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METODOLOGIA DE PESQUISA PROF GIOVANA1[1]

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de amostragem 
5º) Forma de seleção: 
•Aleatória (sorteio) 
•Não-aleatória (intencional) 
6º) Tamanho da amostra 
 
 
Exemplo 
População do Estudo: Todos os alunos matriculados na academia de 
musculação. N=450 alunos 
Plano Amostral: observar sobre a perda de peso. Faz-se uma análise nas fichas 
de trabalho, para verificação do objetivo de cada aluno, selecionando apenas os 
que querem perder peso. 
Amostra: Dentre os avaliados selecionou-se 150 mulheres e 40 homens. n=190 
alunos 
 
 
Técnicas de Amostragem 
 
Amostragem probabilística (aleatória) – a probabilidade de um elemento da 
população ser escolhido é conhecida. 
Amostragem não-probabilística (intencional): não se conhece a probabilidade 
de um elemento da população ser escolhido para participar da amostra. 
 
Amostragem Probabilística (aleatórias) 
 9
1 – Amostra aleatória simples 
2 – Amostragem sistemática 
3 – Amostragem estratificada 
4 – Amostragem estratificada proporcional 
5 – Amostragem por conglomerado 
 
 
 
1 – Amostra aleatória simples 
Processo mais elementar e freqüentemente 
Faz-se uma lista da população e sorteiam-se os elementos que farão parte da 
amostra. 
Ex.: Com o objetivo de verificar a incidência da obesidade em estudantes do curso 
de E.F. da UDESC, deseja-se extrair uma amostra aleatória simples de tamanho 
200. N=1000 n=200 
1)associa-se cada elemento da população a um nº 
2)Extração de uma amostra al. simples de tamanho n=200 
3)Tomar 200 números aleatórios do conjunto (01,02,.....200). Os estudantes 
associados com esses nºs formarão a amostra. Usar a tabela dos nºs aleatórios. 
 
 
2 – Amostra aleatória sistemática 
 
Variação da amostra aleatória simples quando a população está ordenada 
segundo algum critério (fichas, listas telefônicas, etc). 
a = N/n 
Sempre se sorteia um nº entre 1 e o resultado de “a” p/ ver o nº de início.a = 
1000/200 = 5 
 
Sorteia-se um nº entre 1 e 5 . Digamos que o nº sorteado foi 3, então inicia-se pela 
ficha 3, a amostra terá um intervalo de 5 em 5 a partir da ficha nº 3,8,13,18,23 
assim sucessivamente. 
 
3 – Amostragem Estratificada 
 
•Um conhecimento prévio sobre a população é necessário 
•A população é dividida em subgrupos (estratos) 
•Os estratos devem ser mais homogênios (internamente) que a população toda. 
•Sobre os estratos, realizam-se seleções aleatórias. 
 
 
4 – Amostragem Estratificada Proporcional 
Usada quando a população divide-se em sub-populações(estratos) razoavelmente 
homogêneos. 
Variáveis de estratificação são: idade, sexo, classe social, etc 
Estrato Proporção na N Tamanho do subg. 
Masc. 30/50=0,60(60%) np=0,60x10=6 (sorteio) 
 10
Fem. 20/50=0,40(40%) np=0,40x10=4 
N=50, quero uma amostra de n=10 
Selecionar aleatoriamente proporcional por estrato 
 
 
 
 
 
 
5 – Amostragem por conglomerado 
 
•A população é dividida em subpopulações distintas (conglomerados). 
•Resultados menos precisos 
•Custo bem menor 
•Não exige uma lista de todos elementos da população: ideal quando os 
elementos da população estão dispersos sobre grandes territoriais 
•Fração de amostragem: n/N elementos (fração da população que será 
efetivamente observada -aleatória) 
 
Realizada em 1º OU 2º estágios: 
1º Estágio: Seleção de conglomerados de elementos (aleatório) 
Ex:: Para selecionar uma amostra de academias de uma cidade: tomar as 
academias como conglomerados. 
2º Estágio: 
•Observam todos os elementos dos conglomerados selecionados no 1º estágio 
(aleatório) 
Ou 
•Nova seleção, tomando amostras de elementos dos conglomerados extraídos no 
1° estágio (aleatória). 
2º Estágio: 
Ex:: Para selecionar uma amostra de academias de musculação de Florianópolis: 
•Tomar as academias como conglomerados. 
•Pegar todos os participantes das academias ou fazer uma seleção aleatória dos 
sujeitos. 
Academias de Florianópolis : musculação 
1)Sorteia-se 3 academias (A). População= 190 pessoas 
2)Para satisfazer a fração de amostragem de 50% em cada academia, selecionar: 
A=25 B=40 C=30 pessoas 
 
 
Amostragem Não-Probabilística (intencional) 
1 – Amostra acidental 
2 – Amostra intencional 
3 – Amostragem por cotas 
 
 
1 – Amostra acidental 
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Amostra formada por elementos que vão aparecendo. 
Ex. Pesquisa de opinião 
Ex: Diagnosticar quais as sugestões de música para as aulas de ginástica nas 
academias de Florianópolis. As pessoas que freqüentarem as aulas de ginástica 
durante a semana da pesquisa farão parte da amostra. 
 
 
 
2 – Amostra intencional 
Amostra escolhida intencionalmente por algum critério. 
Ex: Estes indivíduos foram selecionados por atenderem alguns pré-requisitos 
estabelecidos: 
- todos objetivam perda de peso; 
- todos já praticam musculação por pelo menos 6 meses; 
- estão na faixa etária de 18 a 21 anos de idade. 
 
3 – Amostragem Por Cotas 
Usada quando a população divide-se em sub-populações (estratos) 
razoavelmente homogêneos, mas escolhidos intencional.. 
N=50, quero uma amostra de n=10 
Estrato Proporção na N Tamanho do subg. 
Masc. 30/50=0,60(60%) np=0,60x10=6 
Fem. 20/50=0,40(40%) np=0,40x10=4 
Escolhe 6 masc. e 4 fem. da população, intencional. 
 
 
Por que fazer Amostragem? 
•Economia: Torna-se mais econômico o levantamento de somente uma parte da 
população; 
• Tempo 
• Confiabilidade: Quando se pesquisa um número reduzido de elementos, pode-se 
dar mais atenção aos casos individuais, evitando erros nas respostas; 
• Operacionalidade: É mais fácil realizar operações de pequena escala. 
Tamanho de uma Amostra 
•O cálculo do tamanho da amostra é um problema complexo. 
Conceitos: 
•Parâmetro: Características específicas dos elementos da população. 
 
•Estatística: características descritivas dos elementos da amostra. 
 
•Estimativa: valor acusado por certa estatística, considerando uma amostra 
observada. 
 
EXEMPLO: Tamanho de uma amostra aleatória simples. •Na população de 
atletas de uma equipe, a porcentagem de atletas favoráveis a um programa de 
treinamento físico é um PARÂMETRO. 
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• Em uma amostra a ser retirada de 100 atletas, a porcentagem de atletas 
favoráveis ao programa de treinamento físico, é uma ESTATÍSTICA. 
• Se 60% destes atletas da amostra forem favoráveis, este valor é uma 
ESTIMATIVA. 
 
ERRO AMOSTRAL É a diferença entre o valor que a estatística pode acusar e o 
verdadeiro valor do parâmetro que se deseja estimar. 
 Para a determinação do tamanho da amostra (n), o pesquisador precisa 
especificar o Erro Amostral Tolerável, ou seja, o quanto ele admite errar na 
avaliação dos parâmetros de interesse. 
Ex: Pesquisa eleitoral, tolera uma erro de 2%. Na verdade aquele candidato que 
tem 20%, ele tem 20±2% = 18 a 22%. 
 
Fórmula para o cálculo do tamanho da amostra 
 
Tamanho mínimo da amostra: 
 
Sem conhecer o N (população) 
no = _1_ 
 Eo2 
 
Conhecendo o N (população) 
n = N. no 
 N+ no 
N = tamanho da população (nº de elementos da população) 
 n= tamanho da amostra (nº de elementos da amostra) 
 no= primeira aproximação para o tamanho da amostra 
 Eo = erro amostral tolerável 
 
Exemplo de cálculo do tamanho da amostra aleatória simples 
 
Avaliar a % de atletas de atletismo que recebem patrocínio, em uma determinada 
população N=200 atletas de atletismo de Florianópolis,SC. Qual o tamanho 
mínimo de uma amostra, admitindo com alta confiança, que os erros amostrais 
não ultrapassem 4% (Eo= 0,04)? 
1ª aproximação no = 1/ (0,04)2 = 625 atletas 
 
2ª aproximação n = (200) . (625) = 125000 = 152 atletas 
 (200) + (625) 825 
 
Exemplo de cálculo do tamanho da amostra aleatória simples 
Avaliar a % de praticantes de atletismo, em

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