02_Aula_1402_Técnicas de amostragem

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Disciplina: Estatística Prof. Maria - UNIP 
 
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:: Técnicas de amostragem 
 
::Amostragem 
Amostragem é o processo que procura extrair da população elementos que consigam prover dados 
inferenciais da população-alvo. 
 
::Técnicas de amostragem 
Para coletar dados não-tendenciosos, é importante que a amostra seja representativa da população. 
Técnicas de amostragem apropriadas devem ser usadas para garantir que as inferências sobre a 
população sejam válidas. Um estudo feito com dados imprecisos, os resultados são questionáveis. 
 
Observação: Uma amostra tendenciosa é aquela que não é representativa da população da 
qual foi extraída. Por exemplo, uma amostra constituída apenas de estudantes 
universitários com idades entre 18 e 22 anos não seria representativa de toda a população 
que se encontra nessa faixa etária no país. 
 
Há várias técnicas usadas para se constituir uma amostra representativa da população e eles são 
descritos a seguir. 
 
1) Probabilística 
Para que se possam realizar inferências sobre a população, é necessário que se trabalhe com 
amostragem probabilística. É o método que garante segurança quando se investiga alguma hipótese. 
Normalmente os indivíduos investigados possuem a mesma probabilidade de ser selecionado na 
amostra. 
 
 Amostra aleatória simples 
Uma amostra aleatória simples é aquela na qual toda amostra possível de mesmo tamanho tem a 
mesma chance de ser selecionada. Uma maneira de coletar uma amostra aleatória simples é 
atribuir um número diferente para cada membro da população e então usar uma tabela de 
números aleatórios. Calculadoras e programas de computadores também são usados para 
gerar números aleatórios. 
A amostra aleatória simples é uma técnica que parece justa e não tendenciosa. Entretanto, pode 
ser difícil contatar todos da amostra escolhida (digamos que haja uma ampla extensão geográfica 
nos dados) e (simplesmente por acaso) pode-se gerar uma amostra não representativa. 
Quando escolher os membros de uma amostra, deve-se decidir se é aceitável ou não ter o 
mesmo membro da população selecionado mais de uma vez. Se for aceitável, diz-se que o 
processo de amostragem é feito com reposição. Se não for aceitável, então se diz que o processo 
é feito sem reposição. 
 
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Por exemplo: Para usar uma amostra aleatória simples na contagem de números de pessoas que 
vivem nos domicílios de uma determinada cidade, você pode atribuir um número diferente para 
cada domicílio, usar um computador ou uma tabela de números aleatórios para gerar uma 
amostra de números e depois contar os números de pessoas que vivem em cada domicílio 
selecionado. 
 
 Amostra por agrupamento 
Quando a população apresenta a ocorrência natural de subgrupos, cada um deles com 
características similares, pode ser mais apropriada uma amostra por agrupamento. Para 
selecionar uma amostra por agrupamento, divida a população em grupos, chamados de 
agrupamentos, e selecione todos os membros de um ou mais agrupamentos (mas não todos). 
Exemplos de agrupamentos podem ser as seções diferentes de um mesmo curso ou os diferentes 
departamentos de um banco. Por exemplo: para coletar uma amostra por agrupamento do 
número de pessoas que vivem nos domicílios de uma determinada cidade, divida os domicílios 
em grupos de acordo com o CEP, depois selecione todos os domicílios segundo um ou mais CEPs 
(mas não todos) e conte o número de pessoas que vivem em cada domicílio. Quando usarmos 
uma amostra por agrupamento, devemos ter cuidado para garantir que todos os agrupamentos 
possuam características similares. Por exemplo: se o agrupamento do oeste apresenta uma 
maior proporção de pessoas de alta renda, os dados podem não ser representativo da 
população. 
 
Essa técnica é frequentemente utilizada quando os itens da população de interesse são 
amplamente diversificados e é desejável que os elementos da amostra sejam agrupados de 
alguma forma (talvez geograficamente ou no decorrer de um curto período de tempo). 
 
 
Por exemplo: Se um varejista quisesse entrevistar uma amostra de lojistas, faria sentido 
selecionar aleatoriamente duas ou três áreas de vendas. Cada lojista dentro dessas áreas 
poderia, então, ser entrevistado: isso evitaria a seleção de um número de lojistas isolados 
espalhados por todo o país. Esse é claramente um método útil para dados muito espalhados 
geograficamente, em que a população não é definida exatamente. Deve-se tomar cuidado para 
garantir que não ocorram vícios. 
 
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 Amostra estratificada 
Quando se deseja guardar uma proporcionalidade na população heterogênea. Estratifica-se 
cada subpopulação por intermédio de critérios como classe social, renda, idade, sexo, entre 
outros. 
Essa técnica é muito similar ao da amostragem aleatória simples, mas é utilizado quando se 
pensa que a população possui grupos distintos que podem possuir diferentes visões sobre os 
assuntos de interesse (por exemplo, pode-se pensar que os proprietários de carros e ciclistas / 
pedestres teriam diferentes visões sobre o lançamento de medidas de controle de carros no 
centro de uma cidade). Para superar o perigo de uma amostra acidentalmente não ser 
representativa, a amostra pode ser estratificada de acordo com esses grupos, para que ela 
possua aproximadamente as mesmas proporções da população (ex.: se existem 80% de 
proprietários de carros e 20% de ciclistas/pedestres na população, então a razão de 4:1 deve 
ser refletida na amostra). Para cada “camada”, os membros são selecionados aleatoriamente 
(como anteriormente para uma amostragem aleatória simples). Essa é uma técnica 
comparativamente não tendenciosa e deve gerar uma amostra representativa. Porém, é 
necessário ter um bom censo à população de interesse, e a estratificação adicionará custo ao 
processo de pesquisa. 
Importante: Na amostragem estratificada cada um dos estratos contém membros dotados de 
uma certa característica (por exemplo, um determinado grupo etário). Em contrapartida, os 
agrupamentos consistem em conjuntos geográficos, e cada agrupamento deve consistir de 
membros dotados de todas as características. Nas amostras estratificadas, são empregados 
alguns dos membros de cada grupo. Em uma amostra por agrupamento, todos os membros de 
um ou mais grupos são usados. 
 
Por exemplo: para coletar uma amostra estratificada do número de pessoas que vivem nos 
domicílios de uma determinada cidade, você pode dividir os domicílios em níveis 
socioeconômicos e depois selecionar domicílios em cada nível aleatoriamente. 
 
 Amostra sistemática 
Uma amostra sistemática é aquela na qual é atribuído um número de cada membro da 
população. Os membros da população são então ordenados de alguma maneira, o número 
inicial é selecionado aleatoriamente e depois os membros da amostra são selecionados 
segundo intervalos regulares que ocorrem a partir do número inicial. Por exemplo, cada 
terceiro, quinto ou centésimo membro é selecionado.) 
Por exemplo, para coletar uma amostra sistemática do número de pessoas que vivem nos 
domicílios de uma determinada cidade, você poderia atribuir um número diferente para cada 
domicílio, escolher aleatoriamente um número inicial, selecionar um domicílio a cada cem e 
contar então o número de pessoas que vivem em cada um desses domicílios selecionados. 
Uma das vantagens da amostra sistemática é a sua facilidade de uso. Entretanto, no caso de 
ocorrer regularmente um padrão nos dados, esse tipo de amostragem deve ser evitado. 
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2) Não-Probabilística (Amostra de conveniência) 
Um tipo de amostra que leva freqüentemente a estudos tendenciosos (e que portanto não é 
recomendável) é uma amostra de conveniência. Uma amostra de conveniência consiste somente de 
pessoas disponíveis. 
Muitas vezes este tipo deamostra, é determinado por ordem do pesquisador, ou seja não há uma 
aleatoriedade para a escolha de um elemento da população. 
A escolha de um método não probabilístico, via de regra, sempre encontrará desvantagem frente ao 
método probabilístico. No entanto, em alguns casos, se faz necessário à opção por este método. 
Observa-se que no envio de questionários via correio o respondente pode não querer responder o 
questionário ou mesmo não ser localizado. 
 
 Acidental ou conveniência 
Indicada para estudos exploratórios. Freqüentemente utilizados em super mercados para testar 
produtos. 
 
 Intencional 
O entrevistador dirige-se a um grupo em específico para saber sua opinião. Por exemplo, quando 
de um estudo sobre automóveis, o pesquisador procura apenas oficinas. 
 
 Quotas ou proporcional 
Na realidade, trata-se de uma variação da amostragem intencional. Necessita-se ter um prévio 
conhecimento da população e sua proporcionalidade. Por exemplo, deseja-se entrevistar apenas 
indivíduos da classe A, que representa 12% da população. Esta será a quota para o trabalho. 
Comumente também substratifica-se uma quota obedecendo a uma segunda proporcionalidade. 
 
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:: Fontes de erro 
Existem várias maneiras diferentes de ocorrem erros e existem passos que podem ser dados para 
tentar evitá-los. 
 
 Erros provenientes da amostragem 
Estes erros surgem do fato de a amostra não ser representativa em relação à população em 
questão. Eles geralmente são evitados com a consideração cuidadosa do método de 
amostragem a ser utilizado. Com amostras aleatórias, o tamanho desses erros de amostragem 
pode ser utilmente estimado. 
 
 Erros não provenientes da amostragem 
1. Estes surgem devido a várias causas, incluindo: 
2. O registro incorreto das respostas (ex.; pelos entrevistadores) 
3. Transferência incorreta de dados para um computador, para processamento; 
4. Membros da amostra que se recusam a cooperar (não-participantes); 
5. Deixar de fazer um contato inicial com os membros da amostra (não-participantes); 
6. Perguntas mal projetadas. 
 
Os erros não provenientes da amostragem são geralmente evitados com um bom treinamento dos 
indivíduos envolvidos na coleta de dados e no processo de processamento; além disso, fazer uma 
pesquisa-piloto ajuda a minimizar sua ocorrência. 
 
 
 
:: Referências Bibliográficas: 
 
MORETTIN, L.G. Estatística Básica. São Paulo: Makron Books, 1999. 
LARSON & FARBER. Estatística Aplicada. São Paulo: Pearson, 2004. 
CRESPO. A.A. Estátistica Fácil. São Paulo: Editora Saraiva, 1996. 
MCGRANE A., SMAILES J. Estatística Aplicada à Administração com Excel. São Paulo: Editora Atlas, 2006 
CLARK J., DOWNING D. Estatística Aplicada. São Paulo: Editora Saraiva, 2ª Ed. 2006 
 
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