Teoria elementar da amostragem

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Teoria elementar da amostragem
A teoria elementar da amostragem é constituída pelo estudo dos processos de análise de parte representativa de um todo com o objetivo de generalização. Para generalizar, a amostra deve possuir em mesmas proporções todas, ou praticamente todas, as características gerais desse tedo a que se refere. A chave para um procedimento bem feito consiste ná representatividadeda amostra em relação ao todo. A amostra deve ser probabilística.
Para que a amostra referida venha a representar com o máximo de veracidade possível a população, ela deve ser representativa, ou seja, os elementos devem ser escolhidos sem que haja qualquer ponto de parcialidade na escolha dos dados formadores da amostra.

Inferência estatística e estimação

Estimar é a ação de fazer umasuposição generalizada a respeito de um todo baseado em informações lógicas sobre uma amostra. Estas informações podem ser retiradas aleatoriamente dc uma parcela representativa do todo.
Uma solução mais simples, rápida e barata envolveria a análise de uma amostra. Apenas uma parte do universo de todos os trabalhadores seria analisada. A média desta amostra poderia ser projetada para o todo.
Assim,em boa parte das ocasiões, o processo estatístico inicia-se na seleção da amostra. A escolha desta deve ser absolutamente imparcial, para não haver o comprometimento do seu resultado. Após isso, usam-se as informações decorrentes da análise da amostra para formar os primeiros resultados da estatística descritiva, apresentados através de tabelas, gráficos, medidas de tendência central, medidas dedispersão ou correlações.
As margens de erro estabelecem e deixam claro o fato de a amostra não ser um reflexo pontual absolutamente fiel da população. Por exemplo, suponha que no ano passado tivesse sido feita uma pesquisa sobre a porcentagem de mulheres que obtiveram carteira de habilitação pela primeira vez, em comparação com a percentagem de homens. Imagine que o resultado obtido com basenurna amostra aleatória, de todas as pessoas que tiraram sua habilitação no ano estudado, revelou que 75% dos indivíduos da amostra foram do sexo masculino e 25% do sexo feminino.
Para efeito de comparação dos dados em função do passar dos anos, no ano atual uma nova pesquisa foi feita, utilizando os mesmos critérios da primeira. Com base nos dados coletados, das pessoas que se habilitaram no anoatual 77% fotam do sexo masculino c 23% do sexo feminino.
Seria possível concluir que," no universo analisado, menos pessoas do sexo feminino foram habilitadas no ano atual? Em relação à amostra, a constatação seria óbvia:'25% de mulheres no ano anterior contra 23% no ano atual. Porém, em relação à população, alguns cuidados devem ser tomados. Por exemplo, a pesquisa pode não ter aplicado fatoresque minimizassem as margens de erro, como os critérios de representatividade amostrai. Ou mesmo, em virtude da amostra ter sido escolhida ao acaso, até a simples coincidência de casualmente sc sortearem mais habilitações de mulheres no primeiro ano poderia ter ocorrido. Então se deve aceitar o fato de os dados permitirem conclusões possíveis ou até mesmo prováveis, mas não perfeitas.
No processo deamostragem, deseja-se entender ou projetar o parâmetro populacional com base em uma estimativa amostrai. Parâmetros e estimativas:
a) Parâmetro é uma função do conjunto de valores da população, tal como as estatísticas média aritmética e variância, desde que calculadas diretamente com os dados obtidos na população.
b) estimativa é o valor assumido pelo parâmetro em determinada amostra.Por exemplo, em relação aos dados referentes aos salários dos trabalhadores da indústria química, com base na média encontrada para a amostra formada por 50 elementos e igual a $ 900,00, poderia ser estimada a média na população.
Logo, estimar parâmetros nada mais é do que se basear nos resultados da amostra para associá-los à população. No exemplo citado das carteiras de motorista, o...
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