Cap 7 E 8

AMOSTRAGEM

População: Conjunto de indivíduos ou objetos que apresentam em comum determinadas características definidas para o estudo.
Amostra: Subconjunto da população.

população
Amostra

Métodos Não Probabilísticos
 Amostragem Acidental
 Amostragem Intencional
 Amostragem por Quotas
1 – Classificação da população;
2 – Determinação da proporção;
3 – Fixação de quotas para cada observador.

Métodos Probabilísticos
 Amostragem Aleatória Simples

Sorteio de números aleatórios: 34567982637249...
345, 679, 826, 372...

 Amostragem Sistemática

Intervalo de amostragem: N/n = a
Sorteia-se um número x entre 1 e a
Elementos da amostra: x, x + a; x + 2a...

 Amostragem Aleatória Estratificada
Amostragem por Conglomerados (Clusters)

Amostra Aleatória Estratificada

Tamanho para estimar a média de uma população finita k  2 2
 Ni σ i 

n

  i 1 

2

N D

wi k 




Ni σ i2

i 1

N i = número de elementos do estrato i
N = número de elementos da população σ i2 = variância populacional do estrato i

w i Ni / N

D

d2
Z2

Onde d é o erro amostral e Z é a abscissa de distribuição normal   x d Erro amostral

Amostra Aleatória Estratificada

Tamanho para estimar uma proporção de uma população finita k  2ˆ

 Ni pi (1  pˆi ) 

n

  i 1 

2

N D




wi k  Ni pˆi (1  pˆi ) i 1

N i = número de elementos do estrato i

pˆ i = Estimativa da verdadeira proporção do estrato i

w i Ni / N

D

d2
Z2

Onde d é o erro amostral e Z é a abscissa de distribuição normal Amostra por Conglomerado

Tamanho para estimar a média de uma população n N c2

ND   c2

n = Número de conglomerados sorteados
M 

M
= Tamanho médio dos conglomerados
N

σ c2 = variância do conglomerado
D

d 2M 2
Z2

Onde d é o erro amostral e Z é a abscissa de distribuição normal Outros Métodos Probabilísticos
Tamanho da Amostra para Estimar a Média de uma População
Infinita (grandes amostras)
Abcissa da distribuição normal padrão

 Z  n 

 d 

2

Erro