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Amostra e amostragem I: princípios gerais
O atributo da representatividade é a principal qualidade a ser buscada em uma amostra.
Amostra e amostragem são palavras que a todo o momento aparecem na campanha, quando se fala de pesquisa, nem sempre com a clareza necessária sobre seu real significado.
Obter amostra é econômico e rápido. Mais do que um censo.
A idéia básica da amostra é simples:
Busca-se informação sobre uma totalidade de indivíduos
Selecionam-se alguns deles que são estudados naquilo que diz respeito à informação que queremos obter
Estendem-se as descobertas obtidas com os indivíduos estudados para a totalidade que integram
Costumamos chamar a totalidade de universo e o conjunto de indivíduos selecionados e estudados de amostra. O conjunto de procedimentos mediante os quais os indivíduos são selecionados para formar a amostra chamamos de amostragem. O estudo do "universo", isto é, de todos e cada um dos indivíduos que compõem aquela totalidade, chama-se de censo.
Adquirir conhecimento sobre uma totalidade de indivíduos por meio de amostras é mais econômico e muito mais rápido do que fazê-lo por censo. Na verdade, na quase totalidade de situações em que precisamos adquirir conhecimentos sobre um conjunto grande de indivíduos, o censo é inviável. Imagine a situação das pesquisas de intenção de voto que a todo o momento são divulgadas. Se tivéssemos que fazer um censo dos eleitores brasileiros para poder saber sua intenção de voto, nenhuma pesquisa seria feita, em razão de tempo e custos.
O problema está no fato de que, na medida em que nos afastamos do censo, corremos o risco de errar, se selecionarmos uma parte daquele conjunto que não é representativa dele. Portanto, a amostra que desejamos tem que ser representativa do conjunto de onde foi extraída, afim de que as descobertas que fizermos com poucos indivíduos possam ser generalizadas para a totalidade de indivíduos (universo).
Em outras palavras, espera-se que os resultados obtidos com a amostra representem a população de indivíduos, no sentido de que resultados semelhantes seriam obtidos se, ao invés de uma amostra tivéssemos feito um censo. O requisito da representatividade, entretanto, não se resume aos indivíduos da amostra. Numa pesquisa de opinião ("survey") o que nos interessa é estudar certas variáveis, e a amostra precisa também ser representativa, da distribuição dos indivíduos da amostra naquelas variáveis, em relação à distribuição dos indivíduos do universo nas mesmas variáveis.
Há aqui dois conceitos que precisam ser melhor explicados. Variável significa um atributo que está presente em graus diferentes em todos os indivíduos do conjunto (universo). Renda, por exemplo, é uma variável.
Todos os indivíduos de um universo têm alguma renda, mas a quantidade de renda de cada um é diferente da dos demais, portanto ela "varia". Distribuição diz respeito à forma como o atributo em questão se dispersa entre os indivíduos.
Na variável renda os indivíduos do universo
poderiam ser classificados assim:
Com uma classificação como a demonstrada na página anterior se consegue que:
(1) todas as possibilidades de renda estejam contempladas na classificação (critério da exaustividade das categorias)
(2) cada um dos indivíduos da amostra situa-se em uma e apenas uma categoria (critério da mútua exclusão das categorias)
Os indivíduos então se distribuem entre as categorias, e assim obtém-se a distribuição da variável renda. Numa amostra busca-se igualmente representatividade das variáveis. Em outras palavras, se a amostra foi bem realizada, espera-se que os indivíduos que a compoem distribuam-se dentro das categorias das variáveis de maneira semelhante à distribuição que têm no universo. Não basta que os indivíduos sejam representativos do conjunto da população estudada, é preciso que a variação existente entre eles seja também representativa da que existe na população.
A variação também é decisiva para determinação da amostra
É por meio das variáveis, e das relações existentes entre elas que podemos explicar os fatos políticos, prever tendências, e antecipar as conseqüências das ações políticas. Em uma palavra, é este procedimento que nos permite conceber uma estratégia. Por exemplo, não é bastante saber qual a intenção de voto dos entrevistados de uma pesquisa e estimar que aquela é a situação real do conjunto do eleitorado. Preciso saber qual a relação que existe entre sexo, idade, renda, educação, e preferência de voto.
Preciso pois relacionar uma variável (sexo, idade, renda etc) com outra (preferência de voto). Somente conhecendo estas relações eu posso saber, por exemplo, onde concentrar minha publicidade, que tipo de eleitor eu preciso dar mais atenção.
A variação também é decisiva para a determinação do tamanho da amostra. Se a população que eu pesquisar for muito homogênea, isto é, exibir pouca variação entre os indivíduos, posso trabalhar com uma amostra reduzida.
Se, por outro lado, a população estudada for muito heterogênea, exibir muita variação entre os indivíduos, e se eu não tiver uma amostra grande, não serei capaz de ter uma adequada representação do universo. Perderei algumas variações que existem no universo, mas que não estarão representadas na minha amostra.
Para dar um exemplo claro. Se eu estiver pesquisando a crença na imortalidade da alma num mosteiro (população de sacerdotes), posso trabalhar com uma amostra de 1 indivíduo apenas e ela será representativa do conjunto.
Porquê? Pela razão de que todos os sacerdotes, por definição, acreditam neste princípio. Se eu estiver pesquisando a mesma questão para a população do país, minha amostra terá que ser grande para poder captar toda a variação de opinião que existe sobre o assunto.