Aula 06 - Definição de amostra estudada

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Definição de amostra estudada 
Conceitos 
● População (ou Universo) é o conjunto de unidades sobre o qual desejamos informação. 
● Amostra é todo o subconjunto de unidades retiradas da população para obter a informação desejada. 
 
A chave para o bom entendimento da estatística é saber distinguir entre os dados observados (amostra) e a vasta quantidade 
de dados que poderiam ter sido observados (população). O uso de amostras permite obter respostas para a questão estudada, 
com margens de erro conhecidas. 
Também é preciso distinguir entre população-alvo e população configurada. A população-alvo da pesquisa é constituída por 
todos os moradores da cidade. No entanto, nem toda a população-alvo estará disponível para ser amostrada. Logo, a população 
configurada para a amostragem é necessariamente menor do que a população-alvo. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Métodos de amostragem 
Antes de obter uma amostra, é preciso definir quais serão os critérios para selecionar as unidades que a comporão. De acordo 
com o critério, tem-se o tipo de amostra, como apresentado a seguir: 
● Amostragem: como foi coletado os dados 
● Amostra: dados coletados 
 
 
 
 
 
 
 
AMOSTRA PROBABILÍSTICA ou ALEATÓRIA 
A amostra probabilística é constituída por unidades retiradas da população por procedimento casual ou aleatório. Vamos 
definir dois tipos de amostra probabilística: a causal simples e a estratificada. 
 
Envolve um sorteio, randomizada, ou seja, faz-se um sorteio na população para conseguir a amostra 
 
 Amostra casual simples ou aleatória simples - sorteio com toda população misturada, ou seja, confira um número a 
cada unidade da população e depois selecione ao acaso os números das unidades que irão formar a amostra. No 
entanto, tal procedimento deve ser evitado pois, está sujeito a viés. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Amostra estratificada - divide a amostra em estratos, camadas semelhantes (ex. sexo feminino e masculino) e a partir 
disso faz-se o sorteio e coleta-se os dados. Portanto, faz-se o sorteio a partir de categorias da população, dividida 
conforme critérios pré-estabelecidos; faz-se isso com intuito de formar uma nova categoria que tem a mesma 
proporção de cada grupo no novo grupo. Resumidamente, consiste no agrupamento de pessoas similares em estratos 
e obtenção, de cada estrato, uma amostra casual simples e proporcional ao tamanho do estrato, formando uma só 
amostra. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
A amostra aleatória simples é, em tese, a preferida pelos estatísticos. No entanto, só a amostra estratificada garante a 
representação de todos os estratos (as categorias) da população na amostra coletada. 
 
DICA de ouro: só é probabilista, para a prova, se houver sorteio!!!! 
 
AMOSTRA SEMIPROBABILÍSTICA 
Para retirar da população uma amostra semiprobabilística, usa-se o procedimento parcialmente aleatório. Vamos definir três 
tipos de amostra probabilística: amostra sistemática, amostra por conglomerados e amostra por quotas. Consiste ainda, em 
sorteio a partir de grupos. 
 
 Amostra sistemática (menos usada na área da saúde; comum em pesquisas de satisfação) – tal amostra é constituída 
por unidades retiradas da população seguindo um sistema preestabelecido. O número K é obtido por sorteio. Por 
exemplo, se você quiser uma amostra constituída por 1/3 dos prontuários do hospital, deve sortear um número entre 
1 e 3. Se sair o número 1, selecione a primeira unidade (número 1) para a amostra. A partir de então, tome, 
sistematicamente, a primeira unidade de cada três, em sequência. No caso do exemplo, como a primeira unidade é 1, 
seguem, de três em três, as unidades de números, 4, 7 e 10, etc. Esse tipo de amostra permite simular resultados mais 
reais porque possibilita maior randomização. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Amostra por conglomerados – conglomerados são grupos de unidades que já existem na população por alguma razão. 
Um asilo é um conglomerado de idosos; uma escola de ensino médio é um conglomerado de adolescentes; um hospital 
é um conglomerado de doentes. Na amostragem por conglomerados, um conglomerado é selecionado ao acaso na 
população 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Os conglomerados existem na população e, embora haja diferença dentro deles, são similares entre si, de tal maneira 
que cada um deles pode representar a população. 
 
 Amostra por quotas - tem-se uma população, por exemplo uma sala com ⅔ dos alunos do sexo feminino e ⅓ do sexo 
masculino. Após a escolha dos voluntários eu terei ⅔ dos voluntários do sexo feminino e ⅓ do sexo masculino, ou seja, 
segue uma proporção. A população já tem uma proporção natural, pré-estabelecida e são separadas dentro desta 
proporção. Conforme os voluntários chegam vai-se preenchendo a cota. A partir da proporção natural, estabelece-
se a cota para a população do estudo e conforme vai sendo feito o estudo esse número é subtraído da cota, até que 
todas as cotas estejam preenchidas. A grande vantagem deste tipo de estudo é ser relativamente barato e muito usado 
em levantamentos de opinião e pesquisas de mercado. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
AMOSTRA NÃO PROBABILÍSTICA 
 A amostra não probabilística ou de conveniência é constituída por unidades reunidas em uma amostra simplesmente 
porque o pesquisador tem fácil acesso a essas unidades. O professor que toma os alunos de sua classe como amostra 
de toda a escola está usando uma amostra de conveniência. 
A amostra por conveniência é tomada pelo pesquisador porque tem acesso a essas unidades – sem considerar a falta 
de representatividade, ou seja, não há sorteio nenhum. 
 
 
 
 
 
 
Avaliação das técnicas de amostragem 
As amostras que usam algum tipo de procedimento aleatório são praticamente obrigatórias quando o objetivo da pesquisa é 
estimar probabilidades. É o caso das prévias eleitorais, que perguntam aos respondentes a probabilidade de voto em cenários 
hipotéticos de eleição. Os respondentes são escolhidos de maneira planejada, para que seja caracterizada a casualização. No 
caso de pesquisas de opinião, as amostras constituídas por voluntários são especialmente ruins. Tendem a responder 
voluntariamente a determinadas questões pessoas que são extremamente favoráveis ou contrarias à ideia apresentada. 
Do ponto de vista do estatístico, as amostras probabilísticas são preferíveis, embora, na prática, nem sempre sejam possíveis. 
Na área de saúde, o pesquisador trabalha, necessariamente, com unidades às quais tem acesso. Nos ensaios clínicos, os 
participantes são escolhidos de acordo com critérios de elegibilidade. Um pesquisador da área de saúde não pode procurar 
pacientes com determinada patologia e usar procedimento aleatório para trazê-los para sua clínica, por exemplo. Pode, no 
entanto, buscar pacientes com determinadas características (elegíveis) tratados na instituição em que trabalha. O interesse 
nessas pesquisas está centrado não nas estimativas de probabilidade, mas nas diferenças relativas que podem ser bem 
estimadas com um bom delineamento. 
 
 
 
 Tem-se um lugar e nele indivíduos, esses voluntários podem ser divididos em dois grupos (por exemplo, 
placebo e não placebo) aleatoriamente e, caso eu faça um sorteio para fazer essa divisão ela passa a ser 
casual simples (probabilística). 
 Escolhe o lugar por conveniência (adequação ao estudo). 
 No geral, é semelhante a casual simples sem sorteio. 
 
Cálculo amostral 
Leva em conta uma pesquisa que já foi feita na população e indica quantos voluntários de cada amostra deve-se ter para que a 
pesquisa tenha validade probabilística. O computador faz, através de algum artigo já publicado ou artigo piloto. 
 
 
 
 
 
 
 
CRITÉRIOS 
 Critérios de inclusão 
○ Que os voluntários precisam ter para compor a amostra 
 Critérios de exclusão 
○ Se os voluntários tiverem estão automaticamente excluídos da amostra 
 Função: Diminui viéspor amostragem. Evita erros no momento da coleta de dados. 
 
Resumindo... 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Referência Bibliográfica: 
 VIEIRA, Sonia. Introdução à Bioestatística. Rio de Janeiro: Elsevier. 5.ed. 2016. Cap. 7.