amostragem

S
Métodos Estatísticos



           6 - Amostragem



Referencia: Estatística Aplicada às Ciências Sociais, Cap. 3
   Pedro Alberto Barbetta. Ed. UFSC, 5ª Edição, 2002.
População x Amostra



• População - conjunto dos
  elementos que se deseja estudar.
• Amostra - subconjunto da
  população.
Pesquisa tipo
 levantamento

POPULAÇÃO
• Conjunto de
  elementos com
  pelo menos uma
  característica em
  comum
  observável.
Característica X observável: X1   X2   X3 ...
Levantamento por
amostragem
  POPULAÇÃO:
  moradores de uma   AMOSTRA:
  metrópole          uma parte dos
                     moradores




                     X1   X2   X3 ...
Pesquisa eleitoral:
um exemplo de
levantamento por amostragem
  POPULAÇÃO:                 AMOSTRA:
  eleitores brasileiros      uma parte dos
                             eleitores




          Voto do eleitor:   X1   X2   X3
Amostragem e
Inferência estatística
universo do estudo (população)

                  inferência        Amostragem


       dados observados

O raciocínio indutivo da inferência estatística
Pesquisa eleitoral

POPULAÇÃO
          π=?
                          AMOSTRA




      Voto do eleitor:   X1   X2   X3 ...   p
        π = p ± erro amostral
População

• Finita - Alunos do mestrado, funcionários da
  Petrobrás, eleitores do Brasil, etc.

• Infinita - Barris de petróleo produzidos por um
  poço, nascimentos em uma cidade, produção
  de uma máquina, etc.
População
   e Amostra

• Censo: Estudo através do exame de
  todos os elementos da população.

• Amostragem: Estudo por meio do exame
  de uma amostra.
Por que fazer
     amostragem ao
    invés de censo?

•   Economia
•   Menor tempo
•   Maior qualidade nos dados levantados
•   População infinita.
•   Mais fácil, com resultados satisfatórios.
Quando fazer
     censo?
• População pequena (tamanho da amostra
  grande em relação ao da população).
• Quando se exige o resultado exato.
• Quando já se dispõe dos dados da
  população.
Tamanho da
amostra (n) e
tamanho da
população (N)

         n
             Amostra representativa:
             10% da população




                                  N
Tamanho da
amostra (n) e
tamanho da
população (N)
                n




                                  N
   IMPORTANTE: forma de seleção
Amostragem

• A amostra deve ser representativa!

      População
                                  Amostra
                      Plano de
     Sim             amostragem
             Não                  Sim
                                        Não
Técnicas de
      Amostragem


• Amostragem probabilística (aleatória) - a
 probabilidade de um elemento da população
 ser escolhido é conhecida.
• Amostragem não probabilística (não
 aleatória) - Não se conhece a probabilidade de
 um elemento da população ser escolhido para
 participar da amostra.
Amostragem
 Probabilística
• Amostragem aleatória simples
• Amostragem sistemática
• Amostragem estratificada
• Amostragem por conglomerados
Amostragem
   Aleatória
   Simples
• Faz-se uma lista da população e
  sorteiam-se os elementos que farão
  parte da amostra.
• Pode-se utilizar uma tabela de
  números aleatórios.
Amostragem
   Aleatória
   Simples
• Cada subconjunto da população com
  o mesmo nº de elementos tem a
  mesma chance de ser incluído na
  amostra.
                           p=n/N
Amostragem
  Sistemática

• Os elementos da população
  apresentam-se ordenados e são
  retirados periodicamente (de cada
  k elementos, um é escolhido)
Amostragem
  Sistemática

• Vantagem: facilidade
• Problema: possibilidade de haver
             ciclos de variação
Amostragem
    Estratificada
• Usada quando a população divide-se em sub
  populações (estratos) razoavelmente
  homogêneos.
• A amostragem estratificada consiste em se
  especificar quantos itens da amostra serão
  retirados de cada estrato.
• A seleção em cada estrato deve ser aleatória
POPULAÇÃO:
comunidade da escola
                professor
                    20%
                                      AMOSTRA: parte da
                      servidor
                                      comunidade da escola
                      20%                      20%
aluno
     60%
                                                   20%
                                      60%


 Ilustração de uma amostragem estratificada proporcional.
Amostragem
    Estratificada
     Exemplos
• População em homens e mulheres ou
  em faixas etárias;
• Pesquisas eleitorais
   – região;
   – cidades pequenas e grandes;
   – urbano e rural.
   – sexo;
   – faixa etária;
   – faixa de renda;
Amostragem por
 Conglomerados

• Usada quando a população pode ser dividida
 em subpopulações (conglomerados) heterogêneos
 representativos da população global.
• A amostragem é feita sobre os conglomerados, e
 não mais sobre os indivíduos da população.
Amostragem por
Conglomerados
                 ☺       ☺☺☺
            ☺                          ☺☺      ☺
        ☺☺☺☺☺        ☺
                                      1° ESTÁGIO:
conglomerados:                    seleção aleatória de
                               ☺☺☺ conglomerados


                                       2° ESTÁGIO:
elementos:                           seleção aleatória de
                                          elementos
                     ☺☺
Amostragem
    Aleatória
    Simples

• Para o restante da disciplina, sempre será
  pressuposto que a amostra foi extraída
  através de uma amostragem aleatória
  simples.
Tamanho de Amostra
• Parâmetro: característica da população.
• Estatística: característica descritiva de elementos de uma
  amostra.
• Estimativa: valor acusado por uma estatística que estima o
  valor de um parâmetro populacional.
• ERRO AMOSTRAL: diferença entre o valor que a
  estatística pode acusar e o verdadeiro valor do parâmetro
  que se deseja estimar.
• ERRO AMOSTRAL TOLERÁVEL: quanto um pesquisador
  admite errar na avaliação dos parâmetros de interesse
  numa população.
   – Exemplo, o resultado de uma pesquisa eleitoral:
      Candidato A = 20%, com 2% de erro amostral (18% - 22%)
Fórmula para cálculo do tamanho da
               amostra
• N = Tamanho da população
• E0 = erro amostral tolerável

                                      1
• n0 = primeira aproximação do   n0 = 2
  tamanho da amostra                 E0

                                     N .n0
• n = tamanho da amostra         n=
                                    N + n0
Exemplo cálculo do tamanho da amostra
N = 200 famílias
E0 = erro amostral tolerável = 4% (E0 = 0,04)
n0 = 1/(0,04)2 = 625 famílias
n (tamanho da amostra corrigido) =
        n = 200x625/200+625 = 125000/825 = 152 famílias

E se a população fosse de 200.000 famílias?

            n = (200.000)x625/(200.000 +625) = 623 famílias

   Observe=se que se N é muito
   grande, não é necessário
                                                  1
   considerar o tamanho exato N da
   população. Nesse caso, o cálculo
                                         n = n0 = 2
   da primeira aproximação já é
                                                 E0
   suficiente para o cálculo.
Tamanho da amostra ...
Observe que: N = 200 famílias, E0 = 4%
n = 152 famílias   76% da população


Observe que: N = 200.000 famílias, E0 = 4%
n = 623 famílias   0,3% da população



 Logo, é errôneo pensar        n
 que o tamanho da
 amostra deve ser
 tomado como um
 percentual do tamanho
 da população para ser
 representativa

                                             N
Exercício Tamanho da amostra ...
4.   Numa pesquisa para uma eleição presidencial, qual deve ser o
     tamanho de uma amostra aleatória simples, se se deseja garantir
     um erro amostral não superior a 2% ?

               n = n0 = 1/(0,02)2 = 1/0,0004 = 2500 eleitores

5.   Numa empresa com 1000 funcionários, deseja-se estimar a
     percentagem dos favoráveis a certo treinamento. Qual deve ser o
     tamanho da amostra aleatória simples que garanta um erro
     amostral não superior a 5%?


               N = 1000 empregados
               E0 = erro amostral tolerável = 5% (E0 = 0,05)
               n0 = 1/(0,05)2 = 400 empregados
               n = 1000x400/(1000+400) = 286 empregados
1 sur 31

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  • 1. Métodos Estatísticos 6 - Amostragem Referencia: Estatística Aplicada às Ciências Sociais, Cap. 3 Pedro Alberto Barbetta. Ed. UFSC, 5ª Edição, 2002.
  • 2. População x Amostra • População - conjunto dos elementos que se deseja estudar. • Amostra - subconjunto da população.
  • 3. Pesquisa tipo levantamento POPULAÇÃO • Conjunto de elementos com pelo menos uma característica em comum observável. Característica X observável: X1 X2 X3 ...
  • 4. Levantamento por amostragem POPULAÇÃO: moradores de uma AMOSTRA: metrópole uma parte dos moradores X1 X2 X3 ...
  • 5. Pesquisa eleitoral: um exemplo de levantamento por amostragem POPULAÇÃO: AMOSTRA: eleitores brasileiros uma parte dos eleitores Voto do eleitor: X1 X2 X3
  • 6. Amostragem e Inferência estatística universo do estudo (população) inferência Amostragem dados observados O raciocínio indutivo da inferência estatística
  • 7. Pesquisa eleitoral POPULAÇÃO π=? AMOSTRA Voto do eleitor: X1 X2 X3 ... p π = p ± erro amostral
  • 8. População • Finita - Alunos do mestrado, funcionários da Petrobrás, eleitores do Brasil, etc. • Infinita - Barris de petróleo produzidos por um poço, nascimentos em uma cidade, produção de uma máquina, etc.
  • 9. População e Amostra • Censo: Estudo através do exame de todos os elementos da população. • Amostragem: Estudo por meio do exame de uma amostra.
  • 10. Por que fazer amostragem ao invés de censo? • Economia • Menor tempo • Maior qualidade nos dados levantados • População infinita. • Mais fácil, com resultados satisfatórios.
  • 11. Quando fazer censo? • População pequena (tamanho da amostra grande em relação ao da população). • Quando se exige o resultado exato. • Quando já se dispõe dos dados da população.
  • 12. Tamanho da amostra (n) e tamanho da população (N) n Amostra representativa: 10% da população N
  • 13. Tamanho da amostra (n) e tamanho da população (N) n N IMPORTANTE: forma de seleção
  • 14. Amostragem • A amostra deve ser representativa! População Amostra Plano de Sim amostragem Não Sim Não
  • 15. Técnicas de Amostragem • Amostragem probabilística (aleatória) - a probabilidade de um elemento da população ser escolhido é conhecida. • Amostragem não probabilística (não aleatória) - Não se conhece a probabilidade de um elemento da população ser escolhido para participar da amostra.
  • 16. Amostragem Probabilística • Amostragem aleatória simples • Amostragem sistemática • Amostragem estratificada • Amostragem por conglomerados
  • 17. Amostragem Aleatória Simples • Faz-se uma lista da população e sorteiam-se os elementos que farão parte da amostra. • Pode-se utilizar uma tabela de números aleatórios.
  • 18. Amostragem Aleatória Simples • Cada subconjunto da população com o mesmo nº de elementos tem a mesma chance de ser incluído na amostra. p=n/N
  • 19. Amostragem Sistemática • Os elementos da população apresentam-se ordenados e são retirados periodicamente (de cada k elementos, um é escolhido)
  • 20. Amostragem Sistemática • Vantagem: facilidade • Problema: possibilidade de haver ciclos de variação
  • 21. Amostragem Estratificada • Usada quando a população divide-se em sub populações (estratos) razoavelmente homogêneos. • A amostragem estratificada consiste em se especificar quantos itens da amostra serão retirados de cada estrato. • A seleção em cada estrato deve ser aleatória
  • 22. POPULAÇÃO: comunidade da escola professor 20% AMOSTRA: parte da servidor comunidade da escola 20% 20% aluno 60% 20% 60% Ilustração de uma amostragem estratificada proporcional.
  • 23. Amostragem Estratificada Exemplos • População em homens e mulheres ou em faixas etárias; • Pesquisas eleitorais – região; – cidades pequenas e grandes; – urbano e rural. – sexo; – faixa etária; – faixa de renda;
  • 24. Amostragem por Conglomerados • Usada quando a população pode ser dividida em subpopulações (conglomerados) heterogêneos representativos da população global. • A amostragem é feita sobre os conglomerados, e não mais sobre os indivíduos da população.
  • 25. Amostragem por Conglomerados ☺ ☺☺☺ ☺ ☺☺ ☺ ☺☺☺☺☺ ☺ 1° ESTÁGIO: conglomerados: seleção aleatória de ☺☺☺ conglomerados 2° ESTÁGIO: elementos: seleção aleatória de elementos ☺☺
  • 26. Amostragem Aleatória Simples • Para o restante da disciplina, sempre será pressuposto que a amostra foi extraída através de uma amostragem aleatória simples.
  • 27. Tamanho de Amostra • Parâmetro: característica da população. • Estatística: característica descritiva de elementos de uma amostra. • Estimativa: valor acusado por uma estatística que estima o valor de um parâmetro populacional. • ERRO AMOSTRAL: diferença entre o valor que a estatística pode acusar e o verdadeiro valor do parâmetro que se deseja estimar. • ERRO AMOSTRAL TOLERÁVEL: quanto um pesquisador admite errar na avaliação dos parâmetros de interesse numa população. – Exemplo, o resultado de uma pesquisa eleitoral: Candidato A = 20%, com 2% de erro amostral (18% - 22%)
  • 28. Fórmula para cálculo do tamanho da amostra • N = Tamanho da população • E0 = erro amostral tolerável 1 • n0 = primeira aproximação do n0 = 2 tamanho da amostra E0 N .n0 • n = tamanho da amostra n= N + n0
  • 29. Exemplo cálculo do tamanho da amostra N = 200 famílias E0 = erro amostral tolerável = 4% (E0 = 0,04) n0 = 1/(0,04)2 = 625 famílias n (tamanho da amostra corrigido) = n = 200x625/200+625 = 125000/825 = 152 famílias E se a população fosse de 200.000 famílias? n = (200.000)x625/(200.000 +625) = 623 famílias Observe=se que se N é muito grande, não é necessário 1 considerar o tamanho exato N da população. Nesse caso, o cálculo n = n0 = 2 da primeira aproximação já é E0 suficiente para o cálculo.
  • 30. Tamanho da amostra ... Observe que: N = 200 famílias, E0 = 4% n = 152 famílias 76% da população Observe que: N = 200.000 famílias, E0 = 4% n = 623 famílias 0,3% da população Logo, é errôneo pensar n que o tamanho da amostra deve ser tomado como um percentual do tamanho da população para ser representativa N
  • 31. Exercício Tamanho da amostra ... 4. Numa pesquisa para uma eleição presidencial, qual deve ser o tamanho de uma amostra aleatória simples, se se deseja garantir um erro amostral não superior a 2% ? n = n0 = 1/(0,02)2 = 1/0,0004 = 2500 eleitores 5. Numa empresa com 1000 funcionários, deseja-se estimar a percentagem dos favoráveis a certo treinamento. Qual deve ser o tamanho da amostra aleatória simples que garanta um erro amostral não superior a 5%? N = 1000 empregados E0 = erro amostral tolerável = 5% (E0 = 0,05) n0 = 1/(0,05)2 = 400 empregados n = 1000x400/(1000+400) = 286 empregados