• Document: TIPOS DE AMOSTRAGEM Amostragem Probabilística e Não-Probabilística. Amostragem PROBABILÍSTICA: Amostragem Aleatória Simples: VANTAGENS:
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TIPOS DE AMOSTRAGEM Amostragem Probabilística e Não-Probabilística. Amostragem PROBABILÍSTICA: Técnicas de amostragem em que a seleção é aleatória de tal forma que cada elemento tem igual probabilidade de ser sorteado para a amostra, e é selecionado independentemente de qualquer outro. Assim se conhece a probabilidade de todas as combinações amostrais possíveis. • Melhor recomendação que se deve fazer no sentido de se garantir a representatividade da amostra, pois o acaso será o único responsável por eventuais discrepâncias entre população e amostra. • Permite Inferência Estatística • Pode ser classificada em: o Amostragem Aleatória Simples o Amostragem Aleatória Sistemática o Amostragem Estratificada o Amostragem por Conglomerados Amostragem Aleatória Simples: • Todos os elementos da população têm a mesma probabilidade de ser selecionado; • É o processo mais elementar e muito frequentemente utilizado; • Vários meios podem ser usados, desde que ofereçam a mesma probabilidade de seleção de um elemento da amostra. VANTAGENS: • Facilidade de compreensão; • Resultados podem ser projetados para a população-alvo; DESVANTAGENS: • Em geral, resulta em menor precisão com maiores erros do que outras técnicas de amostragem probabilística; • Pode não resultar em uma amostra representativa; Amostragem Aleatória Sistemática: Trata-se de uma variação da amostragem simples, conveniente quando a população está ordenado segundo critério, como fichas de um fichário. • K é o intervalo amostral e é obtido pela razão N (tamanho da população) e n (tamanho da amostra); • O primeiro elemento é retirado aleatoriamente (entre 1 e K) e os de mais a partir de um intervalo K: o 1º elemento é o i=K, o 2º elemento é i+K, o 3º elemento é i+2K e assim sucessivamente. Exemplo: Em uma população de 100 (N), deseja-se uma obter uma amostra de 10 elementos (n), neste caso, o intervalo amostral é 100/10 = 10. Assim, escolhe-se um n° aleatório entre 1 e 10. Imagine que 3 seja o número sorteado, a amostra consistirá dos elementos 3, 13, 23, 33, 43, 53, 63, 73, 83, 93. Amostragem Aleatória Estratificada: Seu principal objetivo é aumentar a precisão sem elevar o custo. • Utilizada quando a população divide-se em sub-populações (estratos) razoavelmente homogêneos; • A amostragem estratificada consiste em especificar quantos itens da amostra serão retirados de cada estrato; • A seleção em cada estrato deve ser ALEATÓRIA; Como a população se divide em subconjuntos, convém que o sorteio dos elementos leve em consideração tais divisões, para que os elementos da amostra sejam proporcionais ao número de elementos desses subconjuntos. Observe a Figura 02: Figura 02: Exemplo de Amostragem Aleatória Estratificada Exemplo: Suponhamos que quiséssemos no nosso exemplo fazer a amostragem de acordo com o departamento. A distribuição de elementos por departamentos está abaixo: Setor Quantidade % Amostra Financeiro 7 25 1 TI 9 32,15 2 RH 12 42,85 2 Total 28 100 5 Amostragem por Conglomerados ou Agrupamentos: Esta técnica é usada quando a identificação dos elementos da população é extremamente difícil, porém pode ser relativamente fácil dividir a população em conglomerados (subgrupos) heterogêneos representativos da população global. • Uma amostra aleatória simples desses conglomerados pode ser escolhida, e uma contagem completa deve ser feita para o conglomerado sorteado. • São exemplos de conglomerados: quarteirões, famílias, organizações, agências, edifícios, etc. Exemplo: Dividir a população em Conglomerados: • Se as empresas são os conglomerados, então os trabalhadores são os dados amostrais; • Selecionar os conglomerados ALEATORIAMENTE; • Pesquisar todos os trabalhadores dos conglomerados selecionados ou uma amostra aleatória deles. População - Conglomerados Amostra (Trabalhadores das Empresas Selecionadas) (Empresas) Figura 03: Exemplo de Amostragem por Conglomerados Amostragem Não-Probabilística: Não é possível generalizar os resultados para a população, pois amostras não probabilísticas não garantem a representatividade da população. Pode ser dividida em: • Amostragem Acidental • Amostragem por Julgamento • Amostragem Intencional • Amostragem por Quotas Dimensionamento da Amostra: Cálculo do Tamanho Mínimo da Amostra: Tipo de Variável: Quantitat

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