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...”.
