Bioestatistica - População, Amostra e Amostragem.

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População, Amostra e Amostragem
 PROF. EDUARDO FEDERIGHI BAISI CHGAS
 
DEFINIÇÕES
POPULAÇÃO: conjunto de elementos que detêm pelo menos uma característica em comum, onde as características determinam os critérios de inclusão e exclusão.
ELEMENTOS: são unidades de análise, podendo ser pessoas, escolas, domicílios ou qualquer outra forma de unidade.
AMOSTRA (população de estudo): é uma parte retirada da população para estudo, de acordo com técnicas de amostragem.
AMOSTRAGEM: é o procedimento ou a técnica de obtenção de uma amostra da população.
TIPOS DE AMOSTRA
Probabilística: cada unidade amostral tem probabilidade conhecida e diferente de zero de pertencer à amostra. É usada alguma forma de sorteio para a obtenção da amostra
Não probabilística: não se conhece a probabilidade de cada unidade amostral pertencer à amostra. Algumas unidades terão probabilidade zero de pertencer à amostra.Ex: amostragem intencional; por voluntários; acesso mais fácil; por quotas.
Para se obter uma amostra é necessário
 Delimitar a população de Estudo;
 Dispor de um rol ou relação completa dos elementos da população ou das unidades de amostragem;
Numerar o elementos de 1 até N (tamanho da população;
Determinar o n amostral
Selecionar os elementos da amostra por um mecanismo aleatório.
CÁLCULO DO TAMANHO DA AMOSTRA
- Amplitude do universo
Os universos de pesquisa podem ser finitos ou infinitos. Convencionou-se que os finitos são aqueles cujo número de elementos não excede a 100.000. Universos infinitos, por sua vez, são aqueles que apresentam elementos em número superior a esse. 
- Erro máximo permitido
Os resultados obtidos numa pesquisa elaborada a partir de amostras não são rigorosamente exatos em relação ao universo. Esses resultados apresentam sempre um erro de medição. Nas pesquisas sociais trabalha se usualmente com uma estimativa de erro entre 3 e 5%. 
	
- Percentagem com que o fenômeno se verifica 
	A estimação prévia da percentagem com que se verifica um fenômeno é muito importante para a determinação do tamanho da amostra.
CÁLCULO DO TAMANHO DA AMOSTRA
CÁLCULO DO TAMANHO DA AMOSTRA
O cálculo do tamanho da amostra
O cálculo do tamanho da amostra
TIPOS DE AMOSTRAGEM
AMOSTRAGEM ALEATÓRIA SIMPLES
É o processo de amostragem onde qualquer subconjunto de n elementos diferentes de uma população de N elementos tem mesma probabilidade de ser sorteado (Kalton G. 1983, Silva, NN, 1998). 
Tamanho da população: N; 
Tamanho da amostra: n; 
Fração global de amostragem ou probabilidade de sortear um indivíduo = n/N
AMOSTRAGEM ALEATÓRIA SIMPLES
 Pode ser:
Sem reposição: quando cada elemento da população só pode ser sorteado uma única vez;
Com reposição: quando o elemento sorteado é colocado novamente com chances de ser sorteado.
Geração de Números aleatórios: gera-se uma tabela de números aleatórios e a partir de um ponto e do tamanho da amostra necessária inicia-se a seleção dos elementos
Tabela de Números Aleatórios
 Como usar:
 Determinar o número de r algarismos necessários para caracteriza N;
Escolher uma direção à seguir e um ponto de partida;
Ponto de partida deve ser sorteado;
A partir do números sorteado localizar os elementos;
AMOSTRAGEM ALEATÓRIA SISTEMÁTICA
Utiliza-se a ordenação natural dos elementos da população (prontuários, casa, ordem de nascimento).
Intervalo de amostragem k = N/n 
Início casual i, sorteado entre 1 e k
Amostra sorteada é composta pelos elementos:
 i, i+k, i+2k, ...., i+(n-1)k
OBS: É necessário ter cuidado com a periodicidade dos dados, por exemplo se for feito sorteio de dia no mês, pode cair sempre em um domingo onde o padrão de ocorrência do evento pode ser diferente.
AMOSTRAGEM ALEATÓRIA SISTEMÁTICA
AMOSTRAGEM ALEATÓRIA ESTRATIFICADA
A população é subdividida de acordo com características conhecida e pré-determinadas;
Este tipo de amostra permite realizar análise mais precisas de subgrupos de uma população;
Selecionar critérios de estratificação, com pouca variabilidade intra e grande inter-estratos;
Permite fixar tamanhos de amostras diferentes para os subgrupos;
AMOSTRAGEM ALEATÓRIA ESTRATIFICADA PROPORCIONAL
É preciso saber o tamanho da população N e o tamanho da amostra n;
Os sujeitos de cada estrato serão selecionados por amostragem aleatória simples;
AMOSTRAGEM ALEATÓRIA ESTRATIFICADA UNIFORME
É preciso saber o tamanho da população N, o tamanho da amostra n e o número de estratos;
Os sujeitos de cada estrato serão selecionados por amostragem aleatória simples;
Porém todos estratos terão o mesmo número de elementos investigados;
Ex: N= domicílios de Marília n= 1500 domicílios
 Estrato 1 – classe baixa = 500 domicílios
 Estrato 2 - classe média = 500 domicílios
 Estrato 3 – classe alta = 500 domicílio
AMOSTRAGEM ALEATÓRIA por CONGLOMERADO
É uma amostragem aleatória simples, onde cada unidade de amostragem é um grupo.
Conglomerado – agrupamento natural de elementos da população, sendo estes bastante heterogêneos em relação as características estudadas.
É útil quando a população é muito dispersa e é praticamente impossível de se ter uma lista de todos os sujeitos da população:
São exemplos: escolas, conselhos de classe, hospitais, etc... 
AMOSTRAGEM ALEATÓRIA por CONGLOMERADO
 PASSOS:
Selecionar o conglomerado;
Número de conglomerados;
Seleção aleatória dos conglomerados
Conglomerado em um estágios – todos o elementos do conglomerado selecionado são observados;
Conglomerado em dois estágios – seleção aleatória simples dos elementos do conglomerado selecionado;
Dependendo do tamanho da população são inseridos mais estágios.
AMOSTRAGEM NÃO-PROBABILÍSTICA
 Não necessita de uma lista ou rol de elementos da população;
 São procedimentos não-aleatórios de amostragem;
 As análises se baseiam na hipótese de que a amostra se comportaria de forma similar à uma aleatória;
 Baixa credibilidade dos resultados pela impossibilidade de calcular o viés dos não respondentes e nem a precisão das estimativas.
 Principais tipos: por cotas, por julgamento e o por conveniência.
AMOSTRAGEM NÃO-PROBABILÍSTICA
por COTA
São formados estratos: idade, gênero e ou outra característica relevante para a pesquisa;
O entrevistador que seleciona o elemento;
Porém cada entrevistador tem uma cota de elementos com características pré-definidas, com o objetivo de tentar diminuir o viés;
Sempre é possível atingir o tamanho da amostra
AMOSTRAGEM NÃO-PROBABILÍSTICA
por JULGAMENTO
Os elementos são escolhido por um perito;
Não nenhum tipo de sorteio;
Não possibilidade inferências;
Os erros crescem com o tamanho da amostra.
AMOSTRAGEM NÃO-PROBABILÍSTICA
de COVENIÊNCIA
Não existem um plano particular de amostragem;
Não tem como objetivo generalizar conclusões;
Tem como objetivo descrever características apenas do grupo estudado;
Os elementos podem ser: voluntários, pacientes de um médico, alunos de uma sala de aula, etc...