aula 6 Metodos de Amostragem 26 09

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Formula para cálculo de amostra
Prof. Adriano Felipe
Universo ou População
É o conjunto de elementos com pelo menos uma característica em comum entre eles
O universo da pesquisa depende do que se pretende estudar
Se pretendo saber a opinião dos turistas norte americanos sobre os serviços de hospedagem na cidade do Rio de Janeiro, meu universo será constituído por todos os turistas norte americanos que visitaram a cidade do Rio de Janeiro no período abordado pela pesquisa
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Prof. Adriano Felipe
Universo ou População
Uma população é considerada finita quando o número de elementos que a compõe é determinado e conhecido. 
Um exemplo de população finita é o número de eleitores de Curitiba. Embora esse número seja grande, ele é determinado e conhecido. 
Já uma população é considerada infinita quando o número de elementos que a compõe é muito grande e se desconhece esse número. 
A população é infinita quando se tem como população correspondente ao número de peças que estão sendo continuamente fabricados e evidentemente se desconhece esse número, ou seja, essa população pode ser considerada infinita.
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Prof. Adriano Felipe
Amostragem
Quando se chega à conclusão de que não é possível trabalhar com toda a população, que seria o Censo, utiliza-se amostra
É uma fração da população, um subconjunto de seus elementos que mantém pelo menos uma característica em comum com a população da qual foi extraída
Exemplo: uma amostra representada pelos consumidores de certo produto com idade igual ou superior a 40 anos
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Prof. Adriano Felipe
	Os métodos de amostragem são Probabilísticos e Não Probabilísticos 
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Prof. Adriano Felipe
Amostragem Probabilística
Uma amostra é representativa da população da qual foi selecionada se todos os membros da população tiverem a mesma chance (probabilidade) de serem selecionados para compor a amostra. 
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Prof. Adriano Felipe
Amostragem não probabilística 
 Na amostragem não probabilística ou intencionada há uma escolha deliberada da amostra. 
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Prof. Adriano Felipe
Populações finitas
n = número de elementos da amostra a ser pesquisada
N = número de elementos da população
Z² = nível de confiabilidade
P = proporção de ocorrência da variável (0,5)
Q = proporção de não ocorrência da variável (0,5)
e² = margem de erro
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Prof. Adriano Felipe
Populações finitas
n = __N . Z² . P . Q__
 e² . (N-1) + Z² . P . Q
 Nível de confiabilidade
 68% (Z = 1)
 95,5% (Z = 2)
 99,7% (Z = 3)
	e² = Margem de erro --- 1%, 2%, 3%, 5%, 10%
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Exemplo
	Calculo de amostra para um universo composto por 2.000 pessoas buscando-se um nível de confiabilidade de 95,5% e margem de erro de +ou- 10%
 n = N . Z² . P . Q .
 e² . (N-1) + Z² .P . Q
n = 2.000 x 2² x 0,5 x 0,5 .
 0,10² x (2.000 – 1) + 2² x 0,5 x 0,5 
n = 2.000 x 4 x 0,25 .
 0,01 x 1999 + 4 x 0,25 
n = 95
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Prof. Adriano Felipe
Exercício em grupo
Sendo um universo de 30.200 pessoas, buscando-se um nível de confiabilidade de 95,5% e margem de erro de 5%. Determine o numero da amostra a ser pesquisada. 
Sendo um universo de 30.200 pessoas, buscando-se um nível de confiabilidade de 95,5% e margem de erro de 10%. Determine o numero da amostra a ser pesquisada.
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Prof. Adriano Felipe
Exercício 1
	Sendo um universo de 30.200 pessoas, buscando-se um nível de confiabilidade de 95,5% e margem de erro de 5%. Determine o numero da amostra a ser pesquisada. 
 n = N . Z² . P . Q .
 e² . (N-1) + Z² .P . Q
 n = 30.200 x 2² x 0,5 x 0,5 .
 0,05² x (30.200 – 1) + 2² x 0,5 x 0,5
 
 n = 30.200 x 4 x 0,25 . 
 0,0025 x 30.199 + 4 x 0,25
 n = 394
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Prof. Adriano Felipe
Exercício 2
	Sendo um universo de 30.200 pessoas, buscando-se um nível de confiabilidade de 95,5% e margem de erro de 10%. Determine o numero da amostra a ser pesquisada. 
 n = N . Z² . P . Q .
 e² . (N-1) + Z² .P . Q
 n = 30.200 x 2² x 0,5 x 0,5 .
 0,10² x (30.200 – 1) + 2² x 0,5 x 0,5
 
 n = 30.200 x 4 x 0,25 . 
 0,01 x 30.199 + 4 x 0,25
 n = 100
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Prof. Adriano Felipe
Boa semana!!!
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Prof. Adriano Felipe