Há quem não acredite em estatísticas, porque as estatísticas são obtidas com base em amostras. A ideia de que amostras não permitem conclusões para o todo constitui a base dessas opiniões. Verdade seja dita: se a população for pequena, o censo dá melhores resultados. Por exemplo, se um professor quiser saber o histórico de emprego dos alunos formados nos últimos cinco anos na escola em que trabalha, deve questionar ex-alunos. Se todos os alunos formados nessa escola nos últimos cinco anos responderem ao questionário enviado pelo professor, não haverá erro de amostragem – simplesmente porque foi feito um censo. Mas pode haver erro na pesquisa se as perguntas estiverem mal elaboradas ou se os ex-alunos faltarem com a verdade. E os resultados podem ser tendenciosos caso muitos alunos não devolvam o questionário. Afinal de contas, aqueles que não se saíram bem na profissão podem não responder...
Existem,
porém, razões para se recorrer a uma amostra – e não a toda a população. A
primeira razão para estudar uma amostra é a questão do custo e da demora dos
censos. Por exemplo, qual é a taxa de desemprego no Brasil, neste
mês? Avaliar toda a população fica impossível para o pesquisador,
porque isso custaria caro e exigiria muito tempo.
Outra
razão para estudar amostras é o fato de existirem populações tão grandes que
estudá-las por inteiro seria impossível. Por exemplo, quantos peixes tem o mar?
Esse número é, em determinado momento, matematicamente finito, mas tão grande
que pode ser considerado infinito para qualquer finalidade prática. Então, quem
faz pesquisas sobre peixes marítimos trabalha, necessariamente, com amostras.
Outras
vezes é impossível estudar toda a população porque o estudo destrói as
unidades. Por exemplo, o pão fabricado por uma empresa precisa ser destruído
(na verdade, pulverizado) para que se determine a quantidade de gordura, açúcar
e outros ingredientes nele contidos.
Ainda,
o valor científico de pesquisa baseada em amostra pode ser maior do que o da
pesquisa que estuda toda a população. A complexidade organizacional dos censos
propicia o aparecimento de erros. Ainda, são necessárias muitas pessoas para
coletar os dados – e essas pessoas nem sempre são bem treinadas. Já os dados
obtidos por amostragem têm maior qualidade porque são obtidos por pessoal com
melhor treinamento.
De qualquer modo, os grandes problemas dos levantamentos de dados são a
não-cobertura de determinados segmentos da população e a não resposta. Mas
pesquisas feitas com base em amostras são extremamente úteis. Então, seja
colaborativo: na próxima vez que receber um questionário de pesquisa de
opinião, responda. E se você não estiver convencido de que uma amostra
representativa permite inferência para toda a população, não custa lembrar a estória
daquele professor de estatística que, irritado com a teimosia do aluno que não
se deixava convencer de que as amostras dão informação que pode ser
generalizada para toda a população, saiu-se com esta: “Muito bem, quando
precisar fazer um exame de sangue, não aceite fornecer apenas uma amostra -
peça que todo o seu sangue seja retirado para exame...”.
