Este documento apresenta os principais tipos de amostragem estatística, quando usá-los e como determinar o tamanho adequado de uma amostra. Discute amostragem probabilística versus não probabilística, e exemplos de amostragem aleatória simples, sistemática e estratificada. Também fornece uma fórmula para calcular o tamanho mínimo de uma amostra aleatória simples com base no tamanho da população e margem de erro tolerável.

1. 1
ESTATÍSTICA AULA 02
TÉCNICAS DE AMOSTRAGEM –
Unidade 2
Professor Marcelo Menezes Reis

2. 2
Aula prévia
 Planejamento da pesquisa:
 Objetivos.
 População.
 Variáveis.
 Delineamento: censo x amostragem

3. 3
Conteúdo
 Conceito de amostra e amostragem.
 Quando usar e quando não usar.
 Aspectos importantes.
 Tipos de amostragem.
 Procedimentos de amostragem.
 Tamanho de amostra.

4. 4
O que é amostragem?
 Subdivisão da Estatística que reúne os
métodos necessários para coletar
adequadamente amostras representativas
e suficientes para que os resultados
obtidos possam ser generalizados para a
população de interesse.

5. 5
Amostragem
POPULAÇÃO Amostra
Amostragem
Generalização

6. 6
Quando usar amostragem?
Economia
Rapidez de processamento
Confiabilidade
Testes destrutivos

7. 7
Quando não usar amostragem?
População pequena
Fácil mensuração
Necessidades políticas Alta precisão

8. 8
E no caso da pesquisa do CRA?
 Obter opinião dos registrados no CRA-SC
sobre seu curso de graduação, caso tenha
sido no estado.
 Milhares de registrados.
 Por economia, mais aconselhado usar
amostragem.

9. 9
Aspectos para o sucesso
 Representatividade: a amostra precisa
conter todas as subdivisões da população.
 Suficiência: quantidade tal que permita
caracterizar a variabilidade, mesmo dentro
das subdivisões da população.
 Aleatoriedade: necessária para a
generalização estatística.

10. 10
Plano de amostragem
 Definição das unidades de amostragem:
como chegaremos aos elementos da
amostra.
 Definição de como a amostra será
retirada: tipo de amostragem.

11. 11
Amostragem Probabilística
(Aleatória)
Amostragem Não Probabilística
(Não Aleatória)
Aleatória (casual) simples
Sistemática
Estratificada
Por Conglomerados
A esmo
Intencional (por julgamento)
Por cotas
Bola de neve

12. 12
Amostragem probabilística
 Aleatória ou casual.
 Todos os elementos da população têm
chance de pertencer à amostra.
 Elementos da amostra selecionado por
meio de sorteio não viciado:
 Tabela de números aleatórios.
 Algoritmo de geração de números
pseudo-aleatórios.

13. 13
Amostragem Probabilística
 Resultados provenientes de amostras
probabilísticas podem ser generalizados
ESTATISTICAMENTE para a população.
 Associa-se uma probabilidade ao
resultado.
 Medida da confiabilidade do resultado
obtido.

14. 14
Amostragem aleatória simples
Sorteio não viciado
Amostra
População homogênea
em relação à variável
de interesse!
Números aleatórios
ou
pseudo-aleatórios

15. 15
Amostragem sistemática
 A listagem é ORDENADA.
 Divide-se o tamanho da população (N)
pelo tamanho da amostra (n), obtendo
um intervalo de retirada (k).
 Sorteia-se o ponto de partida.
 A cada k elementos retira-se um para a
amostra.

16. 16
1...k ...N
k k k
1 n
População
Amostra
Aumentar n para deixar k inteiro.
Descartar elementos por sorteio.

17. 17
Amostragem estratificada
Sorteio não viciado
População HETEROGÊNEA.
Homogeneidade DENTRO
de cada estrato.
TODOS os estratos precisam ser
representados na amostra!

18. 18
Amostragem estratificada uniforme
Sorteio

19. 19
Amostragem estratificada
proporcional
Sorteio

20. 20
Amostragem por conglomerados
 População considerada homogênea.
 Divisão em subgrupos semelhantes: os
conglomerados.
 Sorteiam-se os conglomerados:
 Analisam-se todos os sorteados;
 Sorteiam-se elementos dos
conglomerados previamente sorteados.

21. 21
Amostragem não probabilística
 Não há acesso a toda a população.
 Se as características da população
acessível forem semelhantes às da
população alvo: resultados “equivalentes”
a uma amostragem probabilística.
 Apenas em casos particulares.

22. 22
Amostragem não probabilística
 Amostragem a esmo.
 Amostragem intencional.
 Amostragem por cotas:
 População dividida em subgrupos.
 Selecionados elementos de cada
subgrupo.
 Amostragem bola de neve.

23. 23
Tamanho mínimo de amostra
 Amostra aleatória simples.
 Fórmula aproximada:
 proporção,
 confiança de 95%,
 estimativa exagerada.
 Definição do erro amostral (margem de
erro).

24. 24
Tamanho mínimo de amostra
2
0
0
E
1
n 
0
0
n
N
n
N
n



E0 : erro amostral tolerável
N: tamanho da população

25. 25
Exemplo 1
 Ver 3º exemplo, Unidade 2.
 Obter o tamanho mínimo de uma amostra
aleatória simples, admitindo com alto grau
de confiança, um erro amostral máximo de
2%, supondo que a população tenha:
 a) 200 elementos.
 b) 200 000 elementos.

26. 26
Exemplo 1
2500
02
0
1
1
2
2
0
0 


)
,
(
E
n
186
185
185
2500
200
2500
200
0
0







 ,
n
N
n
N
n
2470
136
2469
2500
200000
2500
200000
0
0







 ,
n
N
n
N
n

27. 27
Tamanhos mínimos de amostra (erro amostral
de 2%)
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
200,00 17600,00 35000,00 52400,00 69800,00 87200,00 104600,00
Tamanho da População
Tamanho
de
amostra

28. 28
Tô afim de saber...
 Sobre tipos de amostragem, consulte
BARBETTA,P. A. Estatística Aplicada às
Ciências Sociais. 8ª. ed. – Florianópolis:
Ed. da UFSC, 2008, capítulo 3.
 Para saber como gerar números pseudo-
aleatórios ou obter amostras aleatórias
simples no Microsoft Excel, leia o texto
“Como gerar uma amostra aleatória
simples com o Microsoft Excel ”, no
ambiente virtual.

29. 29
Próxima aula
 Análise Exploratória de Dados I: variáveis
qualitativas
 O que é?.
 Descrição tabular e gráfica:
1 variável qualitativa.
2 variáveis qualitativas.