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TEORIA DA AMOSTRAGEM

AMOSTRAGEM

BIBLIOGRAFIA

TRIOLA, Mario F. Introdução à estatística. 10. ed. Rio de Janeiro:
LTC, 2008.
LEVINE, David M.; STEPHAN, Davi; KREHBIEL, Timothy C.; BERENSON,
Mark L. Estatística – Teoria e Aplicações – Usando o Microsoft®
Excel em português. Rio de Janeiro : LTC, 2008.

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CONCEITOS E DEFINIÇÕES

POR QUE AMOSTRAGEM?

Quatro razões para o uso de amostragem em levantamentos de grandes populações.
•

Economia

• Tempo
• Confiabilidade dos dados
• Operacionalidade

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CONCEITOS E DEFINIÇÕES

POR QUE AMOSTRAGEM?

• QUANDO A AMOSTRAGEM NÃO É INTERESSANTE?
Três situações em que pode não ser interessante a realização de uma amostragem.
• População pequena
• Características de fácil mensuração
• Necessidade de alta precisão

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CONCEITOS E DEFINIÇÕES

• Amostragem com Medição Estatística

– Resultados são justificados tecnicamente
– Estabelece o tamanho da amostra
– Estabelece o risco da amostra
– A amostra pode ter menos erros que o exame total
– Tamanhos de amostra mais econômicos que os tradicionais – Define limites de certeza conhecidos para a inferência

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CONCEITOS E DEFINIÇÕES

• Elementos da Amostragem Estatística:
• Grau de Confiança
– Fornece a confiabilidade que o provável valor do parâmetro populacional esteja em um determinado intervalo. Para um grau de confiança de 95% significa que para cada 100 amostras, em 95 estará o verdadeiro parâmetro da população.
• Erro Amostral:
– Máxima diferença entre o valor da estimativa e do parâmetro, por exemplo: ( 𝜇 𝑥 ou 𝑝) e (μ ou p), respectivamente média e proporção de distribuições amostrais e parâmetros populacionais.
• Erro da Estimação:
– é a máxima diferença que o investigador admite suportar entre o parâmetro populacional e a estimativa do parâmetro amostral.

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CONCEITOS E DEFINIÇÕES

Tipos de Amostragem
• Características:
– Responde a pergunta