Informação
Na investigação científica, termos como população, amostra, grupo de estudo ou participantes referem-se a pessoas, situações, pensamentos ou objetos sobre os quais a investigação é conduzida. Dependendo do tipo de estudo a realizar, da sua capacidade de chegar à população que vai trabalhar e do resultado que pretende alcançar, o tipo e o tamanho da população podem variar. Assim, identificar a população e determinar o tamanho da amostra é crucial para a generalização e validade (Cohen, Manion, & Morrison, 2013). Por exemplo, num estudo quantitativo, a população poderia incluir académicos de várias disciplinas e níveis de carreira, mas num estudo qualitativo o investigador pode trabalhar com apenas um académico para obter informações mais profundas a partir dos seus pensamentos e experiências específicas sobre o tópico de investigação atual. Além disso, em estudos qualitativos, os investigadores devem considerar “participantes” nos seus estudos e ter em conta as principais características, pensamentos, perspetivas dos participantes, etc. pois diferentes variáveis afetam os resultados do estudo. Por outro lado, a população, a população-alvo e os termos da amostra apresentam características diferentes. A Figura 6 mostra a classificação de Creswell sobre os mesmos.
Nos estudos académicos, por diversas razões, os investigadores geralmente não conseguem chegar a toda a população inquirida. Assim, escolher uma amostragem correta que represente com sucesso o todo é crucial. Os métodos de amostragem podem ser divididos em duas partes: amostragem aleatória e não aleatória (intencional). Embora na amostragem propositada os investigadores selecionem indivíduos e locais para aprender ou compreender o fenómeno central intencionalmente; na amostragem aleatória, selecionam indivíduos representativos de forma aleatória para generalizar os resultados desses indivíduos para uma população (Creswell, 2009). A Figura 7 apresenta os principais métodos de amostragem nas categorias de amostragem aleatória e não aleatória.
A Figura 7 apresenta os principais métodos de amostragem nas categorias de amostragem aleatória e não aleatória. Os métodos de amostragem incluem diferentes estratégias que os investigadores utilizam para selecionar uma amostra representativa de uma população. Os métodos de amostragem aleatória incluem métodos em que cada membro tem igual probabilidade de ser selecionado, enquanto os métodos de amostragem não aleatória incluem métodos que orientam a seleção da amostra com base numa característica específica da população. Esta tabela fornece aos investigadores orientação na escolha de um método de amostragem apropriado e ajuda-os a compreender melhor as suas estratégias de amostragem. Além disso, estes métodos de amostragem apresentam algumas vantagens e desvantagens (Tabela 9).
A Tabela 9 descreve cinco métodos de amostragem diferentes – Amostragem Aleatória, Estratificada, por Cluster, Sistemática e de Conveniência – cada um com vantagens e desvantagens específicas. A amostragem aleatória é simples e imparcial, mas não é prática para grandes populações e pode perder subgrupos minoritários. A Amostragem Estratificada garante uma representação proporcional e facilita a comparação de subgrupos, mas requer informação prévia para dividir a população. A amostragem por conglomerados reduz os custos ao concentrar-se num número limitado de grupos, embora possa não fornecer uma amostra genuinamente aleatória e ser menos representativa. A amostragem sistemática é fácil de implementar e distribuída uniformemente pela população, mas pode introduzir preconceitos se o padrão de amostragem estiver alinhado com um padrão populacional. Por último, a amostragem de conveniência consome menos tempo e reduz os custos ao utilizar uma base de amostragem acessível, mas não representa bem a população, introduzindo distorções significativas. Cada método oferece trade-offs entre facilidade de implementação, custo, eficiência temporal e potencial de viés, tornando a escolha do método dependente dos requisitos e restrições específicos do estudo de investigação.
