Amostragem

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AMOSTRAGEM
-É o estudo de uma população por intermédio da pequena parte da mesma denominada amostra (n).
-Amostra (n): É a menor parte de uma população, mas que seja capaz de possuir todas as características da mesma, tais como: Média; Proporção; Variância; Desvio padrão; etc. Para realização de uma amostra duas variáveis são fundamentais: Cadastro e Pesquisa piloto
-Cadastro: É o registro de todos os elementos da população investigada podendo ser, pelo nome, endereço, ou qualquer código que possa identificar o elemento sorteado para fazer parte da amostra.
-Pesquisa piloto: É uma pequena pesquisa em torno de 30 elementos que antecede a pesquisa amostral, tendo por objetivos principais os seguintes temas: Obter parâmetros que serão utilizados no dimensionamento na mostra a ser pesquisada; Testar o questionário da pesquisa, tornando ele o mais compreensível possível para quem vai responde-lo, e com isto podemos incluir novas perguntas como também excluir ou modificar perguntas que se tornaram desnecessárias.
-Dimensionamento ou tamanho da amostra: Este calculo é feito com base nos parâmetros obtidos pela amostra piloto ou de alguma outra pesquisa realizada nesta população, tudo isso associado ao nível de confiança estabelecido para pesquisa e ao erro amostral pré-estabelecido pelo pesquisador. As principais formulas utilizadas são as seguintes:
1. Quando o tamanho da população (N) não é conhecido, elas são consideradas populações infinitas, e neste caso as fórmulas utilizadas são as seguintes:
1.1 Com base na variação (CV)
1.2 Com base na variância (s²)
1.3 Com base em uma proporção (‘p)
	
2. Agora para populações conhecidas, o N é conhecido:
2.1 Com base no CV
2.2 Com base na variância(s²)
2.3 Com base na proporção (‘p) P+Q = 1,00
3. Com base no nível de confiança demonstrado na amostra. Para que tenhamos uma amostra com uma boa precisão de confiabilidade, o nível de confiança deve, pelo menos, ser igual a 90%, sendo 95%-99% os percentuais mais indicados, principalmente o primeiro. 
3.1 Nível de confiança (%) Valores de Z “padrão”
	%
	Z
	90%
	1.65
	 95%
	1.96
	95.5%
	2.00
	98%
	2.33
	99%
	2.58
4. Erro relativo(Er).
-Também conhecido por erro amostral, este erro é pré-estabelecido pelo pesquisador, e para que tenhamos uma boa amostra, no máximo ele deve ser de 10%, sendo 5% o erro mais utilizado. A dimensão do erro é inversamente proporcional ao tamanho da amostra. Em razão disto, muitas vezes não conseguimos trabalhar com um erro pequeno por não termos condições de tempo de pesquisa, bem como recursos financeiros, para aplicação para trabalharmos com amostras maiores. Veja o que diz o teorema do erro:
- “Quando se reduz o erro amostral a metade do seu valor, o tamanho da amostra será 4x maior do que aquele inicialmente previsto”
Ex: Se trabalha com Er = 10%, com n= 80 pessoas, mas se resolve trabalhar com Er = 5% e n=320 pessoas, é melhor ver qual vale mais, levando em conta os recursos financeiros, tempo e etc.
Ex2: -Uma amostra piloto de pacientes atendidos em determinada maternidade registrou coeficiente de variação de 54%. Estimar uma amostra para investigar as principais características dessa população com precisão de 95% e erro amostral de 10%.
CV=54% (0.54)
Er=10% (0.1)
NC= 95% (z =1.96)
Ou 112 Pacientes
Ex3. Considerando uma população de 200 pacientes, e as mesmas informações do Ex2,