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População ou Universo - Amostra

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Débora Teixeira da Silva

on 21 July 2014

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Transcript of População ou Universo - Amostra

Bibliografia:
5.2 AMOSTRA
Amostra é uma pequena parte da população ou do universo selecionada em conformidade às regras. De acordo com Marconi e Lakatos (2002), amostra é um subconjuntod da população, uma parcela, conveniente selecionada do universo a ser pesquisado. Gil (1999, p.100) define amostra como o "subconjunto do universo ou da população, por meio do qual se estabelece ou se estimam as características desse universo ou população".



População ou Universo da Pesquisa é a totalidade de elementos distintos que possui certa paridade nas características definidas para determinado estudo.

Gil (1999) define população ou universo como o conjunto de elementos que possuem determinadas características. Marconi e Lakatos (2002, p.410) entendem a população ou universo como o “conjunto de seres animados ou inanimados que apresentam pelo menos uma característica em comum”

Contandriopoulos et al. (1994) colocam que a população ou universo é composto por elementos distintos que contêm certo número de características comuns. Esses elementos são as unidades de análise sobre as quais serão recolhidas as informações

A técnica de amostragem probabilística garante o acaso na escolha. Cada elemento da população tem a mesma chance de ser escolhido, o que atribui à amostra o caráter de representatividade e ressalta sua importância, uma vez que as conclusões da pesquisa estão vinculadas exatamente a essas amostras.
5.2.1 Amostragem probabilística
População ou universo estatístico representa o conjunto de elementos sobre o qual incide o estudo estatístico. Esse conjunto pode ser de pessoas, animais, resultados experimentais, que apresentam uma ou mais características em comum.
5.1 POPULAÇÃO OU UNIVERSO
Uma amostra é um subconjunto da população usado para obter informação acerca do todo.
Uma amostra aleatória simples é um subconjunto de indivíduos (a amostra) selecionado totalmente ao acaso a partir de um conjunto maior (a população) por um processo que garanta que:

1.Todos os indivíduos da população têm a mesma probabilidade de ser escolhidos para a amostra; e

2.Cada subconjunto possível de indivíduos (amostra) tem a mesma probabilidade de ser escolhido que qualquer outro subconjunto de indivíduos.


5.2.1.1 Amostragem Aleatória Simples
Universidade Federal de Alagoas - UFAL - Disciplina: Estatística Educacional. Monitores: Pedro Henrique Alves Pereira E Leila Carla Santos - Professor: Eraldo de Souza Ferraz. Disponível em: https://www.google.com.br/imghp?hl=pt-BR&tab=wi&ei=DEyfU9rrBs-9sQSc2ILIAw&ved=0CAQQqi4oAg. Acessado em 12-06-2014

Sondagens e Estudos de Opinião . Disponível em: http://sondagenseestudosdeopiniao.wordpress.com/amostragem/amostras-probabilisticas-e-nao-probabilisticas/amostragem-aleatoria-simples/. Acessado em 12-06-2014

Brasil Escola, População e Amostras. Disponível em: http://www.brasilescola.com/matematica/populacao-amostras.htm. Acessado em 12-06-2014

Beuren, Ilza Maria, ( Organizadora e colaboradora )Como elaborar trabalhos monográficos em Contabdade. Teoria e Prática. São Paulo, 2009.

Pinto, Suzi Samá; Silva, Carla Silva da. Estatística. Rio Grande. Editora Furg, 2010.




5.2.1.2 Amostragem Sistemática
A amostragem probabilística pode ser: simples, estratificada, sistemática, por conglomerados entre outras.

A amostragem aleatória sistemática é um processo em que se os sujeitos a incluir na amostra utilizando um critério (um intervalo entre sujeitos seleccionados) que é aplicado de forma sistemática a uma lista com os nomes dos sujeitos incluídos na população (por exemplo, uma lista telefónica, uma pauta com o nome dos alunos de um curso,…).

Neste tipo de amostragem aleatória há dois elementos importantes: o intervalo de amostragem e o ponto de início da amostragem. O primeiro define o intervalo entre um sujeito seleccionado e o sujeito seleccionado seguinte (por exemplo, de 6 em 6 sujeitos escolhemos um), e o segundo especifica o ponto em que se inicia a contagem desse intervalo (por exemplo, começa-se a escolher a partir do 2º elemento da lista).

Se quisermos ser mais rigorosos poderemos dizer que “Uma amostra aleatória simples é uma amostra de tamanho n desenhada a partir de uma população de tamanho N de tal maneira que cada amostra possível de tamanho n tem a mesma probabilidade de ser selecionada“
5.2.1.3 Amostragem Estratificada
O objectivo da amostragem estratificada é conseguir, com amostras de pequena dimensão tão representativas da distribuição quanto possível. Deste modo é possível obter reduzir o número de simulações para uma dada precisão dos resultados, ou visto de outro modo aumentar a precisão dos resultados para um dado número de simulações No caso de uma variável aleatória contínua definida num intervalo real, por exemplo [0, 10], decompõe-se este intervalo num certo número de subintervalos disjuntos e cuja união seja o domínio da variável, por exemplo [0, 4[, [4, 8[ e [8, 10].





Estes subintervalos são designados por estratos. Em vez de gerar n números aleatórios (de acordo com a distribuição da variável) sobre o intervalo [0, 10] gerar-se-iam n1,n2 e n3 números aleatórios para cada um dos subintervalos. Os números n1 n2 e n3 devem ser aproximadamente iguais ao produto da variância dentro desses intervalos pela probabilidade de cada um deles.

5.2.1.4 Amostragem por conglomerado ou grupos
A amostragem em conglomerados é vista como uma variação da amostragem em dois estágios, onde o segundo estágio é sistematicamente organizado dentro do primeiro estágio de amostragem (PÉLLICO NETTO & BRENA, 1997).

De acordo com os autores acima citados, quando comparado com o processo de amostragem casual simples, este pode oferecer certa vantagem quando a população alvo do inventário for extensa e a variável de interesse apresentar grande até razoável homogeneidade.


Estimativas

Notações:
N = número total potencial de conglomerados na população;
M = número de subunidades do conglomerado;
n = número de conglomerados amostrados;
Xij = variável de interesse.

5.2.2 Amostragem Não-Probalistica
As amostragens não probabilísticas utilizam-se em três tipos de situações:

1.Estudos em grupos cujos elementos são difíceis de identificar e contactar (por exemplo, membros de gangs juvenis);

2.Estudos com grupos específicos em que razões éticas impedem que se identifiquem todos os elementos desses grupos, pelo que se entrevistam apenas voluntários (por exemplo, sujeitos portadores de determinada doença);

3.Investigações em situações piloto – (por exemplo, sujeitos que participam numa ação de formação)

As principais técnicas de amostragem não probabilística podem ser intencionais e não intencionais (ou de conveniência)
-

Intencionais
:
Amostragem Bola-de-neve
: consumidores de drogas que indicam ao investigador outros consumidores que aceitam participar no estudo.
Amostragem por Quotas
: podem utilizar-se as amostragens de conveniência ou de bola-de-neve, mas procura-se que o número de sujeitos entrevistados pertencentes a sub-grupos significativos da população (que podem ser a área geográfica, idade, sexo, estatuto socio-profissional, etc.).
Focus Grupo
: Consiste na entrevista a um pequeno grupo de sujeitos- 10 a 20 elementos.
-
Não intencionais
:
Amostragem de conveniência
: entrevistam-se sujeitos a que se tem acesso imediato e directo (por exemplo, estudantes de uma turma de que o investigador é professor

5.2.2.1 Amostragem por Acessibilidade ou Conveniência
A amostragem por acessibilidade ou convivência é vista como a menos rigorosa de todos os tipos de amostragens. Gil (1999) advoga que nesse tipo de amostragem o pesquisador apenas obtem os elementos a que tem maoir facilidade de acesso admitindo que eles possam efetivamente representar de forma adquada a população.
EX: No campo da contabilidade, é verificar se a margem de contribuição total objetivada em uma empresa comercial de grande porte do setor de materiais de construção, subdividida nas seções de material elétrico, de acabamento ou de louças e metais, atende às expectativas dos investidores. Por uma questão de acessibilidade ou convivência, só é possível coletar amostras de dois setores representativos da empresa. Dessa forma a pesquisa ocorrerá se o investigador entender que esses setores representam de alguma forma o universo populacional.
5.2.2.2 Amostragem por Tipicidade ou Intencional
Constituí-se em selecionar um subgrupo da população que com base nas informações disponíveis possa ser representativo de toda a população. A principal vantagem é o baixo custo de sua seleção, entretanto requer considerável conhecimento da população e do subgrupo selecionado o que pode comprometer a representatividade da amostra.
5.2.2.3 Amostragem por Cotas
Amplamente utilizada em pesquisa social e de mercado, este procedimento é usualmente aplicado em levantamentos de mercado e em prévias eleitorais. Tem como principal vantagem o baixo custo e o fato de conferir alguma estratificação à amostra. Dentre as amostragens não probabilística é a que apresenta maior rigor estatístico. Consiste em classificar a população em função das propriedades relevantes para o estudo, determinar a proporção da população a ser pesquisada e determinar uma quota a cada pesquisador.
A amostragem por quotas, largamente usada em pesquisas de opinião e em pesquisas de mercado, não pode ser considerada alternativa válida à amostragem probabilística. Problemas de presteza na execução e de orçamento não servem como justificativa. O problema é que não há como se estimar parâmetros populacionais cientificamente, a partir de uma tal amostragem.
Técnicas de Pesquisa em Contabilidade


Amanda Andreolla - 55268

Débora Teixeira da Silva - 63598

Juliana Emmendoerffer - 55267
População ou Universo

Amostra
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