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Conveniente no estudo de populac¸o\u2dces grandes.
ii. Indispensa´vel no estudo de populac¸o\u2dces infinitas.
iii. Indispensa´vel em estudos nos quais a coleta de dados implica na destruic¸a\u2dco do material
utilizado.
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5.1.3 Vantagens do processo de amostragem em relac¸a\u2dco ao
censo.
As principais vantagens do processo de amostragem, em relac¸a\u2dco a observac¸a\u2dco
de todos os indiv´\u131duos da populac¸a\u2dco (censo) sa\u2dco:
i. Custo reduzido: Sendo os dados obtidos apenas de uma frac¸a\u2dco da populac¸a\u2dco, as
despesas sa\u2dco menores do que as oriundas de um censo. Tratando-se de grandes
populac¸o\u2dces, pode-se obter resultados suficientemente precisos, para serem u´teis,
de amostras que representam apenas uma pequena frac¸a\u2dco da populac¸a\u2dco. Se-
gundo COCHRAN (1977), nos Estados Unidos, os mais importantes levantamentos
perio´dicos, realizados pelo governo, usavam amostras de cerca de 100.000 pessoas, ou,
aproximadamente uma pessoa em cada 1800.
ii. Maior rapidez: Os dados podem ser apurados e sintetizados mais rapidamente em
uma amostragem do que em uma contagem completa. Este e´ um fator primordial,
quando se necessita urgentemente das informac¸o\u2dces. O objetivo de uma investigac¸a\u2dco,
e´ o de conhecer a situac¸a\u2dco de um determinado feno\u2c6meno, no momento da coleta da
informac¸a\u2dco, para que de acordo com a informac¸a\u2dco obtida, se possa tomar as medidas
poss´\u131veis para resolver algum problema. Se o resultado dessa pesquisa for conhecida
muito tempo depois, e´ bem poss´\u131vel que a situac¸a\u2dco que se pretendia resolver, seja
nesse momento, completamente diferente da que existia no momento da coleta dos
dados.
iii. Maior amplitude e flexibilidade: Em certos tipos de investigac¸a\u2dco, tem-se que
utilizar pessoal bem treinado e equipamento altamente especializado, cuja disponibil-
idade e´ limitada para a obtenc¸a\u2dco de dados. O censo completo torna-se impratica´vel e
resta a escolha entre obter as informac¸o\u2dces por meio de uma amostra, ou na\u2dco consegui-
las de todo. Dessa forma, os levantamentos que se fundamentam na amostragem tem
maior amplitude e flexibilidade, relativamente as informac¸o\u2dces que podem ser obtidas.
iv. Maior exatida\u2dco: Em virtude de se poder empregar pessoal de melhor qualidade
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e intensivamente treinado, e por se tornar exequ´\u131vel a supervisa\u2dco mais cuidadosa
do campo de trabalho e do processamento de dados, dada a reduc¸a\u2dco no volume de
trabalho, uma amostragem pode, na realidade, proporcionar resultados mais exato
que o censo.
5.2 Te´cnicas de amostragem.
Ao coletarmos uma amostra podemos faze-la com reposic¸a\u2dco ou sem
reposic¸a\u2dco, caso a amostragem seja realizada com reposic¸a\u2dco, um mesmo indiv´\u131duo tem
chance de pertencer mais de uma vez a amostra, o que na\u2dco acontece, no caso da amostragem
ser sem reposic¸a\u2dco. Independentemente da maneira como a amostra e´ coletada (com ou
sem reposic¸a\u2dco) o importante e´ que os indiv´\u131duos que compora\u2dco a amostra devera\u2dco ser
selecionados atrave´s de um processo aleato´rio qualquer (sorteio), pois, somente nestas
condic¸o\u2dces, podemos aplicar os modelos probabil´\u131sticos da estat´\u131stica a esta amostra, o que
vai garantir a validade dos testes estat´\u131sticos que sera\u2dco realizados com base nos resultados
destas amostras. Os principais tipos de amostragem sa\u2dco:
\u2022 Probabil´\u131sticas ou aleato´ria: Quando todos os indiv´\u131duos da populac¸a\u2dco te\u2c6m proba-
bilidade conhecida e na\u2dco nula de pertencer a amostra, dentre estas se destacam:
\u2013 Amostragem simples ao acaso (ASA).
\u2013 Amostragem sistema´tica (AS).
\u2013 Amostragem por comglomerados.
\u2013 Amostragem estratificada (AE).
\u2022 Na\u2dco probabil´\u131stica, na\u2dco aleato´ria, escolha racional ou escolha justificada: Quando
alguns indiv´\u131duos da populac¸a\u2dco te\u2c6m probabilidade desconhecida ou nula de pertencer
a amostra, as principais sa\u2dco:
\u2013 Inacessibilidade a toda a populac¸a\u2dco.
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\u2013 Amostragem sem norma (a esmo).
\u2013 Populac¸a\u2dco formada por material cont´\u131nuo.
\u2013 Intencional
5.2.1 Principais te´cnicas de amostragem probabil´\u131sticas.
5.2.1.1 Amostragem Simples ao Acaso
Esta te´cnica so´ pode ser aplicada em populac¸o\u2dces homoge\u2c6neas e de tamanho
conhecido. Te´cnica: Enumera-se todos indiv´\u131duos da populac¸a\u2dco e sorteia-se (por meio de
um dispositivo aleato´rio qualquer), os indiv´\u131duos que compora\u2dco a amostra. Neste tipo de
amostragem podem ser retiradas Nn amostras diferentes com reposic¸a\u2dco ou CnN amostras
diferentes sem reposic¸a\u2dco.
5.2.1.2 Amostragem Sistema´tica
E´ uma simplificac¸a\u2dco do processo anterior. Neste caso, apenas o primeiro ele-
mento da amostra sera´ sorteado, e os demais sera\u2dco retirados em uma progressa\u2dco aritme´tica,
com raza\u2dco k, em que:
k =
N
n
,
com N = tamanho da populac¸a\u2dco e n = tamanho da amostra ate´ se completar o tamanho
da amostra desejado.
5.2.1.3 Amostragem por Conglomerados
Quando uma populac¸a\u2dco apresenta uma subdivisa\u2dco natural em grupos
menores (denominados conglomerados), sorteia-se um nu´mero suficiente desses grupos
(conglomerados) e todos os elementos destes va\u2dco compor a amostra.
5.2.1.4 Amostragem Estratificada
E´ uma te´cnica utilizada quando a populac¸a\u2dco a ser estudada e´ heteroge\u2c6nea,
deste modo, subdivide-se a populac¸a\u2dco em estratos (sub-populac¸o\u2dces) que sejam homoge\u2c6neos
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dentro de si, e heteroge\u2c6neos entre si, e aplica-se uma das te´cnicas de amostragens ante-
riormente descritas, para retirar-se sub-amostras dentro de cada estrato, de modo que a
amostra final seja representativa da populac¸a\u2dco, como um todo ( contenha indiv´\u131duos de
todos os estratos). Quanto ao tamanho das sub-amostras retiradas (ni), e´ classificada em:
i. Uniforme
Quando de K estratos, retiram-se amostras de mesmo tamanho n, independentemente
do tamanho do estrato.
ii. Proporcional
Quando o tamanho da amostra retirado em cada estrato (ni) e´ proporcional ao
tamanho do estrato.
Ex. Para exemplificar os dois tipos de amostragem estratificada descritos,
consideremos um estudo realizados em propriedades rurais de um munic´\u131pio, composto
por 1000 propriedades rurais, distribu´\u131das, quanto a sua a´rea, conforme a Tabela 1 e que
neste munic´\u131pio sejam amostradas 50 propriedades:
Tabela 5.1: Distribuic¸a\u2dco do nu´mero de propriedades rurais de um munic´\u131pio qualquer,
quanto a a´rea e nu´mero de propriedades a serem amostradas por estrato (classes)
A´rea (ha) Nu´mero de Propriedades Amostra estratificada (N=50)
Uniforme Proporcional
0` 20 500 10 25
20` 50 320 10 16
50` 100 100 10 5
100`200 50 10 3
200` 400 30 10 1
Total 1000 50 50
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5.2.2 Principais te´cnicas de amostragem na\u2dco probabil´\u131sticas.
5.2.2.1 Inacessibilidade a toda populac¸a\u2dco
A amostragem e´ realizada na parte da populac¸a\u2dco que e´ acess´\u131vel.
Ex. Controle de qualidade numa linha de produc¸a\u2dco de cigarros. So´ tem-se
acesso aos cigarros que ja´ esta\u2dco prontos, embora os que ainda sera\u2dco produzidos fazem parte
da populac¸a\u2dco de cigarros produzidos por aquela linha produc¸a\u2dco.
5.2.2.2 Amostragem sem norma (a esmo)
Na\u2dco se utiliza nenhum sorteio, para identificar a amostra, muito embora o
amostrador procure ser aleato´rio.
Ex. Amostrar 80 frangos num galpa\u2dco com 3000 frangos, amostrar peixes em
um lago, pessoas em uma prac¸a, etc.
5.2.2.3 Populac¸a\u2dco formada por material cont´\u131nuo.
Processo utilizado para se amostrar l´\u131quidos, gases ou so´lidos. Homogeniza-
se o material a ser amostrado e em seguida colhe-se a amostra.
5.2.2.4 Intencional
O pesquisador escolhe deliberadamente certos elementos da populac¸a\u2dco para
formar a amostra, baseado num pre´-julgamento.
Ex. Pesquisa de mercado para lanc¸ar uma nova marca de leite longa vida
tipo A . O pesquisador selecionara´ indiv´\u131duos com poder aquisitivo me´dio/alto, que sa\u2dco
os principais consumidores deste produto (publico alvo), embora toda a populac¸a\u2dco