Apoio Estatistica

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Métodos de amostragem
Para a escolha do método deve-se levar em conta:
-Tipo de pesquisa
-Acessibilidade e disponibilidade dos elementos da população
-Disponibilidade de tempo
-Recursos financeiros e humanos. 
Tipos de amostragem
A Teoria das Amostragens constitui hoje um campo bastante desenvolvido e amplo da Estatística, com vários elos, como a Teoria das Probabilidades e a Inferência Estatística.
Em nosso estudo, vamos nos restringir a uma visão mais ampla e simplificada da Teoria das Amostragens.
Segundo essa visão, podemos distinguir dois tipos de amostragem: a probabilística e a não-probabilística.
Amostragem Probabilística:
É aquela em que todos os elementos da população têm probabilidade conhecida, diferente de zero, de ser incluídos na amostra, o que garante a representatividade da amostra em relação à população. Pode ser: aleatória, sistemática, estratificada e por conglomerado.
Amostragem Aleatória: Também chamada de aleatória simples, é aquela na qual todos os elementos da população têm a mesma probabilidade de ser escolhido como elemento da amostra; os elementos da amostra são, por isso, escolhidos por sorteio. Para que o sorteio possa ser realizado, é necessário que os elementos da população estejam identificados.
Amostragem Sistemática: Os elementos que constituirão a amostra são escolhidos segundo um fator de repetição (um intervalo fixo). Sua aplicação requer que a população esteja ordenada segundo um critério qualquer, de modo que cada um de seus elementos possa ser unicamente identificado pela sua posição (uma lista que englobe todos os seus elementos, uma fila de pessoas, etc.). O fator de repetição é determinado dividindo-se o tamanho da população (N) pelo tamanho da amostra (n). O primeiro elemento é escolhido por sorteio, dentre os elementos da população que ocupam a posição igual ou inferior a N/n (fator de repetição); em seguida, selecionam-se os elementos a cada intervalo N/n.
Amostragem Estratificada: Quando a população está dividida em estratos, a amostra também será estratificada, de tal modo que o tamanho dos estratos na amostra seja proporcional ao tamanho dos estratos correspondentes na população.
Amostragem por Conglomerado: Consiste em subdividir a população que se vai investigar em grupos fisicamente próximos, independentemente de eles serem homogêneos ou não. Em tais conglomerados, são agregados os elementos populacionais com estreito contato físico (como casas, quarteirões, bairros, cidades, regiões, etc.).
Amostragem não-probabilística:
A escolha dos elementos da amostra é feita de forma não-aleatória, justificadamente ou não. A escolha é intencional ou por conveniência, considerando as características particulares do grupo em estudo ou ainda o conhecimento que o pesquisador tem daquilo que está investigando.
Na amostragem não-probabilística também se podem utilizar quotas, iguais ou diferentes.
Amostragem por conveniência: Elementos selecionados por serem
imediatamente disponíveis.
Exemplo: Uma repórter entrevistando pessoas na rua.
Amostragem por julgamento: Uma pessoa experiente no assunto
escolhe intencionalmente os elementos a serem amostrados.
Exemplo: Novo produto “testado” entre funcionários. 
Amostragem Aleatória Simples (AAS)
Todas as possíveis amostras de tamanho n tem a mesma chance de serem escolhidas (de uma população com N elementos).
Exemplos: 1- Selecionar 10 estudantes de uma sala por sorteio e perguntar a Idade.
2- Gerar uma amostra aleatória de 1000 números de matrícula de
estudantes da Universidade Federal de Rondonópolis (no computador!) e perguntar a idade.
Amostragem Aleatória Simples (AAS)
É o método mais simples para selecionarmos uma amostra probabilística de uma população. 
Serve de base para outros procedimentos amostrais, planejamento de experimentos e estudos observacionais. Utilizando-se um procedimento aleatório, sorteia-se um elemento da população. Repete-se o processo até que sejam sorteadas as n unidades na amostra. 
Amostragem com reposição:
O mesmo elemento da população pode ser amostrado mais de uma vez. A probabilidade de seleção não se altera.
Amostragem sem reposição:
Cada elemento da população é amostrado uma única vez. A probabilidade de seleção se altera.
Atenção! Na prática, em populações infinitas (muito grandes), a reposição ou não é irrelevante. 
Do ponto de vista da quantidade de informação contida na amostra, a amostragem sem reposição é mais adequada. 
No entanto, a amostragem com reposição conduz a um tratamento teórico mais simples, pois ele implica que tenhamos independência entre as unidades selecionadas. Portanto, na maioria dos casos quando nos referenciarmos a uma AAS, estamos nos referenciando a uma amostragem aleatória simples com reposição. 
Amostragem sistemática 
Utilizada quando os elementos estão dispostos de maneira organizada
(ex.: fila, lista) e aleatória.
Escolhe um ponto de partida e seleciona-se cada k-ésimo elemento da população (ex.: o 50◦ elemento)
Exemplo: Em uma fábrica de lâmpadas, a cada 100 peças produzidas, uma é retirada para teste. 
Amostragem estratificada
Indicada quando a população está dividida em grupos distintos, denominados estratos. Dentro de cada estrato é realizada uma amostragem aleatória simples. O tamanho da amostra pode ou não ser proporcional ao tamanho do estrato. 
Exemplo: Uma comunidade universitária com 8000 indivíduos está estratificada da seguinte forma: 
Amostragem por conglomerado
A área da população é dividida em seções (ou conglomerados, Exemplos: Bairros e quarteirões etc). Os conglomerados são selecionados aleatoriamente. Dentro de um conglomerado, todos os elementos são amostrados.
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