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1 12.1 - O Problema Dado o tamanho de amostra n, definir quantas unidades devem ser selecionadas em cada estrato (alocar a amostra). 12 - Amostragem Estratificada (ALOCAÇÃO DA AMOSTRA) Existem 3 tipos de alocação: 1 – Uniforme (ou igual) 2 – Proporcional 3 – Ótima. 12.2 - Alocação Uniforme/Igual O número de unidades selecionadas em cada estrato é o mesmo: .H,...,2,1h ; H n nh == Vantagem da alocação uniforme: garante a mesma precisão (margem de erro) em todos os estratos. Desvantagem da alocação uniforme: não leva em consideração a diferença de tamanho entre os estratos, o que em geral leva à perda de representatividade e, por conseguinte, de eficiência estatística. 12.3 - Alocação Proporcional Consiste em selecionar o número de unidades proporcional ao tamanho do estrato, ou seja, fazer: .H,...,2,1h , N N nn hh == Vantagem da alocação proporcional: é, em geral, mais eficiente do que a alocação uniforme; Desvantagem da alocação proporcional: não leva em consideração a variância dentro de cada estrato, o que em algumas situações pode acarretar perda de eficiência (p.ex.: estimação da renda média ou total em uma localidade). 2 Sob AES com alocação proporcional, as probabilidades de inclusão são iguais, e o estimador da média global é o mesmo que sob AAS (isto é, a média amostral). Porém, a variância é menor! plano autoponderado 12.4 - Alocação Ótima (de Neymann) É a alocação mais eficiente possível (Cochran, p. 97-98), dada por: .H,...,2,1h ; SN SN nn H 1h hh hh h == ∑ = Vantagem da alocação ótima: dada na definição do slide anterior; Desvantagem da alocação ótima: os Sh`s não são conhecidos. E qualquer paliativo tornará a alocação “sub-ótima”. Pode-se provar (Cochran, cap.5, p.99) que, se Nh for suficientemente grande para h = 1, 2, ..., H, então: VAES,Ótima ≤≤≤≤ VAES,Prop. ≤≤≤≤ VAAS Casos particulares da alocação ótima: 1 - Se o desvio padrão de todos os estratos for o mesmo, então: alocação ótima = proporcional. 2 - Se, além disto, o tamanho de todos os estratos for o mesmo, então: alocação ótima = uniforme. Observação - se o custo é levado em consideração, supondo uma função de custo linear, a alocação ótima torna-se: .H,...,2,1h ; C SN C SN nn H 1h h hh h hh h = = ∑ = ∑ = += H 1h hh0 CnCC a alocação ótima de Neyman é um caso particular desta fórmula