

Estude fácil! Tem muito documento disponível na Docsity
Ganhe pontos ajudando outros esrudantes ou compre um plano Premium
Prepare-se para as provas
Estude fácil! Tem muito documento disponível na Docsity
Prepare-se para as provas com trabalhos de outros alunos como você, aqui na Docsity
Encontra documentos específicos para os exames da tua universidade
Prepare-se com as videoaulas e exercícios resolvidos criados a partir da grade da sua Universidade
Responda perguntas de provas passadas e avalie sua preparação.
Ganhe pontos para baixar
Ganhe pontos ajudando outros esrudantes ou compre um plano Premium
Exemplos de técnicas de amostragens (aleatórias)
Tipologia: Resumos
1 / 3
Esta página não é visível na pré-visualização
Não perca as partes importantes!


Se numa empresa existem 2.000 trabalhadores e queremos realizar um estudo estatístico com uma amostra de 400 trabalhadores, para selecionar os indivíduos que farão parte da amostra com amostragem aleatória simples, a primeira coisa a fazer consiste em atribuir a cada funcionário um número de 1 a 2.000. Depois que os números forem atribuídos, precisamos selecionar aleatoriamente 400 números. Neste caso, o tamanho da amostra é bastante grande, por isso é melhor usar software de computador como o Excel. Então, os 400 trabalhadores selecionados para participar do estudo serão aqueles cujo número atribuído foi determinado na etapa anterior. Neste exemplo, 400 itens foram considerados um tamanho de amostra suficientemente representativo, mas logicamente este número mudará dependendo do experimento.
Em uma pesquisa de opinião sobre a satisfação dos alunos em uma universidade. A universidade tem 5.000 alunos, divididos entre cursos de Engenharia, Administração, Direito e Medicina. Você quer garantir que todos os cursos sejam representados de forma justa na amostra. Dividir a população em estratos: A população de 5.000 alunos é dividida em quatro estratos: Engenharia: 2.000 alunos Administração: 1.000 alunos Direito: 1.500 alunos Medicina: 500 alunos Determinar o tamanho da amostra total: Suponha que você queira entrevistar 500 alunos no total. Determinar o número de alunos de cada estrato: A amostra será proporcional ao tamanho de cada grupo. Por exemplo: Engenharia: (2.000 / 5.000) * 500 = 200 alunos Administração: (1.000 / 5.000) * 500 = 100 alunos Direito: (1.500 / 5.000) * 500 = 150 alunos Medicina: (500 / 5.000) * 500 = 50 alunos
Realizar uma amostragem aleatória simples dentro de cada estrato: Dentro de cada curso, você seleciona aleatoriamente os alunos que serão entrevistados. Por exemplo, entre os 2.000 alunos de Engenharia, você escolhe 200 aleatoriamente.
Em uma pesquisa sobre os hábitos de leitura dos funcionários de uma empresa que tem 1.000 colaboradores. Você quer entrevistar 100 funcionários para a pesquisa. Organizar a população: Os 1.000 funcionários são numerados de 1 a 1.000. A lista pode estar em qualquer ordem (alfabética, por exemplo). Determinar o intervalo de amostragem: Como você quer selecionar 100 funcionários de uma população de 1.000, o intervalo de amostragem será: 𝑘=1.000/100= Ou seja, você selecionará um funcionário a cada 10 posições na lista. Escolher um ponto de partida aleatório: Escolha um número aleatório entre 1 e 10 (o valor do intervalo). Suponha que o número sorteado seja 4. Selecionar os indivíduos da amostra: Começando pelo funcionário na posição 4, você seleciona a cada 10º funcionário na lista. Portanto, os funcionários selecionados serão aqueles nas posições: 4, 14, 24, 34, 44, e assim por diante, até atingir o total de 100 funcionários.
A primeira coisa que precisamos fazer para realizar a amostragem por conglomerados é agrupar a população de estudo em conglomerados. Neste caso, como se trata de um negócio focado em um único país, agruparemos os clientes por província. Desta forma, os conglomerados serão heterogêneos, pois cada cliente pode ter idades diferentes, gostos diferentes, hábitos diferentes,… A única coisa que os indivíduos de um conglomerado têm em comum é o local onde moram. Depois de criarmos os clusters, precisamos selecionar alguns aleatoriamente. O número de clusters selecionados deve ser suficientemente grande para constituir uma amostra representativa, mas também deve ser suficientemente pequeno para poupar os recursos utilizados. Por fim, podemos realizar entrevistas com todas as pessoas que compõem os grupos selecionados e estudar estatisticamente os dados recolhidos. No entanto, agora poderíamos também fazer amostragem aleatória simples ou amostragem sistemática para reduzir ainda mais o tamanho da amostra. Na próxima seção exploraremos mais essa possibilidade.