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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 estatÃ�stica Página 1
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