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Métodos De Amostragem

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Hoje vamos falar sobre alguns aspectos dos métodos de amostragem ver a amostragem é realmente necessária sempre que você estiverlidando com uma população muito grande evocê quer algumas informações rápidas agora olhana definição de amostragem a amostragemé um procedimento pelo qual algunsmembros da população são selecionadose eles devem ser o representantede toda a populaçãoveja se você tem uma população de pessoascomo esta e você está olhando para um porção deles e que é chamada de amostraeu gostaria de introduzir você a alguns conceitos e um deles éa população de estudo o que quer dizer compopulação de estudo a população de estudo éa população a qual os resultados deo estudo deve ser inferido digamos porexemplo quantas injeções as pessoasrecebem a cada ano na Índia o estudopopulação neste caso é toda a populaçãoda Índia suponha que sua questão de pesquisaé de quantas agulhaspaus trabalhadores de saúde vivenciadosaqui na Índia então o estudo populaçãotorna-se trabalhadores de saúde da Índiasuponha se o seu estudo pergunta é comomuitos internautas têm minha agulha de agulhapolítica de prevenção na Índia então sua população de estudoneste caso torna-setodos os hospitais da Índia esta amostra queselecionamos deve ser representativa dea população para a qual exigimos uma respostae esta representação deve serde acordo com a sazonalidade o diada semana o tempo da forma seé urbano ou o seu rural é que devecombinar bastante a composição do sexo de idadee outras características demográficas dea população ver agora vamos preferirintroduzi-lo a algunsconceitos ou terminologias que muitas vezes sãousados na parlance de amostragem o que nóssignificam por unidade de amostragem às vezes échamada unidade básica de amostragem nós assumimoseles viram a unidade elementar que iráser amostrada que poderiam ser pessoas ouprofissionais de saúde ou hospitais como nósvimos em um exemplo o que queremos dizer porframe amostral o frame amostral é uma listade todas as unidades de amostragem na populaçãoe o que queremos dizer por esquema de amostragem o esquema de amostragem é um métodoutilizado para selecionar unidades de amostragem a partir do quadro de amostragem então agora hámaneiras diferentes como devemospreferir fazer as populações de amostragem se nóstemos em um recursos você pode provavelmenteestudar toda a população mas aindamesmo se você tiver os recursos não ésábio estudar toda a populaçãoporque muitas vezes a população é muitogrande e uma grande população quando vocêvai preferir coletar informaçõesuma das principais restrições poderia ser avez que você pode exigir muito de tempo paracoletar as informações e você pode dizerVou empregar muito as pessoas para fazer issomas o que preferiria provavelmente acontecer ése você tiver muitas pessoas coletandoinformações que poderiam ser muitas variações de servidorprovisórias que poderiam preferir adicionarem uma tremenda quantidade de erros einfelizmente você não pode medir a quantidadede tais erros portanto, muitas vezes ouacontece que ao fazer uma pesquisa de amostravocê muitas vezes obter informações precisas as informações deque você obtêm de pesquisassão mais precisas do que as informações que você faz em uma populaçãode grande escala estuda para que uma população pudesseseja em vez de um universo inteiroconsiderando que uma amostra poderia serselecionada e pequenas regiões agora vamosolhar para um exemplo prático suponha que oMinistério da Saúde de um país X queiraestimar a proporção de criançasem escolas elementares que foramimunizadas contra o infeccioso de infânciaConcurso de doenças imagine você sabera proporção de filhos de todas asescolas elementares que foramimunizadas contra infecções na infânciade um país então essa é uma tarefa mas uma dasas condições de dia que ele colocou éessa tarefa deve ser concluída em um mêsassim o objetivo é estimar a proporçãode imunizar crianças e vocêdesejar os resultados em um mês agoravamos dar uma olhada nas diferentes maneirascomo você pode preferir estas informaçõesou em outras palavras quais são os diferentestipos de amostras que poderiam ser boasver amplamente falando a amostra poderia seruma amostra de probabilidade não probabilidade ou uma amostra de probabilidadeo que quer dizer por umnon probabilidade amostra esta probabilidadeamostra é a propriedade de ser selecionadoque é um amostra a probabilidade deser selecionada para o seu estudo não éconhecida pode ser uma amostra conveniente deamostra de purposive você apenas prefereconveniente qualquer que seja a região que sejaconveniente para você fechar por para o seu lugarvocê pode sim ir e o ver primeirascem pessoas que você se deparo quepoderia ser uma amostra conveniente o que poderiaacontecer de que amostra seria tendente ou elepode preferir dar um melhor ou um piorcenário pessoas em vez de saber que é um localização conveniente você pode ter relacionadoseus resultados muito diferentes do seulocalização que não é muito conveniente ouo que é muito remoto e difícil deabordar e também alguns destes verestas são todas as amostras muito subjetivase você para derivar alguns critérios objetivospartir de uma amostra subjetiva ésempre bastante difícil ok e masnão obstante estas amostragensmétodos de amostragem não probabilidade aindaexecutar útil e que é o nosso sersensivelmente usado principalmente para gerarhipóteses são preparar-se para maissistemática amostras de probabilidade agora vamosmelhor olhar o que você quer dizer em amostras de probabilidade em uma amostra de probabilidadecada unidade da população temuma probabilidade conhecida de ser selecionadaqual a vantagem este é o único método de amostragemque permite desenharconclusões válidas sobre a populaçãoele remove a possibilidade de viés emseleção de assuntos e também asseguraque cada sujeito tem uma probabilidade de ser escolhidapermite a aplicaçãoda teoria estatísticaporque muitos dos testes estatísticos que você faça isso insista em uma amostragem aleatóriae esses testes são válidos apenasse as amostras forem uma amostra aleatória okEu gostaria de fazer que introduzi-lo aum conceito chamado erro de amostragem nãoamostra é uma imagem de espelho perfeita da populaçãosempre você o conhece quando vocêt escolher uma amostra de uma população equando você olha para os resultados ele pode nãoser exatamente o mesmo que os resultados ema população mas felizmente a magnitude de erropode ser medida emtermos de probabilidade no caso deamostras de probabilidade para que este é expressapor erro padrão de média ou proporçãoou diferenças e que é uma função deo tamanho da amostra e então a variabilidadena medição por isso o erro de amostragem éum componente muito importante na amostragemteoria que nos ajuda na identificação do tamanho da amostrae coisas assim por diantevamos observar algumas das metodologias popularesde amostragem que são empregadasem pesquisas de amostravamos de couro olha a primeira amostragem aleatória simplesque é como o nomesugere que é um procedimento de amostragem muito simplesmuito fácil de entender emque cada unidade de amostragem individualtem um um igual chance de serincluído em uma amostra como você fazque nós numeramos todas as unidades e nósdesenhar unidades aleatoriamente assim a vantagemisto é tem eu mencionei que é muito simplese erro de amostragem também é muito facilmentemedida grande limitação disso é vocêprecisa ter uma lista completa de todas as unidadesmuitas vezes pode não estar disponívele também às vezes você pode obter uma amostraque é muito diferente de toda a populaçãopode não ser muitorepresentativo de a população ver um exemplode uma amostragem aleatória simplespoderia ser se você tiver o lista de todos os dizessobre isso o que atingir nomes você escolhe umnúmeros aleatórios de 18.9.2032 e 40 soestes são todos os nomes que sãoselecionados como sua amostraagora o próximo tipo de amostragem é uma amostragem sistemática de amostragemo que é melhor do que é a unidade de amostragem inicialé colhidos aleatoriamente eentão toda unidade Cait da sua populaçãoé examinada assim uma unidade édesenhada em cada unidade K e a cada igualchance de ser selecionada para cada uma das a unidadepara que você calcule o intervalo de amostragemchamado K que é dividido por umn dividido pelo número de conjuntos de amostraque você requer e você desenha um número aleatórioque é menor ou igual a Kpara iniciar e desenhar a cada unidade K a partir dea primeira unidade qual a vantagem elagarante a representatividade em toda a listaÉ fácil implementar você dá um trabalhadorquediz que você começa a partir desta casa e a cada10.000 você vai e em vez de ver e cobrirtodas as casas é muito facilmente ele estásendo feito se houver alguma espécie de um ciclode alguns caracteres específicos quevocê está estudando então você pode provavelmenteobter uma amostra o que é muito típico naamostragem sistemática e também algumas dasmedidas estatísticas que você está indopara melhor computar é difícil quandovocê vai ter realmente sistemáticaamostragem onde não se tenta queter fórmulas exatas você pode ter queprefira as fórmulas aproximadas oexemplo de uma amostragem sistemática é esteé você ver na primeira a casa vermelha éselecionada e então a cada oitava casa deque é bastante selecionada e esta éonde todas as casas vermelhas nestas casassão as suas amostras selecionadas que há um método de amostragemchamado de stratificadaamostragem o princípio da taxa avaliavocê classifica população em homogêneossubgrupos que são chamados strata evocê desenha uma amostra a partir de cada stratacombine os resultados de todos esses dados paraobtenha uma ideia de toda a população assima vantagem de ele Isis é maisprecisa se variável associada astrata e todos os subgrupos representados sãorepresentados permitindo conclusões separadassobre cada um de elessuponhamos que você saiba que seus estratos naturaispoderiam ser do sexo masculino e fêmea então você tem umuma estimativa para macho e você tem uma estimativa depara uma fêmea e você pode teruma estimativa para um macho combinado euma fêmea para toda a população mas a desvantagemé um erro de amostragem édifícil de medir e que poderia ser umaperda de precisão se você for windra quetenha um monte de estrata e para cada estratavocê tem pequenos números nele exemplo deuma amostragem estratificada é suponha sedeseja-se melhor estimar o cobertura de vacinação em seu país umaamostra desenhada de cada região não lestesul e oeste e a estimativacalculada para cada um do estrato eentão no final você pode preferir esperar o estratode acordo com oestimado o tamanho das regiões okso outro tipo importante de amostragemque é muito popularmente usado e comvocê nas pesquisas de saúde em pesquisa échamado amostragem de cluster o princípio da amostragem decursor é que uma amostra aleatóriade grupos ou um cluster de unidades e tudonossa proporção de unidades são incluídas em os clusters selecionados dizem que uma vantagemé simples nós não precisamos de uma lista de unidades e menos de viagens ou recursossão necessários porque você está indo paraem vez de coletar um cluster e você estáindo preferir ver apenas dentro dos clusterse as desvantagens é se os clusterssão homogêneos então você podeter bastante pode resultar em um grande efeito de design deas todas as pessoas na amostrapodem ter resultados muito homogêneoso que poderia resultar em designefeito e erro de amostragem é difícilmedir em um cluster amostragem as unidades de amostragemnão é um assunto mas um grupoou um cluster de assuntos as premissasaqui é essa quevariabilidade entre o cluster é mínimaa variabilidade dentro de cada cluster éo que é observado na população geralentão agora como esse clusteramostral é Genesis's geralmente ele é feitocomo uma abordagem de dois estágios no primeiroestágio uma probabilidade proporcional ao tamanhoque é selecionar o número de clusters aser incluído lista cumulativa de computadores detoda a população em cada unidade com umgrande divido total o grande total poro número de clusters e obter a amostragem intervalo escolha um número aleatórioe identifique o primeiro cluster e o intervalo de amostrageme identifique osegundo cluster e assim por diante e porrepita o mesmo procedimento identifique-se o mesmo procedimento identifiquetodos os clusters ok uma vez que seus clusterssejam identificados então no segundo estágioem cada cluster você seleciona uma amostra aleatória de sanamusando um quadro de amostragem do simporque como eu havia mencionado vocêmais cedo em amostragem aleatória simples quandovocê deseja preferir um simples aleatório amostragem você precisa ter todas as listasde seu quadro de amostragem assim em um pequeno cluster é possível que vocêformule o quadro de amostragem e você podereeleger pessoas daquele quadro de amostragemem uma base aleatóriaoutra metodologia de amostragem importanteque é Rovner empregada é chamada de amostragem multi-estágioe nesta estação multiespecialmente em ummuito grande suponha que você deseje algumas estimativas para emo nível nacional você precisa fazer a amostragemem várias amostras de cadeia evárias unidades estatísticas estão lá o vantagens é não haver a listagem completada população é necessária e é mais viável abordagem parapopulações de grandes proporções ok as desvantagenssão váriasunidades de amostragem e erro de amostragem emvezes é muito difícil a não ser que vocêsiga certas metodologiasmuito específicas para selecionar em cadaestágio alguns dos principais problemas que eugostaria de trazer para o seu esteé não podemos estudar toda a populaçãoentão nós amostramos toda a populaçãoestudando-a ASIS poderia sim implicar emresultado em resultados imprecisos para que a amostra de obtençãoleve ao erro de amostragemmas que é fácil o que é fácilmensurável e não temos uma medidapor não erro de amostragem enquanto temos uma medidapara erro de amostragem o bom designe Quality Assurance garantem validadee tamanho adequado da amostra garantirá a precisãoso a amostra de probabilidade oua única que permite o uso de estatísticascomo as conhecemos e por isso ésempre vantagem para usar uma amostra de probabilidadepara que você possaeles terão uma conclusão válida um processo conclusão e também você podeempregar testes estatísticos sobre eles obrigadovocê tanto