Qual das seguintes amostras é mais representativa de uma população?

Além da estratificação, os pesquisadores podem utilizar outras técnicas de amostragem, como:

• amostragem aleatória simples: seleciona os elementos da amostra aleatoriamente, sem considerar quaisquer características.
• amostragem sistemática: seleciona os elementos da amostra em intervalos regulares de uma lista.
• amostragem por conglomerados: divide a população em grupos (conglomerados) e seleciona aleatoriamente alguns desses grupos.

Uma amostra estratificada é aquela em que os elementos da população são divididos em subgrupos (estratos) e, em seguida, uma amostra aleatória é selecionada dentro de cada estrato. essa técnica garante que a amostra represente as proporções dos diferentes subgrupos na população original.

no caso da alternativa (d), a população foi dividida em dois estratos (homens e mulheres) e uma amostra aleatória foi selecionada dentro de cada estrato, garantindo que a amostra seja representativa da população em termos de gênero.

• (a): uma amostra aleatória de 100 pessoas selecionadas em um shopping pode não ser representativa da população geral, pois pessoas que frequentam shoppings podem ter características diferentes do restante da população.
• (b): uma amostra de 50 pessoas selecionadas de um grupo de voluntários também pode não ser representativa, pois pessoas que se voluntariam podem ter características diferentes do restante da população.
• (c): uma amostra sistemática de 150 pessoas selecionadas de uma lista telefônica pode ser tendenciosa, pois pessoas sem telefone ou pessoas com telefones não listados não serão incluídas na amostra.
• (e): uma amostra por cotas de 120 pessoas, com 60 mulheres e 60 homens, força uma representação igual entre os gêneros, mesmo que a proporção real de homens e mulheres na população seja diferente.

A amostra mais representativa é aquela que reflete fielmente as características da população-alvo. as amostras estratificadas são uma técnica poderosa para garantir essa representatividade, pois permitem que os pesquisadores controlem a distribuição de características importantes na amostra.