Amostras

Amostras são subconjuntos de elementos de uma população escolhidos com o objetivo de descrever ou estimar propriedades da totalidade. Em estatística, a amostra permite inferir parâmetros populacionais sem a necessidade de observar todos os elementos. A amostra deve ser representativa, o que envolve desenho de amostragem e tamanho adequado.

Diferenciam-se amostras probabilísticas e não probabilísticas. Na probabilística, cada elemento tem chance conhecida de ser incluído, reduzindo vieses. Entre os métodos probabilísticos estão a simples aleatória, estratificada (divisão da população em estratos), por conglomerados (grupos) e sistemática (ritmo ou intervalos). Na não probabilística, a seleção depende de critérios do pesquisador ou da disponibilidade, como amostragem por conveniência, intencional ou por quotas, que podem introduzir vieses.

O tamanho da amostra afeta o erro de estimação: amostras maiores tendem a oferecer estimativas mais estáveis, porém aumentam custos e tempo. É essencial considerar o tamanho, a variabilidade da população e o nível de confiança desejado.

Amostras também são coletadas em contextos laboratoriais e clínicos, para análise de substâncias, materiais ou processos. Nestes casos, a coleta, preservação, transporte e cadeia de custódia são critérios importantes para garantir a integridade analítica.

Este texto oferece uma visão geral; para aplicações específicas, consulte normas técnicas e metodologias apropriadas ao domínio de estudo.