AULA 9 - POPULAO, AMOSTRA E CENSO

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24/02/2019
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POPULAÇÃO 
CENSO E AMOSTRA 
DISCIPLINA: BIOESTATISTICA
PROFESSORA: M.Sc. PRISCILA PINHO
População ou Universo (N): 
 É o conjunto constituído de elementos (indivíduos, objetos,
imóveis, etc.), que possuem alguma característica em
comum, num determinado instante/período de tempo.
 A população, segundo o seu tamanho, pode ser:
 FINITA ou
 INFINITA
População ou Universo (N): 
 População finita: composta por um número limitado de
unidades.
 Exemplos: corpo clínico de um hospital, alunos da
faculdade de enfermagem, seringas de um hospital e assim
por diante;
População ou Universo (N): 
 População infinita: constituídas de número ilimitado de
indivíduos, ou quando a quantidade é tão grande que se torna
difícil sua contagem.
 Exemplos: Todas as frações decimais, entre os valores 10 e 11,
constituem uma população teoricamente infinita: 10.1, 10.12,
10.1231, etc.
 Assim como, a totalidade de insetos da região amazônica é tão
grande que se torna difícil sua contagem, podendo-se, por isso,
considerá-la como população infinita.
Os estudos destas populações 
podem ser feito de duas formas: 
CENSO
AMOSTRA
OU
CENSO
 É a coleta exaustiva das informações de todas as
unidades (elementos) da população em estudo.
 Na maioria das vezes, devido ao alto custo, ao intenso
trabalho e ao tempo desprendido, limitam-se as
observações referentes a uma determinada pesquisa a
apenas uma parte da população que denominamos de
amostra.
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AMOSTRA (n)
 É uma parte representativa da população (subconjunto
finito), selecionado adequadamente para estudo, onde a
seleção depende do processo denominado de
amostragem.
POPULAÇÃO
AMOSTRA
AMOSTRA (n)
 Quando não justifica trabalhar com amostra
a) População muito pequena;
b) Se o evento a ser estudado for de fácil observação;
c) As informações já estão disponíveis em vários estudos
TAMANHO DA 
AMOSTRA
CÁLCULO DO TAMANHO DA AMOSTRA
 Para determinar o tamanho da amostra (n) o pesquisador deve especificar o
erro amostral tolerável, ou seja, quanto ele admite errar na avaliação dos
parâmetros de interesse.
 A especificação do erro amostral tolerável deve ser feita sob um enfoque
probabilístico, pois por maior que seja a amostra, existe sempre o risco de o
sorteio gerar uma amostra com características bem diferentes da população
de onde ela foi extraída.
 A diferença entre as estimativas das estatísticas estudadas a partir dos
elementos da amostra e o verdadeiro valor do parâmetro que se deseja
estimar é determinada como o erro amostral ( ).
CÁLCULO DO TAMANHO DA AMOSTRA
 O cálculo do tamanho mínimo de uma amostra aleatória
simples é dado por:
onde é o erro amostral tolerável e é uma primeira
aproximação do tamanho da amostra.
Tamanho 
mínimo 
tolerável
Erro; é o 
pesquisador 
que 
estabelece
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 Porém quando se conhece o tamanho da população N,
pode-se corrigir o cálculo do tamanho da amostra a
partir de:
CÁLCULO DO TAMANHO DA AMOSTRA EXERCÍCIO
 Com o objetivo de conhecer algumas características dos funcionários
de um hospital com N funcionários. Supondo que seja de interesse
realizar um levantamento por amostragem para avaliar diversas
características da população de funcionários do hospital. Qual deve ser
o tamanho mínimo ( ) e o tamanho corrigido (n) da amostra aleatória
simples, tal que se possa admitir, com alta confiança, que os erros
amostrais não ultrapassem 4% ( = 0,04). Calcule para:
a) N = 35 funcionários;
b) N = 200 funcionários;
c) N = 200.000 funcionários.
 1º passo:
= 0,04
= ?
EXERCÍCIO
= 1 = 625 funcionários
0,04²
 N = 35 funcionários
EXERCÍCIO
= 35 x 625 = 33,14
35 + 625
N aproximado = 34
N aproximado = é o valor da conta + 1
 N = 200 funcionários
EXERCÍCIO
= 200 x 625 = 151,52
200 + 625
N aproximado = 152
 N = 200.000 funcionários
EXERCÍCIO
= 200.000 x 625 = 623,05
200.000 + 625
N aproximado = 624
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VIÉS, 
ERRO AMOSTRAL
E ACURÁCIA
VIÉS
 É o valor da estatística amostral e do parâmetro da população
investigada
Exemplo: média amostral (estatística): 5,5
média da população (parâmetro) : 4,8
Logo, o viés é : 5,5 – 4,8 = 0,7
 Quanto menor for o viés, maior será a acurácia da amostra, o valor da
estatística estará mais próximo do valor paramétrico, sendo importante
conhecer meios para reduzir o viés.
ERRO AMOSTRAL
 É o viés observado nas amostras aleatórias, sendo decorrente:
 Da natural variabilidade dos elementos constituintes do universo;
 do fato que a amostra não contém todos os indivíduos da população,
embora todos os elementos tiveram a mesma chance de ser incluído.
OBS: O erro amostral aumenta a medida que aumenta a variabilidade
dos elementos e diminui quando se aumenta o tamanho da amostra.
OUTROS TIPOS DE ERROS
 Erro de cobertura: Ocorre pela inclusão no universo de indivíduos
estranho a população;
 Erro por fatores estranhos: É decorrente da escolha da amostra de
maneira não aleatória.
 Erro de observação: É comum em amostras de população humana,
principalmente em levantamento com participação de entrevistadores,
falhas: entrevistador influência de alguma maneira, os respondentes não
interpretam corretamente a pergunta, formulários ou questionários
elaborados de maneira inadequada, entrevistador sem treinamento,
quando todo processo desde a compilação até o processamento
ocorrerem de maneira errada;
 Erro instrumental: Utilização de equipamentos inadequados e falta de
aferição
ACURÁCIA
 É a proximidade estatística em relação ao parâmetro.
Exemplo: Duas amostras estatísticas do mesmo universo:
São 5,5 e 4,1
Média paramétrica é 4,8.
 Pode-se dizer que as duas amostras tem a mesma acurácia, pois a
diferença entre essas estatísticas e o parâmetro é 0,7, independente do
sinal.
 Se a média de uma das amostras for igual a 5,2 e a outra 4,0, logo a
primeira tem maior acurácia que a segunda, estando mais próximo do
parâmetro. Logo o viés ou Bias foi menor na primeira amostra.
Profa. M.Sc. Priscila Pinho
Nutricionista
Especialista em Bioestatística - UFPA
Mestre em Oncologia e Ciências Médicas – UFPA
Doutoranda em Patologia de Doenças Tropicais - UFPA
E-mail: priscilapinho.nut@gmail.com