ESTATSTICA AULA 02 TCNICAS DE AMOSTRAGEM Unidade 2

ESTATÍSTICA AULA 02 TÉCNICAS DE AMOSTRAGEM – Unidade 2 Professor Marcelo Menezes Reis 1

Aula prévia n Planejamento da pesquisa: n Objetivos. n População. n Variáveis. n Delineamento: censo x amostragem 2

Conteúdo n n n Conceito de amostragem. Quando usar e quando não usar. Aspectos importantes. Tipos de amostragem. Procedimentos de amostragem. Tamanho de amostra. 3

O que é amostragem? n Subdivisão da Estatística que reúne os métodos necessários para coletar adequadamente amostras representativas e suficientes para que os resultados obtidos possam ser generalizados para a população de interesse. 4

Amostragem POPULAÇÃO Amostra Generalização 5

Quando usar amostragem? Economia Rapidez de processamento Confiabilidade Testes destrutivos 6

Quando não usar amostragem? População pequena Necessidades políticas Fácil mensuração Alta precisão 7

E no caso da pesquisa do CRA? n n n Obter opinião dos registrados no CRA-SC sobre seu curso de graduação, caso tenha sido no estado. Milhares de registrados. Por economia, mais aconselhado usar amostragem. 8

Aspectos para o sucesso n n n Representatividade: a amostra precisa conter todas as subdivisões da população. Suficiência: quantidade tal que permita caracterizar a variabilidade, mesmo dentro das subdivisões da população. Aleatoriedade: necessária para a generalização estatística. 9

Plano de amostragem n n Definição das unidades de amostragem: como chegaremos aos elementos da amostra. Definição de como a amostra será retirada: tipo de amostragem. 10

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Amostragem probabilística n n n Aleatória ou casual. Todos os elementos da população têm chance de pertencer à amostra. Elementos da amostra selecionado por meio de sorteio não viciado: n Tabela de números aleatórios. n Algoritmo de geração de números pseudo-aleatórios. 12

Amostragem Probabilística n Resultados provenientes de amostras probabilísticas podem ser generalizados ESTATISTICAMENTE para a população. n Associa-se uma probabilidade ao resultado. n Medida da confiabilidade do resultado obtido. 13

Amostragem aleatória simples População homogênea em relação à variável de interesse! Sorteio não viciado Amostra Números aleatórios ou pseudo-aleatórios 14

Amostragem sistemática n A listagem é ORDENADA. n Divide-se o tamanho da população (N) pelo tamanho da amostra (n), obtendo um intervalo de retirada (k). n Sorteia-se o ponto de partida. n A cada k elementos retira-se um para a amostra. 15

k 1. . . k k k. . . N População Amostra 1 n Aumentar n para deixar k inteiro. Descartar elementos por sorteio. 16

Amostragem estratificada População HETEROGÊNEA. Homogeneidade DENTRO de cada estrato. Sorteio não viciado TODOS os estratos precisam ser representados na amostra! 17

Amostragem estratificada uniforme Sorteio 18

Amostragem estratificada proporcional Sorteio 19

Amostragem por conglomerados n n n População considerada homogênea. Divisão em subgrupos semelhantes: os conglomerados. Sorteiam-se os conglomerados: n Analisam-se todos os sorteados; n Sorteiam-se elementos dos conglomerados previamente sorteados. 20

Amostragem não probabilística n n n Não há acesso a toda a população. Se as características da população acessível forem semelhantes às da população alvo: resultados “equivalentes” a uma amostragem probabilística. Apenas em casos particulares. 21

Amostragem não probabilística n n Amostragem a esmo. Amostragem intencional. Amostragem por cotas: n População dividida em subgrupos. n Selecionados elementos de cada subgrupo. Amostragem bola de neve. 22

Tamanho mínimo de amostra n n n Amostra aleatória simples. Fórmula aproximada: n proporção, n confiança de 95%, n estimativa exagerada. Definição do erro amostral (margem de erro). 23

Tamanho mínimo de amostra E 0 : erro amostral tolerável N: tamanho da população 24

Exemplo 1 n n Ver 3º exemplo, Unidade 2. Obter o tamanho mínimo de uma amostra aleatória simples, admitindo com alto grau de confiança, um erro amostral máximo de 2%, supondo que a população tenha: n a) 200 elementos. n b) 200 000 elementos. 25

Exemplo 1 26

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Tô afim de saber. . . n n Sobre tipos de amostragem, consulte BARBETTA, P. A. Estatística Aplicada às Ciências Sociais. 8ª. ed. – Florianópolis: Ed. da UFSC, 2008, capítulo 3. Para saber como gerar números pseudoaleatórios ou obter amostras aleatórias simples no Microsoft Excel , leia o texto “Como gerar uma amostra aleatória simples com o Microsoft Excel ”, no ambiente virtual. 28

Próxima aula n Análise Exploratória de Dados I: variáveis qualitativas n O que é? . n Descrição tabular e gráfica: n 1 variável qualitativa. n 2 variáveis qualitativas. 29