Apostila de Estatistica Geral e Aplicada
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Apostila de Estatistica Geral e Aplicada


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computador, que é muito prático nos dias de hoje. 
 
Os métodos para obtenção de uma amostra probabilística são: 
 
 
 
(1) Amostragem Aleatória Simples 
 
 
Há vários métodos para se extrair uma amostra de uma população. A maneira mais fácil, e talvez a mais 
importante, para selecionarmos uma amostra probabilística de uma população é através da amostragem 
aleatória simples, a qual exige que cada elemento da população tenha a mesma chance de que todos os outros 
elementos da população de pertencer a essa amostra. 
 
 
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Exemplo: Imagine que você quer obter uma amostra de 2% dos 500 pacientes de uma clínica para entrevistá-los 
sobre a qualidade de atendimento da secretária. Qual seria o procedimento? 
Solução: 2% de 500 é igual a 10 pacientes. Um modo é escrever o nome de cada um dos 500 pacientes em um 
pedaço de papel, colocando-os em uma caixa, misturando-os bem, e sortear os 10 pacientes, retirando um de 
cada vez. 
Outra forma de obter essa amostra aleatória simples é fazer uma lista desses 500 pacientes numerando-os 
de 001 a 500 e, em seguida, utilizar uma tabela de números aleatórios (existem várias tabelas desse tipo). 
 
Obs.: Esse mesmo exemplo dos 500 pacientes poderia ser o de uma população de: 
 
 
\u2022 500 assinantes de um jornal, para saber qual o assunto de maior interesse 
 
\u2022 500 associados de um clube, para saber qual o esporte de sua preferência 
 
\u2022 500 funcionários de uma empresa, para saber a opinião sobre a qualidade da refeição 
etc. 
 
 
(2) Amostragem Sistemática 
 
É semelhante à amostragem aleatória simples. Requer uma lista dos itens da população (finita), 
escolhendo-se cada k-ésimo item da lista (k = N/n, N = tamanho da população e n = tamanho da amostra), a 
partir de um primeiro elemento que é obtido por sorteio ou através de uma tabela de números aleatórios. 
Exemplo: Se você quer entrevistar 2% dos 500 funcionários (isto é, 10 funcionários) de uma empresa para saber 
sobre a qualidade da refeição servida, você pode dividir 500 por 10, e obter 50. Sorteie um número entre 1 e 50, 
inclusive. Se der 15, por exemplo, então o 15º funcionário da lista geral será o primeiro a ser entrevistado. Em 
seguida, some 15 com 50 para obter 65, isto é, o 65º funcionário será o segundo a ser entrevistado. Somando 65 
com 50, obtemos 115, ou seja, o 115º funcionário será o próximo entrevistado, e assim por diante. 
A amostragem sistemática é muito útil quando se trata de amostrar uma população que vai se 
completando ao longo do ano ou de um período. É o caso de óbitos (por acidentes, por doenças etc.); satisfação 
dos clientes de uma loja ou de um restaurante, peças produzidas por uma máquina etc. Uma das vantagens 
desta estratégia é a economia de tempo, no sentido de que a pesquisa pode começar de imediato; outra é que 
evitamos acessar registros de dados que podem não estar disponíveis, problemas de memória etc. 
 
 
 
(3) Amostragem Estratificada 
 
É um processo que consiste em dividir uma população em, no mínimo, duas subpopulações (ou estratos) 
que compartilham das mesmas características (por exemplo, sexo) e, em seguida, extraímos uma amostra 
(proporcional) de cada estrato. 
Exemplo: Se um clube tem 1.000 associados, sendo 600 homens e 400 mulheres, e você quer obter uma 
amostra de 2% desses associados (ou seja, 20 associados) para saber o tipo de esporte de sua preferência, 
basta sortear 2% dos homens (12 associados) e 2% das mulheres (8 sócias). 
 
 
(4) Amostragem por Conglomerados 
 
Neste caso, a população é dividida em seções (ou conglomerados); em seguida escolhemos algumas 
dessas seções e, finalmente, tomamos todos os elementos das seções escolhidas. 
 
Exemplo: Um dentista de uma cidade quer levantar dados sobre a necessidade de aparelho ortodôntico em 
crianças de 12 anos. Ele pode, por exemplo, sortear três escolas do ensino fundamental (conglomerados) dessa 
cidade e examinar todas as crianças com 12 anos dessas escolas. 
Obs.: Uma diferença entre a amostragem por conglomerados e a amostragem estratificada é que a amostragem 
por conglomerados utiliza todos os elementos dos conglomerados selecionados, enquanto que a amostragem 
estratificada utiliza uma amostra de elementos de cada estrato. 
 
 
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Métodos de amostragem não probabilística 
 
 
 
 
 
 
 
Neste método de amostragem, o pesquisador vai direto aos elementos que possuem a característica que ele 
quer verificar, eliminando os outros considerados inconvenientes. 
 
 
Por exemplo, uma agência de publicidade, querendo criar uma propaganda de um sabonete da marca X, 
pode lançar uma pesquisa prévia para detectar o(s) motivo(s) preferencial(is) pela compra desse sabonete, tais 
como, preço baixo, cor que combina com o banheiro, suavidade refrescante, sabonete usado por artistas etc.). 
Detectado o motivo principal, a agência de publicidade cria o anúncio em cima dessa ideia, prevendo assim um 
reforço nas vendas do produto. É claro que essa pesquisa deve ser feita com quem usa esse sabonete, ou seja, 
os consumidores dessa marca de sabonete é que deverão compor a amostra (quem não usa esse sabonete não 
saberá opinar). 
 
 
 
 
 
 
(1) Amostragem por Julgamento 
 
 
 
 
Os elementos são selecionados para a amostra com base no julgamento da pessoa que faz o estudo. 
 
 
Nesse tipo de amostragem podemos usar a lógica, o bom senso ou um julgamento bem fundamentado para 
selecionar uma amostra que seja representativa de uma população maior. Nessa abordagem, a pessoa mais 
conhecedora do assunto do estudo seleciona elementos da população que ele(a) sente que sejam os mais 
representativos da população. 
 
 
Com frequência, esse método é um modo relativamente fácil de selecionar uma amostra, porém, não se 
presta a qualquer tipo de avaliação estatística formal. 
 
 
 
 
 
Exemplos 
 
 
 
 
a) Se você foi incumbido de entrevistar 30 homens com mais de 50 anos e que recebam mais de 6 e menos de 
10 salários mínimos. Então, você deverá julgar, pela aparência da pessoa, se ela se enquadra nas 
características descritas. Se achar que viu a pessoa certa, deve fazer a abordagem e depois confirmar as 
características com perguntas. O número de pessoas depende do número delas na população (quotas). 
 
 
 
b) Um repórter pode amostrar dois ou três senadores, julgando que eles refletem a opinião geral de todos os 
senadores. No entanto, a qualidade dos resultados da amostra depende do julgamento da pessoa que 
seleciona a amostra. Também, neste caso, exige-se grande cuidado ao tirar as conclusões baseadas nas 
amostras de julgamento usadas para fazer inferências (isto é, tirar conclusões) sobre as populações. 
 
 
 
c) Para extrair uma amostra por julgamento de revistas que reflitam os valores da classe média, poderíamos, 
em um nível intuitivo, selecionar Veja, Época, Seleções Reader\u2019s Digest, entre outras, porque os artigos 
dessas revistas parecem retratar o que a maioria das pessoas de classe média deseja. 
 
 
 
d) Voluntários, tais como indivíduos doadores de sangue, ensaios clínicos para teste de novos medicamentos. 
 
 
 
 
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(2) Amostragem por Conveniência (ou Intencional) 
 
 
 
 
Na amostragem por conveniência, os elementos são selecionados para a amostra com base na 
conveniência do pesquisador. É um método bastante simples e prático, embora destituído de rigor estatístico. 
Neste método, simplesmente utilizamos resultados que já estão disponíveis, ou seja, são fáceis de se coletar. 
 
 
Exemplos 
 
 
 
 
a) A entrevista com transeuntes constitui o exemplo clássico da amostragem não probabilística por 
conveniência. 
 
 
 
b) Um professor que