Uma organização trabalhista deseja estudar as opiniões dos professores universitários em relação às negociações coletivas da categoria. Essa opiniões parecem ser diferentes de acordo com o tipo de instituição em que esses profissionais trabalham. Considere que as faculdades e universidades são classificadas da seguinte forma: • Grupo 1: Oferecem doutorado e formam um mínimo de 15 doutores por ano. • Grupo 2: Oferecem graus acima do bacharelado mas não oferecem doutorado. • Grupo 3: Não oferecem nenhum grau acima do bacharelado. Considere que há uma lista de todos os professores das universidades, mas, para facilitar o estudo, foi pensado em coletar uma amostra probabilística representativa dessa população. O tipo de amostra mais indicada nesse caso seria:
- A)amostra aleatória simples;
Errada, porque a amostra aleatória simples não garante a presença proporcional dos diferentes tipos de instituição na amostra.
- B)amostra estratificada;
Certa, porque a população pode ser dividida em estratos לפי o tipo de instituição, e a seleção dentro de cada estrato torna a amostra mais representativa.
- C)amostra conglomerada;
Errada, porque amostragem conglomerada seleciona grupos inteiros, não os indivíduos distribuídos em estratos com base em características relevantes.
- D)amostra por conveniência;
Errada, porque amostra por conveniência não é probabilística e não assegura representatividade da população.
- E)amostra voluntária.
Errada, porque amostra voluntária depende da autoseleção dos participantes e também não é adequada para inferência probabilística representativa.
Gabarito: B
Quando a população é heterogênea e você já percebe que existem grupos com características diferentes, a melhor ideia costuma ser dividir essa população em partes mais homogêneas e sortear dentro de cada parte. Isso é a lógica da amostragem estratificada: você separa a população em estratos relevantes e garante que todos os grupos importantes apareçam na amostra. Na questão, as opiniões dos professores parecem variar conforme o tipo de instituição. Então, faz todo sentido usar os três grupos informados como estratos, porque eles representam categorias distintas da população. Assim, a amostra fica mais representativa e reduz o risco de deixar um grupo importante sub-representado. Já a amostra aleatória simples sortearia pessoas sem considerar essa diferença entre grupos, o que poderia distorcer os resultados. A amostra conglomerada seria mais usada se você sorteasse grupos inteiros, como universidades, e não pessoas de várias categorias ao mesmo tempo. E as amostras por conveniência ou voluntária nem entram no pacote de amostragem probabilística representativa. Por isso, o gabarito é a letra B. Em termos de teoria de amostragem, a estratificação é justamente a técnica indicada quando a população pode ser separada em subgrupos com comportamento diferente e você quer garantir representatividade de cada um deles.