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Bioestatística - Amostras

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Antes de obter uma amostra, é preciso definir os critérios que serão usados para selecionar as unidades que comporão essa 
amostra. 
Métodos de amostragem
Amostragem probabilística:
A amostra aleatória ou probabilística é constituída por n unidades retiradas ao acaso da população. Em outras palavras, a 
amostra aleatória é obtida por sorteio. Logo, toda unidade da população tem probabilidade conhecida de pertencer à 
amostra. Para obter uma amostra aleatória, é preciso que a população seja conhecida e cada unidade esteja identificada 
por nome ou por número
-A seleção dos indivíduos é randômica/aleatória.
- Está é a forma ideal de preparar a amostra, pois é a forma de amostragem com maior chance de escolher uma amostra 
representativa da população como um todo. A amostragem probabilística é capaz de equilibrar tanto os fatores conhecidos 
quanto os fatores desconhecidos que poderiam influenciar o resultado do estudo.
- Quando a amostragem é feita totalmente aleatória é possível atribuir toda diferença observada nas variáveis de desfecho, 
como um resultado da diferença nas variáveis preditoras. Entretanto na maior parte dos estudos populacionais esta forma 
de amostragem é muito difícil, pois nunca é verdade que todos os indivíduos em uma população têm a mesma chance de 
serem selecionados.
Amostragem casual simples: o sorteio é feito na população inteira.
A amostra aleatória simples é obtida por sorteio de uma população constituída por unidades homogêneas para a variável 
que você quer estudar. 
Ex: para obter uma amostra aleatória de 2% dos 500 pacientes, você precisa sortear 1O. Você pode fazer isso escrevendo o 
nome de todos os pacientes em pedaços de papel, coloque todos os pedaços de papel em uma urna, misture bem e retire um
nome. Repita o procedimento até ter os nomes dos 10 pacientes que comporão sua amostra. 
Amostra estratificada: antes do sorteio a população é separada em grupos/estratos e pode ser proporcional ao tamanho de 
cada estrato.
A amostra aleatória estratificada é usada quando a população é constituída por unidades heterogêneas para a variável que 
se quer estudar. Nesse caso, as unidades da população devem ser identificadas; depois, as unidades similares devem ser 
reunidas em subgrupos chamados estratos. O sorteio é feito dentro de cada estrato.
Ex: 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. Você suspeita que homens sejam mais bem atendidos do que mulheres. 
Aproximadamente metade dos pacientes é do sexo masculino. Comece separando homens de mulheres. Você tem, então, dois 
estratos, um de homens, outro de mulheres. Depois você obtém uma amostra aleatória de cada sexo (ou cada estrato) e reúne 
os dados dos dois estratos numa só amostra aleatória estratificada. 
Amostra semiprobabilística
A amostra semiprobabilística é constituída por n unidades retiradas da população por procedimento parcialmente aleatório.
Amostra sistemática: o sorteio na população segue um critério pré-estabelecido.
A amostra sistemática é constituída por n unidades retiradas da população segundo um sistema preestabelecido, 
não exige que a população seja conhecida, mas é preciso que esteja organizada em filas, em arquivos, ou mesmo em ruas,
como os domicílios de uma cidade.
Ex: se você quiser uma amostra constituída por 1/8 da população, você sorteia um número que caia entre 1 e 8. Se for 
sorteado o número 3, por exemplo, a terceira unidade será selecionada para a amostra. A partir dai, tome, sistematicamente, 
a terceira unidade de cada oito, em sequência. A primeira unidade é 3, seguem, de oito em oito, as unidades de números: 11, 19, 
27, etc. 
Amostra por conglomerados: constituída por n unidades tomadas de alguns conglomerados. O conglomerado é um conjunto 
de unidades que estão agrupadas, qualquer que seja a razão (asilos, academias, escolas, etc).
A amostra por conglomerados exige livre acesso aos conglomerados, o que nem sempre se consegue. 
Ex: imagine que um dentista quer levantar dados sobre a necessidade de aparelho ortodôntico em crianças de 12 anos.
Ele pode sortear três escolas de primeiro grau (conglomerados) e examinar todas as crianças com 12 anos dessas escolas.
Amostra por quotas: esse tipo de seleção não é aleatório, é uma seleção das pessoas para a amostra por uma característica 
bem específica.
A amostra por quotas é constituída por n unidades retiradas da população segundo quotas estabelecidas de acordo com a 
distribuição desses elementos na população. A ideia de quota é semelhante à de estrato, com uma diferença básica: você 
seleciona a amostra por julgamento e depois confirma as características das unidades amostradas, então exige algum 
conhecimento da população, mas as unidades não precisam estar numeradas ou identificadas. 
Ex: você pode ser incumbido de entrevistar 30 homens com "mais de 50 anos que recebam mais de seis e menos de 10 salários 
mínimos". Então você deverá julgar. pela aparência da pessoa, se ela se enquadra nas características descritas - homem de 
mais de 50 anos que ganha entre seis e 10 salários mínimos. Se achar que viu a pessoa certa, deve fazer a abordagem e 
depois confirmar as características com perguntas. O número de pessoas em determinada quota depende do número delas 
na população. 
Amostragem não probabilística:
Nem todo indivíduo da população têm chance de ser selecionado para fazer parte da amostra. Pode inserir um viés na 
amostra. Essa amostra pode ser não representativa da população como um todo e não é o ideal.
A amostra não-probabilística ou de conveniência é constituída por n unidades reunidas em uma amostra simplesmente 
porque o pesquisador tem fácil acesso a essas unidades. 
Amostragem não probabilística – por conveniência: as amostras de conveniência ou de voluntários são feitas nos estudos de 
pesquisa clínica. Por definição, apenas voluntários podem participar de um estudo de pesquisa clínica, sendo assim a 
amostragem não é representativa de toda a população. Amostragem por conveniência também acontece quando são 
selecionados pacientes de apenas uma localidade.
 Amostras
 (Heloá Kapor de Brito)
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Tamanho da amostra
Existe um tamanho ideal de amostras para um estudo, do ponto de vista do estatístico, as amostras devem ser grandes para 
dar maior confiança às conclusões obtidas. De qualquer modo, as amostras não devem ser muito grandes, porque isso seria 
perda de recursos e também não devem ser muito pequenas, porque o resultado do trabalho seria de pouca utilidade.
Veja o que se faz na sua área, consultando a literatura, mas verifique também o que seu orçamento permite fazer.
O tamanho da amostra pode ser determinado por critério estatístico as fórmulas de cálculo são bem conhecidas e existem 
sistemas que calculam conforme as informações que você têm sobre o seu estudo.
*O que é necessário para fazer o cálculo amostral?
-Determinar o nível de significância (valor alfa), que é a probabilidade de cometer um erro tipo 1 (falso positivo). Normalmente 
alfa = 0,05.
-Determinar o poder de estudo (valor beta), que é a probabilidade de não cometer um erro tipo 2 (falso negativo). 
Normalmente beta = 0,2 a 0,15.
-Conhecer a magnitude de efeito (diferença esperada entre os grupos ou entre pré e pós).
-Tipos de estudos, tipo de variável e razão de alocação 
Representatividade
A amostra só traz informação sobre a população da qual foi retirada e podem ser representativas ou não-representativas.
Tendência é a diferença entre a estimativa que se obteve na amostra e o parâmetro que se quer estimar.
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