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O campo empírico Amostra e Participantes

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O campo empíricoAmostra e Participantes

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Amostra

Sobre a amostra

1) O que significa amostra e amostragem?

2) Que dimensão deve ter a amostra?

3) Até que ponto deve ser representativa?

4) Há acesso à amostra?

5) Que estratégias de amostragem devemos usar?

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Amostra

amostra

Questão: como é que os professores se sentem relativamente à sua profiussão?

Ex. População do estudo: 1105 professores

população

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AmostraDimensão da amostra

N S N S

10 10 40 36

15 14 45 40

20 19 50 44

25 24 55 48

30 28 60 52

35 32 65 56

N S N S

100 80 700 248

200 132 800 260

300 169 900 269

400 196 1000 278

500 217 1100 285

600 234 1200 291

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Amostra

0

200

400

600

800

1000

1200

population

sample

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Sampling

Dimensão da amostra e níveis de confiança(Cohen, Manion & Morrison, 2000)

N A ( 95%) A (99%)

50 44 50

100 79 99

200 132 196

500 217 476

1000 278 907

2000 322 1661

5000 357 3311

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Amostra

1. Amostra probabilística

• Finalidade de generalização e representação

• Escolha feita na base do acaso

• Qualquer elemento da população tem igual chance de ser incluído na amostra

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Amostra

Amostra aleatória (probabilística)

1) É necessário ter uma lista da população

2) Tiramos ao acaso elementos da lista

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Amostra

Amostragem sistemática

1) Precisamos da lista dos elementos da população

2) Todo o nésimo elemento é retirado, coim uma frrequência f,

com f = N / na

Em que

f é a frequência do intervalo

N é o número total de elementos da população

na é o número de elementos da amostra

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Sampling

Ex. População: 1105 professores

Dimensão da amostra: 285

f = 1105 / 285 = 3.8 arredondado a 4

Toma-se todo o 4º nome de um professor da lista

Como construir a lista?

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Sampling

Amostra estratificada

Passo1: identificar as características que aparecem na população e que quermos ver representadas na amostra (e.g. sex, idade)

Passo 2: fazer amostragem propabilística nos grupos formados de acordo com o passo 1

(utilizando as estratégias anteriores)

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Amostra

Amostras por clusters

Adequadas a grandes populações, de acesso difícil

Amostragem num determinado grupo (e.g. professores que leccionam numa certa região)

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Amostra

Estratégias de amostragem

Ex.

a) População: 1105 professores em 7 escolas; dimensão da amostra = 285 das 7 escolas

b) Colocar o nome de cada escola num cartão

c) Retirar um primeiro cartão ao acaso, marcar o nome da escola numa tabela

d) Recolocar o cartão com o nome da escola

e) Repetir 285 vezes e verificar o total de professores ba seleccionar em cada escola

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Amostra

Ex.

Escola 1 2 3 4 5 6 7Total

Número de professores necessário

53 35 29 37 41 44 46 285

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Amostra

Amostragem em multi-fases

Mudar a estratégia d amostragem em cdada fase do estudo

Ex.

1st fase: professores

2nd fase: pais

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Amostra

2. Amostragem não-probabilística

• A amostra representa-se a si própria e não a uma população

• Não se procura generalização (em extensão)

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Amostra

Amostragem por conveniência

Amostragem oportunista

acesso

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Amostra

Amostragem por quotas ou proporcional

Professores de matemática: 215Professores de Língua Portuguesa: 221Professores de Inglês: 402

Proporção: 2 : 2 : 4Mínimo requerido: 2 + 2 + 4 = 8Outras possibilidades:6 + 6 + 12 = 2414 + 14 + 28 = 56

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Amostra

Amostragem (quota) proporcional

Passo 1: identificar as características da população ue queremos ver presentadas na amostra

Passo 2: identificar as frequências e proporções em que as características seleccionadas aparecem na população

Passo 3: assegurar que as mesmas percentagens aparecem na amostra

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Amostra

Amostragem propositada

• A selecção é feita de acordo com propósitos específicos

Ex. Estudo de caso das práticas dos professores em avaliação das aprendizagens

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Amostra

Amostragem em bola de neve

• Uma amostra dá origem a outras amostras do mesmo tipo de acordo com os objectivos do estudo