O documento discute conceitos de população e amostras. Define população como o conjunto total de unidades sobre o qual se deseja obter informações, e amostra como um subconjunto da população. Explica que amostras são usadas para obter informações sobre populações grandes de forma mais barata e rápida do que censos. Descreve diferentes tipos de amostras, incluindo aleatórias, sistemáticas, por conglomerados e por quotas.
3. CONCEITOS
População ou Universo:
É o conjunto de unidades sobre o qual desejamos obter
informação.
Amostra:
É todo subconjunto de unidades retiradas de uma população
para obter a informação desejada sobre o qual desejamos
obter informação.
4. CONCEITOS
População ou Universo:
Na área da saúde a população pode ser entendida
como:
- Pacientes;
- Animais;
- Radiografias;
- Prontuários, etc.
5. CONCEITOS
População ou Universo:
Na área da saúde a população pode ser entendida
como:
- Pacientes;
- Animais;
- Radiografias;
- Prontuários, etc.
9. AMOSTRAS
Por que se usam amostras??
Tamanho das populações;
Custo e demora dos dados;
Impossibilidade de se examinar toda a população;
Comprovado valor científico das informações por meio
das amostras.
10. CENSO OU AMOSTRA
Como se obtém uma amostra??
Amostra aleatória, casual, ou probabilística;
Amostra semi-probabilística:
Amostra não probalilística ou de conveniência.
11. AMOSTRA
Como se obtém uma amostra??
Amostra aleatória, casual, ou probabilística;
Constituída por n unidades retiradas ao acaso da
população. Pode ser: Simples ou Estratificada.
Simples: é obtida por sorteio de uma população constituída
por unidades homogêneas para a variável que se quer
estudar.
Estratificada: é usada quando a população é constituída por
unidades heterogêneas para a variável que você quer
estudar.
12. AMOSTRA
Amostra aleatória
Amostra Simples
Exemplo: Imagine que você precisa obter uma amostra de 2%
dos 500 pacientes de uma clínica de fisioterapia para
questioná-los sobre a qualidade do atendimento.
Solução: SORTEIO.
Amostra Estratificada
Exemplo: Imagine que você precisa obter uma amostra de 2%
dos 500 pacientes de uma clínica de fisioterapia para
questioná-los sobre a qualidade do atendimento. Você
suspeita de que os homens sejam mais bem tratados do que
mulheres.
Solução: SEPARAÇÃO ou ESTRATIFICAÇÃO seguido de
uma amostragem aleatória simples(SORTEIO).
14. AMOSTRA SEMIPROBABILISTICA
Sistemática:
Considere o exemplo usado anteriormente.
É constituída por n unidades retiradas da população por
procedimento parcialmente aleatório.
2% de 500 = 10 amostras
Divide-se a amostra inicial por 10 o que resulta em grupos de
50;
Sorteia-se uma amostra do primeiro grupo, por exemplo o
paciente número 23;
A partir disso soma-se o número 23 ao número de pacientes
por amostras por 9 vezes, por exemplo: 23 + 50 = 73 ;
73 + 50 = 123; ... 423+50 = 473.
15. CENSO OU AMOSTRA SEMIPROBABILÍSTICA
Por conglomerados:
É constituída por n unidades retiradas de alguns
conglomerados.
Exemplo: Um professor de educação física quer
estudar o efeito da terapia de reposição hormonal em
mulheres na menopausa sobre desempenho nos
exercícios.
Solução: o professor pode sortear duas academias de
ginástica da cidade e avaliar o desempenho das
mulheres que frequentam a academia e já tiveram a
menopausa, tanto as que fazem quanto as que não
fazem o tratamento, para comparação.
16. AMOSTRA SEMIPROBABILÍSTICA
Por quotas:
É constituída por n unidades retiradas da população
segundo quotas estabelecidas de acordo com a
distribuição desses elementos na população.
Considere uma pesquisa sobre a preferência de
modelo de carros. Imagine-se que você deseja
entrevistas 20 homens com mais de 50 anos com renda
entre seis e dez salários mínimos.
Solução: Você deverá julgar, pela aparência da pessoa,
se ela se enquadra nos requisitos. Se achar que viu a
pessoa certa, deve fazer a abordagem e depois
confirmar as características com perguntas.
17. AMOSTRA NÃO-PROBABILÍSTICAS
Amostra não-probabilística ou de conveniência
é constituída por n unidades reunidas em uma amostra
simplesmente porque o pesquisador tem fácil acesso a
essas unidades.
Se um professor quer entrevistar 50 alunos para saber
qual é a matéria de maior dificuldade, procurará
entrevistar os seus próprios alunos.
18. ESTATÍSTICAS E PARÂMETROS
Estatística resume uma característica da amostra;
Parâmetro resume uma característica da
população.