Processos Estatísticos: Censo e Estimação

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Processos Estatísticos de Abordagem 
 
Normalmente, no trabalho estatístico o pesquisador se vê obrigado a lidar com 
grande quantidade de valores numéricos resultantes de um Censo ou de uma 
Estimação. Estes valores numéricos são chamados de dados estatísticos (SILVA 
et al., 2010, p. 4). 
 
Conforme Silva et al. (2010, p.3), quando solicitados a estudar um fenômeno 
coletivo podemos optar entre os seguintes processos estatísticos: 
a) Estimação. 
b) Censo. 
 
Censo: é uma avaliação direta de um parâmetro, utilizando-se todos os 
componentes de uma população. 
 
Propriedades principais do Censo: 
 Admite erro processual zero e tem confiabilidade 100%. 
 É caro. 
 É lento. 
 É quase sempre desatualizado. 
 Nem sempre é viável. 
 
Estimação: é uma avaliação indireta de uma parâmetro, com base em um 
estimador através do cálculo de probabilidades. 
 
Propriedades principais da Estimação: 
 Admite erro processual positivo e tem confiabilidade menor que 100%. 
 É barata. 
 É rápida. 
 É atualizada. 
 É sempre viável. 
 
Estatisticamente, a precisão de um valor numérico é avaliada através 
do do binômio: confiança e erro processual (SILVA et al., 2010, p. 3). 
 
Se admitirmos que podemos retirar do Censo todo tipo de erro de natureza 
humana (erro de cálculo de avaliação, de anotação etc.), restará apenas outro 
tipo de erro devido ao procedimento empregado. Este erro é chamado erro 
processual. No caso de um Censo, o erro processual é zero, pois avaliamos um 
por um, todos os elementos componentes da População. Como o erro processual 
na avaliação é zero, a confiabilidade no parâmetro obtido é 100%. A precisão, no 
Censo, é total (SILVA et al., 2010, p. 3-4). 
 
Como o número de elementos que compõem uma amostra é consideravelmente 
menor que o número de elementos que compõem uma População, a Estimação é 
sempre bem mais barata que o Censo, é concluída mais rapidamente que o 
Censo e, portanto, mais atualizada. Pela rapidez e facilidade da obtenção destas 
 
 
 
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informações, a Estimação tem sido cada vez mais utilizada como procedimento 
estatístico (SILVA et al., 2010, p. 4).