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AMOSTRAGEM

SABRINA CASTRO Portuguese

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AMOSTRAGEM

  1. É o processo de seleção de um grupo de indivíduos (amostra) afim de estudar e caracterizar a população total.

    • Normalmente selecionados através de um questionário.
      • O tamanho da amostra depende do tamanho do universo e do nível de erro que se está disposto a aceitar.
        • VANTAGENS: Necessita estudar menos indivíduos e poupa tempo e dinheiro e a manipulação dos dados é simples.
          • DESVANTAGENS: Existe um erro controlado no resultado e há um risco de má seleção da amostra.
      • Esses erros podem ser medidos através da estatística, usando parâmetros como: Margem de erro e nível de confiança.
    • permite acompanhar um processo inverso chamado de generalização.
      • Para conhecer um universo é preciso: Extrair uma amostra do mesmo, Medir um dado ou opinião, Projetar no universo o resultado observado na amostra.
        • Esta projeção ou extrapolação recebe o nome de generalização dos resultados, podendo apresentar algumas discrepâncias, sendo necessário aceitar alguns erros.
  2. TIPOS DE AMOSTRAGEM

    • Todos os elementos da população possuem chance de participar.
      • Conhecer a probabilidade de inclusão para cada elemento.
        • O cumprimento dos critérios acima é o que torna possível obter resultados não tendenciosos quando se estuda a amostra.
          • A partir do momento que se tem um marco amostral, é possível definir as diferentes técnicas de amostragem probabilística.
            • A amostragem aleatória simples é a técnica de amostragem onde todos os elementos que compõem o universo e estão descritos no marco amostral têm idêntica probabilidade de serem selecionados para a amostra. Seria como fazer um sorteio justo entre os indivíduos do universo.
              • Amostra Estratificada consiste em dividir toda a população ou o "objeto de estudo" em diferentes subgrupos ou estratos diferentes, de maneira que um indivíduo pode fazer parte apenas de um único estrato ou camada.
                • Amostra estratificada ótima, neste caso, o tamanho das camadas da amostra não será proporcional com a população.
                  • Amostra estratificada uniforme Para definir uma amostra uniforme, é necessário atribuir o mesmo tamanho de amostra para todas as camadas, independentemente do peso dos estratos da população.
                    • Amostra sistemática requer certo controle do marco amostral consiste em escolher um indivíduo inicialmente de forma aleatória e logo se selecionam os itens subsequentes utilizando intervalos fixos ou sistemáticos até chegar ao tamanho da amostra desejada.
                      • Na amostra por conglomerados a população é dividida em conglomerados, onde cada conglomerado é representativo da população, podendo ser selecionado apenas alguns desses conglomerados para realizar o estudo
                      • Estatística é uma parte da Matemática Aplicada que fornece métodos para a coleta, a organização, a descrição, a análise e a interpretação de dados, visando à tomada de decisões.
    • NÃO PROBABILÍSTICA
      • São amostragens em que há uma escolha deliberada dos elementos da amostra.
        • Ter um marco amostral representa algo relativamente pouco habitual
          • Quando a seleção de unidades amostrais não é aleatória, entende-se que é amostragem não probabilística, não havendo erros de amostragem e níveis de confiança.
            • Amostra por conveniência consiste em selecionar uma amostra da população que seja acessível, sem critério estatístico.
              • Amostra por quotas é permitido que a seleção de indivíduos não seja aleatória, ou seja, os indivíduos podem ser selecionados através da amostra por conveniência, criando um grupo específico. Não é possível calcular a margem de erro e nível de confiança dos resultados.
                • Na amostra por bola de neve os indivíduos selecionados para serem estudados convidam novos participantes da sua rede de amigos e conhecidos. Porém Falta de controle sobre como se constitui a amostra e não permite saber o grau de precisão.
    • PROBABILÍSTICA
  3. DEFINIÇÃO

  4. Na amostragem pode ser estudados indivíduos, lares ,familiares, instituições ou qualquer outro segmento que possa ser pesquisado, cada elemento estudado é chamado de unidade de amostragem.

  5. ALUNA: SABRINA CASTRO- 3º PERÍODO

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Mind Map on AMOSTRAGEM, created by SABRINA CASTRO on 26/03/2020.
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SABRINA CASTRO
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