amostra é o subconjunto do universo ou da população por meio do qual se estabelecem ou se estimam as características desse universo ou população

Transcrição

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2 amostra é o subconjunto do universo ou da população por meio do qual se estabelecem ou se estimam as características desse universo ou população

3 na pesquisa social são utilizados diversos tipos de que podem ser classificadas em dois grandes grupos: probabilística e não-probabilística

4 a probabilística é científica e se baseia nas leis dos grandes números, na lei da regularidade estatística, na lei da inércia dos grandes números e na lei da permanência dos pequenos números

5 os tipos de probabilísticas mais usuais são:

6 a a aleatória simples consiste em atribuir a cada elemento da população um número único para depois selecionar alguns desses elementos de forma casual

7 definido o cálculo amostral é preciso buscar selecionar os elementos de forma casual. Para se garantir que a escolha dessa amostra seja devida realmente ao acaso, podem-se utilizar tábuas de números aleatórios

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9 b- sistemática é uma variação da aleatória simples. Sua aplicação requer que a população seja ordenada de modo tal que cada um dos seus elementos possa ser unicamente identificado pela posição

10 para efetuar a escolha da amostra procede-se a seleção de um ponto de partida aleatório entre 1 e o inteiro mais próximo à razão da (o número de elementos da população pelo número de elementos da amostra N/n). A seguir selecionam-se itens em intervalos de amplitude N/n.

11 População: 5832 Amostra: 486 N/n = 5832/486 = 12

12 c estratificada caracteriza-se pela seleção de uma amostra de cada subgrupo da população considerada. O fundamento para delimitar os subgrupos ou estratos pode ser encontrado em propriedades como sexo, idade ou classe social

13 d- por conglomerados é indicada em situações em que é bastante difícil a identificação de seus elementos. É o caso, por exemplo, de pesquisas cuja a população seja constituída por todos os habitantes de uma cidade

14 conglomerados típicos são quarteirões, famílias organizações, edifícios, fazendas, etc.

15 e- por etapas é utilizada quando a população se compõe de unidades que podem ser distribuídas em diversos estágios. É muito útil quando os elementos se encontram dispersos numa grande área

16 por exemplo, numa pesquisa que tivesse como universo todos os domicílios do Brasil, num primeiro estágio poderiam ser selecionadas microrregiões. Num segundo estágio, municípios; num terceiro, bairros, depois quarteirões e, num último estágio, os domicílios

17 a não-probabilística não apresenta fundamentação matemática ou estatística, dependendo unicamente de critérios do pesquisador

18 f- por acessibilidade ou conveniência constitui o menos rigoroso de todos os tipos de. O pesquisador seleciona os elementos a que tem acesso, admitindo que estes possam, de alguma forma, representar o universo. É válida apenas para estudos exploratórios

19 determinação do tamanho da amostra para que uma amostra represente com fidedignidade as características do universo, deve ser composta por um número suficiente de casos

20 cálculo amostral para populações finitas n = F 2.p.q.N. e 2 (N 1) + F 2.p.q n= tamanho da amostra F 2 = nível de confiança por números de desvios padrão p= percentagem na qual o fenômeno ocorre q= diferença entre p e 100 N= tamanho da população e 2 = erro admitido

21 nível de confiança de acordo com a teoria geral das probabilidades, a distribuição das informações coletadas a partir de amostras ajusta-se geralmente à curva normal (curva de Gauss), que representa valores centrais elevados e valores externos reduzidos

22 3 2 1 curva normal

23 erro máximo permitido os resultados obtidos numa pesquisa a partir de amostras não são rigorosamente exatos em relação ao universo de onde foram extraídas. Esses resultados apresentam sempre um erro de medição expresso em termos percentuais: normalmente uma estimativa entre 3 e 5%

24 percentagem com que o fenômeno se verifica é a probabilidade da ocorrência do fenômeno pesquisado junto à população. Assim, se a pesquisa necessita saber a opinião de operários da produção. É preciso saber ou estimar quantos têm conhecimento adequado ao propósito de pesquisa

25 cálculo amostral para populações finitas n = F 2.p.q.N. e 2 (N 1) + F 2.p.q n= tamanho da amostra F 2 = nível de confiança por números de desvios padrão p= percentagem na qual o fenômeno ocorre q= diferença entre p e 100 N= tamanho da população e 2 = erro admitido

26 probabilidade exemplo: uma pesquisa que tenha por objetivo verificar quantos dos empregados de uma fábrica são sindicalizados têm-se conhecimento que no ramo de atividade em média 30% o são. Deseja-se um nível de confiança de 95% (dois desvios) e tolera-se um erro de até 3%.

27 cálculo amostral para populações finitas n = (N ) = 853 n= tamanho da amostra F 2 = nível de confiança por números de desvios padrão p= percentagem na qual o fenômeno ocorre q= diferença entre p e 100 N= tamanho da população e 2 = erro admitido