobre prevenção e tratamento.
> Fontes:
Coon, D. e Mitterer, JO (2010). Introdução à psicologia: Portais para a mente e comportamento com mapas conceituais. Belmont, CA: Wadsworth; 2010.
US Census Bureau. Fatos rápidos: Estados Unidos; 2015