Estatística aplicada

ÍNDICE
1. Revisão em Conceitos 2
1.1. População 2
1.2. Amostra 2
1.3. Amostragem 2
1.4. Amostragem Aleatória 2
1.5. Amostragem Não Aleatória 2
1.6. Inferência Estatística ou Indução Estatística 2
1.7. Parâmetro 2
1.8. Estatística ou Estimador 2
1.9. Estimativa 2
1.10. Dimensões da Teoria da Amostragem 2
2. COMPOSIÇÃO DA AMOSTRA 2
2.1. Métodos Não Probabilísticos (ou Não Aleatórios) 2
2.1.1. Amostragem Acidental 2
2.1.2. Amostragem Intencional (ou por Julgamento) 3
2.1.3. Amostragem por Quotas 3
2.1.4. Amostragem Voluntária 3
2.2. Métodos Probabilísticos (ou Aleatórios) 3
2.2.1. Amostragem Aleatória Simples 3
2.2.2. Amostragem Sistemática 4
2.2.3. Amostragem Estratificada 4
2.2.4. Amostragem por Conglomerado 4
3. DIMENSIONAMENTO DA AMOSTRA 5
4.1. Tamanho da Amostra para Estimativa da Média 5
4.1.1. Variância da População Conhecida 5
4.1.2. Variância da População Desconhecida 6
4.2. Tamanho da Amostra para Estimativa de Proporção 6
5. EXERCÍCIOS 7
5.1. Estimativa de Média 7
5.2. Estimativa de Proporção 8
5.3. Complementares e Contextualizados 9
Apêndice 1 – Números Aleatórios 11

1. Revisão em Conceitos
Repetimos aqui alguns conceitos e definições introduzidos no capítulo anterior.
1.1. População
Conjunto de entes portadores de pelo menos uma característica em comum e que são passíveis de ser observados, sob as mesmas condições, formando o universo de estudo. É o conjunto total de unidades elementares de pessoas, objetos ou coisas, sobre as quais se deseja obter informações.
1.2. Amostra
Um subconjunto finito de elementos extraído de uma população. Para ser Representativa, a amostra tem que apresentar a capacidade de reproduzir as mesmas características importantes da população de origem. A representatividade da amostra está intimamente ligada ao seu tamanho (número de elementos).
1.3. Amostragem
O conjunto de técnicas utilizadas para a seleção de uma amostra da população. As técnicas de amostragem se dividem em dois grupos: