Aulas Unidade 4 - GP

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04/08/2014 
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João Garibaldi Almeida Viana 
Unidade 4 : Amostragem 
Amostragem 
 
Conceito, propriedades, métodos e 
cálculo 
 Conceitos básicos de População e Amostra 
 População; 
 Elementos que compõem uma população; 
 Censo; 
 Amostragem; 
 Finalidade da amostragem; 
 
 
 Na maioria das pesquisas científicas é praticamente 
impossível se avaliar todos elementos que compõem 
uma população de interesse de estudo. 
 
 Com a finalidade de 
estudar a população 
retiramos desta população 
uma parte representativa 
que chamamos de amostra 
para a coleta de dados. 
Fonte: LATURIS (2009) 
Custo e Tempo 
 
Para representar bem uma população a amostra deve ter: 
 Qualidade 
 Refere-se como e onde selecionar os elementos da amostra 
• Determinada pelo Pesquisador 
 Delimitar o universo a ser representado 
 Representar a variabilidade 
 Analisar e escolher método de amostragem para 
selecionar os elementos da amostra 
 
Quantidade e Qualidade 
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  Quantidade 
 Refere-se ao cálculo da amostra; 
• Depende: 
 Das características da população; 
 Das características da pesquisa; 
 Do grau de precisão desejado; 
 Do tamanho da população; 
 Do método de amostragem. 
 
Boa quantidade sem qualidade 
Fonte: LATURIS (2009) 
 
Fonte: LATURIS (2009) 
Boa qualidade sem quantidade 
 
Boa qualidade e boa quantidade 
Fonte: LATURIS (2009) 
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 Quantidade 
 Cálculo do tamanho da amostra 
2
22
e
z
n
 
Depende de: 
 Nível de confiança (segurança de que o parâmetro da 
população estimada esta correto); 
 Desvio-padrão da população (variabilidade); 
 Margem de erro (nível de precisão; quantidade de erro 
aceitável) 
Amostragem para 
grandes populações 
 
 Como determinar a variabilidade da população? 
 Literatura 
 Base de dados estatísticos 
 Estudo piloto 
 Como determinar o erro (precisão)? 
 Literatura 
 Precisão desejada 
 Fórmula 
 
n
ze



 Como determinar Z ? 
 Tabela Distribuição Normal Padrão; 
 95% = Z= 1,96 
  Exemplo: Pesquisa sobre o custo do aluguel de 
automóveis em Porto Alegre. 
 
 Z ? Nível de confiança de 95%; α = 5%; z = 1,96 
 Variabilidade (σ)? Não há dados da população nem 
informações na literatura. 
 Estudo exploratório – 20 clientes. Variável custo, desvio 
padrão de R$ 36,4. 
 Margem de erro? Admiti-se uma variação de R$ 6,50: 
2
22
e
z
n
  2
22
5,6
4,3696,1 
n 47,120n
  Exemplo: Pesquisa sobre perfil dos clientes de uma 
seguradora de Porto Alegre. 
 
 Z ? Nível de confiança de 95%; α = 5%; z = 1,96 
 Variabilidade (σ)? Há dados da população. Variável 
idade; Desvio-padrão = 9,2 
Margem de erro? Precisão desejada – A média da 
população pode variar 2,00 
 
2
22
e
z
n
  2
22
2
2,996,1 
n
28,81n
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Fonte: LATURIS (2009) 
 
Fonte: LATURIS (2009) 
  Qualidade 
 Definem a forma como a amostra será extraída da 
população. 
 Podem ser divididos em duas categorias: 
 Probabilísticos e não-probabilísticos 
 Métodos de Amostragem 
  Amostragem não-probabilística 
 Tradicionalmente utilizada na fase exploratória de um 
estudo; 
 
 Não se pode generalizar os resultados para 
determinada população; 
 
 Inclusão e exclusão de elementos da amostra fica a 
critério do pesquisador; 
 
 Não utiliza métodos estatísticos para mensurar erro de 
amostragem 
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  Tipos de Amostragem não-probabilística 
a)Amostragem por conveniência: 
 
 seleção de elementos que estejam mais disponíveis e 
que podem oferecer as informações necessárias; 
 
Exemplo: entrevista com clientes na saída dos restaurantes; escolha 
de empresas que colaboram com pesquisas; 
 b) Amostragem por julgamento ou intencional: 
 
 seleção de elementos para um fim específico; os 
elementos são selecionados porque o pesquisador 
acredita que eles representam a população alvo. 
 
Exemplo: grupo de especialistas com conhecimento sobre uma 
questão específica. 
 c) Amostragem por quota: 
 
 seleção proporcional de elementos dentro de estratos 
da população; feita com base na conveniência. Os 
estratos podem ser delimitados conforme as 
características de interesse da população. 
 
Exemplo: seleção de consumidores de determinado produto/alimento 
respeitando a proporcionalidade da amostra em relação a níveis de 
renda/ idade/ gênero / escolaridade. 
 d) Amostragem bola-de-neve ou por referência: 
 
 pesquisador utiliza os respondentes iniciais para 
identificar os outros respondentes da população alvo – 
referência por indicação. 
 
Exemplo: seleção de empresas inovadoras em processos específicos; 
cada empresa indica possíveis casos semelhantes. 
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 Amostragem Probabilística 
 Seleção dos elementos segue algum procedimento 
aleatório; 
 
 Os elementos apresentam uma probabilidade conhecida 
de serem selecionados; 
 
Envolve a seleção de amostras representativas da 
população alvo; 
 
Os resultados podem ser generalizados com um nível de 
confiança e erro especificado 
  Tipos de Amostragem probabilística 
a) Amostragem aleatória simples: 
 
 atribui a cada elemento da população a mesma 
probabilidade de ser selecionado. 
 
Procedimento de extração de populações finitas: 
i) Atribuir um número único de identificação para cada elemento 
da população; 
ii) Utilizar um gerador de números aleatórios para identificar os 
elementos a serem selecionados. 
 
Exemplo: Perfil dos funcionários de uma grande empresa (2.500). 
Amostra: 150; Numera-se e extrai aleatoriamente. 
 Extração para populações infinitas: 
 Não é possível numerar todos os elementos. 
 Defini-se um critério para a seleção dos elementos de 
forma a manter aleatoriedade e independência. 
 Exemplo: Pesquisa sobre consumidores de fast-food – Sempre que 
um cliente pagar com cheque, o próximo cliente é selecionado. 
 b) Amostragem sistemática: 
 
 segue as propriedades da amostragem aleatória simples 
utilizando como critério de seleção um intervalo de 
amostragem constante k. 
 
 
 
Exemplo: Pesquisa sobre os hábitos dos estudantes de uma 
universidade (10.000); 
Amostra: 500; K = 10.000/500 = 20. 
• Numera-se e seleciona-se o primeiro estudante, digamos que o n. 
7, o próximo a ser selecionado será o 27, 47, 67... 
• Pesquisa residencial 
 
n
N
k 
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c) Amostragem estratificada: 
 
 Seleção da amostra a partir de subgrupos homogêneos 
da população chamados de estratos. 
 
 O pesquisador realiza a estratificação com base em 
critérios de interesse, bem como os elementos 
necessários de cada estrato. 
 
 Os elementos podem ser selecionados dos estratos a 
partir de amostras aleatórias ou sistemáticas. 
 
Exemplo: pesquisa sobre os gastos com cartão de crédito 
com amostragem por estratos de gênero/renda. 
 
Auxilia no cálculo da 
amostra de populações 
com alta variabilidade 
 
d) Amostragem por conglomerado: 
 seleção da amostra a partir de conglomerados – grupos 
naturalmente formados compostos por elementos 
heterogêneos e representativos da população. 
 conglomerados são escolhidos aleatoriamente para 
seleção da amostra - nem todos os conglomerados passam 
por retirada de amostra (ao contrário da amostragem 
estratificada). 
 
Exemplo: Análise de custo de empresas varejistas de Porto Alegre – 
cada bairro de Porto Alegre é um conglomerado. Escolhe-se osconglomerados de maneira aleatória – retira-se amostra ou realiza-se 
um censo. 
 
e) Amostragem por conglomerado de múltiplos estágios 
 seleciona-se aleatoriamente os conglomerados (método 
anterior); ao invés de extrair a amostra ou realiza o censo, 
seleciona-se novamente conglomerados menores 
(Amostragem por conglomerado de dois estágios). 
 Projetos complexos podem envolver três ou mais 
estágios. 
 
Exemplo: Análise de custo de empresas varejistas de Porto Alegre – 
cada bairro de Porto Alegre é um conglomerado. Escolhe-se os 
conglomerados de maneira aleatória – posteriormente escolhe-se sub-
conglomerados (regiões) de cada bairro. A partir daí, retira-se uma 
amostra ou realiza-se um censo. 
 
Uma pesquisa pretende analisar o perfil econômico 
dos tecnólogos em Gestão Pública de uma 
universidade. Um instituto de pesquisa identificou que 
o desvio padrão dos salários de graduados é de R$ 
400,00. A pesquisa deseja manter um nível de 
confiança de 95% e uma margem de erro de R$ 90,00 
salário médio. 
 
a) Calcule o tamanho da amostra para essa pesquisa. 
b) Qual será o tamanho da amostra se a empresa 
diminuir a confiança para 90%? 
 
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•A Insurance Company necessita calcular uma amostra para 
estimar o gasto médio de seus consumidores. A empresa 
busca uma confiança de 99%, com margem de erro de gasto 
de R$ 50,00. Um estudo piloto com 18 consumidores 
demonstrou um padrão de gastos abaixo: 
 
 
 
 
a) Calcule a amostra desejada pela empresa; 
b) Qual método de amostragem você escolheria para 
selecionar os consumidores? Explique a seleção. 
200,0 450,8 85,6 678,20 180,5 250,0 
75,0 325,60 487,2 452,3 175,6 600,0 
501,7 522,1 82,3 401,9 110,6 380,2 
 
 A UNIPAMPA deseja realizar uma pesquisa sobre o 
turismo de compras e o desenvolvimento de regiões 
de fronteira e você foi selecionado para planejar esta 
pesquisa. A primeira etapa consiste no cálculo e 
seleção de uma amostra de turistas. Apresente seu 
planejamento para que a pesquisa tenha uma amostra 
com quantidade e qualidade e cite os métodos de 
amostragem a serem empregados. 
  Referências 
 LAURIS, J. R. P. Cálculo da amostra. In: Reunião de Pesquisa Científica 
em Saúde Bucal Coletiva, 2. Anais... São Paulo: USP, 2009. 
 ANDERSON, D. R.; SWEENEY, D. J.; WILLIAMS, T. A. Estatística 
aplicada à administração e economia. São Paulo: Pioneira, 2005. 
 HAIR Jr. et. al. Fundamentos de Métodos de Pesquisa em 
Administração. Porto Alegre: Bookman, 2005. 
 
• Cálculo da amostra (Fórmula Complementar). 
 
 Amostragem para uma Estimativa de uma Proporção da 
População 
 
 Proporção da população que se quer amostrar em 
relação a população total (p); 
 
 Nível de confiança (Z – 90% ou mais) 
 Margem de erro desejável (10% ou menos) 
2
2
)1(
e
ppz
n

 
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Exemplo: Estudo com Agroindústrias de Produtos de 
Origem Animal no RS 
 
% empresas agroindustriais de produtos origem animal (p), 
em relação empresas agroindustriais totais do RS. 
P = 0,3 
Z = 1,96 (95%) 
E – 0,05 
 
 
n = 323 empresas agroindustriais de produtos origem 
animal. 
 
 
2
2
05,0
)3,01(3,096,1 
n