A amostragem é um aspecto crítico de muitos tipos de pesquisa, especialmente quando você está trabalhando com grandes populações de pessoas. Muitas vezes é muito caro pesquisar cada membro de um grupo-alvo. A amostragem permite que você selecione um subconjunto de participantes para representar a população geral.
A amostragem por conglomerados é uma técnica de amostragem específica que envolve a criação de subconjuntos populacionais, o que pode ajudar a reduzir o custo e encurtar o cronograma de um estudo ainda mais. Se você está considerando usar a amostragem por conglomerados para seu projeto de pesquisa, aqui está tudo o que você precisa saber para começar.
Uma explicação sobre amostragem por conglomerados
A amostragem por conglomerados é um método de amostragem aleatória que permite aos pesquisadores estudar uma população dividindo-a em grupos chamados conglomerados. Esses conglomerados geralmente são baseados em grupos que já existem — como pessoas que vivem em determinados estados, cidades, áreas metropolitanas, condados, etc.
De acordo com Arvind Sharma, professor assistente de economia aplicada na Boston College, essa estratégia evita sobreposição — um problema que aumenta as chances de duplicar dados e criar erros de amostragem.
Criar conglomerados sem sobreposição é crucial na amostragem por conglomerados. “Por exemplo,” Sharma explica, “se você está coletando dados de contribuintes, agrupar com base em cidades garante que uma pessoa não possa aparecer em duas cidades.”
Vamos considerar dois exemplos hipotéticos de estudos de pesquisa para amostragem por conglomerados:
- Pesquisa para determinar a relação entre um diploma universitário e o sucesso profissional na indústria de tecnologia nos Estados Unidos
- Um estudo estimando o número de estudantes universitários que usam um aplicativo de entrega de comida nos Estados Unidos
No primeiro exemplo, podemos dividir toda a população em estados. Esses estados são conglomerados. No segundo exemplo, universidades individuais podem servir como conglomerados.
Outra característica da amostragem por conglomerados é que os conglomerados podem ser externamente homogêneos, ou iguais, e internamente heterogêneos, ou tendo características diferentes.
No segundo exemplo acima, todos os conglomerados são universidades, o que significa que todos compartilham características comuns de instituições de ensino superior. Então, externamente, eles são homogêneos. Mas cada universidade pode ter diferentes departamentos, sistemas de matrícula, programas acadêmicos e muito mais. Ou seja, eles são internamente diferentes.
Etapas para realizar a amostragem por conglomerados
Para realizar a amostragem por conglomerados, siga estas quatro etapas:
1. Defina a população
O primeiro passo é determinar claramente o grupo que você deseja estudar. No primeiro e segundo exemplos acima, as populações definidas são funcionários da indústria de tecnologia nos EUA e estudantes universitários nos EUA, respectivamente.
2. Divida a população em conglomerados
Divida a população em conglomerados que sejam representativos da população maior.
Observe que é melhor criar conglomerados com base em fatos (como dados demográficos) em vez de atitudes e comportamentos. A razão para isso, de acordo com Matthew Ovington, cofundador da Research Connections, é que as pessoas tendem a ser honestas sobre suas características demográficas, como idade, gênero e localização. Opiniões e crenças mudam frequentemente, o que as torna características não confiáveis; além disso, as pessoas nem sempre podem ser honestas sobre suas crenças.
3. Selecione conglomerados aleatoriamente
Como os conglomerados são representativos da população maior, você pode selecionar aleatoriamente alguns deles para seus propósitos de pesquisa. Use amostragem aleatória simples ou amostragem aleatória sistemática para garantir que cada conglomerado tenha uma chance igual de seleção.
Você pode atribuir números aos conglomerados manualmente e, em seguida, selecionar conglomerados usando um método de loteria. Você também pode usar um aplicativo gerador de números aleatórios para escolher números aleatoriamente.
4. Colete dados da amostra
Depois de selecionar seus conglomerados, o próximo passo é coletar dados da sua amostra. Você deve incluir todos os membros dos conglomerados selecionados na pesquisa. Suas respostas formam os dados para análise.
Tipos de amostragem por conglomerados
Existem também subtipos de amostragem por conglomerados que você pode usar. Aqui está uma visão geral deles.
Amostragem por conglomerados em estágio único
Neste tipo de amostragem por conglomerados, você dividiria a população em conglomerados uma vez.
No primeiro exemplo, pode ser impossível alcançar todos os americanos trabalhando na indústria de tecnologia. Então, você primeiro dividiria essa população em estados como conglomerados. Atribua números aos estados. Então você poderia usar um aplicativo gerador de números para escolher números.
Se você quer um tamanho de amostra de 10, você escolheria 10 estados. Então você pesquisaria todos os membros desse conglomerado.
Amostragem por conglomerados em dois estágios
Com este método, você dividiria ainda mais os conglomerados em mais grupos.
No segundo exemplo, agrupar estudantes universitários em departamentos é um exemplo de amostragem por conglomerados em estágio único. Mas se custos ou calendários acadêmicos tornarem difícil pesquisar todos os membros de cada departamento, você poderia dividir os departamentos ainda mais pelo tipo de programa (tempo integral ou meio período, por exemplo) ou pelo tipo de diploma que os estudantes estão buscando.
Como no estágio único, você atribuiria números aos conglomerados e os escolheria aleatoriamente. Então você pesquisaria todos os membros dos conglomerados selecionados.
Amostragem por conglomerados em múltiplos estágios
Na amostragem por conglomerados em múltiplos estágios, você agruparia ainda mais um conglomerado de dois estágios em conglomerados ainda menores.
No nosso exemplo da indústria de tecnologia americana, a amostragem em estágio único lhe dará um grupo de estados. A amostragem em dois estágios divide ainda mais os estados em condados. A amostragem em múltiplos estágios poderia se concentrar em cidades.
Em cada estágio, você selecionaria conglomerados aleatoriamente e pesquisaria as unidades individuais.
Os prós e contras da amostragem por conglomerados
Embora a amostragem por conglomerados funcione bem para certos casos de uso, nem sempre é a melhor escolha. Abaixo estão alguns prós e contras da amostragem por conglomerados para ter em mente.
Prós
- O custo de pesquisar uma população diminui à medida que você reduz o número de participantes. A amostragem por conglomerados reduz o número de participantes da pesquisa.
- A amostragem por conglomerados minimiza a quantidade de tempo e logística associada à pesquisa. É mais fácil e simples administrar e monitorar pesquisas em pequenos subconjuntos do que em grandes populações.
- Quando bem feita, a amostragem por conglomerados representa toda a população e oferece bons resultados.
Contras
- Você agrupa os respondentes com base nas informações que eles fornecem, então se eles fornecerem informações imprecisas, você pode atribuí-los ao conglomerado errado. É por isso que é importante agrupar com base em fatos e outros atributos que dificilmente mudarão.
- A amostragem por conglomerados pode levar a um erro de amostragem maior. Se os indivíduos dentro dos conglomerados forem semelhantes entre si, os resultados podem não ser representativos da população geral.
- A amostragem por conglomerados é menos eficiente do que a amostragem aleatória, portanto, é apropriada apenas quando a amostragem aleatória é muito desafiadora.
Amostragem por conglomerados versus amostragem estratificada
Você também pode ter ouvido falar de amostragem estratificada, que é outra técnica de amostragem. Tanto a amostragem por conglomerados quanto a amostragem estratificada dividem populações em grupos menores e são úteis para estudar grandes populações.
Na amostragem por conglomerados, você usaria amostragem aleatória para selecionar os conglomerados. Depois de selecionar os conglomerados, você incluiria automaticamente todos os membros do conglomerado na pesquisa. Com a amostragem estratificada, no entanto, você selecionaria aleatoriamente membros de cada grupo nos estratos, então nem todos os membros de cada grupo estariam na pesquisa.
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Foto de Christina Morillo
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