Em estudos na área da saúde bem como naqueles com foco em desempenho esportivo, frequentemente lemos os termos “população” e “amostra”. Mas você sabe o que eles significam? E qual a diferença entre eles? Quando podemos utilizar um e quando devemos optar pelo outro? Vem com a gente que te explicamos!
Ao realizarmos um trabalho científico é comum que tenhamos o desejo de concluir generalizando nossos resultados para todas as pessoas com características similares àquelas que as pessoas componentes do estudo tinham. Esse “todas as pessoas com mesmas características” refere-se ao conceito de população. Vamos pensar em exemplos reais!
- Se realizarmos um trabalho avaliando todas as pessoas com diabetes tipo 2 residentes em Porto Alegre, estaremos adotando a população de diabéticos tipo 2 que residem em Porto Alegre. (As características em comum são a presença da doença e a cidade em que residem).
- Ao avaliarmos todos os nadadores sênior do clube Grêmio Náutico União estaremos adotando a população de nadadores acima de 60 anos deste clube. (As características em comum são o esporte que praticam, a idade que possuem e o clube que representam).
No entanto, é bastante comum em pesquisas com seres humanos não termos acesso ao todo. Isso ocorre porque o todo, muitas vezes, consiste em um número muito grande de pessoas, o que torna inviável o acesso a todos. Outro ponto que dificulta a realização de algumas pesquisas com a população é o orçamento, já que dependendo da avaliação a ser realizada, testar muitas pessoas pode ser extremamente oneroso. Você já pensou como seria difícil e caro avaliar, por exemplo, o crescimento ósseo de todas as crianças brasileiras? Pois então, por motivos como esses citados, muitos estudos acabam por utilizar apenas uma parte da população.
Essa parte (ou fração) do todo é o que chamamos de “amostra”. A amostra de um estudo é, dessa forma, um grupo de pessoas retiradas da população para compor o trabalho. São as pessoas que serão avaliadas de fato. Mas, ao pensar em uma amostra, você deve estar atento à sua representatividade. Como a amostra visa representar a população de origem, ela deve ser REPRESENTATIVA dessa população. Mas o que isso significa?
- Uma amostra deve ser representativa do ponto de vista qualitativo. Isto é, deve ter as mesmas características de interesse da população de origem. Usando o exemplo 1 citado anteriormente, a amostra do estudo deverá ser composta por pessoas com diagnóstico de diabetes tipo 2 e que moram em Porto Alegre. Desta vez, não todas, mas uma parte delas, desde que tenham as mesmas duas características de interesse.
- Deve também ser representativa do ponto de vista quantitativo. Ou seja, a quantidade de pessoas deve ser suficiente e adequada para que represente o todo.
A análise da representatividade de uma amostra do ponto de vista qualitativo é simples. Basta que você se certifique que as características importantes que a população deveria ter para compor o seu estudo, estejam presentes nas unidades amostrais que serão selecionadas para o trabalho.
Mas como se certificar sobre a quantidade de unidades amostrais a serem incluídas? O que devo fazer para saber se preciso de 20, 50 ou 200 pessoas para compor a amostra do meu estudo? A resposta está no resultado do cálculo para determinação do tamanho da amostra. Este tópico será abordado em detalhes nos posts futuros deste blog. Fique atento!
