Nas estatísticas de probabilidade, o espaço amostral é definido como o conjunto de todos os resultados possíveis obtidos ao realizar um experimento aleatório (aquele cujo resultado não pode ser previsto).
A denotação mais comum do espaço amostral é pela letra grega omega: Ω. Entre os exemplos mais comuns de espaços amostrais, podemos encontrar os resultados do lançamento de uma moeda (cara e coroa) ou do lançamento de um dado (1, 2, 3, 4, 5 e 6).
Múltiplos espaços de amostra
Em muitos experimentos, pode ocorrer que vários espaços amostrais possíveis coexistam, deixando a pessoa que realiza o experimento escolher aquele que melhor se adapta a seus interesses.
Um exemplo disso seria a experiência de tirar uma carta de um baralho de pôquer padrão de 52 cartas. Assim, um dos espaços amostrais que poderiam ser definidos seria o dos diferentes naipes que compõem o baralho (espadas, paus, ouros e copas), enquanto outras opções poderiam ser uma gama de cartas (entre dois e seis, por exemplo ) ou as figuras do baralho (valete, rainha e rei).
Pode-se até trabalhar com uma descrição mais precisa dos possíveis resultados do experimento, combinando vários desses múltiplos espaços de amostra (desenhando uma figura do naipe de corações). Nesse caso, seria gerado um único espaço amostral, que seria um produto cartesiano dos dois espaços anteriores.
Espaço amostral e distribuição de probabilidade
Algumas abordagens das estatísticas de probabilidade assumem que os diferentes resultados que podem ser obtidos de um experimento são sempre definidos de forma que todos tenham a mesma probabilidade de acontecer.
Porém, existem experimentos em que isso é muito complicado, sendo muito complexo construir um espaço amostral onde todos os resultados tenham a mesma probabilidade.
Um exemplo paradigmático seria jogar uma tachinha no ar e observar quantas vezes ela cai com a ponta para baixo ou para cima. Os resultados mostrarão uma assimetria clara, portanto, seria impossível sugerir que ambos os resultados têm a mesma probabilidade de acontecer.
A simetria de probabilidade é a mais comum na análise de fenômenos aleatórios, mas isso não significa que seja muito útil poder construir um espaço amostral em que os resultados sejam pelo menos aproximadamente semelhantes, já que esta condição é básica para simplificar o cálculo de probabilidades. E é que, se todos os resultados possíveis do experimento têm a mesma probabilidade de acontecer, então o estudo da probabilidade é muito simplificado.
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