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Noções sobre amostragem

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No çõ es so br e Amo s t r ag em 
- ESTATÍSTICA: 
- Coleta, organização, resumo, análise e 
interpretação de dados
- POPULAÇÃO OU UNIVERSO:
- "Todo" = conjunto de unidades sobre o qual 
deseja-se obter informações;
- Censo: levantamento de dados da população
- AMOSTRA:
- "Parte do todo" = parte de unidades retiradas de 
uma população para obter a informação 
desejada 
- "Parte do todo" = parte de 
unidades retiradas de uma 
população para obter a 
informação desejada 
- Margem de erro 
conhecida;
- Há coleta de dados;
- Respostas razoáveis
AMOSTRA
I. Por que se usa?
- Grandes populações;
- Economia de tempo e 
dinheiro comparado aos 
censos;
- Incapacidade de explorar 
toda população;
- Valor científico 
II. Como se obtém?
- Define-se critérios
1. Sistemática:
- Unidades retiradas 
segundo um sistema 
preestabelecido = fator de 
repetição 
1. Simples:
- Unidades homogêneas
2. Estratificada:
- Unidades heterogêneas;
- Divisão em estratos - 
unidades similares; 
- Sorteio nos estratos
- Unidades retiradas por 
processos parcialmente 
aleatórios
- Sorteio, ou seja, unidades 
retiradas ao acaso;
- População: conhecida;
- Unidades: identificadas
2. Conglomerados:
- Unidades tomadas de um 
conglomerado, ou seja, 
que estão agrupados, 
subdivididos
Amostra 
semiprobabilística 
3. Quotas:
- Unidades retiradas segundo quotas 
estabelecidas;
- Seleciona a amostra por julgameto;
- Confirma as características das 
unidades amostradas;
- Não é aleatória
Amostra 
não-probabilística ou de 
conveniência 
- Unidades reunidas em 
uma amostra pelo fácil 
acesso do pesquisador a 
essas 
Avaliação das técnicas 
de amostragem
Amostra por conglomerados:
- Exige livre acesso aos 
conglomerados 
Amostras sistemáticas: 
- Não exige que a 
população seja 
conhecida;
- Necessário que esteja 
em ordem = organizada 
em filas, arquivos, etc.
Amostras aleatórias:
- Pesquisador necessita 
ter a lista com todas as 
unidades da população 
Amostra por quotas: 
- Necessário algum 
conhecimento da 
população;
- Unidades não precisam 
estar identificadas
III. Com quantas 
unidades se compõe 
uma amostra? 
- Amostras grandes = maior 
confiança às conclusões;
- Muito grandes = perda de 
recursos;
- Critério estatístico 
Amostra aleatória ou 
probabilística 
- Representativas
- Não-representativas 
- Não se tem como afirmar se uma 
amostra é tendenciosa ou 
representiva = necessário 
conhecimento
- Erros de amostragem podem ser 
sérios, necessitando cuidado
IV. Estatística e 
parâmetro
- Estatística: característica 
da amostra;
- Parâmetro: característica 
da população
V. Representatividade
	estat�stica
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