9.13 : Planos de Amostragem

A amostragem é uma etapa crucial na química analítica, permitindo que pesquisadores coletem dados representativos de uma grande população. Métodos comuns de amostragem incluem amostragem aleatória, intencional, sistemática, estratificada e por conglomerados.

A amostragem aleatória é um método em que cada membro da população tem uma chance igual de ser selecionado para a amostra. Ela envolve selecionar indivíduos aleatoriamente, geralmente usando geradores de números aleatórios ou métodos do tipo loteria. Por exemplo, ao analisar as propriedades de uma folha de polímero, a amostragem aleatória pode ser empregada dividindo a folha em seções iguais de 1 cm x 1 cm e, em seguida, usando uma tabela de números aleatórios para selecionar 10 seções aleatoriamente para análise. Isso garante a seleção de amostras imparciais em toda a folha. A amostragem aleatória minimiza o viés e ajuda a produzir uma amostra que representa com precisão toda a população.

A amostragem intencional, também conhecida como amostragem proposital ou por julgamento, é um método não probabilístico que depende do julgamento ou experiência do pesquisador para escolher indivíduos ou amostras considerados mais adequados para o estudo. Por exemplo, suponha que um pesquisador esteja estudando a bioacumulação de bifenilos policlorados (PCBs) em peixes. Nesse caso, ele pode amostrar seletivamente apenas peixes que atendem a critérios específicos, como ser menor ou parecer pouco saudável. Esse método é frequentemente usado quando agências reguladoras exigem critérios específicos para definir a amostra que está sendo coletada.

A amostragem sistemática envolve selecionar cada n-ésimo indivíduo de uma população após escolher aleatoriamente um ponto de partida. Por exemplo, em estudos ambientais, a amostragem sistemática pode ser usada para coletar amostras de um lago dividindo-o em uma grade e coletando amostras em intervalos regulares de cada seção, garantindo a cobertura espacial de todo o lago. Essa abordagem ajuda em estudos que envolvem tendências espaciais, como distribuição de oxigênio na água.

A amostragem estratificada envolve dividir a população em subgrupos, ou estratos, distintos com base em características específicas relevantes para a pesquisa. As amostras são então selecionadas aleatoriamente de cada estrato em proporção à sua representação na população. Por exemplo, ao estudar material particulado no ar urbano, a amostragem estratificada pode ser empregada dividindo a população em categorias de tamanho de partícula (por exemplo, fina, grossa). As amostras são então retiradas de cada grupo de tamanho de partícula para avaliar sua contribuição para os níveis gerais de poluição. Este método fornece uma análise mais precisa dentro de cada subgrupo e reduz o erro de amostragem.

A amostragem por conglomerados envolve dividir a população em conglomerados ou grupos, idealmente mini representações da população. Alguns conglomerados são escolhidos aleatoriamente, e todos dentro dos conglomerados selecionados são amostrados. Este método é comumente usado em estudos de larga escala onde restrições logísticas limitam o número de locais de amostragem. Por exemplo, um estudo sobre contaminação de águas subterrâneas pode dividir uma região em conglomerados com base em limites geográficos e então selecionar aleatoriamente alguns conglomerados (regiões) para amostrar todos os poços disponíveis.