27/05/2016. Semiprobabilística. Amostra. Amostra Probabilística. Bioestatística TÉCNICAS DE AMOSTRAGEM NOÇÕES DE AMOSTRAGEM. Amostra Sistemática

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1 Probabilística Não probabilística Semiprobabilística 27/05/2016 Técnica de gem Não Probabilística Semiprobabilistica Não probabilística 1 TÉCNICAS DE AMOSTRAGEM Bioestatística 2 Por conveniência Sistemática Por Conglomerados 3 4 NOÇÕES DE AMOSTRAGEM População ou Universo É o conjunto de unidades sobre o qual desejamos informação. gem Simples É todo subconjunto de unidades retiradas da população para obter a informação desejada. gem Estratificada Os termos população ou Universo não se restringem, porém, ao conjunto de pessoas, referindo-se, sim a qualquer conjunto grande de unidades que têm algo em comum, como, por exemplo, radiografias, prontuários de pacientes atendidos pelo SUS, laudos de necropsia encaminhado à justiça, auditorias das contas hospitalares de uma maternidade

2 NOÇÕES DE AMOSTRAGEM Parâmetro É um valor em geral desconhecido( e, portanto, que precisa ser estimado) que representa determinada característica da população. Estatística É uma quantidade calculada com os dados de uma amostra. É usada para estimar o parâmetro, na população de onde foi retirada. 7 8 O processo de escolha de uma amostra da população é denominado de amostragem. VANTAGEM DA AMOSTRAGEM gem Custo menor; Velocidade maior; Inferência Precisão controlada; População 9 Redução da carga de coleta sobre unidades da população. 10 AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA É aquela em que cada elemento da população tem uma chance conhecida e diferente de zero de ser selecionado para compor a amostra (MATTAR, 2001). Aleatória Simples - AAS Cada elemento da população tem probabilidade conhecida, diferente de zero e idêntica à dos outros elementos, de ser selecionado para fazer parte da amostra. É constituído uma amostra em que cada elemento recebe uma numeração e a seleção é feita aleatoriamente 1. Confira o número da população; 2. Enumere; 3. Selecione a amostra através da tabela dos Números Aleatórios - TNA Obtenção de amostra aleatória simples Agora você poderá acompanhar passo a passo como extrair uma amostra aleatória simples. Acompanhe a seguir: Exemplo: Temos que selecionar 4 acadêmicos para fazerem parte do projeto de pesquisa a do HPV.Para isso será utilizado a TNA para realizar a seleção dos acadêmicos. PASSO 1 A idéia é extrair uma amostra aleatória simples de tamanho 4, de uma população constituída por alunos da 2ª fase do curso de medicina 11 1º Listagem dos alunos de Medicina 12 2

3 Exemplo: Temos que selecionar 4 acadêmicos para fazerem parte do projeto de pesquisa sobre o HPV. Para isso será utilizado a TNA para realizar a seleção dos acadêmicos. 1º PASSO: Confira o número da população Adriana Ana Paula Cesar Daniele Débora Elza Èrica Fábia Gabriela Isabel Izadora Joice Karina Letícia Márcia Maria Angélica Sabrina Sandra Teresa Vanessa 13 PASSO 2 - A utilização da tabela de números aleatórios implica em associar cada elemento da população a um número. Numeração dos alunos: 01.Adriana 02.Ana Paula 03.Cesar 04.Daniele 05.Débora 06.Elza 07.Èrica 08.Fábia 09.Gabriela 10.Isabel 11.Izadora 12.Joice 13.Karina 14.Letícia 15.Márcia 16.Maria Angélica 17.Sabrina 18.Sandra 19.Teresa 20.Vanessa 14 PASSO 3 Selecionar os 4 acadêmicos compreendidos entre 01 e 20 utilizando a tabela de números aleatórios - TNA COMO USAR A TABELA DE NÚMEROS ALEATÓRIOS 01.Adriana 11.Izadora 02.Ana Paula 03.Cesar 04.Daniele 05.Débora 06.Elza 07.Èrica 12.Joice 13.Karina 14.Letícia 15.Márcia 16.Maria Angélica 17.Sabrina Serão pesquisados números aleatórios de dois dígitos, pois a numeração da população, conforme visto vai de 01 até 20. Em nosso exemplo, adotaremos a começar pela primeira linha da tabela de números aleatórios. Vejamos a sequência que aparece: 08.Fábia 09.Gabriela 10.Isabel 18.Sandra 19.Teresa 20.Vanessa Adriana 11.Izadora 02.Ana Paula 12.Joice 03.Cesar 13.Karina 04.Daniele 14.Letícia 05.Débora 15.Márcia 06.Elza 16.Maria Angélica 07.Èrica 17.Sabrina 08.Fábia 18.Sandra 09.Gabriela 19.Teresa 10.Isabel 20.Vanessa AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA Estratificada São amostras compostas por elementos provenientes de todos os estratos ou subgrupos heterogêneos da população e retirados. O tamanho da amostra retirada da cada subgrupo é proporcional ao tamanho de cada estrato em relação ao total da população

4 AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA Estratificada Se a população estiver naturalmente dividida em grupos distintos de pessoas, o pesquisador deve obter uma amostra estratificada. Para isso agrupa as pessoas similares em estratos e obtém, de cada estrato uma amostra casual simples proporcional ao tamanho do estrato, formando então uma amostra ENTENDENDO MELHOR O CONCEITO DE ESTRATIFICAÇÃO DA POPULAÇÃO Estratificação é o processo de dividir um conjunto heterogêneo em subconjuntos homogêneos. Exemplo: Um dentista quer obter uma amostra de 10% dos 90 pacientes de uma clínica para entrevistá-los sobre a qualidade de atendimento da secretária Ele suspeita que que homens estão sendo melhor atendido do que as mulheres. Sendo constituída de 36 homens e 54 mulheres. Para obtermos dados de ambos os grupos, o dentista deverá separar as fichas em dois estratos. 21 Sexo População 10% Masculino 36 3,6 4 Feminino 54 5,4 5 Total 90 9,0 9 Numeramos os alunos de 01 a 90, sendo 01 a 36 homens e 37 a 90 mulheres. Utilizando uma tabela de números aleatórios, procedimentos como na amostra aleatória simples, selecionamos 4 valores para os homens e 5 valores para as mulheres. Os pacientes associados a esses números formarão a amostra desejada. 22 Sistemática A amostra sistemática é constituída por unidades retiradas da população seguindo um sistema preestabelecido. Ordena-se as unidades, numera e retira para amostra a K-ésima unidade. O número K é obtido por sorteio ( TNA) K = N n 23 Sistemática Exemplo: Aplicar um questionário de satisfação sobre os serviços prestados por uma clínica em 10 clientes de um banco de dados de 100 pessoas. 1º calcular a razão K = N/n onde N é o tamanho da população e n é o tamanho da amostra K sempre será a parte inteira. 2ª- Sortear um número de 01 a K.(TNA) 3º -Obter a amostra: número sorteado, número sorteado + K, número, sorteado + 2K, número sorteado + 3K,

5 Sistemática Exemplo: Aplicar um questionário de satisfação sobre os serviços prestados por uma clínica em 10 clientes de um banco de dados de 100 pessoas. N = 100 n = 10 K = 100/10 = 10 K= 10 número sorteado = 8 (TNA /1º Linha ) : 8, 18, 28, 38, 48, 58, 68, 78, 88 e Por conglomerados Por conglomerados Na amostragem de conglomerados, a população total é subdividida em grupo de unidades elementares, denominados conglomerados. A amostragem é feita a partir dos grupos e não dos indivíduos da população. Sorteia-se aleatoriamente um número suficiente de conglomerados e os objetos deste constituirão a amostra. Os elementos dentro de um conglomerados tendem a apresentar características similares. Quando se seleciona elementos dentro da amostragem de conglomerados, tem-se dois estágios: 1º Estágio: sorteia-se os conglomerados 2º Estágio: sorteia-se os elementos Este esquema amostral é utilizado quando há uma subdivisão da população em grupos que sejam bastante semelhantes entre si, mas com fortes discrepâncias dentro dos grupos, de modo que cada um possa ser uma pequena representação da população de interesse específico; 30 5

6 EXEMPLO: Um professor de educação física quer estudar o efeito de reposição hormonal (uso de hormônio por mulheres depois da menopausa) sobre desempenho nos exercícios. Para obter uma amostra por conglomerados, o professor pode sortear (selecionar) duas academias similares ( conglomerados) de ginástica da cidade, avaliar o desempenho das mulheres que frequentam essas duas academias e comparar o desempenho das que fazem com a daquelas que não fazem o uso da terapia de reposição hormonal na pós-menopausa. Obs: Embora haja diferença dentro deles, são similares entre si, de tal maneira que cada um deles pode representar a população. 31 AMOSTRAGEM NÃO PROBABILÍSTICA Por Conveniência são selecionadas por alguma conveniência do pesquisador. É o tipo menos confiável, pois não é representativa da população, apenar de mais barato, rápida e simples. São úteis para pesquisas exploratórias, mas jamais para pesquisa conclusiva. Não permite que se façam generalizações. Um pesquisador deseja estudar o comportamento em relação à marca e, para isso faz uma entrevista com amigos, vizinhos e colegas de trabalho. Uma vez que essa amostra não é representativa da população 32 6