Aula - Amostragem.pdf

Wadiley Sousa do Nascimento
Pós-Graduado em Estatística, Matemática e Computação – Ramo
Estatística Computacional
Mobile: +239 980 10 45 / 906 02 00 | Email: wadmiguel547@yahoo.com
AULA:
AMOSTRAGEM
L. BIOLOGIA

INFERÊNCIA ESTATÍSTICA:
Amostragem
Composição da Amostra
59
Wadiley Nascimento (Pós-Graduação em Estatística) Telm.: (+239) 980 1045 / 906 0200 E-mail: wadmiguel547@yahoo.com
Fonseca e Martins (2011) apontam que existem dois métodos para
composição da amostra:
i. Métodos probabilísticos: são usados para garantir que a
selecção da amostra seja aleatória e representativa da
população, permitindo assim que as conclusões obtidas a partir
da análise da amostra possam ser generalizadas para a
população inteira.
ii. Métodos não probabilísticos: são técnicas que não utilizam a
aleatoriedade na seleção da amostra, dependendo em vez disso
de critérios específicos ou da escolha do pesquisador. Eles são
menos confiáveis do que os métodos probabilísticos, pois
podem levar a amostras enviesadas e não representativas da
população.

Amostragem
Composição da Amostra
60

Amostragem - Composição
Métodos Probabilísticos
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Amostragem aleatória simples: Cada elemento da população tem a
mesma probabilidade de ser escolhido para a amostra, garantindo
assim que a amostra seja representativa da população.
i. Utilizando um procedimento aleatório (por exemplo, por meio de
tabela de números aleatórios ou urna),
ii. Devemos sortear com igual probabilidade um elemento da
população;
iii. Repetimos o processo anterior até que seja retirada uma amostra com
𝑛 observações;
iv. Quando o elemento sorteado for removido da população antes do
próximo sorteio, teremos o processo AAS sem reposição. Caso seja
permitido o sorteio de uma unidade mais de uma vez, estaremos
diante do processo AAS com reposição.

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Amostragem estratificada: Neste tipo de amostragem, uma
população heterogênea é estratificada ou dividida em subpopulações
ou estratos homogêneos, e alguns desses estratos são seleccionados
aleatoriamente para compor a amostra, incluindo todos os indivíduos
dentro dos estratos seleccionados.
É frequentemente usado quando a população é grande e dispersa
geograficamente.
Amostragem estratificada uniforme é aquela em que sorteamos
número igual de elementos em cada estrato, é recomendada quando os
estratos forem aproximadamente do mesmo tamanho.
Já na amostragem estratificada proporcional, o número de
elementos em cada estrato é proporcional ao número de elementos
existentes no estrato.

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Amostragem sistemática: os elementos da população são
selecionados em um padrão sistemático, a partir de um ponto de
partida aleatório.
Exemplo: Se quisermos selecionar uma amostra sistemática de 100
estudantes em uma escola com uma população de 1000 alunos,
poderíamos selecionar aleatoriamente um número entre 1 e 10 para
determinar o ponto de partida, e depois selecionar a cada 10 alunos
subsequentes para compor a amostra.
Esse método é útil quando se tem uma lista ordenada dos
elementos da população e quando se deseja garantir uma amostra
representativa, mas não é tão aleatório quanto a amostragem aleatória
simples.
Vantagens: é executada com maior rapidez e menor custo.

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Amostragem por conglomerados: a população total deve ser
subdividida em grupos de unidades elementares, denominados
conglomerados.
A amostragem é feita a partir dos grupos e não dos indivíduos da
população.
Desta forma, devemos sortear aleatoriamente um número suficiente
de conglomerados e os objectos deste constituirão a amostra. Esse
tipo de amostragem é denominado amostragem por conglomerados
em um estágio.
Quando sorteamos elementos dentro dos conglomerados
seleccionados, temos uma amostragem por conglomerados em dois
estágios: no primeiro estágio, sorteamos os conglomerados e, no
segundo, sorteamos os elementos

Amostragem - Probabilísticos
Tamanho da Amostra
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𝑩 – Erro máximo de Estimação; 𝑴 – Nº de Conglomerado em que a população foi dividida; 𝑾𝒊 – Peso
ou proporção do estrato 𝑖
𝑵𝒊
𝑵
; 𝝈𝒅𝒄
𝟐
– Variância populacional dentro dos conglomerados; 𝝈𝒆𝒄
𝟐
– Variância
populacional entre dos conglomerados; 𝑵𝒊 – Tamanho de Estrato/Conglomerado 𝑖; 𝝈𝒄
𝟐
– Variância
populacional total 𝝈𝒄
𝟐
= 𝝈𝒅𝒄
𝟐
− 𝝈𝒆𝒄
𝟐
; ഥ
𝑵 – Tamanho médio dos conglomerados da população
𝑵
𝑴
;

Métodos Não Probabilísticos
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Amostragem por conveniência: é empregada quando a participação
é voluntária ou os elementos da amostra são escolhidos por uma
questão de conveniência ou simplicidade, por exemplo, amigos,
vizinhos ou estudantes.
A vantagem: permite obter informações de maneira rápida e barata.
Amostragem por julgamento ou intencional: os elementos são
escolhidos de forma proposital, com base em algum critério
específico.
Esse método pode ser útil quando se deseja incluir apenas indivíduos
que possuem certas características ou quando se deseja obter
informações mais profundas sobre uma subpopulação específica.
Ex: selecionar um grupo de pacientes com uma condição médica
específica para avaliar a eficácia de um novo tratamento.

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Amostragem por quotas: é um dos métodos de amostragem mais
utilizados em pesquisas de mercado e de opinião eleitoral.
Inicialmente, fixamos as quotas com base em determinado critério;
dentro das quotas, a seleção dos itens da amostra depende do
julgamento do Entrevistador
A amostragem por quotas consiste em três passos:
i. Selecionamos as variáveis de controle ou as características da população
consideradas relevantes para o estudo em questão;
ii. Determinamos a proporção da população (%) para cada uma das categorias das
variáveis relevantes;
iii. Dimensionamos as quotas (número de pessoas a serem entrevistadas que possuem
as características determinadas) para cada entrevistador, de modo que a amostra
tenha proporções iguais à da população.
Vantagens: baixo custo, a rapidez e a facilidade para o entrevistador seleccionar
elementos.

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Amostragem de propagação geométrica ou bola de neve: é
bastante utilizada quando os elementos da população são raros, de
difícil acesso ou desconhecidos.
Neste método, devemos identificar um ou mais indivíduos da
população-alvo, e estes identificarão outros indivíduos pertencentes à
mesma população.
O processo é repetido até que seja alcançado o objectivo proposto, ou
ponto de saturação. O ponto de saturação é atingido quando os
últimos entrevistados não acrescentam novas informações relevantes
à pesquisa, repetindo assim conteúdos de entrevistas anteriores.
Vantagens: permite ao pesquisador localizar a característica desejada
da população; facilidade de aplicação; baixo custo; é eficiente ao
penetrar em populações de dificil acesso.

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