AMOSTRAGEM

AMOSTRAGEM

1. Identificar os objetivos

   • Identificar as variáveis
     • Confiabilidade e validade
       • Amostra
         • Realização de inferências sobre o universo a partir de uma amostra

2. Amostra

   • Universo amostral
     • População-alvo
       • População externa
         • Para quem se pode generalizar os resultados
       • Indivíduos para os quais desejamos fazer as inferências
         • Originou o universo amostral
     • conjunto de indivíduos elegíveis para o estudo
       • Originou a amostra
   • indivíduos dos quais os dados foram coletados

3. Vantagens

   • Economica
   • Rapida
   • ↓ Erros/vieses
   • ↑ Precisão

4. NÃO USO QUANDO

   • População pequena
   • Característica sob estudo é de fácil observação
   • É preciso conhecer parâmetros fundamentais

5. ·

   • Amostragem Aleatória ou Probabilistica
     • Amostragem Aleatória Simples
       • Coloca em rol, enumera e faz um sorteio
     • Amostragem Sistemática
       • População esta naturalmente ordenada
         • Lista telefônica, prontuários de um hospital
         • Não houve ordenamento prévio
       • Pop Total / Tamanho da amostra
         • Resultado
           • Obter o 1 elemento da amostra
           • "Passo" - razão de um PA
     • Amostragem Estratificada
       • Conhecimento prévio da população
         • Naturalmente divida em grupos e só faz parte de um grupo
       • Faz a porcentagem pedida da amostra pra pop total
         • Faz a porcentagem pra cada grupo e arreonda o maior se preciso
           • Seleciona, aleatoriamente, as quantidades encontradas nesses resultados em cada grupo
             • Ou seja, aleatoria simples
       • estratos internamente homogêneos e heterogêneos entre si
     • Chances iguais de escolha
     • Amostragem por Conglomerados
       • Seleção Aleatória dos conglomerados
         • Seleção aleatoria dos elementos desses conglomerados
     • Controle do numero de conglomerados, mas nao do de elementos
   • Amostragem não probabilistica
     • Processos não aleatórios
       • Os individuos nao tem a mesma chance de serem selecionados
     • Cotas
       • características da população
         • sexo, cor da pele
       • geralmente proporcional ao estrato da população
         • o mais representativa possível dentro do universo estudado.
       • Uteis e de baixo custo
     • Julgamento
       • Elementos escolhidos por um perito
         • julgados como representativos da população
     • Conveniência
       • Não tem por objetivo generalizar conclusões
         • Seleciona um grupo especifico, pois ele está disponivel no momento
       • Descreve as características principais do grupo estudado
         • Selecionar uma amostra da população que seja acessível
       • Simples, econômica, rápida

6. Erro Amostral = valor de uma estatística - verdadeiro valor do parâmetro