AMOSTRAGEM 1. O QUE É AMOSTRAGEM?

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Transcrição:

1. O QUE É AMOSTRAGEM? AMOSTRAGEM CAROLINA PROCÓPIO PIO DE MOURA GUSTAVO ADOLFO MAIA P. L. LIMA JOSEVALDO DO AMARAL DE SOUSA Prof. Rodrigo Leone É uma técnica t e/ou conjunto de procedimentos necessários para descrever e selecionar as amostras, de maneira aleatória ou não, e quando bem utilizada é um fator responsável pela determinação da representatividade da amostra. 1. O QUE É AMOSTRAGEM? TÉCNICA; CONJUNTO DE PROCEDIMENTOS; PROCESSO DE SELEÇÃO DE AMOSTRAS; PROBABILIDADE DE QUALQUER ELEMENTO DA POPULAÇÃO SE INCLUÍDA NA AMOSTRA; INCLUSÃO DE APENAS ALGUNS ELEMENTOS NA AMOSTRA; FATOR DETERMINANTE DA REPRESENTATIVIDADE DA AMOSTRA 2. QUALIDADES DE UMA BOA AMOSTRA: PRECISÃO: Refere-se à exatidão dos resultados de medições obtidos nas amostras em relação aos resultados que seriam obtidos se toda população fosse medida; EFICIÊNCIA: Refere-se à medida de comparação entre projetos amostrais, quando os resultados são mais confiáveis que os outros, resultados de maior precisão, e com custos mais reduzidos; 1

3. PRECISÃO E EXATIDÃO DA PESQUISA: CORREÇÃO: Refere-se ao grau de ausência de vieses (amostras incorreta) não amostrais na amostra. Uma amostra é dita como correta se as medidas super e subestimadas forem compensadas entre os membros da amostra. PRECISA E EXATA PRECISA E INEXATA IMPRECISA E EXATA IMPRECISA E INEXATA 3. ETAPAS DA PESQUISA POR AMOSTRAGEM : Definição e objetivos da pesquisa; Acesso a base da dados; Planejamento e seleção da amostra; Estimativa das quantidades de interesse; Avaliação da qualidade das estimativas. 4. TIPOS DE AMOSTRAGEM: PROBABILÍSTICA E NÃO PROBABILÍSTICA 2

AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA: Todos os elementos da população tem probabilidade conhecida diferente de zero, podendo ser incluído na amostra. 4. TIPOS DE AMOSTRAGEM: PROBABILÍSTICA: - Aleatória Simples; - Aleatória Estratificada; - Aleatória por Conglomerado; - Sistemática tica AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA ALEATÓRIA SIMPLES: - Os elementos da amostra são escolhidos aleatoriamente. - A amostra é escolhida através s de sorteio, ou de sistemas de qualquer outra forma aleatória AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA ESTRATIFICADA: - A amostra é definida proporcionalmente ao tamanho de cada estrato de população. - Subdivide a população em subgrupos (estratos). - Seleciona amostras aleatórias simples de cada estrato. - Combina o resultado de cada estrato para estimar parâmetros da população. 3

Número de alunos por série: s AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA SÉRIES E.F 5º ANO E.F 6º ANO E.F 7º ANO E.F 8º ANO E.F 9º ANO E.F TOTAL POPULAÇÃO 674 alunos 843 alunos 1.068 alunos 766 alunos 653 alunos 4.004 alunos AMOSTRA 8 alunos 11 alunos 14 alunos 7 alunos 50 alunos POR CONGLOMERADO: - Subdivide a população em grupos (miniatura de população) de localização próxima, sendo estes homogêneos ou não. - É selecionado alguns aglomerados para formar a amostra desejada. DADOS FICTÍCIOS CIOS Parte de um bairro dividido em quarteirões: AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA x x SISTEMÁTICA: TICA: - Os elementos da amostra são escolhidos segundo um fator de repetição (intervalo fixo). x - Cada elemento pode ser identificado pela sua posição (uma lista, uma fila). Os quarteirões foram selecionados como amostra, escolhidos aleatoriamente. 4

Fila da perícia médica m do INSS: População (N) Amostra (n) Fator de repetição (N/n) 2.400 elementos 75 elementos 2.400/75 = 32 DADOS FICTÍCIOS CIOS Os elementos da população serão escolhidos de 32 em 32, e o primeiro é escolhido através s de sorteio entre os 32 primeiros da fila. AMOSTRAGEM NÃO-PROBABIL PROBABILÍSTICA: A escolha dos elementos da amostra é feita de forma não-aleat aleatória, existindo um procedimento de seleção dos elementos da população segundo critérios rios estabelecido pelo pesquisador. Nenhum elemento qualquer pode fazer parte da amostra. Número de alunos por série: s 4. TIPOS DE AMOSTRAGEM: SÉRIES E.F 5º ANO E.F 6º ANO E.F 7º ANO E.F 8º ANO E.F 9º ANO E.F TOTAL POPULAÇÃO 675 alunos 843 alunos 1.068 alunos 766 alunos 654 alunos 4.006 alunos AMOSTRA 50 alunos NÃO-PROBABIL PROBABILÍSTICA - Por Conveniência ou Acidental; - Intencional ou Por Julgamento; - Por Cotas ou Proporcional; e - Por Tráfego DADOS FICTÍCIOS CIOS 5

AMOSTRAGEM NÃO PROBABILÍSTICA POR CONVENIÊNCIA OU ACIDENTAL: - Os elementos são selecionados conforme conveniência do pesquisador. Durante um programa de televisão a vivo, colocar linhas telefônicas acopladas a computares para registrar opiniões de telespectadores a favor ou contra alguma questão formulada. - A amostra pesquisada muitas vezes está disponível no local e no momento onde a pesquisa estava sendo realizada. AMOSTRAGEM NÃO PROBABILÍSTICA INTENCIONAL OU POR JULGAMENTO: - Os elementos da amostra são julgados como adequados baseado em escolhas de casos específicos, na população onde o pesquisador está interessado. Verificar as razões da compra/não compra de uma determinada marca de produto, ou seja, escolher dois grupos de elementos a serem pesquisados: os usuários e os não usuários do produto. 6

AMOSTRAGEM NÃO PROBABILÍSTICA POR COTAS OU PROPORCIONAL: - O pesquisador procura obter uma amostra que seja similar apenas em alguns aspectos à população. Selecionar: Homens e mulheres; e Com idades entre 19 a 30 anos - Há necessidade de conhecer características específicas da população para determinar a amostra. AMOSTRAGEM NÃO PROBABILÍSTICA POR TRÁFEGO: - A amostra é entrevistada ou observada em lugares de tráfego mais intenso, como em ruas de comércio, grandes lojas de departamentos, eventos esportivos, etc. QUESTÃO 1: Por que a amostragem é importante na aplicabilidade do Estudo? 7

- Redução de números n de elementos de grandes populações; - Possibilidade de limitação no número n de variáveis veis do estudo; - Economia de tempo e de capital; - Facilita a aplicabilidade dos resultados; - Desenvolvimento de um trabalho mais cuidadoso e minucioso; - Obtenção de melhores resultados (mais exatos, detalhados e precisos); - Resultados menos prospectíveis ao erro. QUESTÃO 2: Existe probabilidade do erro amostral trazido pelo processo de amostragem? - Sim, pois se não for utilizado o tipo e modelo de amostragem correto, a definição desde sua tipologia ao modelos vai estar diretamente vincula a qualidade que é desejada na amostra. 8

BIBLIOGRAFIA CONSULTADA: - SMAILES, J. Estatística stica aplicada a administração ão.. São Paulo: Atlas, 2002. - MATTAR, F.N. Pesquisa de Marketing: Metodologia, planejamento.. São Paulo: Atlas, 2005. - LAVADO, E.L., CASTRO, A.A. Projeto de pesquisa (parte V - Amostra).. São Paulo: AAC, 2001. - CARVALHO, S.M, CASTRO, A.A. Projeto de pesquisa (parte Vlll método estatístico stico / tamanho da amostra). São Paulo: AAC, 2001. - http://www.anhembi.br/testes/lo www.anhembi.br/testes/lolu/metodologia lu/metodologia pesquisa/lu 10/lo2/index.htm 9