Mannes School of Music - O que seria a amostragem... Então mostragem na verdade é um método, é um procedimento, uma forma de obter uma amostra e a amostra por sua vez, é um conjunto de dados ou elementos coletados ou selecionados de uma população... Obedecendo critérios pré- determinados... Estes critérios pré-determinados, justamente, é o método de amostragem, o tipo de amostragem que adotamos para selecionar uma determinada amostra ... Estão, amostra ela é... parte do que, parte de uma população... Então, a população é o conjunto de elementos, conjunto de pessoas, de componentes de um determinado universo populacional... Podem ser pessoas, animais ou objeto, ou coisas... Então, não raras vezes, coletar o universo, uma população toda ou é inviável, ou é muito caro ou não há tempo pra fazer isso... Então, uma forma de inferirmos algo, alguma situação, algum evento, algum fenômeno em relação à população... É por meio de uma mostra que a represente... então pra constituímos uma mostra, de uma determinada população... Nós vamos selecionando elementos dessa população, baseado em métodos ou tipos de amostragem, pra constituirmos um conjunto de pessoas que representam a população... Então, essa mostra que foi selecionada, baseando-se num método, em amostragem, ela vai representar a partir dela, tenta-se extrapolar evidências, conclusões, referências que sejam aplicáveis à população da qual a amostra foi extraída... Os tipos principais de amostragem, eles podem ser categorizadas em dois subgrupos: não probabilística e a probabilística... Então, amostragem não probabilística, basicamente, é quando os elementos selecionados ou quando, a população, as unidades amostrais, os elementos que compõem essa população, eles não têm a mesma probabilidade entre si de serem escolhidos... Então, não raras vezes, você sortear os elementos tornam as vezes, a pesquisa, custosa, inviável, difícil de aplicar e aleatoriedade... Então, principalmente, em algumas áreas e aí, eu coloco essa pesquisa na área social... Então, a pesquisa, ela acaba sendo feita por conveniência ou acessibilidade... Um exemplo categórica é quando se pesquisa empresas... Então, muitas vezes você não consegue acessar ou não consegue obter informações, aleatoriamente no conjunto de empresas ou pesquisa intencional... Então, aquela pesquisa intencional que propositadamente, você busca um determinado grupo e os outros dois tipos de pesquisa, não probabilística, são as por cotas ou proporcional e a desproporcional... No conjunto da pesquisa probabilística... Então, por exemplo, algumas áreas como pesquisa de opinião, de avaliação, pesquisa eleitoral... Da pesquisa eleitoral é determinado em lei, que os elementos da população, têm a mesma probabilidade... Então, é obrigatória ser provável... Então, ela pode ser aleatória, pode ser sistemática, mais importante é comprovar a distribuição probabilística para escolhas ou a uniformidade, proibir probabilística para a escolha dos seus elementos no campo prático... Quando a gente fala na área probabilística, com os principais formas de seleção, só por conveniência ou por facilidade de acesso, ou por intenção ou propósito, e no grupo probabilístico, as mais recorrentes são aleatória e a sistemática... Objetivo aqui, não é tanto discutir ou categorizar, de escrever pontualmente cada um desses tipos de amostragem, mas descrever o processo de construção da amostra, o efeito do erro na estimativa amostral... Então, o importante num processo demonstrar amostragem, é que independentemente, do número de elementos que compõem essa amostra, que estes sejam representativos da população, a qual eles pertencem... Então, algum exemplo de se preocupar com essa representatividade... Então, se não ensina a população, você sabe que metade das pessoas são homens e metade das pessoas são mulheres... Seria prudente que na tua amostra, por menor que seja, comparando-se com a população, que metade dos elementos da tua amostra, fossem também homem e outra metade também fosse mulher... Na tua população tem pessoas jovens, pessoas de média idade e pessoas idosas, ou pessoas da terceira idade... Portanto, pra que a tua amostra seja representativa, seria prudente que ela também, tivesse jovens, tivesse é pessoas de média idade e idosos ou terceira idade... Aproximando-se, proporcionalmente, a distribuição que é encontrada na população... Então, a palavra chave no processo de amostragem, independentemente, do tipo de amostragem, é que ela seja representativa da população... Bom... Como que a gente calcula, quantos elementos devem ser pesquisado pra que deem suporte a inferência estatística... Então, população infinita e aí o que a gente chama de população infinita... Definir, quando você trabalha com um conjunto de elementos, que ele é substancialmente grande... Então, se você aplicar essas fórmulas... Aqui, você verá que a partir de 10 mil elementos, 10 mil pessoas ou 10 mil unidades, praticamente, você fazerá amostragem, tanto pelo método infinito, como pelo método finito... Você vai chegar a quantificações muito próximas... Então, nós temos um primeiro exemplo, para a população infinita... Estimar amostra, a partir de população infinita, com intervalo de confiança de 95 por cento... Esse intervalo de confiança é o que se utiliza como o mais recorrente... Aí no campo da pesquisa, ele praticamente, a totalidade em pesquisa, na área de ciências sociais aplicadas, usa esse intervalo de confiança... Então, aí é pior a gente usa o valor z e paulo 1,94 por cento a proporção inicial p é desconhecida ei que é quando você tentar estimar uma proporção a um determinado grupo em contrapartida a proporção esperada para outro grupo então um grupo o grupo é que a forma conservadora de fazer essa estimativa é você é atribuir 50% e de proporção pra cada grupo como que a diferença entre você ter uma estimativa uma proporção conhecida priori em relação a uma proporção desconhecida é que qualquer qualquer mudança de proporção entre piquet que não seja 50% para cada um ele vai diminuir o ocorrido e fissy ente o produto dessas proporções produzindo uma amostra um pouquinho menor necessária pra fazer a inferência então nesse caso temos que em uma pesquisa que você usa uma população infinita e que a tolerância de erro seja de de 5% para mais ou pra menos seriam necessários pesquisados 384 elementos note a ikea já no exemplo que a população finita essa mesma proposta de pesquisa com intervalo de confiança de 95% e com erro amostral de 5% ela vai ser aplicada no contexto de uma prefeitura x que tem dois mil e quatrocentos e vinte servidores então eu assumo como um universo de interesse da pesquisa os servidores note que a mostra ela não ficou muito distante obviamente quanto menor for o universo a população de referência da mostra ela vai gradativamente sendo reduzida independentemente quando a gente trabalha com estimativa proporcional sempre há necessidade de onda coleta de uma amostra substancial o erro amostral então quando durante constitui uma mostra e obtém a distribuição das proporções ou a distribuição da frequência precisa também nessa distribuição e incluir o erro amostral então qualquer proporção que você nem a obter a partir da mostra a verdadeira proporção dp por exemplo é o valor obtido exatamente é acrescido do erro amostral para mais e decrescido do erro amostral para menos e da mesma maneira que a proporção de um segundo grupo ou proporção de que então tomamos aqui um exemplo foi realizada uma pesquisa nacional com uma mostra de 384 educadores população infinita que foi um educador professores no brasil ter com relação às mudanças no ensino médio as propostas pelo mec o resultado dessa pesquisa mostrou que educadores a favor foram os 45 por cento contra 33 por cento e vinte e três por cento dos participantes se disseram indiferentes ou como a gente acabou de calcular uma amostra 384 educadores numa população enfim neteller produz um erro amostral de 5% então note que mesmo a gente tendo calculado que 45 são a favor a verdadeira proporção daqueles que são a favor vai de 40% até 50% porque na proporção observada eu preciso adicionar o erro amostral a mesa o mesmo erro amostral aplicamos a outra proporção aqueles que são contra então quando nós aplicamos 5% para mais sobre 33 da 38 5% - da a28 no entanto como o limite superior de uma proporção e o limite inferior de outra por sam eles não se sobrepõe então a gente infere conclui que estatisticamente as preferências ou as as respostas elas são diferentes sendo que a proporção dos que são a favor é estatisticamente diferente e maior do que a proporção daqueles que são contra vejo que se fosse feita a mesma pesquisa e ao invés de utilizar mais os 384 utilizássemos apenas 150 educadores e isso nos levaria a ter um erro amostral de 8% note que quando aplicamos o 8% de erro amostral sobre o percentual apurado são 45 menos oito nós teríamos que o limite inferior da proporção seria 38 e um superior de 53 portanto a verdadeira proporção é algum percentual entre 38 e 53 para aqueles que são contra da mesma maneira adicionaremos 8% então 33 mais oito teríamos 41 e 33 - 8 25 portanto a verdadeira proporção daqueles que são contra vai de 25 até 41 então anote em que esse espaço onde há sobreposição entre as proporções tanto dp como de que é parte que se denomina em empate técnico por mais que haja diferença numérica este artisticamente não se vislumbra a diferença diferenças entre essas proporções então o máximo que a gente pode fazer descrever esse percentual mas a gente não pode concluir pela existência de proporções diferentes nesse caso há empate técnico se o pacto então pressupõe que as proporções elas são testados fisicamente equivalentes então aqui pra obter mos agora a conta de trás pra frente à tv de apurarmos o número de elementos da mostra partindo de uma mostra que a gente não raras vezes consegue então você quer coletar amostra de 380 elementos mas só consegue 200 só consegue sem bom a partir dos elementos que você conseguiu coletar qualquer o erro amostral conseqüente ou resultante então o que temos uma mostra caso fossem colegas coletado 150 pessoas ou elementos amostrais intervalo de confiança de 95 valor p uma proporção inicial desconhecida qual que seria o eu vou mostrar qualquer que fosse a proporção de qualquer grupo que fosse identificada a essa proporção deve se eu deveria se acrescentar 7,8 por cento para mais e 7,8 por cento para menos o mesmo exemplo aí cabe a amostra com a população finito então a população onde o universo e é delimitado e conhecido zé pesquisa ainda que fosse com 90 pessoas em uma população aí com 1.400 elementos com um intervalo de confiança de 95% e ea proporção inicial de cada grupo em pesquisa desconhecido o eu vou mostrar seria superior a 10% ou seja se você tem um grupo 1 que você identificou preferência de 30% e se você entende com grupo 2 que tem uma preferência de 50% quando você adicionar dez por cento ao grupo menor e diminui em 10% do grupo maior se nota é que haverá um empate técnico então quando se utiliza a mostra as pequenas pra fazer estimativas proporcionais não raras vezes é bastante difícil conseguir o a estimativa inferencial porque o erro amostral é grande e não raras vezes as proporções elas ficam próximas então o que a gente acaba deslizando muitas falhas em termos de análise quando as pessoas ou os pesquisadores conclui inferem diferenças quando estas diferenças não existem estão com dor quando quer quando você vai calcular a uma mostra a mostra você calcula sempre que aí falando no contexto principal de pesquisa social quando você precisar é fazer um conclusão análise indiferença é baseado na proporção da população nos demais casos por exemplo dos seus a outras técnicas de inferência correlação teste que quadrado regressão linear análise de correspondência então o mecanismo de você analisar a significância ele não é baseado no tamanho da amostra e sim nos graus de liberdade que aí é uma é um outro tema é uma outra explicação mais por exemplo quando você trabalha com graus de liberdade uma população com 30 elementos 40 50 elementos ela já acaba sendo estatisticamente significativa pra várias situações de inferência bom era eram essas as dicas dicas aí pra cálculo do tamanho da amostra e das estimativas tanto a priori sabendo quando a mostra considerando erro amostral antecipadamente o a partir de urtiga a mostra qual que é o erro amostral implícito resultante do mau do do tamanho dessa mostra que efetivamente foi coletado.
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