Em relação aos princípios e métodos da pesquisa quantitativa...

Em qualquer estudo estatístico, queremos amostragens probabilísticas para que seja possíveis estudar a amostra para inferirmos sobre a população inteira.

Algumas das características que são essenciais nas amostragens probabilísticas são:

• Aleatoriedade - amostragem é feita seguindo algum método estatístico que permite que qualquer indivíduo pertencente à população possa ser amostrado (Probabilidade de qualquer elemento ser amostrado é maior que zero).

• Independência das amostras - é algo observável em populações infinitas ou amostragens com reposição; basicamente representa que não há dependência na extração dos elementos amostrados.

• Amostras identicamente distribuídas - se vamos querer explorar a distribuição da população, é imprescindível que as amostras venham da mesma distribuição.

Certo.

Em pesquisas quantitativas, a aleatoriedade é fundamental para garantir a representatividade da amostra. Quando se utiliza um método de amostragem aleatória, cada membro da população tem uma chance igual e conhecida de ser incluído na amostra. Isso ajuda a assegurar que a amostra seja representativa da população como um todo, permitindo que as inferências feitas a partir dos dados amostrais sejam generalizáveis e estatisticamente válidas. A falta de aleatoriedade pode introduzir vieses que comprometem a validade das conclusões.

Em amostras probabilísticas todos os elementos devem ter igual chance de serem escolhidos para que fidedignamente representem a população, por isso deve haver aleatoriedade.

POPULAÇÃO É O TODO.

AMOSTRA - SUBCONJUNTO DA POPULAÇÃO.

Pesquisas quantitativas são aquelas que coletam e analisam dados numéricos. Elas se focam em medir variáveis e utilizar estatísticas para descrever, explicar e prever fenômenos. Exemplos de métodos quantitativos incluem questionários, testes padronizados e dados de sensoriamento remoto.

Métodos estatísticos são técnicas usadas para analisar dados quantitativos. Isso pode incluir a utilização de estatísticas descritivas (como médias, medianas e desvios padrão) e estatísticas inferenciais (como testes de hipóteses, intervalos de confiança e regressões).

Fazer inferências significa tirar conclusões sobre uma população com base em uma amostra dessa população. O objetivo é extrapolar os resultados da amostra para toda a população, com um nível específico de confiança.

A aleatoriedade é fundamental para garantir que a amostra seja representativa da população. Em uma amostra aleatória, cada membro da população tem a mesma chance de ser selecionado. Isso minimiza vieses e aumenta a validade das conclusões tiradas a partir dos dados.

Uma amostra representativa reflete com precisão a população de interesse. A aleatoriedade é uma maneira de garantir que a amostra não seja enviesada e que os resultados possam ser generalizados para a população inteira.

Depois de conhecer esses conceitos, podemos concluir que é correto esse enunciado.