Teoria da Amostragem - Profa. Rilva - GESME

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Teoria da Amostragem - Profa. Rilva - GESME

  1. 1.   ç   é  á
  2. 2. amostragem
  3. 3. Amostra 2 ,  2 ,X s
  4. 4.  
  5. 5. ç ç   
  6. 6. é ç ç
  7. 7.  
  8. 8.  ç á ç í 
  9. 9.    
  10. 10. População-alvo População- fonte
  11. 11.  ç ç é ç  ç ç ç
  12. 12.  ç ç é ç  ç ç ç
  13. 13.  é í ç í ú  é ç é ó
  14. 14.   
  15. 15.  á é é í ç  é ç  é ç 
  16. 16. • • • • •
  17. 17.    
  18. 18.     
  19. 19.       
  20. 20.
  21. 21.   
  22. 22. •  
  23. 23. Um Exemplo: Em uma população de 200 alunos, há 120 meninos e 80 meninas. Extraia uma amostra representativa de 10% dessa população. Nesse exemplo, há uma característica que permite identificar 2 subconjuntos, a característica sexo. SEXO POPULAÇÃO AMOSTRA (10%) Masculino 120 12 Feminino 80 8 Total 200 20 - A amostra deve conter 12 alunos do sexo masculino e 8 do sexo feminino, totalizando 20 alunos, que correspondem a 10% da população.
  24. 24. Amostragem Estratificada Quando a população possui características que permitem a criação de subconjuntos, as amostras extraídas por amostragem simples são menos representativas = Neste caso, é mais adequado utilizar a amostragem estratificada Neste tipo de amostragem, os elementos da amostra serão proporcionais ao número de elementos desses subconjuntos na população
  25. 25.
  26. 26. Seção 4 Seção 5 Seção 3 Seção 2Seção 1
  27. 27.   
  28. 28.   
  29. 29.
  30. 30.  
  31. 31.  
  32. 32.  ç ç  í “ é ç    ç á ç
  33. 33.  
  34. 34.   
  35. 35. 53 nX    1N nN . nX   
  36. 36.     
  37. 37.  
  38. 38.  
  39. 39.
  40. 40.   n Ze  
  41. 41.   n Ze  
  42. 42. • • • •
  43. 43.  
  44. 44.  
  45. 45.
  46. 46. 1  N nN
  47. 47.
  48. 48.
  49. 49.   

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