População e amostra

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População e amostra
População: conjunto de todos os valores que descrevem o fenômeno que interessa ao investigador.
Variáveis: conjunto de resultados possíveis de um fenômeno.
A cada fenômeno corresponde um número de resultados possíveis.
Ex.1: Para o fenômeno “sexo” quantas variáveis ou resultados possíveis podemos ter? (masc. e feminino).
Ex.2: Para o fenômeno “número de filhos” podemos expressar: (0, 1, 2, 3, ... n).
Ex.3: Para o fenômeno “estatura” os resultados podem ser bastante variados, dependendo do objeto deste fenômeno.
Assim, uma variável pode ser:
Qualitativa: qdo. seus valores são expressos por atributos (sexo, cor da pele humana) etc.
Quantitativa: qdo. seus valores são expressos em números (salários dos operários, idade dos alunos de uma escola, etc.). 
As variáveis são designadas por letras latinas, em geral, as últimas, x. y, z.
Ex.: Sejam 2, 3, 5, e 8 todos os resultados possíveis de um dado fenômeno. Fazendo uso da letra x para indicar a variável relativa ao fenômeno considerado, temos:
 X Є {2, 3, 5, e 8}
População estatística ou universo estatístico: conjunto de entes portadores de, pelo menos, uma característica comum.
Ex.: Estudantes constituem uma população, pois apresentam pelo menos um característica comum – são os que estudam.
É preciso definir claramente a população a ser estudada ou pesquisada para obtermos um resultado objetivo. 
Ex.: quais alunos quero estudar / pesquisar? De qual escola, curso, série, ativos ou inativos ou ambos, etc.
E, na maioria das vezes, por impossibilidade ou inviabilidade econômica ou temporal, limitamos a pesquisa a apenas uma parte da população. A essa parte proveniente da população a ser estudada / pesquisada denominamos “amostra”.
Amostra: é um subconjunto finito de determinada população. A amostra deve garantir uma representatividade da população estudada.
Nos casos de pesquisas sociais, econômicas e de opinião os problemas são de extrema complexidade.
Amostragem: técnica especial p/ escolher amostras, que garante, dentro do possível, o acaso na escolha.
A seguir, duas das principais técnicas de amostragem:
1ª) Amostragem casual ou aleatória simples: numera-se a população de 1 a “n” e, aleatoriamente, sorteia-se certo número do total (ex.: 10%).
Ex.: Vamos obter a amostra representativa p/a pesquisa da estatura de noventa alunos de uma escola.
Numeramos os alunos de 1 a 90.
Escrevemos os números de 1 a 90, em pedaços iguais de um mesmo papel, colocando-os dentro de uma caixa. Agitamos a caixa p/ misturar os papeis e retiramos, um a um, nove pedaços / números q. formarão a amostra.
Medindo a altura desses alunos sorteados, obteremos uma amostra das estaturas dos noventa alunos.
2ª) Amostragem proporcional estratificada: Muitas vezes a população divide-se em subpopulações, chamadas “estratos”.
Como é provável que a variável em estudo apresente, de estrato em estrato, um comportamento heterogêneo e, dentro de cada estrato, um comportamento homogêneo, convém que o sorteio dos elementos da amostra leve em consideração tais estratos. É isso que fazemos qdo. usamos esta técnica.
Ex.: Usando o exemplo anterior (técnica 1) dos 90 alunos, 54 sejam homens e 36 mulheres, vamos obter a amostra proporcional estratificada. São 2 estratos (M e F) e queremos uma amostra de 10% da população.
 SEXO POPULAÇÃO 10% AMOSTRA
 
 
 Masc 54 10 x 54 = 5,4 5
 100
 Fem 36 10 x 536 = 3,6 4 
 100
 
 Total 90 10 x 90 = 9,0 9
 100