Unidade VII Amostragem

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1 Unidade VII Amostragem

2 Introdução No primeiro semestre... - Resumir e descrever variáveis associadas a conjunto de dados; - Construir modelos probabilísticos capaz de representar comportamento de variáveis. 2

3 Introdução Serão vistos os fundamentos teóricos para fazer afirmações sobre características de uma população com base nas informações extraídas da amostra. 3

4 Introdução Quais situações podem servir de exemplos de tomada de decisão sobre o todo com base na amostra? 4

5 População e Amostra Na prática, um pesquisador tem uma ideia sobre a forma de distribuição da variável aleatória associada a sua pesquisa, mas não os valores exatos que especificam os parâmetros do modelo. 5

6 População e Amostra Exemplo: É razoável supor que a altura dos brasileiros tenha distribuição normal, porém para especificar a distribuição, precisaríamos encontrar os valores de média e variância. 6

7 População e Amostra Exemplo: Seria então necessário descobrir os parâmetros da distribuição para que ela possa ser posteriormente utilizada. 7

8 População e Amostra Exemplo: Seria viável medir a altura de todos os brasileiros para obter os parâmetros desejados? 8

9 População e Amostra Raramente se consegue obter a distribuição exata de alguma variável, seja porque o processo é dispendioso, demorado ou destrutivo. 9

10 População e Amostra A solução é analisar parte dos elementos e inferir propriedades para o todo! 10

11 População É o conjunto de todos os elementos ou resultados sob investigação. 11

12 Amostra É qualquer subconjunto da população. 12

13 Amostragem É o método de seleção empregado para a obtenção da amostra. Pode ser: - Probabilística: todos os elementos da população tem probabilidade conhecida e diferente de zero de participar da amostra. - Não Probabilística: quando as condições acima não forem satisfeitas. 13

14 Inferência Estatística É o conjunto de procedimentos estatísticos que têm por finalidade generalizar conclusões de uma amostra para uma população. 14

15 Inferência Estatística Exemplo prático: Pesquisa Eleitoral 15

16 Exemplos Exemplo 1: Pesquisa de salários dos 500 funcionários de uma determinada empresa: são selecionados 36 funcionários e anotados seus salários. Identificar: População, Amostra, VA 16

17 Exemplos Exemplo 2: Estudar a proporção de indivíduos na cidade A favoráveis a determinado projeto do governo. São selecionadas 200 pessoas que devem dizer se são favoráveis ou contra o projeto. Que valores pode assumir a VA? 17

18 Exemplos Exemplo 3: Testar a durabilidade de um novo tipo de lâmpada. São deixadas ligadas 100 lâmpadas até queimarem. Deste modo é anotada (em horas) a duração de cada lâmpada. Qual a população? Por que não se trabalha com a população? 18

19 Amostragem A seleção da amostra pode ser dividida em três procedimentos científicos: - Levantamentos Amostrais; - Planejamento de Experimentos; e - Levantamentos Observacionais. 19

20 Amostragem Levantamentos Amostrais A amostra é obtida de população bem definida, por processos protocolados e controlados pelo pesquisador. Exemplo: Conhecer os salários dos funcionários da empresa Y. 20

21 Amostragem Planejamento de Experimentos O objetivo é analisar o efeito de uma variável sobre a outra. Exemplo: ensaios clínicos sobre novos medicamentos. 21

22 Amostragem Levantamentos Observacionais Os dados são coletados sem que o pesquisador tenha controle sobre as informações obtidas. Exemplo: séries temporais. 22

23 Amostragem A fim de realizar um estudo sobre antecipar o início do turno de trabalho de uma fábrica em meia hora, decidiu-se perguntar a opinião dos 20 primeiros funcionários que chegassem em um determinado dia. Identificar: População, Amostra, VA e possível problema na amostragem. 23

24 Objetivos Saber os motivos que levam o pesquisador a trabalhar com amostra e entender a importância da inferência. Saber identificar população, amostra e variável aleatória. 24

25 Objetivos Identificar os procedimentos científicos de obtenção de dados amostrais. 25

26 Próxima Aula Tipos de Amostragem: Probabilística e Não probabilística Distribuições Amostrais 26

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