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AMOSTRAGEM

Edevandro Ede Portugiesisch

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AMOSTRAGEM

  1. AMOSTRAGEM COM PROBABILIDADE:Pode-se realizar inferências sobre a população a partir dos resultados obtidos na amostra. Todos os elementos da população têm igual probabilidade de serem escolhidos, ou seja, se a população tem N elementos então P(participar) = 1/N. Os resultados são generalizáveis.

    • SIMPLES: É um processo mais elementar e frequentemente utilizado. Para uma população finita o processo deve ser sem reposição. Todos os elementos da população devem ser numerados e realiza-se um sorteio que pode ser realizado no computador ou fazendo uso de uma tabela de número aleatórios.
    • SISTEMÁTICA: A amostra sistemática foi idealizada para aperfeiçoar as propriedades da amostra aleatória simples, porém o grau melhora de acordo com as propriedades do universo estudado.
    • ESTRATIFICADA: É quando a população alvo está dividido em subgrupos homogêneos chamados "estratos". Tira de forma aleatória uma amostra de cada estrato (geralmente proporcional ao tamanho de cada um dos estratos).
    • POR GLOMERADOS:Quando formamos grupos na população que possuem características semelhantes, chamados conglomerados, neste caso, seleciona-se alguns desses conglomerados para compor a amostra.
  2. AMOSTRAGEM NÃO PROBABILIDADE: São amostras intencionais e não garantem a representatividade da população; portanto os resultados não são generalizáveis.

    • COTA:É a classificação da população de acordo com certos atributos e determinação da proporção da população para cada atributo (cotas). A seleção é não aleatória de cada quota identificada
    • ESMO:formada por elementos conforme estes vão aparecendo. É útil para pesquisa de produtos e serviços.
    • INTENCIONAL:formada por elementos escolhidos por determinado critério.

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Beschreibung
Mindmap am AMOSTRAGEM, erstellt von Edevandro Ede am 05/06/2020.
Erstellt von
Edevandro Ede
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