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Os objetivos deste curso são: Introduzir as ideias centrais da teoria de amostragem e justificar seu uso Apresentar os principais tipos básicos de desenhos de amostra, utilizando algumas formulações matemáticas e demonstrações Divulgar alguma experiência acumulada em anos de trabalho no IBGE W. E. DEMING “In God we trust. All the others must use data.” Tradução livre “Em Deus acreditamos. Para o resto precisamos usar dados” Um método para se obter dados: AMOSTRAGEM Um pouco de história Segundo Leslie Kish: “O artigo de Kiar (1895) pode bem servir como data de nascimento oficial da pesquisa por amostragem, apesar de pesquisas já terem sido feitas por Laplace e Lavoisier, entre outros.” Um pouco de história Portanto, pode-se dizer que a Amostragem tem pouco mais de 120 anos Porém, só passa a ser aceita plenamente, segundo Kish, após a segunda guerra mundial Aliás, Kish diz mais quando indica em seu artigo que a pesquisa estatística, apesar de ser uma ferramenta que já existia no século XIX, só ao longo do século XX passou a ser economicamente viável pela introdução da amostragem probabilística. O que é uma pesquisa? Coleta de informações sobre as características de interesse de unidades de uma população, usando conceitos, métodos e procedimentos bem definidos Compilação dessas informações numa forma resumida útil. “Amostragem consiste em selecionar parte de uma população para observar, de modo que seja possível estimar alguma coisa sobre toda a população.” Steven K. Thompson Uma definição de amostragem Pesquisa amostral População Amostra Objetivo: conhecer sobre a população, pesquisando (observando) a amostra Quatro conceitos básicos 1.Unidade (elemento ou unidade elementar) é um único indivíduo ou objeto a ser medido ou observado na pesquisa. 2.População (ou universo) é o conjunto de todas as unidades para o qual queremos obter informações ou fazer inferências. 3.Amostra é o subconjunto de unidades da população que selecionamos para medir ou observar. 4.Cadastro (cadastro de seleção) é a lista de unidades de onde a amostra é selecionada. Voltando à pesquisa Pode-se examinar todas as unidades da população CENSO ou PESQUISA EXAUSTIVA um subconjunto selecionado de unidades da população PESQUISA POR AMOSTRA A seleção pode ser, de acordo com o objetivo, Probabilística: É A QUE VAMOS ESTUDAR! Quase probabilística: POR COTAS Não probabilística: ESPECIALISTAS Pesquisas por amostra Buscam conhecer a população pesquisando uma amostra. Amostragem probabilística Cada unidade da população tem probabilidade positiva de ser incluída na amostra, e esta probabilidade pode ser calculada. Amostra extraída por algum método de seleção aleatória (ao acaso ou por sorteio). Probabilidades de seleção incorporadas na criação de estimativas para população. A amostra não é uma escolha do amostrista segundo suas preferências pessoais, mas, sim, o resultado de um processo aleatório!! Algumas características desejáveis de uma amostra Capacidade de generalizar estimativas da amostra para toda a população. “Imparcialidade.” Menor erro amostral possível, dado o custo, tempo e restrições operacionais (eficiência). Capacidade de medir a precisão das estimativas. Estimativa: valor aproximado para o valor verdadeiro de um parâmetro da população, baseado numa amostra Passos fundamentais Definição de OBJETIVOS, CONCEITOS e RECURSOS Obtenção e avaliação do CADASTRO Planejamento, SELEÇÃO e COLETA (controle) da amostra ESTIMAÇÃO das quantidades de interesse AVALIAÇÃO da qualidade (PRECISÃO) das estimativas Objetivos da pesquisa Exemplo 1– Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Objetivos da PNAD: investigar anualmente, de forma permanente, características gerais da população, de educação, trabalho, rendimento e habitação, além de outras com periodicidade variável, de acordo com as necessidades de informação para o País, como as características sobre migração, fecundidade, nupcialidade, saúde, segurança alimentar, entre outros temas. O levantamento dessas estatísticas constitui um importante instrumento para formulação, validação e avaliação de políticas orientadas para o desenvolvimento socioeconômico e a melhoria das condições de vida no Brasil. (IBGE, PNAD 2014, http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/populacao/trabalhoerendimento/pnad2014/default_brasil.shtm) Objetivos da pesquisa Exemplo 2 – PeNSE – Pesquisa Nacional de Saúde do escolar “A PeNSE 2012 investigou alguns fatores comportamentais de risco e de proteção à saúde em uma amostra de estudantes que estavam frequentando o 9º ano (antiga 8ª série) do ensino fundamental, no turno diurno de escolas públicas ou privadas, situadas nas zonas urbanas ou rurais de um conjunto de municípios situados no território brasileiro. … O tamanho da amostra em cada estrato foi calculado para fornecer estimativas de proporções (ou prevalências) de algumas características de interesse, em cada um dos estratos geográficos, com um erro máximo aproximado de 3% em valor absoluto ao nível de confiança de 95%. ” http://biblioteca.ibge.gov.br/visualizacao/livros/liv64436.pdf Objetivos da pesquisa Exemplo 3 – LFS - Canadian Labour Force Survey Principais objetivos: Estimar mensalmente o número de desempregados Para o Canadá com CV ≤ 2%; Por província com 4% ≤ CV ≤7%. Estimar trimestralmente o número de desempregados Por área econômica, com CV ≤ 15%. Todo plano amostral deve especificar População alvo (?) População de pesquisa (?) e cadastros Unidade(s) de amostragem Unidades de informação (de pesquisa) Método(s) para seleção da amostra Tamanho da amostra Aspecto longitudinal (pesquisas repetidas) Definições POPULAÇÃO ALVO: população que se desejaria atingir com a pesquisa, para a qual se gostaria de obter as informações POPULAÇÃO DE PESQUISA ou AMOSTRADA: população a ser realmente coberta pela pesquisa Exemplo: PNAD até 2003 População Alvo: pessoas residentes no Brasil, numa data de referência especificada População de Pesquisa: pessoas residentes no Brasil, numa data de referência especificada, menos os habitantes das áreas rurais de RO, AC, AM, RR, AP e PA Exemplo: PeNSE 2012 População alvo: alunos matriculados na 8ª série ou 9º ano do ensino fundamental População de pesquisa: alunos matriculados na 8ª série ou 9º ano do ensino fundamental, em escolas com mais de 14 alunos matriculados declarados no Censo Escolar de 2011. População de pesquisa É preciso especificar: Unidades a serem pesquisadas Características definidoras das unidades Localização das unidades Período de referência considerado Vinculação a cadastros Unidades Características definidoras Localização Período Pessoas Que habitam domi- cílios particulares permanentes Em Macaé Durante a semana da pesquisa Empresas de comércio varejista Classificadas como supermercados Em Recife Em 1996 Pessoas Maiores de 5 anos de idade Que visitaram o museu nacional Entre 01/07 e 30/09/1996 Alunos Do curso de mestrado da ENCE No Rio de Janeiro 1º trimestre de 2004 Estabeleci- mentos agro- pecuários Produtores de café No Paraná No ano de 1998 Exemplo Conceitos a definir numa pesquisa por amostragem Unidade de referência Unidade de observação ou sobre a qual são obtidas informações de interesse Unidade informante Unidade que fornece a informação Unidade de análise Unidade à qual a inferência é dirigida Exemplo 1 – PNAD Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Unidade(s) de referência Pessoas, moradorasno domicílio Unidade informante Pessoa adulta, moradora do domicílio Unidade(s) de análise Pessoas, famílias, domicílios Unidade(s) de amostragem Município, setor, domicílio Domínios de análise 27 Estados, 9 Regiões Metropolitanas, País Exemplo 2 – PeNSE 2012 Unidade de referência: aluno matriculado na 8ª série ou 9º ano do ensino fundamental Unidade informante: aluno matriculado na 8ª série ou 9º ano do ensino fundamental Unidade de análise: aluno matriculado na 8ª série ou 9º ano do ensino fundamental Domínios de análise: Capitais, Unidades da Federação, Brasil Unidade amostral:: Municípios (ou grupos de municípios), escolas e alunos Conceitos a definir numa pesquisa por amostragem Unidade de amostragem Unidade que será selecionada para amostra Domínio de análise ou de interesse Grupo de unidades de análise agregadas para fins de tabulação, inferência e análise Slide 1 Slide 2 Slide 3 Slide 4 Slide 5 Slide 6 Slide 7 Slide 8 Slide 9 Slide 10 Slide 11 Slide 12 Slide 13 Slide 14 Slide 15 Slide 16 Slide 17 Slide 18 Slide 19 Slide 20 Slide 21 Slide 22 Slide 23 Slide 24 Slide 25 Slide 26