Aula 3 Espaço Amostral e tipos de amostragem

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15/03/2018
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BELÉM
2018
PLANO DE AULA
 Tamanho da Amostra
Tipos de amostragem
 É um subconjunto, uma parte selecionada da totalidade de
observações abrangidas pela população da qual se quer inferir
alguma coisa (parte representativa da população)
Conjunto ou 
universo
AMOSTRA
Porção limitada
TAMANHO
DA
AMOSTRA
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CÁLCULO DO TAMANHO DA AMOSTRA (N)
 O pesquisador deve especificar o erro amostral (E0) tolerável.
Quanto se 
admite errar !
Sempre existe o risco do 
sorteio gerar uma amostra 
com características bem 
diferentes da população de 
onde ela foi extraída. 
CÁLCULO DO TAMANHO DA AMOSTRA (N)
 Erro amostral (E0)
A diferença entre as estimativas das estatísticas estudadas a partir
dos elementos da amostra e o verdadeiro valor do parâmetro que se
deseja estimar é determinada como o erro amostral.
Cálculo do tamanho mínimo de uma amostra aleatória simples.
(n0)
Definido o E0
CÁLCULO DO TAMANHO DA AMOSTRA (N)
 O cálculo do tamanho mínimo de uma amostra aleatória simples é dado 
por: 
Tamanho 
mínimo 
tolerável 
Erro; é o 
pesquisador 
que estabelece 
O n0 é uma primeira aproximação do tamanho da amostra.
CÁLCULO DO TAMANHO DA AMOSTRA (N)
 Quando se conhece o tamanho da população N, pode-se corrigir o cálculo do 
tamanho da amostra a partir de: 
Tamanho da 
amostra
Tamanho 
mínimo 
tolerável 
Tamanho da 
população 
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EXERCÍCIO
Com o objetivo de conhecer algumas características dos funcionários de um
hospital com N funcionários. Supondo que seja de interesse realizar um
levantamento por amostragem para avaliar diversas características da população
de funcionários do hospital. Qual deve ser o tamanho mínimo (n0) e o tamanho
corrigido (n) da amostra aleatória simples, tal que se possa admitir, com alta
confiança, que os erros amostrais não ultrapassem 4% (E0 = 0,04). Calcule n0 e o
n para:
a) N = 35 funcionários; 
b) N = 200 funcionários; 
c ) N = 200.000 funcionários. 
OUTROS TIPOS DE ERROS
 Erro de cobertura: Ocorre pela inclusão no universo de indivíduos estranho a população;
 Erro por fatores estranhos: É decorrente da escolha da amostra de maneira não
aleatória.
 Erro de observação: É comum em amostras de população humana, principalmente em
levantamento com participação de entrevistadores, falhas: entrevistador influencia de alguma
maneira, os respondentes não interpretam corretamente a pergunta, formulários ou
questionários elaborados de maneira inadequada, entrevistador sem treinamento, quando
todo processo desde a compilação até o processamento ocorrerem de maneira errada;
 Erro instrumental: Utilização de equipamentos inadequados e falta de aferição
Tipos de 
Amostragem
PROBABILÍSTICA
E
NÃO PROBABILÍSTICA
AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA
 Quando cada elemento da população tem probabilidade conhecida de ser
incluído na amostra.
 Maneira estatisticamente correta de se escolher os indivíduos da população.
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AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA
Na amostragem probabilística são utilizados com maior frequência
os seguintes tipos:
 1.Amostragem Aleatória Simples;
 2.Amostragem Sistemática;
 3.Amostragem Estratificada;
 4.Amostragem por Conglomerado.
AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA
1. Amostragem Aleatória Simples (AAS).
 Consiste em selecionar n unidades amostrais de modo que cada unidade tenha
a mesma chance de ser escolhida.
Obs.: não se deve utilizar, se têm características diferentes.
Erro de 
cobertura!
AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA
2. Amostragem Sistemática (AS)
 É uma variação da AAS.
 Utilizada quando a população encontra-se naturalmente ordenada.
 EXEMPLO: Listas telefônicas, Prontuários em um hospital. 
HOPITAL
 40 pacientes do Setor A;
 amostra sistemática de 8 pacientes;
 Seleção a cada 5 pacientes (40/8);
 1º escolhido dentre os 5 primeiros – aleatório! – 4º
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AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA
3. Amostragem Aleatória Estratificada (AAE) 
 É um tipo de amostragem que requer um conhecimento prévio da população,
pois é dividida em subgrupos (denominados estratos).
 Utiliza-se uma AAS em cada estrato.
 Os estratos têm por objetivo controlar a variabilidade (menor variabilidade),
assim consegue-se diminuir o tamanho da amostra.
EXEMPLO =>
AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA
3. Amostragem Aleatória Estratificada (AAE) 
120 func.
40 func.
40 func.
200 funcionários Erro de 5%
133 funcionários
27 func.
27 func.
80 func.
AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA
 4. Amostragem Aleatória por Conglomerado (AAC) 
 Neste caso as unidades amostrais são conglomerados 
EXEMPLO: quarteirões, escolas, blocos de apartamento, entre outros.
 Os conglomerados devem ser homogêneos entre si e heterogêneos dentro,
segundo a variável de interesse.
AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA
 4. Amostragem Aleatória por Conglomerado (AAC) 
 A Amostragem por conglomerado é útil quando a população é muito dispersa,
sendo impossível obter uma lista de todos os elementos da população.
 Fazer amostragem por conglomerado é mais econômico e difere da AAE, uma vez
que se utiliza a AAS para selecionar os conglomerados.
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AMOSTRAGEM NÃO PROBABILÍSTICA
 Quando o processo de seleção NÃO leva em consideração a probabilidade que
cada elemento tem de ser incluído na amostra.
 Não é conhecida a chance que cada indivíduo tem de pertencer à amostra.
 Depende ao menos em parte, do julgamento do pesquisador ou do entrevistador
de campo.
AMOSTRAGEM NÃO PROBABILÍSTICA
 Quando é conveniente (ou necessário) tomar uma amostra de indivíduos na
forma em que eles se apresentam aos pesquisadores
 Exemplo: consumidores em supermercado
ambulatório clínico
AMOSTRAGEM NÃO PROBABILÍSTICA
Na amostragem não probabilística os tipos mais usados são: 
 1. Amostragem por conveniência 
 2. Amostragem por julgamento 
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AMOSTRAGEM NÃO PROBABILÍSTICA
 1. Amostragem por conveniência 
 O procedimento consiste em simplesmente contatar unidades convenientes
da amostragem.
EXEMPLO:
AMOSTRAGEM NÃO PROBABILÍSTICA
 2. Amostragem por julgamento 
 A seleção de amostras intencionais ou por julgamento são realizadas
de acordo com o julgamento do pesquisador. É comum a escolha
de experts (profissionais especializados).
 EXEMPLO:
SUCESSO!!!