Este documento discute como determinar o tamanho adequado de uma amostra para pesquisas. Explica que uma amostra deve ser representativa o suficiente para permitir generalizações sobre a população, mas pequena o suficiente para ser factível. Fornece fórmulas para calcular o tamanho da amostra com base na estimativa da média, proporção ou quando a população é finita.
1) O documento introduz conceitos básicos de estatística descritiva e inferência estatística.
2) Ele explica como estimar a média populacional usando a média amostral e como calcular intervalos de confiança para a média.
3) São apresentados exemplos numéricos de como calcular intervalos de confiança para a média populacional em diferentes situações.
O documento apresenta exercícios sobre amostragem aleatória simples, sistemática, estratificada e sobre o cálculo do tamanho da amostra para garantir um erro amostral tolerável. Inclui instruções para a realização de amostragens sobre dados de uma turma de alunos e cálculos para determinar o tamanho da amostra em pesquisas eleitorais e em empresas com base no tamanho da população e erro amostral desejado.
[1] O documento introduz conceitos básicos de inferência estatística, incluindo medidas de tendência central, medidas de variabilidade, distribuições de frequência e probabilidade. [2] É apresentado o software SPSS para aplicar esses conceitos em análises estatísticas de dados. [3] O documento fornece uma visão geral desses importantes conceitos estatísticos e como eles podem ser aplicados na prática usando softwares como o SPSS.
[1] O documento discute conceitos estatísticos como distribuição amostral, teorema do limite central e intervalos de confiança. [2] É explicado que as médias de amostras aleatórias de uma população se aproximam de uma distribuição normal e que o erro padrão da média pode estimar a precisão da média amostral. [3] O documento mostra como calcular intervalos de confiança para estimar faixas nos quais a média populacional verdadeira provavelmente se encontra.
Este documento discute conceitos básicos de estatística descritiva, incluindo variáveis estatísticas, medidas de tendência central como média, mediana e moda, e medidas de dispersão como variância e desvio padrão. Ele explica como calcular essas medidas e interpretar seus significados, além de apresentar outros conceitos como distribuição de frequência, histograma, amplitude de classe e número de classes.
Este documento discute testes estatísticos paramétricos e não paramétricos. Resume os principais tipos de testes, como testes t, ANOVA e testes não paramétricos como o teste de Wilcoxon. Explica quando cada tipo de teste é apropriado dependendo se as amostras seguem uma distribuição normal ou não.
O documento descreve conceitos básicos de amostragem estatística, incluindo a diferença entre população e amostra, técnicas de amostragem probabilística e não probabilística, e fórmulas para calcular o tamanho adequado da amostra com base no tamanho da população e no erro amostral tolerável.
O documento discute o que é estatística, descrevendo sua evolução histórica e como se desenvolveu como área do conhecimento no século XX. Também apresenta medidas estatísticas comuns como média, mediana e desvio padrão, além de explicar distribuições de frequência e como organizar dados em grupos.
1) O documento introduz conceitos básicos de estatística descritiva e inferência estatística.
2) Ele explica como estimar a média populacional usando a média amostral e como calcular intervalos de confiança para a média.
3) São apresentados exemplos numéricos de como calcular intervalos de confiança para a média populacional em diferentes situações.
O documento apresenta exercícios sobre amostragem aleatória simples, sistemática, estratificada e sobre o cálculo do tamanho da amostra para garantir um erro amostral tolerável. Inclui instruções para a realização de amostragens sobre dados de uma turma de alunos e cálculos para determinar o tamanho da amostra em pesquisas eleitorais e em empresas com base no tamanho da população e erro amostral desejado.
[1] O documento introduz conceitos básicos de inferência estatística, incluindo medidas de tendência central, medidas de variabilidade, distribuições de frequência e probabilidade. [2] É apresentado o software SPSS para aplicar esses conceitos em análises estatísticas de dados. [3] O documento fornece uma visão geral desses importantes conceitos estatísticos e como eles podem ser aplicados na prática usando softwares como o SPSS.
[1] O documento discute conceitos estatísticos como distribuição amostral, teorema do limite central e intervalos de confiança. [2] É explicado que as médias de amostras aleatórias de uma população se aproximam de uma distribuição normal e que o erro padrão da média pode estimar a precisão da média amostral. [3] O documento mostra como calcular intervalos de confiança para estimar faixas nos quais a média populacional verdadeira provavelmente se encontra.
Este documento discute conceitos básicos de estatística descritiva, incluindo variáveis estatísticas, medidas de tendência central como média, mediana e moda, e medidas de dispersão como variância e desvio padrão. Ele explica como calcular essas medidas e interpretar seus significados, além de apresentar outros conceitos como distribuição de frequência, histograma, amplitude de classe e número de classes.
Este documento discute testes estatísticos paramétricos e não paramétricos. Resume os principais tipos de testes, como testes t, ANOVA e testes não paramétricos como o teste de Wilcoxon. Explica quando cada tipo de teste é apropriado dependendo se as amostras seguem uma distribuição normal ou não.
O documento descreve conceitos básicos de amostragem estatística, incluindo a diferença entre população e amostra, técnicas de amostragem probabilística e não probabilística, e fórmulas para calcular o tamanho adequado da amostra com base no tamanho da população e no erro amostral tolerável.
O documento discute o que é estatística, descrevendo sua evolução histórica e como se desenvolveu como área do conhecimento no século XX. Também apresenta medidas estatísticas comuns como média, mediana e desvio padrão, além de explicar distribuições de frequência e como organizar dados em grupos.
Este documento fornece uma introdução à estatística descritiva e indutiva. Abrange definições gerais de população, variáveis e amostragem, e descreve as principais medidas estatísticas como média, mediana, moda, dispersão e concentração. Também discute representações gráficas como histogramas e curvas de Lorenz.
1) O documento discute técnicas de amostragem e tratamento de dados faltantes para realizar inferência estatística.
2) Aborda conceitos como população, amostra, estimativa pontual, intervalo de confiança e testes de hipóteses.
3) Fornece exemplos de como estimar parâmetros como média e proporção utilizando estatísticas amostrais.
Este documento discute conceitos fundamentais de amostragem estatística, como população, amostra, censo, amostragem probabilística e não probabilística. Explica que uma amostra envolve estudar uma parcela da população, diferente de um censo que requer examinar todos os itens, e como calcular o tamanho adequado da amostra para estimar parâmetros populacionais com certo nível de confiança.
O documento discute intervalos de confiança, que fornecem um intervalo de valores plausíveis para um parâmetro populacional com base em dados amostrais. Intervalos de confiança são úteis quando se deseja estimar parâmetros com uma margem de erro conhecida.
O documento introduz os conceitos básicos de estatística, incluindo a definição de população e amostra, variáveis qualitativas e quantitativas, recolha e organização de dados em tabelas e gráficos. Explica como a estatística é usada para analisar conjuntos de dados e tirar conclusões sobre as características das fontes de onde os dados foram retirados.
O documento discute testes de hipóteses estatísticas, incluindo: (1) o teste de hipótese avalia inferências sobre uma população com base em uma amostra; (2) a teoria de Popper afirma que não se pode provar nada, apenas refutar hipóteses; (3) os principais conceitos incluem hipótese estatística, teste de hipótese e tipos de hipóteses.
O documento descreve as características da pesquisa do tipo survey. Survey é uma abordagem quantitativa que coleta opiniões através de questionários ou entrevistas. O documento discute o conceito, finalidades, desenhos, amostragem, instrumentos de coleta e pré-teste em pesquisas survey.
Este documento apresenta uma aula introdutória sobre estatística ministrada pelo professor João Alessandro em julho de 2012, abordando a definição do tema e suas principais características.
O documento discute as diferenças entre pesquisa qualitativa e quantitativa. A pesquisa qualitativa tem como objetivo principal interpretar fenômenos observados, enquanto a pesquisa quantitativa mede hipóteses numericamente. Os métodos de coleta de dados, como amostras, entrevistas e questionários, também diferem entre os dois tipos de pesquisa.
O documento apresenta conceitos introdutórios sobre estatística, incluindo a diferença entre dados e informações, tipos de dados, séries estatísticas e gráficos. Explica como os dados podem ser organizados, resumidos e transformados em informações por meio de técnicas estatísticas para apoiar a tomada de decisão.
Este documento apresenta uma aula sobre probabilidade. Ele introduz os conceitos básicos de probabilidade, incluindo experimentos aleatórios, espaço amostral, eventos, probabilidade de um evento, soma de probabilidades e probabilidade de eventos independentes. Exemplos ilustram cada um desses conceitos e exercícios são resolvidos para reforçar a compreensão.
Este documento descreve conceitos básicos de estatística inferencial como intervalo de confiança. Ele discute a diferença entre estatística descritiva e inferencial, população versus amostra, tipos de amostragem, estimação de parâmetros, intervalo de confiança e como ele fornece uma faixa de valores prováveis para um parâmetro populacional com base em uma amostra.
O documento apresenta conceitos fundamentais para a realização de pesquisas científicas, incluindo:
1) A diferença entre ciência, metodologia e métodos e como eles se relacionam no processo de pesquisa;
2) Os principais tipos de pesquisa como descritiva, experimental e bibliográfica;
3) Os passos básicos para realizar pesquisa científica, como observação, formulação de hipóteses e verificação.
O documento discute a importância da estatística no nosso dia-a-dia e em diversas áreas como saúde, economia e engenharia. A estatística pode ser descritiva, para descrever uma realidade, ou indutiva, para estudar características de uma população a partir de uma amostra. Gráficos e tabelas são ferramentas importantes para organizar e visualizar dados estatísticos.
1) O documento discute testes de hipóteses para comparar características entre duas amostras, como diferença entre médias e proporções. 2) Apresenta fórmulas para calcular os testes t e z para amostras grandes e pequenas, dependentes ou independentes. 3) Fornece exemplos numéricos ilustrando como aplicar os testes para verificar se há diferenças estatisticamente significativas entre as amostras.
Este documento fornece um guia para apresentar uma tese usando PowerPoint, com seções sobre o título, objetivos e hipóteses, enquadramento teórico, metodologia, resultados, conclusões e recomendações. Ele destaca a importância de sintetizar as conclusões da pesquisa de forma clara e relacionar os resultados aos objetivos iniciais.
O documento discute o que é estatística e como ela é usada em diferentes contextos. A estatística envolve a coleta, organização e análise de dados, e pode ser usada para salvar vidas, como Florence Nightingale demonstrou, e para avaliar o desempenho esportivo. Clubes usam estatísticas para avaliar jogadores e o Manchester City busca inspirar mudanças na maneira como os dados são analisados.
O documento discute conceitos básicos de estatística, incluindo:
1) O método científico e como a estatística ajuda a tornar o processo de pesquisa mais eficiente;
2) Definições de estatística, variabilidade, amostragem, população, amostras, variáveis, e como a estatística é usada para tomada de decisão;
3) Diferentes tipos de pesquisa, medidas de tendência central e suas definições.
O documento discute medidas estatísticas de dispersão como variância, desvio padrão e coeficiente de variação. Apresenta fórmulas para calcular essas medidas e exemplos numéricos de seu cálculo. Explica como essas medidas podem ser usadas para comparar conjuntos de dados e tomar decisões com base na variabilidade dos valores em relação à média.
O documento discute formas gráficas de apresentação de dados estatísticos, incluindo histogramas, diagramas de pontos, gráficos de barras, polígonos de frequência acumulada e pictogramas. Ele fornece exemplos e instruções sobre como construir cada tipo de gráfico.
metodologia que apoiam na formulação de conclusões sobre as características ...BELLALIP
Inferência estatística
é o conjunto de metodologia que apoiam na formulação de
conclusões sobre as características de uma POPULAÇÃO a
partir de uma parte dessa população, denominada de
AMOSTRA.
População ou Universo
É a coleção de unidades individuais com uma ou mais
características comuns, que se pretende estudar
1) O documento discute conceitos fundamentais de amostragem populacional para pesquisas, incluindo definição de população-alvo e amostrada, tipos de amostragem e cálculo do tamanho amostral mínimo para estimar médias e proporções com margem de erro e nível de confiança pré-determinados.
2) É apresentada fórmula para cálculo do tamanho amostral mínimo para estudos que comparam médias ou proporções entre dois grupos, levando em conta desvio-padrão, diferença m
Este documento fornece uma introdução à estatística descritiva e indutiva. Abrange definições gerais de população, variáveis e amostragem, e descreve as principais medidas estatísticas como média, mediana, moda, dispersão e concentração. Também discute representações gráficas como histogramas e curvas de Lorenz.
1) O documento discute técnicas de amostragem e tratamento de dados faltantes para realizar inferência estatística.
2) Aborda conceitos como população, amostra, estimativa pontual, intervalo de confiança e testes de hipóteses.
3) Fornece exemplos de como estimar parâmetros como média e proporção utilizando estatísticas amostrais.
Este documento discute conceitos fundamentais de amostragem estatística, como população, amostra, censo, amostragem probabilística e não probabilística. Explica que uma amostra envolve estudar uma parcela da população, diferente de um censo que requer examinar todos os itens, e como calcular o tamanho adequado da amostra para estimar parâmetros populacionais com certo nível de confiança.
O documento discute intervalos de confiança, que fornecem um intervalo de valores plausíveis para um parâmetro populacional com base em dados amostrais. Intervalos de confiança são úteis quando se deseja estimar parâmetros com uma margem de erro conhecida.
O documento introduz os conceitos básicos de estatística, incluindo a definição de população e amostra, variáveis qualitativas e quantitativas, recolha e organização de dados em tabelas e gráficos. Explica como a estatística é usada para analisar conjuntos de dados e tirar conclusões sobre as características das fontes de onde os dados foram retirados.
O documento discute testes de hipóteses estatísticas, incluindo: (1) o teste de hipótese avalia inferências sobre uma população com base em uma amostra; (2) a teoria de Popper afirma que não se pode provar nada, apenas refutar hipóteses; (3) os principais conceitos incluem hipótese estatística, teste de hipótese e tipos de hipóteses.
O documento descreve as características da pesquisa do tipo survey. Survey é uma abordagem quantitativa que coleta opiniões através de questionários ou entrevistas. O documento discute o conceito, finalidades, desenhos, amostragem, instrumentos de coleta e pré-teste em pesquisas survey.
Este documento apresenta uma aula introdutória sobre estatística ministrada pelo professor João Alessandro em julho de 2012, abordando a definição do tema e suas principais características.
O documento discute as diferenças entre pesquisa qualitativa e quantitativa. A pesquisa qualitativa tem como objetivo principal interpretar fenômenos observados, enquanto a pesquisa quantitativa mede hipóteses numericamente. Os métodos de coleta de dados, como amostras, entrevistas e questionários, também diferem entre os dois tipos de pesquisa.
O documento apresenta conceitos introdutórios sobre estatística, incluindo a diferença entre dados e informações, tipos de dados, séries estatísticas e gráficos. Explica como os dados podem ser organizados, resumidos e transformados em informações por meio de técnicas estatísticas para apoiar a tomada de decisão.
Este documento apresenta uma aula sobre probabilidade. Ele introduz os conceitos básicos de probabilidade, incluindo experimentos aleatórios, espaço amostral, eventos, probabilidade de um evento, soma de probabilidades e probabilidade de eventos independentes. Exemplos ilustram cada um desses conceitos e exercícios são resolvidos para reforçar a compreensão.
Este documento descreve conceitos básicos de estatística inferencial como intervalo de confiança. Ele discute a diferença entre estatística descritiva e inferencial, população versus amostra, tipos de amostragem, estimação de parâmetros, intervalo de confiança e como ele fornece uma faixa de valores prováveis para um parâmetro populacional com base em uma amostra.
O documento apresenta conceitos fundamentais para a realização de pesquisas científicas, incluindo:
1) A diferença entre ciência, metodologia e métodos e como eles se relacionam no processo de pesquisa;
2) Os principais tipos de pesquisa como descritiva, experimental e bibliográfica;
3) Os passos básicos para realizar pesquisa científica, como observação, formulação de hipóteses e verificação.
O documento discute a importância da estatística no nosso dia-a-dia e em diversas áreas como saúde, economia e engenharia. A estatística pode ser descritiva, para descrever uma realidade, ou indutiva, para estudar características de uma população a partir de uma amostra. Gráficos e tabelas são ferramentas importantes para organizar e visualizar dados estatísticos.
1) O documento discute testes de hipóteses para comparar características entre duas amostras, como diferença entre médias e proporções. 2) Apresenta fórmulas para calcular os testes t e z para amostras grandes e pequenas, dependentes ou independentes. 3) Fornece exemplos numéricos ilustrando como aplicar os testes para verificar se há diferenças estatisticamente significativas entre as amostras.
Este documento fornece um guia para apresentar uma tese usando PowerPoint, com seções sobre o título, objetivos e hipóteses, enquadramento teórico, metodologia, resultados, conclusões e recomendações. Ele destaca a importância de sintetizar as conclusões da pesquisa de forma clara e relacionar os resultados aos objetivos iniciais.
O documento discute o que é estatística e como ela é usada em diferentes contextos. A estatística envolve a coleta, organização e análise de dados, e pode ser usada para salvar vidas, como Florence Nightingale demonstrou, e para avaliar o desempenho esportivo. Clubes usam estatísticas para avaliar jogadores e o Manchester City busca inspirar mudanças na maneira como os dados são analisados.
O documento discute conceitos básicos de estatística, incluindo:
1) O método científico e como a estatística ajuda a tornar o processo de pesquisa mais eficiente;
2) Definições de estatística, variabilidade, amostragem, população, amostras, variáveis, e como a estatística é usada para tomada de decisão;
3) Diferentes tipos de pesquisa, medidas de tendência central e suas definições.
O documento discute medidas estatísticas de dispersão como variância, desvio padrão e coeficiente de variação. Apresenta fórmulas para calcular essas medidas e exemplos numéricos de seu cálculo. Explica como essas medidas podem ser usadas para comparar conjuntos de dados e tomar decisões com base na variabilidade dos valores em relação à média.
O documento discute formas gráficas de apresentação de dados estatísticos, incluindo histogramas, diagramas de pontos, gráficos de barras, polígonos de frequência acumulada e pictogramas. Ele fornece exemplos e instruções sobre como construir cada tipo de gráfico.
metodologia que apoiam na formulação de conclusões sobre as características ...BELLALIP
Inferência estatística
é o conjunto de metodologia que apoiam na formulação de
conclusões sobre as características de uma POPULAÇÃO a
partir de uma parte dessa população, denominada de
AMOSTRA.
População ou Universo
É a coleção de unidades individuais com uma ou mais
características comuns, que se pretende estudar
1) O documento discute conceitos fundamentais de amostragem populacional para pesquisas, incluindo definição de população-alvo e amostrada, tipos de amostragem e cálculo do tamanho amostral mínimo para estimar médias e proporções com margem de erro e nível de confiança pré-determinados.
2) É apresentada fórmula para cálculo do tamanho amostral mínimo para estudos que comparam médias ou proporções entre dois grupos, levando em conta desvio-padrão, diferença m
1) O documento discute conceitos fundamentais de amostragem populacional para pesquisas, incluindo definição de população-alvo e amostrada, tipos de amostragem e cálculo do tamanho amostral mínimo para estimar médias e proporções com margem de erro e nível de confiança pré-determinados.
2) É apresentada fórmula para cálculo do tamanho amostral mínimo para estudos que comparam médias ou proporções entre dois grupos, levando em conta desvio-padrão, diferença m
O documento discute intervalos de confiança, definindo-o como uma faixa de valores dentro da qual se espera que esteja localizado o parâmetro populacional com um determinado nível de certeza. Explica como calcular intervalos de confiança para a média populacional com base na média e desvio padrão amostral, variando o nível de confiança de 95% para 99%. Também aborda o cálculo do tamanho ideal de uma amostra para estimar proporções na população com um determinado grau de precisão.
1) O documento discute os conceitos de população, amostra, amostragem probabilística e não probabilística, censo e como calcular o tamanho adequado de uma amostra para estimar parâmetros populacionais.
2) É explicado que amostragem envolve estudar uma parcela da população, diferente do censo que examina todos os itens, e listados alguns casos em que amostragem pode ser melhor que censo.
3) São apresentados métodos de amostragem probabilística e não probabilística,
Um intervalo de confiança indica a margem de incerteza de um resultado ao estimar um parâmetro populacional com base em uma amostra. Quanto mais estreito for o intervalo, maior a probabilidade do resultado representar a população original. Intervalos de confiança consideram fatores como tamanho da amostra e variabilidade dos dados para estimar os limites inferior e superior da probabilidade de o valor real estar dentro desse intervalo.
O documento discute conceitos fundamentais de amostragem em pesquisas de marketing, incluindo população, amostra, erros amostral e não amostral, grau de confiança e métodos de amostragem probabilísticos e não probabilísticos. É apresentado um exemplo numérico para calcular o tamanho de uma amostra finita.
Este documento discute intervalos de confiança. Explica que um intervalo de confiança fornece uma faixa de valores prováveis para a magnitude real de um efeito observado em um estudo, levando em conta a variabilidade dos dados. Também descreve como intervalos de confiança são usados para comparar taxas e caracterizar a precisão estatística de resultados, e fatores que podem afetar o tamanho de um intervalo de confiança.
Cap5 - Parte 2 - Intervalo De Confiança 1Regis Andrade
1) O documento discute conceitos fundamentais de inferência estatística, incluindo amostra, estimativa amostral, estimador, inferência, estimador não-tendencioso.
2) É apresentado o cálculo de intervalos de confiança para a média populacional baseado em uma amostra, considerando variância conhecida e desconhecida.
3) O método de cálculo de intervalo de confiança para proporções populacionais é explicado e ilustrado com um exemplo.
Este documento discute testes de hipóteses em estatística. Ele explica que testes de hipóteses avaliam se uma afirmação sobre um parâmetro populacional é apoiada por evidências de dados amostrais. O documento também discute o processo de formular hipóteses nula e alternativa, escolher um nível de significância, calcular estatísticas de teste e valores críticos, e tomar uma decisão sobre se rejeitar ou não a hipótese nula.
1) O documento discute amostras estatísticas, explicando como as médias de amostras retiradas de uma população podem ser usadas para estimar parâmetros da população, como a média.
2) É explicado que a distribuição das médias amostrais, chamada de distribuição amostral, tende a se aproximar de uma distribuição normal conforme o tamanho da amostra aumenta, de acordo com o Teorema Central do Limite.
3) São apresentados exemplos ilustrando como a distribuição amostral pode ser us
Este documento discute estatística inferencial, incluindo intervalos de confiança e testes de hipóteses. Explica como estimar parâmetros populacionais com base em amostras, como calcular intervalos de confiança para a média populacional usando desvio padrão amostral, e como conduzir testes de hipóteses para avaliar se a média amostral se encaixa na hipótese nula sobre a média populacional.
1) O documento discute os principais tipos de amostragem e como definir o tamanho adequado de uma amostra.
2) São descritos os tipos de amostragem aleatória simples, sistemática, por conglomerado e estratificada.
3) É explicado como gerar números aleatórios eletronicamente e como utilizá-los para selecionar uma amostra representativa de uma população.
Este documento discute conceitos importantes para o planejamento de estudos de pesquisa, incluindo: (1) a importância de se formular hipóteses claras, (2) os tipos de erros que podem ocorrer ao testar hipóteses, e (3) como estimar o tamanho adequado da amostra para obter resultados significativos.
1. O documento discute a distribuição amostral da média da amostra (X), que descreve como a média da amostra se comporta em relação à média da população. 2. Explica que o valor esperado de X é igual à média da população, enquanto o desvio-padrão de X mede a variabilidade da média da amostra. 3. O teorema do limite central estabelece que X se aproxima de uma distribuição normal para amostras grandes, permitindo estimar a probabilidade de X estar em determinados intervalos
O documento descreve os principais conceitos e métodos da bioestatística, incluindo estatística descritiva para resumir dados, inferência estatística para generalizar resultados amostrais, e planejamento de pesquisas para coleta e análise de dados. É apresentado como uma matéria fundamental para realizar trabalhos de conclusão que envolvam coleta e análise de dados.
1) O documento discute intervalos de confiança para médias e proporções populacionais usando amostras aleatórias. 2) São apresentados exemplos numéricos de como calcular esses intervalos para diferentes situações. 3) As informações fornecem detalhes sobre como estimar parâmetros desconhecidos de populações usando estatística inferencial.
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.
Este documento descreve diferentes técnicas de amostragem utilizadas para coletar dados de uma população. A amostragem é preferível ao censo completo devido aos seus menores custos e maior rapidez. As principais técnicas discutidas incluem amostra aleatória simples, amostra estratificada, amostra sistemática e amostra por conglomerado. O documento também aborda medidas estatísticas como média, mediana e percentis que podem ser usadas para resumir dados amostrais.
Semelhante a Cálculo do tamanho de uma Amostra (20)
[1] O documento discute os princípios básicos da tomografia computadorizada de tórax, incluindo a história da TC, tipos de TC, como é realizada e como os resultados são apresentados. [2] Aborda a anatomia pulmonar normal visualizada na TC e quatro padrões gerais de anormalidades: opacidades reticulares, nódulos, opacidade pulmonar aumentada e opacidade pulmonar diminuída. [3] Fornece exemplos dessas anormalidades, incluindo enfisema, consolidação e c
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1) Derrames pleurais ocorrem quando há acúmulo anormal de líquido no espaço pleural, podendo ser transudatos ou exsudatos de acordo com sua causa subjacente.
2) O diagnóstico envolve exames de imagem e análise do líquido pleural obtido por toracocentese para diferenciar entre transudatos
1) O documento discute a etiologia e mecanismos da dispneia, as condições que levam à insuficiência respiratória e suas classificações.
2) São descritas as causas de hipoxemia e hipercapnia na insuficiência respiratória, incluindo distúrbios pulmonares e não pulmonares.
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3) Parâmetros da gasometria arterial e suas interpretações no diagnóstico de distúrbios ácido-básicos.
Este documento discute os distúrbios do equilíbrio ácido-básico de forma simplificada. Primeiro, aborda os conceitos básicos, a fisiologia dos mecanismos de controle do pH sanguíneo e as alterações primárias do equilíbrio ácido-base. Em seguida, ilustra os distúrbios relacionados ao desequilíbrio ácido-básico com casos clínicos específicos que cobrem a fisiopatologia, diagnóstico e terapia.
O documento fornece informações sobre prescrição médica de forma concisa em 3 frases:
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Cronograma de aulas_teóricas-01-2014(2)-modificadoFlávia Salame
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A micose sistêmica Histoplasmose é causada pelo fungo dimórfico Histoplasma capsulatum, que se apresenta no solo como conídeos filamentosos. A infecção ocorre pela inalação dos esporos, podendo causar formas agudas assintomáticas ou sintomáticas com febre, tosse e astenia, ou formas crônicas e disseminadas em imunodeprimidos. O diagnóstico é feito por exames micológicos, histológicos e imunológicos associados à história clín
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2) É recomendado o uso de modos ventilatórios limitados em pressão e manter pressões baixas nas vias aéreas para proteger os pulmões. Hipercapnia controlada pode ser tolerada para este fim.
3) Deve-se usar volumes correntes baixos (até 6mL/kg) e manter a press
1. DETERMINAÇÃO DO TAMANHO DE UMA AMOSTRA
INTRODUÇÃO
O pesquisador social procura tirar conclusões a respeito de um grande número
de sujeitos. Por exemplo, ele poderia desejar estudar:
• os 170.000.000 de cidadãos que constituem a população brasileira.
• Os 1.000 membros de um sindicato.
• Os 45.000 estudantes de intercâmbio e assim sucessivamente.
Se o pesquisador trabalha com todo o grupo que ele tenta compreender,
dizemos que está trabalhando com a POPULAÇÃO.
População consiste em um conjunto de indivíduos que compartilham de, pelo
menos, uma característica comum, seja ela cidadania, filiação a uma
associação de voluntários, etnia, matrícula na universidade, etc.
Entretanto, o pesquisador trabalha com tempo, energia e recursos econômicos
limitados. Portanto, são raras as vezes em que pode trabalhar com todos os
elementos da POPULAÇÃO. Geralmente, o pesquisador estuda um pequeno
grupo de indivíduos retirados da população. Este grupo denomina-se
AMOSTRA [Levin, 1987].
Amostra é um subconjunto de indivíduos extraídos de uma população.
O processo de escolha dos indivíduos que pertencerão a uma AMOSTRA, é
denominado AMOSTRAGEM.
O pesquisador busca generalizar conclusões referentes à AMOSTRA,
estendendo-as para toda a POPULAÇÃO da qual essa amostra foi extraída.
Há diversos MÉTODOS DE AMOSTRAGEM. Para o pesquisador social,
interessam os métodos que permitem que qualquer indivíduo da POPULAÇAO
possa vir a fazer parte da AMOSTRA. Estes métodos de amostragem são
denominados PROBALÍSTICOS.
2. Métodos de Amostragem Probabilística são os que selecionam os indivíduos
da população de forma que todos tenham as mesmas chances de participar da
amostra.
Não há dúvida de que uma amostra não representa perfeitamente uma
população. Ou seja, a utilização de uma amostra implica na aceitação de uma
margem de erro que denominaremos ERRO AMOSTRAL.
Erro Amostral é a diferença entre um resultado amostral e o verdadeiro
resultado populacional; tais erros resultam de flutuações amostrais aleatórias
Ocorrem erros não-amostrais quando:
• Os dados amostrais são coletados, registrados ou analisados
incorretamente.
• Há uma utilização de um instrumento defeituoso durante a realização de
mensurações.
• Um questionário ou formulário possui questões formuladas de modo
tendencioso [Triola, 1999].
Não podemos evitar a ocorrência do ERRO AMOSTRAL, porém podemos
limitar seu valor através da escolha de uma amostra de tamanho adequado.
Obviamente, o ERRO AMOSTRAL e o TAMANHO DA AMOSTRA seguem
sentidos contrários (Figura 1). Quanto maior o tamanho da amostra, menor o
erro cometido e vice-versa.
TAMANHO DA AMOSTRA
− +
ERRO AMOSTRAL
Figura 1 – Relação intuitiva entre o tamanho da amostra e o erro amostral.
3. DETERMINAÇÃO DO TAMANHO DE UMA AMOSTRA COM BASE NA
ESTIMATIVA DA MÉDIA POPULACIONAL
Suponha, por exemplo, que queiramos estimar a renda média de pessoas que
concluíram um curso superior, no primeiro ano após a formatura. QUANTAS
rendas devemos incluir em nossa amostra? A determinação do tamanho de
uma amostra é problema de grande importância, porque:
• amostras desnecessariamente grandes acarretam desperdício de tempo e
de dinheiro;
• e amostras excessivamente pequenas podem levar a resultados não
confiáveis.
Em muitos casos é possível determinar o tamanho mínimo de uma amostra
para estimar um parâmetro estatístico, como por exemplo, a MÉDIA
POPULACIONAL (µ) .
A fórmula para cálculo do tamanho da amostra para uma estimativa confiável
da MÉDIA POPULACIONAL (µ) é dada por:
2
Z α / 2⋅σ
n=
E
Equação 1
Onde:
n = Número de indivíduos na amostra
Zα/2 = Valor crítico que corresponde ao grau de confiança desejado.
σ = Desvio-padrão populacional da variável estudada (no exemplo, RENDA).
E = Margem de erro ou ERRO MÁXIMO DE ESTIMATIVA. Identifica a diferença
máxima entre a MÉDIA AMOSTRAL ( X ) e a verdadeira MÉDIA
POPULACIONAL.
4. Os valores de confiança mais utilizados e os valores de Z correspondentes
podem ser encontrados na Tabela 1:
Tabela 1 – Valores críticos associados ao grau de confiança na amostra
Grau de Confiança α Valor Crítico Zα/2
90% 0,10 1,645
95% 0,05 1,96
99% 0,01 2,575
EXEMPLO 1
Um economista deseja estimar a renda média para o primeiro ano de trabalho de um bacharel
em direito. Quantos valores de renda devem ser tomados, se o economista deseja ter 95% de
confiança em que a média amostral esteja a menos de R$500,00 da verdadeira média
populacional? Suponha que saibamos, por um estudo prévio, que para tais rendas, σ =
R$6250,00.
SOLUÇÃO
Queremos determinar o tamanho n da amostra, dado que α = 0,05 (95% de confiança).
Desejamos que a média amostral seja a menos de R$ 500 da média populacional, de forma
que E = 500. Supondo σ = 6250, aplicamos a Equação 1, obtendo:
2 2
Z α / 2 = 1,96 ⋅ 6250
n = = 600,25 = 601 ( Arredondado para cima)
E 500
Devemos, portanto, obter uma amostra de ao menos 601 rendas de primeiro ano, selecionadas
aleatoriamente, de bacharéis de faculdades que tenham feito um curso de direito. Com tal
amostra teremos 95% de confiança em que a média amostral x difira em menos de R$500,00
da verdadeira média populacional µ.
EXPERIÊNCIA: Baseado nos dados do EXEMPLO 1, utilize uma margem de erro
maior, como R$1.000,00 e determine qual seria o tamanho da amostra necessário nesta
situação.
5. E se σ não for conhecido?
A Equação 1 exige que se substitua por algum valor o desvio-padrão
populacional σ, mas se este for desconhecido, devemos poder utilizar um valor
preliminar obtido por processos como os que se seguem:
1. Utilizar a aproximação σ ≈ amplitude/4.
2. Realizar um estudo piloto, iniciando o processo de amostragem. Com base
na primeira coleção de pelo menos 31 valores amostrais selecionados
aleatoriamente, calcular o desvio-padrão amostral S e utilizá-lo em lugar de
σ. Este valor pode ser refinado com a obtenção de mais dados amostrais.
EXERCÍCIOS PROPOSTOS – Série 1
1. Uma pesquisa é planejada para determinar as despesas médicas anuais
das famílias dos empregados de uma grande empresa. A gerência da
empresa deseja ter 95% de confiança de que a média da amostra está no
máximo com uma margem de erro de ±$50 da média real das despesas
médicas familiares. Um estudo-piloto indica que o desvio-padrão pode ser
calculado como sendo igual a $400.
a. Qual o tamanho de amostra necessário?
b. Se a gerência deseja estar certa em uma margem de erro de ±$25,
que tamanho de amostra será necessário?
2. O teste de QI padrão é planejado de modo que a média seja 100 e o
desvio-padrão para adultos normais seja 15. Ache o tamanho da amostra
necessária para estimar o QI médio dos instrutores de estatística.
Queremos ter 99% de confiança em que nossa média amostral esteja a
menos de 1,5 pontos de QI da verdadeira média. A média para esta
população é obviamente superior a 100, e o desvio-padrão é provavelmente
inferior a 15, porque se trata de um grupo com menor variação do que um
grupo selecionado aleatoriamente da população geral; portanto, se
tomamos σ = 15, estaremos sendo conservadores, por utilizarmos um valor
6. que dará um tamanho de amostra no mínimo tão grande quanto necessário.
Suponha σ = 15 e determine o tamanho da amostra necessário.
DETERMINAÇÃO DO TAMANHO DE UMA AMOSTRA COM BASE NA
ESTIMATIVA DA PROPORÇÃO POPULACIONAL
Outro parâmetro estatístico cuja determinação afeta o tamanho da amostra é a
proporção populacional. Tomemos, como exemplo, a necessidade de
determinar a proporção de pessoas atendidas por uma Unidade de Saúde,
originárias do município de Cariacica.
A fórmula para cálculo do tamanho da amostra para uma estimativa confiável
da PROPORÇÃO POPULACIONAL (p) é dada por:
2
Z ⋅ p⋅q
n = α/2
2
E
Equação 2
Onde:
n = Número de indivíduos na amostra
Zα/2 = Valor crítico que corresponde ao grau de confiança desejado.
p = Proporção populacional de indivíduos que pertence a categoria que estamos
interessados em estudar.
q = Proporção populacional de indivíduos que NÃO pertence à categoria que
estamos interessados em estudar (q = 1 – p).
E = Margem de erro ou ERRO MÁXIMO DE ESTIMATIVA. Identifica a diferença
máxima entre a PROPORÇÃO AMOSTRAL e a verdadeira PROPORÇÃO
POPULACIONAL (p).
7. E se “p” e “q” não forem conhecidos?
A Equação 2 exige que se substituam os valores populacionais p e q, por
valores amostrais ˆ ˆ
p e q . Mas se estes também forem desconhecidos,
ˆ ˆ
substituímos p e q por 0,5, obtendo a seguinte estimativa (Levine, 2000):
2
n = Zα / 2
⋅ 0,25
2
E
Equação 3
EXEMPLO 2
Um assistente social deseja saber o tamanho da amostra (n) necessário para determinar a
proporção da população atendida por uma Unidade de Saúde, que pertence ao município de
Cariacica. Não foi feito um levantamento prévio da proporção amostral e, portanto, seu valor é
desconhecido. Ela quer ter 90% de confiança que sua o erro máximo de estimativa (E) seja
de ±5% (ou 0,05). Quantas pessoas necessitam ser entrevistadas?
SOLUÇÃO
Considerando que o valor da proporção amostral de atendimentos para pessoas de Cariacica
não é conhecida. Utilizamos a Equação 3 para determinar o tamanho da amostra. Sabemos
que, para 90% de confiança teremos o valor crítico (Zα/2 ) = 1,645, conforme Tabela 1.
n=
[Z α / 2]2 ⋅ 0,25 = 1,645 2 ⋅ 0,25 = 270,6 = 271 (arredondado para cima)
E2 0,05 2
Devemos, portanto, obter uma amostra de 271 pessoas para determinar a proporção da
população atendida na Unidade de Saúde, que se origina do município de Cariacica.
EXPERIÊNCIA: Baseado nos dados do EXEMPLO 2, utilize uma margem de erro
maior, como ±0,20 (20%) e determine qual seria o tamanho da amostra necessário
quando o nível de confiança é 90% e quando é 95%.
8. DETERMINAÇÃO DO TAMANHO DA AMOSTRA PARA POPULAÇÕES
FINITAS
As fórmulas para determinação do tamanho da amostra que vimos até agora
trabalhavam com a idéia de que a população de onde se retirava a amostra era
tão grande, que poderíamos considerá-la infinita. Entretanto, a maior parte das
populações não é tão grande em comparação com as amostras. Caso a
amostra tenha um tamanho (n) maior ou igual a 5% do tamanho da população
(N), considera-se que a população seja FINITA. Neste caso, aplica-se um fator
de correção às fórmulas vistas anteriormente e teremos as seguintes fórmulas
corrigidas:
• Fórmula para determinação do tamanho da amostra (n) com base na
estimativa da média populacional.
(Zα / 2)2
N ⋅σ 2 ⋅
n=
(N − 1) ⋅ E 2 + σ 2 ⋅ (Zα / 2)2
Equação 4
• Fórmula para determinação do tamanho da amostra (n) com base na
estimativa da proporção populacional.
N ⋅ p⋅q⋅
ˆ ˆ (Zα / 2)2
n=
p⋅q⋅
ˆ ˆ (Zα / 2)2 + ( N − 1) ⋅ E 2
Equação 5
9. REFERÊNCIA BIBILIOGRÁFICA
• LEVIN, Jack. Estatística Aplicada a Ciências Humanas.2a. Ed. São
Paulo: Editora Harbra Ltda, 1987.
• TRIOLA, Mário F. Introdução à Estatística. 7a. Ed. Rio de Janeiro: LTC,
1999.
• LEVINE, D. M. / BERENSON, M. L. / STEPHAN, David. Estatística: Teoria
e Aplicações usando Microsoft Excel em Português. Rio de Janeiro: LTC,
2000.