RESUMO AMOSTRA E AMOSTRAGEM

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Amostra e Amostragem 
 Censo: 
o Levantamento de dados de toda população. 
o 1° censo: em 1872 
o De 1872 a 2010 foram realizados 12 censos para investigar os 
dados da população brasileira. Oito organizados pelo IBGE. 
 
População: Conjunto de elementos com pelo menos uma 
característica em comum observável. 
Amostra: Parte ou subconjunto finitivo representativo de uma 
população selecionada segundo métodos adequados. 
Amostragem: Processo de coleta das informações de uma parte 
da população, a amostra. 
 
Por que utilizamos amostras? 
o População são grandes 
o Melhor aquisição de dados 
o Menor custo 
o Possibilidade de extrapolar dados 
 
Amostragens probabilística: Todos os indivíduos têm a mesma 
chance de serem selecionados para pesquisa, 
Amostragem não probabilística: Critérios são estabelecidos para 
seleção dos participantes, o que impossibilita a aleatoriedade final. 
 
Amostragens probabilísticas: 
o Amostragem aleatória simples 
o Amostragem estratificada 
o Amostragem sistemática 
o Amostragem por conglomerados 
 
 
Aleatória simples: Seleciona ao acaso os números das unidades que 
irão compor a amostra. (a amostra é obtida por sorteio) 
 
Estratificada: é usada quando a população é constituída por unidades 
heterogêneas para a variável que se quer estudar. 
 
-Nesse caso, as unidades similares devem ser reunidas em 
subgrupos chamados estratos. O sorteio é feito dentro de cada 
estrato. 
 
Sistemática: Os- elementos da população apresentam-se ordenados 
e são retirados periodicamente (de cada k elementos, um é 
escolhido) 
 
- Assim, a amostra sistemática é constituída por n unidades 
retiradas da população segundo um sistema preestabelecido. 
 
- Só é possível realizar uma amostra sistemática quando os 
elementos da população estão ordenados de alguma maneira 
(prontuários, prateleiras, listas....) 
 
Amostra por conglomerados: conglomerados são grupos que 
já existem na população. 
Ex – Asilo: conglomerados de idosos 
 
1. Indica-se os conglomerados. 
2. Sorteiam-se os conglomerados. 
3. Analisam-se os indivíduos pertencentes aos conglomerados 
sorteados. 
Amostragens não Probabilísticas: 
As amostragens não probabilísticas não garantem a 
representatividade da população. 
 
o Amostragem acidental 
o Amostragem intencional 
o Amostragem por Quotas 
 
Amostragem acidental: Trata-se da formação de amostras por 
aqueles elementos que vão aparecendo. Utilizado geralmente 
em pesquisas de opinião, em que os entrevistados são 
acidentalmente escolhidos. 
Ex: Pesquisas de opinião em praças públicas, ruas 
movimentadas de grandes cidades, etc. 
 
Amostragem intencional: com determinado critério, é 
escolhido intencionalmente um grupo de elementos que 
comporão a amostra. O pesquisador se dirige 
intencionalmente a grupos de elementos dos quais deseja 
saber a opinião. 
Ex: Pesquisas de opinião em que os entrevistados são 
especialistas em um tema específico. 
 
Amostragem por quotas: É um método no qual os 
pesquisadores podem formar uma amostra de indivíduos que 
representam uma população e são e são escolhidos de 
acordo com suas características e qualidades. 
-Você confirma a amostra por julgamento e depois confirma 
as características das unidades amostradas. 
 
 
A amostra por quotas é constituídas por n unidades 
da população segundo quotas estabelecidas de 
acordo com a distribuição desses elementos na 
população. 
 
 
 
 
 
 
 
Erro amostral: 
Erro amostral: A diferença entre valor obtido com a amostra e o 
valor obtido com a população. 
Margem de erro: indicador relacionado a quantidade de erro 
amostral nos resultados de uma pesquisa. 
Intervalo de confiança: um intervalo de confiança de 95% significa 
que, se a pesquisa for repetida várias vezes, tomando diferentes 
amostras, em 95% dos casos o valor verdadeiro estará contido 
dentro do intervalo obtido com a margem de erro. 
Ex: candidato João obteve 65% de intenção de voto, e como a 
margem de erro é de 2% para mais ou menos 
• O intervalo em que o valor real deve estar: entre 63% e 67% 
 
• O intervalo de confiança de 95% significa que, quando se 
repete a pesquisa: em 95% das vezes o valor verdadeiro estará 
dentro do intervalo da margem de erro, e 5% das vezes, ele 
estará fora. 
 
Cálculo para tamanho mínimo da amostra: 
• Um primeiro cálculo do tamanho da amostra pode ser feito, 
mesmo sem conhecer o tamanho da população, da seguinte 
forma: 
 
 
 
 
cálculo quando se conhece a população: 
• O cálculo anterior pode ser corrigido: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
• Exemplo: Será feito um levantamento por amostragem de 
uma população de 2000 pessoas, para a realização de uma 
pesquisa 
-Calcule o tamanho mínimo de uma amostra para que se 
tenha um erro amostral máximo de 5%: (5/100 = 0,05) 
 
 
 
 
 
Vantagens Desvantagens 
economia Os resultados obtidos 
estão sujeitos a uma 
margem de erro Rapidez 
 
AMOSTRA VERSUS CENSO 
ERRO 
AMOSTRAL 
TOLERÁVEL 
PRIMEIRA 
APROXIMAÇÃO 
PARA O TAMANHO 
AMOSTRA 
TAMANHO DA POPULAÇÃO 
TAMANHO 
DA 
AMOSTRA 
PRIMEIRA 
APROXIMAÇÃO 
DO TAMANHO 
DA AMOSTRA 
TAMANHO DA POPULAÇÃO 
TAMANHO DA 
AMOSTRA 
PRIMEIRA 
APROXIMAÇÃO 
DO TAMANHO 
DA AMOSTRA 
ERRO AMOSTRAL TOLERÁVEL