Aula 3 Técnicas de amostragem

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Técnicas de amostragem
FACULDADE MAURÍCIO DE NASSAU
DISCIPLINA: BIOESTATÍSTICA
Profa. Dra Cynthia Faro
Por que se usam amostras?
• Custo e demora dos censos
• Populações muito grandes
• Impossibilidade física de examinar toda a população
• Comprovado valor científico da informações coletadas 
por meio de amostras
Após definimos a população da pesquisa é 
preciso estabelecer a técnica de 
amostragem, isto é, o procedimento que 
será adotado para escolher os elementos 
que irão compor a amostra
Tipos de amostras
Amostra aleatória ou probabilística:
• SIMPLES
• ESTRATIFICADA
Amostra semiprobabilistica:
• SISTEMÁTICA
• CONGLOMERADOS
Amostra não probabilística ou por conveniência
Prof. Msc Higor César Menezes Calasans
Tipos de amostras
Amostra aleatória ou probabilística: é formada por 
várias unidades retiradas ao acaso da população. 
“SORTEIO”.
• SIMPLES
• ESTRATIFICADA
• Amostra aleatória simples: população constituída 
por unidades homogêneas para a variável que você 
estuda. É composta por elementos retirados ao acaso 
da população. Dessa forma todo elemento da 
população tem igual probabilidade de ser escolhido 
para uma amostra.
835 alunos
Sorteio
Amostra
População
Amostra aleatória ou probabilística: 
• Amostra aleatória simples
Exemplo: 
Pesquisa da estatura dos alunos de uma escola com 90 alunos 
(população: 90 alunos) usando uma amostra de 10% da 
população: 
1. Numeram-se os alunos de 1 a 90; 
2. Sorteiam-se 9 números (10% de 90) usando algum mecanismo 
aleatório ou através de uma Tabela de Números Aleatórios. Tem-
se: 14 35 30 19 66 27 77 45 38 
3. Os alunos numerados de acordo com a lista acima são 
escolhidos e tomados os valores das suas estaturas, obtendo 
assim uma amostra da população dos 90 alunos.
Amostra aleatória ou probabilística: 
• Amostra estratificada
➢ É usada quando a população é constituída por 
unidades heterogêneas para a variável que estuda
➢ É composta por elementos provenientes de todos 
os estratos da população.
➢ Devem ser obtidas amostras estratificadas sempre 
que a população for constituída por diferentes 
estratos.
Amostra aleatória ou probabilística: 
• Amostra estratificada
Exemplo:
Imagine que você precisa obter uma amostra de 2% dos 500 
pacientes de uma clínica para entrevista-los sobre a qualidade de 
atendimento na enfermaria. Você suspeita que homens sejam 
mais bem atendidos do que as mulheres. Aproximadamente 
metade dos pacientes é do sexo masculino. Você que obter dados 
dos dois sexo. Qual seria o procedimento?
Comece separando homens e mulheres. Depois obtém uma 
amostra aleatória de cada estrato (homem e mulher) e reúne os 
dados dos dois estratos numa só amostra aleatória estratificada.
Amostra aleatória ou probabilística: 
EXEMPLO: Suponha que no exemplo anterior, dos noventa alunos, 54 sejam
meninos e 36 sejam meninas. Neste caso precisamos obter a amostra
estratificada. Serão dois estratos (sexo masculino e sexo feminino) e
queremos uma amostra de 10% da população. Assim:
1. Definimos a amostra em estratos:
2. Numeram-se os alunos de 1 a 90 sendo que 1 a 54 correspondem a meninos
e de 55 a 90, a meninas. Procede-se então o sorteio. Por exemplo:
53, 05, 46, 74, 90, 17, 75, 63, 31.
3. Neste caso serão obtidas as características dos seguintes alunos:
53 05 46 17 31 - masculino
74 90 75 63 – feminino
SEXO POPULAÇÃO 10% AMOSTRA 
M 54 5,4 5 
F 36 3,6 4 
TOTAL 90 9,0 9 
 
Amostra semiprobabilística: é constituída por várias 
unidades retiradas da população por procedimento 
parcialmente aleatório.
• Amostra sistemática
Os elementos não são escolhidos por acaso e sim por 
um sistema preestabelecido. 
• Amostra sistemática
➢ Quando a população está organizada , é mais fácil 
obter uma amostra sistemática.
➢ É mais usada, mas exige uma maior preocupação 
na seleção. Por exemplo: se os elementos de uma 
população estão ordenados em fila, não se deve 
selecionar os “primeiros”, ou “os últimos”, nem 
mesmo “os do meio”. O ideal é selecionar de 10 
em 10, ou a critério definido.
Amostra semiprobabilística:
• Amostra por conglomerados: é constituída por várias 
unidades tomadas de alguns conglomerados.
➢ Conglomerado é um conjunto de unidades que 
estão agrupadas, qualquer que seja a razão.
Exemplo:
Imagine que um dentista que levantar dados sobre a
necessidade de aparelho odontológico em crianças de 12 anos.
Ele pode sortear três escolas de primeiro grau
(conglomerados) e examinar todas as crianças com 12 anos.
Amostra semiprobabilística:
EXEMPLO: 
Suponha uma rua que tenha 500 prédios e desejamos obter
uma amostra de 40 prédios (8%). Como os prédios já estão
ordenados na rua, podemos usar o seguinte procedimento:
1. Como 500:40 = 12,5, então temos de selecionar um prédio
para a amostra a cada 12.
2. Sorteamos um número entre 1 e 12 inclusive, digamos que
seja 5.
3. Vamos amostrando os prédios iniciando pelo 5º e pulando
de 12 em 12. Assim, iniciamos pelo prédio 5, depois
usamos o prédio 12+5, depois 12+12+5, e assim por
diante.
4. No final teremos amostrado os 40 prédios.
Amostra não probabilística ou por conveniência
➢ É composta por elementos que o pesquisador 
reuniu simplesmente porque dispunha deles.
➢ São comuns na área de saúde, onde se fazem 
pesquisas com pacientes de uma só clinica ou de 
um só hospital.
Problema: Os dados podem ser tendenciosos. 
Avaliação das técnicas de amostragem
As amostras aleatórias exigem que o pesquisador tenha a
listagem com todas as unidades da população, porque é dessa
listagem que serão sorteadas as unidades que comporão a
amostra.
A amostra sistemática não exige que a população seja conhecida,
mas é preciso que esteja organizada em filas, em arquivos, ou
mesmo em ruas, como os domicílios de uma cidade.
Avaliação das técnicas de amostragem
A amostra por conglomerados exige livre acesso aos
conglomerados, o que nem sempre se consegue.
As amostras de conveniência não invalidam a pesquisa, mas
precisam ser muito bem descritas porque representam apenas a
população de indivíduos semelhantes aqueles incluídos na
amostra.
INFERÊNCIA
Estender os resultados da amostra para 
toda a população.
É importante caracterizar bem a amostra e 
estender os resultados obtidos na amostra 
apenas para a população de onde a 
amostra proveio.
Os prontuários dos pacientes de um hospital estão
organizados em um arquivo, por ordem alfabética. Qual
a maneira mais rápida de amostrar 1/3 do total de
prontuários?
Seleciona-se, para a amostra, um de cada 3 prontuários 
ordenados.
Um pesquisador pretende levantar dados sobre o numero de
moradores por domicílio, usando a técnica de amostragem
sistemática. Para isso, o pesquisador visitará cada domicílio
selecionado. Se nenhuma pessoa estiver presente na ocasião da
visita, o pesquisador excluirá o domicílio da amostra. Esta última
determinação introduz tendenciosidade a pesquisa. Por quê?
Nos domicílios onde moram muitas pessoas, será mais fácil o
pesquisador encontrar pelo menos uma pessoa. Então é razoável
admitir que os domicílios com poucos moradores têm maior
probabilidade de serem excluídos da amostra
DETERMINAÇÃO DO TAMANHO DE UMA AMOSTRA
O pesquisador social procura tirar conclusões a 
respeito de um grande número
de sujeitos. Por exemplo, ele poderia desejar estudar:
• Os 170.000.000 de cidadãos que constituem a 
população brasileira.
• Os 1.000 pacientes internados.
• Os 4.000 estudantes de enfermagem
DETERMINAÇÃO DO TAMANHO DE UMA AMOSTRA
Não existe um numero fixo para o tamanho de uma 
amostra a ser estuda. Há soluções para cada caso, 
dependendo:
1. Tipo de problema que se quer resolver.
2. Tipo de variável.
3. Quanto de erro estatísticoé aceito pelo 
pesquisador.
4. Tempo, verbas e pessoas disponível.
DETERMINAÇÃO DO TAMANHO DE UMA AMOSTRA
Erro Amostral é a diferença entre um resultado 
amostral e o verdadeiro resultado populacional; 
tais erros resultam de flutuações amostrais 
aleatórias
DETERMINAÇÃO DO TAMANHO DE UMA AMOSTRA
DETERMINAÇÃO DO TAMANHO DE UMA AMOSTRA
n= tamanho da amostra 
α = nível de confiança
(alfa)
σ =Desvio padrão popupacional
(sigma)
E= margem de Erro
OBRIGADA !