2015324 191433 Aula 2

PROFª MS. JULIANA TOVAR

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Estatística pode ser pensada como a ciência de aprendizagem a partir de dados
No nosso cotidiano, precisamos tomar decisões, muitas vezes decisões rápidas

DADOS

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ANÁLISE

DECISÕES

Fornece métodos que auxiliam o processo de tomada de decisão.

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População: é o conjunto de todos os elementos, em um estudo.
Ex: Universitários do ES, neste semestre
Amostra: é um subconjunto da população, ou seja, uma parcela representativa da população.
Ex: 300 universitários do ES, neste semestre

Quando se chega à conclusão de que não é possível trabalhar com toda a população utiliza-se amostra

Conceito de amostragem

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Custo e demora dos censos
Populações muito grandes
Impossibilidade física de examinar toda a população Comprovado valor científico das informações coletadas por meio das amostras

• economiza mão-de-obra e dinheiro
• economiza tempo e possibilita rapidez na obtenção dos resultados
• pode colher dados mais precisos
• é a única opção quando o estudo resulta em destruição ou contaminação dos elementos pesquisados

Vantagens de amostrar

Passos para seleção de amostra

Tipos de amostras e amostragem
Não probabilísticas

Básicas:
1. Conveniência( acidental)
2. Intencional (julgamento)

Amostragens
Probabilísticas

1.Aleatória simples
2.Aleatória estratificada
3.Conglomerado

Tipos de amostras e amostragem

Não probabilísticas

Probabilísticas

• A seleção dos elementos da população para compor a amostra depende, ao menos em parte, do julgamento do pesquisador ou do entrevistador no campo.
• Não há nenhuma chance conhecida de que um elemento qualquer da população venha a fazer parte da amostra.

Cada elemento da população tem uma chance conhecida e diferente de zero de ser selecionado para compor a amostra

Amostragem probabilística

Probabilística simples(Aleatória simples) - AAS

Amostragem probabilística
Probabilística simples(Aleatória simples) -AAS
EXEMPLO:
QUADRO 1 – POPULAÇÃO DE CLIENTES
Leonardo
Renne
Mariana