Bioestatística Básica III Parte População e amostra e técnicas de amostragem (1)

UNIP

Enviado por Camila Strafacci em 07/09/2013

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BIOESTATÍSTICA BÁSICA

3ª Parte
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População e amostra

POPULAÇÃO: refere-se a um conjunto de elementos com uma
determinada característica.

AMOSTRA: refere-se a um subconjunto com menor número de elementos
do que a população.

Exemplo: ESTA turma é uma amostra da população de alunos da UNIP
Brasília.

População

Amostra
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Independência das amostras

As amostras são ditas independentes quando os grupos
selecionados recebem tratamento distinto; as amostras são ditas
dependentes quando para cada elemento do "grupo tratamento" existir
um novo grupo controle com características semelhantes (sexo, idade, etc)
ou quando se realiza a comparação intra-indivíduo, ou seja, um grupo é
submetido ao tratamento e ele é o seu próprio controle.

Amostragem

Amostragem1 é o nome dado ao conjunto de procedimentos e
técnicas para extração de elementos da população para compor a
amostra.
O objetivo da amostragem é obter amostras representativas das
populações em estudo. Um Censo seria a investigação da população
completa.

Por que trabalhar por amostragem?

 Operacionalidade: impossibilidade física de checar todos os itens na
população.
 Economia.
 Confiabilidade nos dados.
 Tempo muito elevado para a apuração de resultados em censos.
 Comprovada confiabilidade das informações coletadas por
intermédio de amostras.

1
Fonte parcial desta parte da apostila: Prof. Hélio Radke Bittencourt. PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA
DO RIO GRANDE DO SUL FACULDADE DE MATEMÁTICA. DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA.
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Os pesquisadores trabalham com amostras. Primeiro, porque as
populações infinitas só podem ser estudadas através de amostras. As
populações finitas muito grandes também só podem ser estudadas através
de amostras. O estudo cuidadoso de uma amostra tem mais valor cientifico
do que o estudo rápido de toda a população.

Exemplos:

• De população infinita:

- A produção futura de uma máquina;
- Os nascimentos de bebês;
- O número de peixes do mar constitui uma população finita
muito grande, pois esse número é, em dado momento,
matematicamente finito, mas tão grande que pode ser considerado
infinito para finalidade prática.

• De população finita:

- Os alunos de uma faculdade, os recém-nascidos de um
hospital num determinando dia, livros de uma biblioteca, automóveis
de uma cidade, empresas de certa região, são exemplos de
populações finitas.

A distinção entre população e amostra é fundamental porque é com
base nos dados de uma amostra que se infere sobre a população.

Fração de amostragem

A fração de amostragem é a razão entre o tamanho amostral e o
tamanho populacional. Não existem regras fixas para tamanho de amostra,
ou seja cada caso merece um cuidado especial. Frases como “20% da
população é ideal”, quase sempre não são verdadeiras.
As técnicas de amostragem se dividem em: probabilísticas,
semi-probabilísticas e não-probabilísticas. As técnicas probabilísticas
são aquelas onde todos os elementos da população têm uma
probabilidade não nula de seleção. Nas técnicas não-probabilísticas não
podemos garantir que todos elementos têm probabilidade de serem
selecionados para a amostra.
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Principais técnicas de amostragem probabilística

Geralmente as técnicas probabilísticas produzem melhores
resultados do que as não probabilísticas.
As técnicas probabilísticas podem sem divididas em:

 Simples
 Estratificadas

Amostra Aleatória Simples (AAS).

Apesar de ser uma forma extremamente simples de seleção de
elementos da população, é considerada uma das melhores técnicas de
amostragem.
É obtida por sorteio de uma população constituída por unidades
homogêneas para a variável que se quer estudar.
Ademais, na AAS, cada elemento da população tem igual
probabilidade de seleção e o pesquisador não introduz nenhum vício no
processo.

Etapas:

1) Enumerar a população de 1 até N.

2) Sortear n números no intervalo de 1 até N. Caso haja números
repetidos, sortear novamente mais alguns valores.

EXERCÍCIO:

COLOQUE SUA RESPOSTA AQUI!

Amostragem Estratificada

A amostra estratificada é composta por elementos
provenientes de todos os estratos da população.
No caso desta amostra, a população sob análise é constituída
por unidades heterogêneas para a variável que se quer estudar.
Nesse caso, as unidades da população devem ser identificadas;
depois, as unidades similares devem ser reunidas em subgrupos
chamados estratos. O sorteio é feito dentro de cada estrato.
Matematicamente:
Na Amostragem estratificada a população é dividida em
subpopulações ou estratos de forma que N1 + N2 + ... + NK = N.
Um tamanho amostral n é repartido proporcionalmente entre
os estratos, respeitando as frações Ni / N. Depois de estabelecidos
o valor de ni, procede-se uma seleção aleatória dentro de cada
estrato.

EXERCÍCIO

Imagine que você precisa obter uma amostra de 2% dos 500
pacientes de uma clínica para entrevista-los sobre a qualidade de
atendimento da clínica. Você suspeita de que os homens são mais
bem atendidos do que as mulheres. Aproximadamente metade dos
pacientes é do sexo masculino. Você quer obter dados dos dois
sexos. Qual seria o procedimento?

COLOQUE SUA RESPOSTA AQUI!

Exercício - Amostra estratificada na Região Sul

Dividir proporcionalmente uma amostra de 1300
pessoas em três estratos, correspondentes aos três
estados da região Sul.

i Estado Pop. % Amostra
1 Rio Grande do Sul 9.637.682
2 Santa Catarina 4.875.244
3 Paraná 9.003.804
Total 23.516.730

AMOSTRAS SEMI-PROBABILÍSTICAS

São três:

 Amostra sistemática
 Amostra por conglomerados
 Amostra por quotas.

Amostragem Sistemática (amostra de agrupamento)

Na amostragem sistemática, os elementos são escolhidos não
por acaso, mas por um sistema.
Um exemplo: ao escolher alunos em uma sala, um professor
pode chamar todos os alunos cujas matrículas terminam em
determinado número, como o zero.
A amostragem sistemática inicia com o cálculo do intervalo de
amostragem f=N/n. Depois, selecionamos um número entre 1 e f e
vamos indo sistematicamente de f em f elementos, até o final.
A amostragem sistemática é útil quando temos cadastros
impressos que estão ordenados segundo algum critério que nada
tem a ver com os interesses da pesquisa.
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Exemplo - Escolhendo 8 leitos de um total de 40

Planta de leitos de um andar
1 11 21 31

2 12 22 32

3 13 23 33

4 14 24 34

5 15 25 35

6 16 26 36

7 17 27 37

8 18 28 38

9 19 29 39

10 20 30 40

Resposta: Escolher os leitos terminados em 1 (um) ou 0 (zero).

EXERCÍCIO

COLOQUE SUA RESPOSTA AQUI!
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AMOSTRA POR CONGLOMERADOS

EXERCÍCIO

COLOQUE SUA RESPOSTA AQUI!
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Amostragem por quotas

A amostra por quotas é constituída por n unidades retiradas
da população segundo quotas estabelecidas de acordo com a
distribuição desses elementos na população. A ideia de quota é
semelhante à de estrato, com uma diferença básica: você
seleciona a amostra por julgamento e depois confirma as
características das unidades amostradas.
A amostragem por quotas não é aleatória, embora muitos
pensem que é. A grande vantagem é ser relativamente barata. Por
esta razão, é muito usada em levantamento de opinião e pesquisa
de mercado.
EXERCÍCIO

COLOQUE SUA RESPOSTA AQUI!
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AMOSTRA NÃO PROBABILÍSTICA OU DE CONVENIÊNCIA

A amostragem não probabilística é aquela em que a seleção
dos elementos da população para compor a amostra depende ao
menos em parte do julgamento do pesquisador ou do entrevistador
no campo. (Mattar, F. p. 132)2.
Dessa maneira, a amostra não-probabilística ou de
conveniência é constituída por n unidades reunidas em uma
amostra simplesmente porque o pesquisador tem fácil acesso a
essas unidades. Exemplo seria um professor que toma os alunos de
sua classe como amostra de toda a escola. Ele esta realizando uma
amostra por conveniência.

EXERCÍCIO

COLOQUE SUA RESPOSTA AQUI!

2
http://www.fecap.br/adm_online/art23/tania2.htm. Acesso em 04/08/2013.