Estatística AMOSTRAGEM

Transcrição

1 Estatística AMOSTRAGEM

2 Estatística: É a ciência que se preocupa com a coleta, a organização, descrição (apresentação), análise e interpretação de dados experimentais e tem como objetivo fundamental o estudo de uma população.

3 Os estudos estatísticos podem ser feitos de duas maneiras: 1. Investigando todos os elementos da população. 2. Por amostragem, ou seja, selecionando alguns elementos da população.

4 O que se considera população? Conjunto de unidades que tem algo em comum e sobre o qual desejamos obter informação. Ex.: operários da construção civil O que é amostra? É todo subconjunto de unidade retiradas de uma população para obter a informação desejada. O uso de amostras permite obter respostas razoáveis com margem de erro conhecida.

5 O censo? Levantamento de dados de toda a população.

6 Por que se usar amostras? Custo e demora dos censos Populações muito grandes Impossibilidade física de examinar toda a população Estudar cuidadosamente uma amostra tem comprovado valor científico das informações coletadas

7 Como se obtém uma amostra? Definição de critérios para a seleção de unidades. A técnica define o tipo de amostra: 1. Aleatória, casual ou probabilística 1. n unidades retiradas ao acaso 2. A população deve ser conhecida e identificada 3. Aleatória simples ou estratificada

8 1. Aleatória, casual ou probabilística 4. Amostra aleatória simples: Igual probabilidade de pertencer a amostra. População homogênea 5. Amostra aleatória estratificada: População heterogênea É preciso dividir a população em grupos homogêneos.

9 1. Aleatória, casual ou probabilística 2. Amostra semiprobabilística 1. Parcialmente aleatória 2. Amostra Sistemática O sistema de seleção das unidades deve ser preestabelecido. Deve-se ter cuidado com amostras tendenciosas.

10 Amostra Sistemática Imagine que você precisa obter uma amostra de 2% dos 500 pacientes de uma clínica para entrevistá-los sobre a qualidade de atendimento da secretária. Como você obteria uma amostra sistemática? 2% - 10 unidades 500/10 = 50 Sorteie um número entre 1 e 50 A partir do número sorteado, soma 50 e terá a proxima unidade.

11 2. Amostra semiprobabilística 1. Parcialmente aleatória 2. Amostra Sistemática Ex.: 3. Amostra por conglomerados Ex.: Um professor de Educação Física quer estudar o efeito da terapia de reposição hormonal sobre o desempenho nos exercícios. Como obteria uma amostra por conglomerado?

12 2. Amostra semiprobabilística 1. Parcialmente aleatória 2. Amostra Sistemática 3. Amostra por conglomerados 4. Amostra por quotas E elementos retirados da população segundo quotas preestabelecidas de acordo com a distribuição desses elementos na população. Ideia semelhante a da amostra estratificada, mas as quotas não acontece por sorteio.

13 2. Amostra semiprobabilística 1. Parcialmente aleatória 2. Amostra Sistemática 3. Amostra por conglomerados 4. Amostra por quotas Ex.: Considere uma pesquisa sobre preferência de modelo de carro. Como se faz uma amostra por cotas? - 30 homens com mais de 50 anos que recebam mais de seis e menos de 10 salários mínimos...

14 3. Amostra não-probabilística ou de conveniência Ex.: fácil acesso a população

15 Avaliação das Técnicas de Amostragem 1. Amostras aleatórias Lista de toda a população 2. Amostras sistemáticas É preciso a organização das unidades em grupos 3. Amostras por conglomerados Livre acesso aos conglomerados 4. Amostras por cotas Exigem algum conhecimento da população mas as unidades não precisam ser numeradas ou identificadas

16 Amostras probabilísticas são preferíveis do ponto de vista estatístico, mas nem sempre são possíveis; As amostras de conveniência não invalidam a pesquisa, mas precisam ser muito bem descritas.

17 Estatística e Parâmetros A estatística resume a característica da amostra e o parâmetro resume uma característica da população. A estatística é um indicador ou estimativa do parâmetro. Parâmetro: expresso por letras gregas Ex.: Média de uma população µ Estimativa ou estatística: expressa por letras do alfabeto latino Ex.: Média da população x=540

18 Estatística e Parâmetros Com quantas unidades se compõe uma amostra??? Quanto maior número, maior confiança. A qualidade de uma estimativa depende do número de unidades que compõe a amostra O tamanho da amostra é relativo Importante consultar na literatura as técnicas usuais em sua área.

19 Apresentação de Dados em Tabelas Variável é uma condição ou característica das unidades da população (pode assumir valores diferentes em diferentes unidades). Dados são os valores da variável em estudo, obtidos por meio de uma amostra. Variáveis são classificadas em 2 tipos: Quantitativas ou numéricas Qualitativas ou categorizadas

20 VARIÁVEL Nominais Categorizadas ou Qualitativas Ordinais Numéricas ou Quantitativas Discretas Contínuas

21 Variáveis 1. Qualitativa ou categórica Dados distribuídos em categorias exclusivas. Expressa por meio de palavras 1.1 Nominal: Categorias indicadas em qualquer ordem. Previamente indicadas. Ex.: tipo sanguíneo Cor do cabelo

22 Variáveis 1. Qualitativa ou categórica Dados distribuídos em categorias exclusivas. Estar presente em uma categoria exclui consequentemente a outra. 1.2 Ordinal Distribuídas em categorias mutuamente exclusivas que tem ordenação natural Ex.: escolaridade

23 Variáveis 2. Quantitativa ou numérica Resulta de um processo de contagem ou medição Dados expressos em números. 2.1 Discreta Valores finitos em determinado intervalo de tempo (números inteiros). Ex.: nº de filhos, moedas em um bolso

24 Variáveis 2. Quantitativa ou numérica Resulta de um processo de contagem ou medição Dados expressos em números. 2.1 Discreta 2.2 Contínua Qualquer valor num dado intervalo Ex.: peso, tempo de espera, quantidade de chuva

25 DADOS Os números, taxas e outras informações coletados em experimentos ou levantamentos são denominamos dados. Todo dado é um valor de uma variável (numérico ou não numérico). A unidade da população em que são medidas variáveis de interesse é chamada de unidade observação DADOS as de

26 Ex.: Classificação dos dados qualitativos Nominais: classificação das pessoas quanto ao sexo Ordinais: classificação das pessoas quanto à aprendizagem em um curso

27 Ex.: Classificação dos dados quantitativos Discretos: levantamento do número de filhos por mulher. Contínuos: levantamento de áreas de lotes de terra à venda.

28 Por hoje... Obrigada!!!