Aula completa em slide sobre amostragem, produzida por Mateus Prado Ferreira, estudante de engenharia química da UERJ-FAT, sob supervisão do professor Nilo Antônio de Souza Sampaio.

1. Universidade do Estado do Rio de
Janeiro
Faculdade de Tecnologia
Campus Regional de Resende
Discente: Mateus Prado Ferreira
Docente: Nilo Antônio de Souza Sampaio

2. AMOSTRAGEM

3. O que é?
Amostragem é o processo de extração da população Estatística
elementos que serão estudados e analisados através da Estatística
Descritiva a fim de que seja possível, em seguida, realizar a Inferência
Estatística, generalizando os resultados obtidos através da amostra
para toda a população.

4. Definições básicas:
• População: Conjunto de itens tendo, pelo menos, uma variável em
comum observável, que é interessante para alguma questão ou
experimento.
• Amostra: É qualquer fração da populção da qual serão extraídos os
elementos a serem estudados.
• Amostragem: Ato de coletar amostras.
• Teoria da amostragem: É um estudo das relações existentes entre
a amostra e a população da qual ela foi extraída.
• Censo: Coleta de dados de toda a população.

5. POPULAÇÃO
AMOSTRA
AMOSTRAGEM

6. Amostragem X Censo
Condições que devem ser levadas em conta para a escolha entre
amostragem e censo:
• Custo
• Tempo e atualidade dos dados
• Ensaios destrutivos
• Populações infinitas
• Tamanho de amostra necessário
• Precisão desejada

7. Métodos de amostragem:
Existem dois tipos de técnicas de amostragem: Probabilística e não
probabilística. Mas, o que caracteriza cada uma delas?
• Probabilística: É o tipo de técnica de amostragem que permite realizar
inferências sobre a população. Todos os indivíduos da população têm a
mesma probabilidade de serem selecionados numa amostra.
• Não probabilística: Não se sabe a probabilidade de cada indivíduo ser
selecionado para a amostra, portanto, não se pode generalizar os
resultados obtidos com precisão estatística.
A técnica que nos interessa é a de amostragem probabilística.

8. Principais técnicas de amostragem probabilística:
• Amostragem aleatória: Não há critério de escolha para colheita da
amostra.
• Amostragem sistemática: Há um critério de escolha (exemplo:
Escolhe-se 1 em cada N indivíduos)
• Amostragem por conglomerados: Um indivíduo representa o
todo.
• Amostragem estratificada: É feita em diversos locais visando a
obter um resultado mais representativo da população.

9. Informações importantes:
• Se a amostragem for feita com reposição:
A*N,n = Nn
• Se a amostragem for feita sem reposição:
Se a ordem importa: NN,n= N!/(N-n)!
Se a ordem não importa: CN,n= N!/n!(N-n)!
Onde:
A= Arranjo.
N= Tamanho da
população.
n= Tamanho da amostra.
C= Combinação.

10. • Fazer reposição sempre que o tamanho da amostra exceder 5% da
população.
• Se o tamanho da amostra é pequeno em relação ao da população, o
item selecionado terá um efeito desprezível sobre as probabilidades dos
itens restantes, não ocorrendo, portanto, reposição.
• Na prática, a amostragem sem reposição se justifica nas seguintes
ocasiões:
Amostra menor ou igual a 5% da população
Ensaios destrutivos
Produção industrial onde a reposição não é aceita
Amostragem que envolva alto custo

11. Referências:
• http://professorguru.com.br/estatistica/introdu%C3%A7%C3%A3o%20%C3
%A0%20estat%C3%ADstica/amostragem%20estat%C3%ADstica.html
• http://alexandreprofessor.blogspot.com/p/tipos-de-teorias.html
• https://www.somatematica.com.br/estat/ap10.php
• https://www.netquest.com/blog/br/blog/br/amostra-conveniencia
• https://www.netquest.com/blog/br/blog/br/amostra-probabilistica-
aleatoria-simples