a diferença entre a não-improbabilidade e a amostragem de probabilidade é que a amostragem de não-improbabilidade não envolve a selecção aleatória e a amostragem de probabilidades envolve. Isso significa que as amostras de não-improbabilidade não são representativas da população? Não necessariamente. Mas isso significa que amostras de não-improbabilidade não podem depender da lógica da teoria da probabilidade. Pelo menos com uma amostra probabilística, sabemos as probabilidades ou a probabilidade de termos representado bem a população. Somos capazes de estimar os intervalos de confiança para a estatística., Com amostras de improbabilidade, podemos ou não representar bem a população, e muitas vezes será difícil para nós saber o quão bem fizemos isso. Em geral, os pesquisadores preferem métodos de amostragem probabilísticos ou aleatórios sobre métodos não-probabilísticos, e consideram-nos mais precisos e rigorosos. No entanto, na investigação social aplicada pode haver circunstâncias em que não é viável, prático ou teoricamente sensato fazer amostragem aleatória. Aqui, consideramos uma ampla gama de alternativas não-probabilísticas.,

Podemos dividir os métodos de amostragem de não-improbabilidade em dois grandes tipos: acidental ou proposital. A maioria dos métodos de amostragem são purposivos na natureza porque nós geralmente abordamos o problema da amostragem com um plano específico em mente. As distinções mais importantes entre estes tipos de métodos de amostragem são aquelas entre os diferentes tipos de abordagens de amostragem purposiva.

amostragem acidental, aleatória ou de conveniência

um dos métodos mais comuns de amostragem vai sob os vários títulos listados aqui., Eu incluiria nesta categoria o tradicional ” homem na rua “(naturalmente, agora é provavelmente a” pessoa na rua”) entrevistas conduzidas frequentemente por programas de notícias da televisão para obter uma leitura rápida (embora não representativa) da opinião pública. Eu também argumentaria que o uso típico de estudantes universitários em muita pesquisa psicológica é principalmente uma questão de conveniência. Não acreditas mesmo que os psicólogos usam estudantes universitários porque acreditam que são representantes da população em geral, pois não?)., Na prática clínica, podemos usar clientes que estão disponíveis para nós como nossa amostra. Em muitos contextos de pesquisa, nós amostramos simplesmente pedindo voluntários. Claramente, o problema com todos esses tipos de amostras é que nós não temos nenhuma evidência de que eles são representativos das populações que estamos interessados em generalizar – e em muitos casos nós claramente suspeitamos que eles não são.

amostragem Purposiva

em amostragem purposiva, nós amostramos com um propósito em mente. Normalmente teríamos um ou mais grupos pré-definidos específicos que estamos procurando., Por exemplo, você já encontrou pessoas em um shopping ou na rua que estão carregando uma prancheta e que estão parando várias pessoas e perguntando se eles poderiam entrevistá-los? O mais provável é que eles estejam conduzindo uma amostra purposiva (e muito provavelmente eles estão envolvidos em pesquisa de mercado). Podem estar à procura de mulheres caucasianas entre os 30 e os 40 anos. Eles dimensionam as pessoas que passam e qualquer um que parece estar nessa categoria eles param para perguntar se eles vão participar., Uma das primeiras coisas que eles provavelmente farão é verificar que o respondente de fato cumpre os critérios para estar na amostra. Amostragem purposiva pode ser muito útil para situações em que você precisa chegar a uma amostra alvo rapidamente e onde a amostragem para proporcionalidade não é a preocupação principal. Com uma amostra purposiva, é provável que obtenha as opiniões da sua população-alvo, mas também é provável que tenha subgrupos com excesso de peso na sua população que sejam mais facilmente acessíveis.todos os métodos a seguir podem ser considerados subcategorias de métodos de amostragem., Nós podemos amostrar para grupos específicos ou tipos de pessoas como em exemplo modal, expert, ou amostragem de quotas. Podemos experimentar a diversidade como na amostragem de heterogeneidade. Ou, podemos capitalizar em redes sociais informais para identificar respondentes específicos que são difíceis de localizar de outra forma, como na amostragem de bolas de neve. Em todos estes métodos sabemos o que queremos – estamos a experimentar com um propósito.

amostragem de instância Modal

em estatísticas, o modo é o valor que ocorre mais frequentemente numa distribuição., Na amostragem, quando fazemos uma amostra de instância modal, estamos a amostragem do caso mais frequente, ou o caso” típico”. Em muitas pesquisas informais de opinião pública, por exemplo, eles entrevistam um eleitor “típico”. Há uma série de problemas com esta abordagem de amostragem. Primeiro, como sabemos qual é o caso “típico” ou “modal”? Poderíamos dizer que o eleitor modal é uma pessoa com idade média, nível educacional e renda na população. Mas, não é claro que usar as médias destes é a mais justa (considere a distribuição distorcida da renda, por exemplo)., E, como você sabe que essas três variáveis-idade, educação, renda – são as únicas ou até as mais relevantes para classificar o eleitor típico? E se a religião ou etnia é um importante discriminador? É evidente que a amostragem de exemplos modais só é sensata para contextos de amostragem informais.a amostragem de peritos envolve a constituição de uma amostra de pessoas com experiência e experiência conhecidas ou demonstráveis em alguma área. Muitas vezes, convocamos tal amostra sob os auspícios de um “painel de especialistas.”Existem na verdade duas razões que você pode fazer amostragem especializada., Em primeiro lugar, porque seria a melhor maneira de obter os pontos de vista de pessoas que têm conhecimentos específicos. Neste caso, a amostragem por peritos é essencialmente uma subcase específica da amostragem pretensiosa. Mas a outra razão pela qual você pode usar a amostragem de especialistas é para fornecer provas da validade de outra abordagem de amostragem que você escolheu. Por exemplo, digamos que você faz amostragem de instância modal e está preocupado que os critérios que você usou para definir a instância modal estão sujeitos a críticas., Você pode convocar um painel de peritos composto por pessoas com experiência reconhecida e conhecimento sobre esse campo ou tópico e pedir-lhes para examinar suas definições modais e comentar sobre a sua adequação e validade. A vantagem de fazer isso é que você não está por conta própria tentando defender suas decisões – você tem alguns especialistas reconhecidos para apoiá-lo. A desvantagem é que até os peritos podem estar, e muitas vezes estão, errados.na amostragem das quotas, selecciona-se pessoas não especificamente de acordo com uma quota fixa., Existem dois tipos de amostragem de quotas: proporcional e não proporcional. Na amostragem proporcional de quotas você quer representar as principais características da população por amostragem uma quantidade proporcional de cada. Por exemplo, se você sabe que a população tem 40% de mulheres e 60% de homens, e que você quer uma amostra total de 100, você vai continuar a amostragem até que você obtenha essas porcentagens e então você vai parar., Então, se você já tem as 40 mulheres para a sua amostra, mas não os sessenta homens, você vai continuar a experimentar homens, mas mesmo que as mulheres legítimas entrevistadas vêm junto, você não vai experimentá-las porque você já “cumpriu a sua cota.”O problema aqui (como em muitas amostras) é que você tem que decidir as características específicas em que você vai basear a quota. Será por sexo, idade, educação, raça, religião, etc.?a amostragem não proporcional das quotas é um pouco menos restritiva. Neste método, você especifica o número mínimo de unidades amostradas que você deseja em cada categoria., aqui, você não está preocupado em ter números que correspondem às proporções na população. Em vez disso, você simplesmente quer ter o suficiente para garantir que você será capaz de falar sobre até mesmo pequenos grupos da população. Este método é o análogo não-probabilístico da amostragem aleatória estratificada, na medida em que é normalmente utilizado para garantir que grupos menores estão adequadamente representados na sua amostra.

amostragem de heterogeneidade

nós amostramos a heterogeneidade quando queremos incluir todas as opiniões ou opiniões, e não estamos preocupados em representar essas opiniões proporcionalmente., Outro termo para isso é a amostragem para a diversidade. Em muitos processos de brainstorming ou de grupo nominal (incluindo mapeamento de conceitos), usaríamos alguma forma de amostragem de heterogeneidade porque o nosso principal interesse é obter um amplo espectro de ideias, não identificando as de “média” ou “instância modal”. Com efeito, o que gostaríamos de ser amostras não são pessoas, mas ideias. Nós imaginamos que existe um universo de todas as ideias possíveis relevantes para algum tópico e que nós queremos provar esta população, não a população de pessoas que têm as ideias., Claramente, para obter todas as ideias, e especialmente as mais “estranhas” ou incomuns, temos que incluir uma ampla e diversificada gama de participantes. A amostragem por heterogeneidade é, neste sentido, quase o oposto da amostragem por exemplo modal.

amostragem de bolas de neve

na amostragem de bolas de neve, você começa por identificar alguém que cumpre os critérios para inclusão no seu estudo. Você então pede-lhes para recomendar outros que eles podem saber que também cumprem os critérios. Embora este método dificilmente levaria a amostras representativas, há momentos em que pode ser o melhor método disponível., Amostragem bola de neve é especialmente útil quando você está tentando alcançar populações que são inacessíveis ou difíceis de encontrar. Por exemplo, se estiver a estudar os sem-abrigo, não é provável que encontre boas listas de sem-abrigo numa área geográfica específica. No entanto, se você for a essa área e identificar um ou dois, você pode descobrir que eles sabem muito bem quem são os outros sem-teto em suas proximidades e como você pode encontrá-los.