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Apostila Estatistica

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a unidade mais simples a ser pesquisada (muito utilizado pelo IBGE)..
 1.2. Métodos não Probabilísticos — São amostragens em que há uma escolha deliberada dos elementos da amostra. Não é possível generalizar os resultados das pesquisas para a população, pois as amostras não-probabilísticas não garantem a representatividade da população.
Amostragem de conveniência — A amostra de conveniência é formada por elementos que o pesquisador reuniu simplesmente porque dispunha deles. Então, se o professor tomar os alunos de sua classe como amostra de toda a escola, estará usando uma amostra de conveniência. Os estatísticos têm muitas restrições ao uso de amostras de conveniência. Mesmo assim, as amostras de conveniência são comuns na área de saúde, onde se fazem pesquisas com pacientes de uma só clínica ou de um só hospital. Mais ainda, as amostras de conveniência constituem, muitas vezes, a única maneira de estudar determinado problema. De qualquer forma, o pesquisador que utiliza amostras de conveniência, precisa de muito senso crítico. Os dados podem ser tendenciosos. Por exemplo, para estimar a probabilidade de morte por desidratação não se deve recorrer aos dados de um hospital. Como só são internados os casos graves, é possível que a mortalidade entre pacientes internados sejam muito maior do que entre pacientes não-internados. Conseqüentemente, a amostra de conveniência – constituída, neste exemplo, por pacientes internados no hospital – seria tendenciosa. Finalmente, o pesquisador que trabalha com amostras sempre pretende fazer inferência, isto é, estender os resultados da amostra para toda a população. Então é muito importante caracterizar bem a amostra e estender os resultados obtidos na amostra apenas para a população de onde a amostra proveio.
Amostragem acidental — Trata-se de uma amostra formada por aqueles elementos que vão aparecendo, que são possíveis de se obter ate completar o número de elementos da amostra. Geralmente utilizada em pesquisas de opinião, em que os entrevistados são acidentalmente escolhidos. 
Amostragem intencional — De acordo com determinado critério, é escolhida intencionalmente um grupo de elementos que irão compor a amostra. O investigador se dirige intencionalmente a grupos de elementos dos quais deseja saber a opinião. Por exemplo, numa pesquisa sobre preferência por determinado cosmético o pesquisador se dirige a um grande salão de beleza e entrevista as pessoas que ali se encontram.
Amostragem por cota 	 — Um dos métodos de amostragem mais comumente usados em levantamentos de mercado e em prévias eleitorais é o método de amostragem por quota. Ela abrange três fases: 1ª. classificação da população em termos de propriedades que se sabe, ou presume, serem relevantes para a característica a ser estudada;
 2ª. determinação da proporção da população para cada característica, com base na constituição conhecida, presumida ou estimada, da população; e
 3ª. fixação de quotas para cada observador a quem tocará a responsabilidade de selecionar interlocutores ou entrevistados, de modo que a amostra total observada ou entrevistada contenha a proporção de cada classe tal como determinada na fase 2.
 1.3. Amostragem Probabilística Versus Amostragem não-Probabilística — Os planos de amostragem probabilística são delineados de tal modo que se conhece a probabilidade de todas as combinações amostrais possíveis. Em razão disso, pode-se determinar a quantidade de variabilidade amostral numa amostragem aleatória. Sob tais condições a amostragem é objetiva, podendo-se obter prontamente uma estimativa do erro amostral. A amostragem aleatória é um exemplo de amostragem probabilística. A amostragem não-probabilística é a amostragem subjetiva, ou por julgamento, onde a variabilidade amostral não pode ser estabelecida com precisão. Conseqüentemente, não é possível nenhuma estimativa do erro amostral (isto é, da variabilidade amostral). A verdade é que, sempre que possível, deve-se usar a amostragem probabilística há, não obstante, alguns casos em que a amostragem não-probabilística proporciona uma alternativa útil para a amostragem probabilística.
 
 1.4. TAMANHO da AMOSTRA ( ou dimensionamento da amostra)
BARBETTA, Pedro Alberto. Estatística aplicada às ciências sociais. 7. ed. Florianópolis: Editora UFSC, ano 2006, 315p.
Exemplo: Considerando a população da região que o hospital Maternidade “W” atende seja de 10000 habitantes, para um erro de 7% (0,07), com um nível de significância de 5% (z = (1,96) e um desvio padrão desconhecido, quanto deveria ser o tamanho da amostra de recém-nascidos para que as medidas calculadas com base na distribuição de recém-nascidos sejam mais representativas?
 Sendo: 
 e 
Para: N = 10000 habitantes
 E = 0,07
 α = 5% então o nível de confiança vale: 1 – α = 95%, tem-se z = (1,96
 se s(x) desconhecido, trabalha-se com s(x) = 0,50
Tem-se que: 
 ( n = 196
então o Tamanho da amostra para 
 ( n* = 192 recém-nascidos.
 Obs: Quando o desvio padrão s(x) é desconhecido trabalha-se com o desvio padrão das
 variáveis discretas: 
 considerando p = 0,50 e q = 1 – p = 0,50.
( Na ORGANIZAÇÃO temos tabela e gráficos:
SÉRIE ESTATÍSTICA — É toda TABELA que apresenta a distribuição de um conjunto de dados estatísticos em função da época, do local ou de espécie.
	Pode-se inferir que numa série estatística observamos a existência de três elementos ou fatores: 
 o tempo, o espaço e a espécie.
Conforme varie um dos elementos da série, podemos classificá-la em:
— Séries históricas: cronológica, temporais ou marchas. Descreve os valores da variável, em determinado local, discriminados segundo intervalo de tempo variável.
— Séries geográficas: espaciais, territoriais ou de localização. Descrevem os valores da variável, em determinado instante, discriminados segundo regiões.
— Séries específicas ou categóricas: Descrevem os valores da variável, em determinado tempo e local, discriminados segundo especializações ou categorias.
— Séries conjugadas: Em uma tabela descrevem a variação de valores de mais de uma variável, isto é, faz-se à conjugação de duas ou mais séries.
TABELAS — Um dos objetivos da Estatística é sintetizar os valores que uma determinada variável pode assumir, de forma que tenhamos uma visão global da variabilidade dessa variável. E isso ela consegue, inicialmente, apresentando esses valores em tabelas e gráficos, que irão nos fornecer rápidas e seguras informações a respeito das variáveis em estudo, permitindo-nos determinações administrativas e pedagógicas mais coerentes e científicas. 
Tabela É um quadro que resume um conjunto de observações.Uma tabela compõe-se de:
— Título: conjunto de informações, as mais completas possíveis, respondendo às perguntas: O quê? Onde? Quando? Fica localizado no topo da tabela. As perguntas do título referem-se respectivamente à espécie ou categoria, ao lugar e ao tempo. Essas tabelas, que apresentam esses tipos de informações, são denominadas Séries Estatísticas.
— Corpo: conjunto de linhas e colunas que contém informações sobre a variável em estudo;
— Cabeçalho: parte superior da tabela que especifica o conteúdo das colunas;
— Coluna Indicadora: parte da tabela que especifica o conteúdo das linhas;
— Linhas: retas imaginárias que facilitam a leitura, no sentido horizontal, de dados que se inscrevem nos seus cruzamentos com as colunas;
— Casa ou Célula: espaço destinado a um só número;
Há ainda a considerar os elementos complementares da tabela, que são:
— Fonte, Notas e Chamadas: colocados de preferência no seu rodapé.
Obs: De acordo com a resolução No 886 da Fundação IBGE, nas casas ou células devemos colocar:
(um traço horizontal ( ( ) quando o valor é zero, não só quando à natureza das coisas, como quanto ao resultado do inquérito;
(três pontos (