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AMOSTRAGEM
Profa. Dra. Sandra Y. Spiendler Rdriguez
AMOSTRAGEM
A amostragem é o processo de selecionar uma
amostra de uma determinada população, a fim
de estudá-la e caracterizá-la.
POPULAÇÃO x AMOSTRA
A amostragem é o processo de selecionar uma amostra
de uma determinada população, a fim de estudá-la e
caracterizá-la.
População: consiste em um conjunto de indivíduos que
compartilham de, pelo menos, uma característica
comum.
Infinita: quando o número de observações for infinito.
Finita: quando apresenta um número limitado de
indivíduos.
População alvo: É aquela sobre a qual se quer aplicar
(generalizar) os resultados de uma investigação e é
nesta direção que inferimos as conclusões.
Amostra: É o subgrupo da população alvo à qual o
investigador é capaz de acessar (critérios de inclusão
e exclusão) incluindo a localização geográfica e
temporal.
Razões para amostragem:
• As amostras podem ser estudadas com maior
rapidez do que as populações. A velocidade pode ser
importante para o resultado que se pretende obter.
• Um estudo de amostra é mais barato que o estudo de
toda a população.
• O estudo de toda uma população (censo) é
impossível na maioria dos casos.
• Se as amostras forem adequadamente selecionadas,
podem-se utilizar métodos de probabilidade
para estimar o erro nos resultados estatísticos.
• Um importante objetivo de fazer
pesquisa é o de inferir, ou generalizar,
a partir de uma amostra para uma
população mais ampla. Esse processo
de inferência é feito com o uso de
métodos estatísticos baseados em uma
probabilidade (Cochran, 1977).
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  • 1. AMOSTRAGEM Profa. Dra. Sandra Y. Spiendler Rdriguez
  • 2. AMOSTRAGEM A amostragem é o processo de selecionar uma amostra de uma determinada população, a fim de estudá-la e caracterizá-la.
  • 3. POPULAÇÃO x AMOSTRA A amostragem é o processo de selecionar uma amostra de uma determinada população, a fim de estudá-la e caracterizá-la.
  • 4. População: consiste em um conjunto de indivíduos que compartilham de, pelo menos, uma característica comum. Infinita: quando o número de observações for infinito. Finita: quando apresenta um número limitado de indivíduos. População alvo: É aquela sobre a qual se quer aplicar (generalizar) os resultados de uma investigação e é nesta direção que inferimos as conclusões. Amostra: É o subgrupo da população alvo à qual o investigador é capaz de acessar (critérios de inclusão e exclusão) incluindo a localização geográfica e temporal.
  • 5. Razões para amostragem: • As amostras podem ser estudadas com maior rapidez do que as populações. A velocidade pode ser importante para o resultado que se pretende obter. • Um estudo de amostra é mais barato que o estudo de toda a população. • O estudo de toda uma população (censo) é impossível na maioria dos casos. • Se as amostras forem adequadamente selecionadas, podem-se utilizar métodos de probabilidade para estimar o erro nos resultados estatísticos.
  • 6. • Um importante objetivo de fazer pesquisa é o de inferir, ou generalizar, a partir de uma amostra para uma população mais ampla. Esse processo de inferência é feito com o uso de métodos estatísticos baseados em uma probabilidade (Cochran, 1977).
  • 7. AMOSTRAGEM A preocupação da estatística no que tange a amostras diz respeito a sua representatividade, sua isenção de tendenciosidades, de ERROS SISTEMÁTICOS. Plano Amostral Condições de entrada ou exclusão de dados Estratégias de estratificação da coleta de dados Definições de estágios de coleta de dados (Pereira, 2002)
  • 8. ERROS SISTEMÁTICOS/Viés da amostra Quando o processo aleatório não é respeitado corre-se o risco de selecionar para a amostra mais indivíduos de um certo grupo do que a proporção deste grupo na população. O viés ocorre toda vez que o processo de seleção amostral sistematicamente favorece a escolha de certos indivíduos da população para compor a amostra. Percentual de fumantes do RGS? Se a coleta for realizada somente em redutos de fumantes= erros e vieses.
  • 9. É importante o conhecimento do pesquisador acerca do real papel do cálculo do tamanho da amostra para a qualidade do estudo projetado. A escolha de diversos métodos de cálculos de tamanho da amostra obedece a critérios metodológicos, pressupostos do teste estatístico a ser utilizado. Se o teste escolhido for inadequado para o estudo, tem-se um resultado, mas sua interpretação não terá significado, ou, o que é pior, poderá levar a conclusões ou à tomada de decisões completamente equivocadas. (Marotti et al..2008) AMOSTRAGEM
  • 10. Passo 1 – A população deve ser dividida em partes, chamadas unidades de amostragem. Estas unidades devem abranger toda a população, sem qualquer superposição. Ao extrair uma amostra da população de uma cidade, a unidade pode ser um indivíduo, os membros de uma família, ou o conjunto de todas as pessoas que moram em um quarteirão. Passo 2 - Decidir se a amostra deve ser aleatória ou intencional. (Barbetta, 2001). AMOSTRAGEM
  • 11. Qual o tamanho da amostra ideal para garantir um estudo representantivo
  • 12. •Amostras grandes: n > 100 •Amostras médias: n > 30 •Amostras pequenas: n < 30 •Amostras muito pequenas: n < 12
  • 13. Uma amostra grande não é, necessariamente, uma boa amostra. Embora seja necessário ter uma amostra que seja suficientemente grande, é mais importante ter uma amostra na qual os dados tenham sido escolhidos de alguma maneira apropriada, tal como seleção aleatória.
  • 14. O famoso e difundido número de 30 sujeitos baseia-se no importante fundamento matemático denominado teorema central do limite, o qual garante que com um n em torno de 30 as médias amostrais apresentam uma distribuição que tende à distribuição normal, independentemente da forma da distribuição da amostra em si. Isto significa que se forem coletadas repetidamente amostras aleatórias independentes de tamanho n de uma população, então se n for grande, a distribuição das médias amostrais vai se aproximar de uma distribuição normal (Marotti et al., 2008).
  • 16. Probabilísticas: baseadas nas leis de probabilidades e podem originar uma generalização estatística. Não probabilísticas: que tentam reproduzir o mais fielmente possível a população alvo. TIPOS DE AMOSTRAS
  • 17. Probabilística Quando todos os elementos da população tiverem probabilidade conhecida, e diferente de zero, de pertencer à amostra.
  • 20. Não Probabilística Não existe uma lei de probabilidade que determine a participação dos elementos da população na amostra, estes são determinados pelo pesquisador. Isto não significa que este processo de amostragem não possa ser empregado, seja pela simplicidade de seu uso, seja pela impossibilidade de se obter amostras probabilísticas.