Trabalho de estatistica

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Amostragem probabilística:
	Devemos considerar uma amostragem probabilística sempre que as condições abaixo sejam cumpridas:
(1) Todos os elementos da minha população apresentam uma probabilidade maior que zero para ser selecionados na amostra.
(2) Conhecer precisamente a probabilidade para cada elemento, também chamado de probabilidade de inclusão.
	O cumprimento destes dois critérios é o que torna possível obter resultados não tendenciosos quando se estuda a amostra. Às vezes, estes resultados não tendenciosos requerem usar técnicas de ponderação (weighting), mas esta ponderação é possível precisamente porque sabemos qual probabilidade tenho de cada indivíduo selecionado na minha amostra.
Exemplos de amostragem probabilística:
	O censo de um país, o conjunto de endereços de casas numa população ou uma lista de clientes de uma empresa são exemplos de marco amostral que permitem realizar uma amostragem probabilística. Em cada um desses casos, o universo para ser estudado é diferente: habitantes de um país, lares de uma população e clientes de uma empresa, respectivamente.
Amostragem Aleatória:
	Também chamada de aleatória simples, é aquela na qual todos os elementos da população têm a mesma probabilidade de ser escolhido como elemento da amostra; os elementos da amostra são, por isso, escolhidos por sorteio. Para que o sorteio possa ser realizado, é necessário que os elementos da população estejam identificados.
Exemplo de amostragem aleatória:
	Se tivermos uma população de 6 sujeitos [A, B, C, D, E e F]  e quisermos seleccionar uma amostra de 2 sujeitos, cada um destes 6 sujeitos deverá ter a mesma probabilidade de ser escolhido (1/6) e todos os subconjunto de dois elementos possíveis ([A,B], [A,C], [A,D], [A,E], [A,F], [B,C], [B,D], [B,E], [B,F], [C,D], [C,E], [C,F], [D,E],  [D,F] e [E,F]) deverão ter, igualmente, a mesma probabilidade de ser escolhidos (1/15).
Amostragem Sistemática
	Os elementos que constituirão a amostra são escolhidos segundo um fator de repetição (um intervalo fixo). Sua aplicação requer que a população esteja ordenada segundo um critério qualquer, de modo que cada um de seus elementos possa ser unicamente identificado pela sua posição (uma lista que englobe todos os seus elementos, uma fila de pessoas, etc.).
	O fator de repetição é determinado dividindo-se o tamanho da população (N) pelo tamanho da amostra (n). O primeiro elemento é escolhido por sorteio, dentre os elementos da população que ocupam a posição igual ou inferior a N/n (fator de repetição); em seguida, selecionam-se os elementos a cada intervalo N/n.
Exemplo de amostragem sistemática:
	Suponha que tenhamos a seguinte situação:
Tamanho da população: N = 3.200 elementos
Tamanho da amostra: n = 100 elementos
Fator de repetição: N/n = 3200/100 = 32
	Isto significa que os elementos serão escolhidos de 32 em 32. O primeiro elemento é escolhido por sorteio entre os 32 primeiros.
Amostragem Estratificada:
	Quando a população está dividida em estratos, a amostra também será estratificada, de tal modo que o tamanho dos estratos na amostra seja proporcional ao tamanho dos estratos correspondentes na população.
Exemplo de amostragem estratificada
	São subdivisões da população em agrupamentos homogêneos, por exemplo, sexo, raça, idade, escolaridade, etc.