As técnicas de amostragem referem-se a métodos utilizados para selecionar membros de uma população a ser estudada, a fim de fazer inferências sobre a população como um todo. Em termos gerais, existem dois tipos principais de técnicas de amostragem: amostragem probabilística e amostragem não probabilística.
As técnicas de amostragem probabilística extraem amostras de uma determinada população usando certos princípios de probabilidade. Este é o método mais confiável, pois elimina os efeitos do viés de amostragem e produz resultados mais representativos da população. Exemplos de métodos de amostragem probabilística incluem amostragem aleatória, amostragem sistemática, amostragem estratificada e amostragem por conglomerados.
As técnicas de amostragem não probabilística não utilizam princípios de probabilidade e muitas vezes não resultam numa amostra representativa. Exemplos de métodos de amostragem não probabilística incluem amostragem por conveniência, amostragem em bola de neve e amostragem por julgamento.
Técnicas de amostragem são comumente usadas no campo da ciência da computação. Os cientistas da computação costumam usar essas técnicas para coletar dados para estudos de pesquisa. Eles também são empregados na construção de sistemas de software e hardware. Por exemplo, eles são usados para determinar quais algoritmos e estruturas de dados são mais adequados para aplicações específicas.
A escolha da técnica de amostragem dependerá das características da população, dos objetivos do estudo e dos recursos disponíveis. É importante selecionar uma técnica apropriada para obter resultados confiáveis e significativos.
