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.

1. POPULAÇÃO E
AMOSTRAS
Prof.: Jhonathan Gomes
jhonathan.gomes@gmail.com

2. CONCEITOS
População
Amostra

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.

6. CONCEITOS
Censo?

7. CONCEITOS
 Censo:
 É o levantamento dos dados de TODA a população.

8. AMOSTRAS
Por que se usam
amostras??

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).

13. AMOSTRA
 Amostra Semiprobabilística:
 Sistemática;
 Por conglomerados;
 Por quotas.

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.

19. FONTES BIBLIOGRÁFICAS
 VIEIRA, Sonia. Introdução à bioestatística. 4. ed.
Rio de Janeiro: Elsevier, 2008.

20. Por hoje é só, pessoal!
Muito Obrigado!