O termo "amostra aleatória" surge muito quando você está lendo sobre pesquisa médica. A compreensão desse termo pode ajudá-lo a interpretar aqueles estudos de saúde que você vê nas notícias e a ter uma melhor compreensão de como eles podem ou não se aplicar a você.
Simplificando, uma amostra aleatória é um subconjunto de indivíduos selecionados aleatoriamente por pesquisadores para representar um grupo inteiro como um todo. O objetivo é obter uma amostra de pessoas que seja representativa da população em geral.
Por exemplo, se os pesquisadores estivessem interessados em aprender sobre o uso de álcool entre estudantes universitários nos Estados Unidos, a população maior (em outras palavras, o "grupo de interesse") seria composta por todas as crianças em todas as faculdades e universidades do país. Seria virtualmente impossível entrevistar cada uma dessas pessoas para descobrir se bebem, que tipos de álcool bebem, com que frequência, em que circunstâncias, quanto (uma ou duas cervejas por semana versus o suficiente para se embriagar a cada fim de semana) e assim por diante. Em vez de empreender uma tarefa tão gigantesca, os cientistas irão reunir uma amostra aleatória de estudantes universitários para representar a população total de estudantes universitários.
Como os pesquisadores criam amostras aleatórias
A amostragem aleatória pode ser cara e demorada. No entanto, essa abordagem de coleta de dados para pesquisa oferece a melhor chance de reunir uma amostra imparcial que seja verdadeiramente representativa de um grupo inteiro como um todo.
Voltando ao estudo imaginário do uso de álcool entre estudantes universitários, veja como a amostragem aleatória pode funcionar. De acordo com o National Center for Education Statistics (NCES), aproximadamente 19,7 milhões de alunos estavam matriculados em faculdades e universidades dos EUA em 2020, as estatísticas mais recentes disponíveis. Esses 20 milhões de indivíduos representam a população total a ser estudada.
Para fins de sorteio de uma amostra aleatória deste grupo, todos os alunos devem ter chances iguais de serem selecionados. Por exemplo, os cientistas que conduzem o estudo precisam ter certeza de que a amostra inclui a mesma porcentagem de homens e mulheres que a população em geral. De acordo com as estatísticas do NCES, 11,3 milhões do total da população de universitários são mulheres e 8,5 milhões são homens. O grupo de amostra precisaria refletir essa mesma proporção de mulheres para homens.
Além do gênero, os pesquisadores também gostariam de passar pelo mesmo processo para outras características - por exemplo, raça, formação cultural, ano na escola, status socioeconômico e assim por diante, dependendo do propósito específico do estudo. Por exemplo, se eles quisessem se concentrar no uso de álcool entre estudantes asiáticos, eles criariam uma amostra aleatória consistindo apenas de estudantes asiáticos. Da mesma forma, se o estudo fosse focado em quanto os alunos bebem durante a semana, eles criariam um questionário ou outro método para encontrar apenas crianças que bebem durante a semana para suas pesquisas.
Ao ler um estudo de saúde baseado em uma amostra aleatória, esteja ciente de que os resultados não se baseiam em cada pessoa da população que se encaixa em certos critérios, mas em um subconjunto de indivíduos escolhidos para representá-los. Isso deve ajudá-lo a colocar o estudo em perspectiva.