Iniciamos esse post com a segunda parte da nossa série dedicada as técnicas de amostragem: A amostragem não probabilística. Vale recordar que este tipo de amostragem é utilizada quando não temos acesso a lista completa dos indivíduos que formam a população (marco amostral), portando não sabemos a probabilidade que cada indivíduo ser selecionado para a amostra. A principal consequência dessa falta de informação é que não podemos generalizar resultados com precisão estatística.
Amostra por conveniência
Esta técnica é muito comum e consiste em selecionar uma amostra da população que seja acessível. Ou seja, os indivíduos empregados nessa pesquisa são selecionados porque eles estão prontamente disponíveis, não porque eles foram selecionados por meio de um critério estatístico. Geralmente essa conveniência representa uma maior facilidade operacional e baixo custo de amostragem, porém tem como consequência a incapacidade de fazer afirmações gerais com rigor estatístico sobre a população.
Por exemplo, suponhamos que você quer saber a opinião de estudantes universitários chilenos sobre política. Para realizar uma amostra probabilística, seria necessário ter acesso a todos os estudantes universitários chilenos, selecionar um grupo aleatório e realizar a pesquisa. Já para realizar uma amostra por conveniência, poderíamos abordar três universidades próximas, simplesmente porque representam o local onde a população da pesquisa "reside" e perguntar a alguns estudantes do período matutino que concordam em participar.
As limitações desse tipo de amostragem são óbvias. Analisando o exemplo anterior, poderia ocorrer que as universidades tenham diferentes estratos sociais e pontos de vista políticos. Além disso, se eu selecionar 3 estudantes no período da manha, pode ser que eles tenham opiniões distintas dos estudantes do período vespertino e noturno.
Isso significa que os resultados de uma amostra por conveniência são totalmente irrelevantes e não diz nada da população? Não exatamente. Temos boas razões para acreditar que a amostra por conveniência não irá introduzir viés em relação à população total, os resultados que eu obtenho podem ser uma boa imagem do universo estudado.
Se temos boas razões para acreditar que a seleção por conveniência não irá introduzir viés em relação à população total, os resultados obtidos podem ser uma boa imagem do universo estudado. O problema é não saber exatamente o quão boa é a imagem: não é possível usar ferramentas estatísticas como a margem de erro e o nível de confiança para medir a precisão dos resultados. Os leitores do estudo precisarão confiar nos critérios da seleção feita pelo pesquisador.
Estudos clínicos
Não devemos ver a amostra por conveniência como um método inútil. De fato, sua utilização é muito frequente em vários âmbitos. Por exemplo, estudos clínicos com voluntários. Nestes estudos, pessoas com certas características físicas participam voluntariamente para fazer parte de alguma pesquisa ou tratamento. O pesquisador clínico que usa essa técnica considera que qualquer indivíduo que cumpra com cercas características (ser diabético, por exemplo), será representativo ao universo. Em outras palavras, independente da região onde vida os voluntários, não afetará os resultados do estudo.
A diferença entre este exemplo versus o caso dos universitários chilenos é que neste estudo clínico, o uso da amostra por conveniência é apropriado, pois sugere que não será produzido resultados tendenciosos.A chave está se vale a pena considerar se a "conveniência" da amostra realmente apresentará um viés.
Estudos piloto
Outro uso frequente desse tipo de amostragem é para projetos piloto. Uma amostra por conveniência em uma fase inicial de um projeto pode nos dar informações sobre as tendências e resultados que vamos encontrar ao utilizar uma amostra probabilística. Esta informação pode ser usada para modificar o planejamento do estudo antes de definirmos uma técnica de amostragem mais cara.
Vantagens e inconvenientes
A principal vantagem da amostra por conveniência é... sua conveniência! Simples, econômica, rápida... Nos pode oferecer informações valiosas em inúmeras circunstâncias, especialmente quando não existem razões fundamentais que diferenciem os indivíduos acessíveis que formam o total da população.
O principal inconveniente, a falta de representatividade, impossibilita a realização de declarações sobre os resultados sem correr nenhum risco devido ao critério de amostra aplicado. No pior dos casos, a minha amostra por conveniência pode representar um desvio sistemático em relação à população total, produzindo resultados distorcidos.
Margem de erro e nível de confiança
Não é correto usar amostragem por conveniência e expressar os resultados do estudo indicando uma margem de erro e nível de confiança, porém é algo que normalmente é feito.
Se você optar por calcular a margem de erro, você deve indicar que ela não corresponde a amostra utilizada, mas sim representa uma amostra aleatória desse mesmo tamanho. Sempre que uma amostra por conveniência é utilizada, os resultados deverão ser acompanhados com uma descrição de como a amostra foi obtida, onde o leitor possa avaliar qual credibilidade ele pode dar aos resultados.
ÍNDICE: Série "Amostragem"
- Amostragem: O que é e por quê funciona
- Amostragem probabilística e não probabilística
- Amostragem probabilística: Amostar aleatória simples
- Amostragem probabilística: Amostra estratificada
- Amostragem probabilística: Amostra sistemática
- Amostragem probabilística: Amostra por conglomerados
- Amostragem não probabilística: Amostra por conveniência
- Amostragem não probabilística: Amostra por quotas
- Amostragem não probabilística: Amostra por bola de neve
