Amostragem: Conceitos e Tipos

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Tópicos a serem desenvolvidos
 Conceito de amostragem
 Vantagens de amostrar
 Qualidades de uma boa amostra
 Passos para a seleção de amostras
 Conceitos sobre amostragem
 Tipos de amostras e amostragens
Conceito de amostragem
 Amostra é qualquer parte de uma população
 Amostragem é o processo de colher amostras de uma população
Conceito de amostragem
Utilização de amostras
 IBGE  PNAD – Pesquisa Nacional por Amostragem Domiciliar
 Controle de qualidade de produtos em empresas industriais
 Laboratórios farmacêuticos  eficácia de novas drogas
 Atividades de exames médicos  sangue , biopsia etc 
 Práticas de auditoria  Contábil, Operacional, médica etc
Conceito de amostragem
Conceito de amostragem
Situações em que é recomendada a realização de CENSOS
Vantagens de amostrar
Premissas básicas da amostragem
 há similaridade suficiente entre os elementos de uma população: poucos elementos representarão adequadamente toda a população
 a discrepância entre os valores das variáveis da população(parâmetro) e os valores dessas variáveis obtidos na amostra(estatísticas) é minimizada. 
Exemplo:
Pessoas adultas devem apresentar, em exames de Leucograma, entre 4.500-11.000 Leucócitos por mL. Uma amostra de sangue de pacientes do Hospital Y, durante uma semana de exames, observou-se valores médios 7.300 mL.
Vantagens de amostrar
 economiza mão-de-obra e dinheiro
 economiza tempo e possibilita rapidez na obtenção dos resultados
 pode colher dados mais precisos
 é a única opção quando o estudo resulta em destruição ou contaminação dos elementos pesquisados
VANTAGENS DA AMOSTRA
Pode ser mais atualizada;
Menor custo;
Maior controle de coordenação  Menor chance de erro;
Maior uniformidade na coleta de dados  Maior comparação entre os mesmos;
Em populações infinitas, torna-se impossível fazer um censo.
VANTAGENS DO CENSO
Em populações pequenas o custo e o tempo de amostragem é o mesmo do censo;
Se o tamanho da amostra é grande, em relação ao da população, vale a pena fazer o censo;
Quando se necessita de precisão total, o censo é o único método aceitável.
Qualidades de uma boa amostra
Passos para seleção de amostra
Conceitos sobre amostragem
População de pesquisa: é o agregado de todos os casos que se enquadram num conjunto de especificações previamente estabelecidas
Elemento de pesquisa(unidade de pesquisa): é a unidade sobre a qual se procura obter os dados. Pode ser: pessoas, lojas, indústrias, instituições etc
Unidade amostral: é a unidade básica que contém os elementos da população.
 definição das especificações dos elementos de pesquisa
 definição da unidade amostral
 abrangência geográfica da pesquisa
 período de tempo
Conceitos sobre amostragem
Elemento de pesquisa: Colaboradores da Empresa X 
Unidade amostral: Empresa X, em seguida gastos com serviços médico-hospitalares
Abrangência: Cidade de Fortaleza
Período de tempo: últimos seis meses
Exercício 02:
Uma empresa Z de Curitiba, que tem 100 colaboradores no Nordeste, desejar verificar se os prontuários médicos dos mesmos, nos últimos três meses de 2007, junto à empresa terceirizada contratada estão conforme as normas estabelecidas
Elemento de pesquisa: Colaboradores da Empresa Z 
Unidade amostral: Empresa Z, prontuários médicos
Abrangência: Curitiba
Período de tempo: últimos três meses
Conceitos sobre amostragem
Tipos de amostras e amostragem
Cada elemento da população tem uma chance conhecida e diferente de zero de ser selecionado para compor a amostra
 A seleção dos elementos da população são para compor a amostra depende, ao menos em parte, do julgamento do pesquisador ou do entrevistador no campo. 
 Não há nenhuma chance conhecida de que um elemento qualquer da população venha a fazer parte da amostra.
Tipos de amostras e amostragem
Tipos de amostras e amostragem
 O problema e objetivo de pesquisa
 O tipo de pesquisa
 A acessibilidade aos elementos da população
 A disponibilidade ou não de ter os elementos da população em um rol
 A representatividade desejada ou necessária
 A oportunidade apresentada pela ocorrência de fatos ou eventos
 A disponibilidade de tempo
 recursos financeiros e humanos
 etc etc etc
Tipos de amostras e amostragem
 poder ser a de não existir outra alternativa viável (a população toda não está disponível para ser sorteada)
 a amostragem probabilística é tecnicamente superior na teoria, mas na prática, ocorrem problemas em sua aplicação que enfraquecem essa superioridade
 a obtenção de uma amostra de dados que reflita precisamente a população não seja o propósito principal da pesquisa: não há intenção de generalizar os dados obtidos na amostra para toda a população
 não disponibilidade de tempo e recursos financeiros, materiais e humanos necessários para a realização de uma pesquisa com amostragem probabilística
 os dados sobre a população(número, listagens, etc) não são ou não estão disponíveis
Amostragem não probabilística
 Os entrevistados são escolhidos por conveniência dos pesquisador (se encontram
no lugar exato no momento certo)
 é a menos confiável
 é barato e simples
 utiliza-se para testar ou para obter idéias sobre determinado assunto de interesse
 prestam-se muito bem aos objetivos da pesquisa exploratória
Exemplos: uso de estudantes, grupos de igrejas, membros de organizações sociais,
lojas de departamentos, questionários destacáveis em revistas, entrevistas com 
“pessoas na rua”.
 São selecionados com base no julgamento do pesquisador, que usando sua 
experiência, escolhe os elementos a serem incluídas na amostra.
Exemplos: testes de mercado para determinar potencial de um novo produto, 
seleção de distritos eleitorais representativos para uma pesquisa de voto. 
Amostragem não probabilística
Um dos métodos de amostragem mais comumente usados em levantamentos de mercado e em prévias eleitorais. Ele abrange três fases:
1ª - classificação da população em termos de propriedades que se sabe, ou presume, serem relevantes para a característica a ser estudada;
2ª - determinação da proporção da população para cada característica, com base na constituição conhecida, presumida ou estimada, da população;
3ª - fixação de quotas para cada entrevistador a quem tocará a responsabilidade de selecionar entrevistados, de modo que a amostra total observada ou entrevistada contenha a proporção e cada classe tal como determinada na 2ª fase.
Exemplo: Numa pesquisa sobre o "trabalho das mulheres na atualidade". Provavelmente se terá interesse em considerar: a divisão cidade e campo, a habitação, o número de filhos, a idade dos filhos, a renda média, as faixas etárias etc.
A primeira tarefa é descobrir as proporções (porcentagens) dessas características na população. Imagina-se que haja 47% de homens e 53% de mulheres na população. Logo, uma amostra de 50 pessoas deverá ter 23 homens e 27 mulheres. Então o pesquisador receberá uma "quota" para entrevistar 27 mulheres. A consideração de várias categorias exigirá uma composição amostral que atenda ao n determinado e às proporções populacionais estipuladas. 
Amostragem probabilística
Cada elemento da população tem uma chance conhecida, diferente de zero, idêntica à dos outros elementos, de ser selecionado para compor a amostra
Uma amostra de tamanho n  Retirada de uma população de tamanho N  toda amostra possível de tamanho n tenha a mesma probabilidade de ser selecionada  Cada elemento da população terá a mesma probabilidade de pertencer à amostra.
Para selecionar de uma amostra aleatória simples precisamos ter uma lista completa de unidades amostrais). 
Amostragem probabilística
EXEMPLO: 
Para realizar a seleção das unidades amostrais, devemos inicialmente atribuir um número a cada uma delas. 
Extraindo uma amostra, por exemplo, de tamanho n = 5, de forma aleatória, poderíamos ter a seguinte configuração:
{02, 12, 32, 26, 9}  {Renne, Neila, Sandra,
Danielle, Fabiano}
Amostragem probabilística
Amostragem probabilística
Consiste na divisão da população em subgrupos internamente homogêneos e, externamente heterogêneos,, com respeito às variáveis em estudo.
Escolhidos os diversos estratos  Seleção de uma AAS em cada estrato de forma independente. 
Amostragem probabilística
Caso particular de AAS  A proporcionalidade do tamanho de cada estrato da população é mantida na amostra.
Amostragem probabilística
Exemplo
Vamos supor que obtivemos {A3, A6, A2, A8} para o estrato correspondente à Loja A. A amostra {B3, B1, B15, B12, B9, B10} para o estrato correspondente à Loja B atletismo e a amostra {C11, C14, C4, C7, C5} para o estrato correspondente à Loja C.
Amostragem probabilística
Consiste na divisão da população em subgrupos internamente heterogêneos e externamente homogêneo, com respeito às variáveis em estudo.
Escolhidos os diversos estratos  Seleção de uma AAS em cada conglomerado. 
Ex.: Uma amostra de eleitores pode ser obtida pelo sorteio de um número de domicílios, trabalhadores por uma amostra de empresas ou estudantes por uma amostra de escolas ou classes. O que caracteriza bem o planejamento amostral de conglomerados é que a unidade amostral contém mais de um elemento da população. 
N = Tamanho da população;
n = Tamanho da amostra.
Requer uma listagem dos itens da população. Se os itens da lista não se apresentam numa ordem determinada, a amostragem sistemática pode dar uma amostra realmente aleatória, escolhendo-se cada k-ésimo item da lista, onde: 
EXEMPLO: N=32 n=5 = k=32/5=6,4  k  6 
Vamos supor que o número “03” é o sorteado(entre 1 a 6), ou seja, o primeiro cliente da amostra é a “Mariana”. Os demais são obtidos pelo intervalo de seleção “6”, a partir da Mariana, resultando na seguinte amostra: 
	 (3) (9) (15) (21) (27)
	{Mariana, Fabiano, Emanuel, Maria Tereza, Andréa} 
Amostragem probabilística
 Tamanho da Amostra para Estimar a Média populacional (): 
 Tamanho da Amostra para Estimar a Proporção populacional (p): 
N = Tamanho da população;
Z2 = Ponto da distribuição normal padrão;
2 = Variância populacional;
e = Erro de estimação.
N = Tamanho da população;
Z2 = Ponto da distribuição normal padrão;
p = Proporção populacional da característica 
Estudada  q = 1 – p;
e = Erro de estimação. 
Amostragem probabilística
Amostragem probabilística
*