Tópicos a serem desenvolvidos
 Conceito de amostragem
 Vantagens de amostrar
 Qualidades de uma boa amostra
 Passos para a seleção de amostras
 Conceitos sobre amostragem
 Tipos de amostras e amostragens
Conceito de amostragem
Conceito de amostragem
• Amostra é qualquer parte de uma população
• Amostragem é o processo de colher amostras de uma população
Informações relevantes da população
Utilização de amostras
• IBGE  PNAD – Pesquisa Nacional por Amostragem Domiciliar
• Controle de qualidade de produtos em empresas industriais
• Laboratórios farmacêuticos  eficácia de novas drogas
• Atividades de exames médicos  sangue , biopsia etc
• Práticas de auditoria  Contábil, Operacional, médica etc
Conceito de amostragem
 Que características possuem as despesas do Hospital Y nas diversas
especialidades?
 Quais os itens de serviços médico-hospitalares apresentam maior discrepância
em termos de gastos da Empresa X com seus colaboradores?
 Que fornecedores de serviços apresentam maiores gastos médico-hospitalares
para a empresa Y?
Como conhecer esses
aspectos de cada
população?
Pesquisar todos os
elementos da população
CENSO
Pesquisar uma amostra dos
elementos da população
Estudo de Pesquisa
Conceito de amostragem
Situações em que é recomendada a realização de CENSOS
• Quando a população for pequena
Ex.: Uma empresa que tem 100 colaboradores no Nordeste e desejar verificar se os prontuários médicos
dos mesmos junto à empresa terceirizada contratada estão conforme as normas estabelecidas
• Quando os dados a respeito da população forem facilmente obteníveis ou
(semi)disponíveis em um cadastro ou banco de dados computadorizados
Ex.: Uma empresa deseja traçar o perfil de gastos com serviços médicos-hospitalares de seus
colaboradores, existentes em um sistema informatizado, e correlacioná-lo com o cargo/atividade que
exercem, ou a idade dos mesmos.
• Se os requisitos do problema em estudo impõem a obtenção de dados específicos de
cada elementos da população
Ex.: Uma empresa de Plano de Saúde deseja saber, junto aos seus 550 clientes, o grau de potencial de
risco com uma determinada doença que possui altos custos de atendimento.
• por imposição legal
Ex.: Existência de legislação que impõe a realização de determinado procedimento durante um dado
período de tempo, em uma dada empresa, para um dado aspecto de saúde dos trabalhadores.
Vantagens de amostrar
Premissas básicas da amostragem
• há similaridade suficiente entre os elementos de uma população: poucos
elementos representarão adequadamente toda a população
• a discrepância entre os valores das variáveis da população(parâmetro) e os
valores dessas variáveis obtidos na amostra(estatísticas) é minimizada.
Exemplo:
Pessoas adultas devem apresentar, em exames de Leucograma, entre 4.500-11.000
Leucócitos por mL. Uma amostra de sangue de pacientes do Hospital Y, durante
uma semana de exames, observou-se valores médios 7.300 mL.
População?
Quais os parâmetros da
população?
Quem são os
elementos
amostrais?
Quais as estatísticas?
Vantagens de amostrar
• 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 DA AMOSTRA
VANTAGENS DO CENSO
1.
2.
3.
1.
4.
5.
Pode ser mais atualizada;
Menor custo;
Maior controle de coordenação  Menor
chance de erro;
Maior uniformidade na coleta de dados 
Maior comparação entre os mesmos;
Em populações infinitas, torna-se impossível
fazer um censo.
2.
3.
Em populações pequenas o custo e o
tempo de amostragem é o mesmo do
censo;
Se o tamanho da amostra é grande, em
relação ao da população, vale a pena fazer
o censo;
Quando se necessita de precisão total, o
censo é o único método aceitável.
Qualidades de uma boa amostra
Refere-se à exatidão dos resultados de medições obtidos na
amostra(estatísticas) em relação aos resultados que seriam
obtidos de toda a população(parâmetros). É a medida do erro
amostral: quanto menor, mais precisa a amostra.
Um projeto é mais eficiente do que outro se , sob condições
específicas, trouxer resultados mais confiáveis do que outro, ou
se, para um dado custo, produzir resultados de maior precisão,
ou se, ainda, resultados com a mesma precisão forem obtidos
a um menor custo
Passos para seleção de amostra
Conceitos sobre amostragem
População de pesquisa: é o agregado de todos os casos que se
enquadram num conjunto de especificações previamente
estabelecidas
Elemento de pesquisa(unidade de pesquisa): é a unidade sobre a
qual se procura obter os dados. Pode ser: pessoas, lojas, indústrias,
instituições etc
Unidade amostral: é a unidade básica que contém os elementos da
população.
Designação apropriada de população de pesquisa
 definição das especificações dos elementos de pesquisa
 definição da unidade amostral
 abrangência geográfica da pesquisa
 período de tempo
Conceitos sobre amostragem
Exercício 01: Observe o problema de pesquisa
Quais os itens de serviços médico-hospitalares apresentam maior discrepância
em termos de gastos da Empresa X, sediada em Fortaleza, com seus
colaboradores, durante os últimos seis meses?
Elemento de pesquisa: Colaboradores da Empresa X
Unidade amostral: Empresa X, em seguida gastos com serviços médico-hospitalares
Abrangência: Cidade de Fortaleza
Período de tempo: últimos seis meses
Conceitos sobre amostragem
Exercício 02:
Uma empresa Z de Curitiba, que tem 100 colaboradores no Nordeste, desejar
verificar se os prontuários médicos dos mesmos, nos últimos três meses de 2007,
junto à empresa terceirizada contratada estão conforme as normas estabelecidas
Elemento de pesquisa: Colaboradores da Empresa Z
Unidade amostral: Empresa Z, prontuários médicos
Abrangência: Curitiba
Período de tempo: últimos três meses
Tipos de amostras e amostragem
Não probabilísticas
1.
2.
3.
Básicas:
Conveniência( acidental)
Intencional (julgamento)
Cotas (proporcional)
Variações
1.
2.
3.
Tráfego
Autogerada
Desproporcional
Amostragens
Probabilísticas
1.Aleatória simples
2.Aleatória estratificada
3.Conglomerado
1. Sistemática
2. Área
Tipos de amostras e amostragem
Não probabilísticas
Probabilísticas
• A seleção dos elementos da população são 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
Tipos de amostras e amostragem
Qual processo de amostragem escolher?
Deve-se levar em
conta...
 O problema e objetivo de pesquisa
 O tipo de pesquisa
 A acessibilidade aos elementos da população
 A disponibilidade ou não de ter os elementos da população em um rol
 A representatividade desejada ou necessária
 A oportunidade apresentada pela ocorrência de fatos ou eventos
 A disponibilidade de tempo
 recursos financeiros e humanos
 etc etc etc
Tipos de amostras e amostragem
Razões para o uso de amostragens não probabilísticas
• poder ser a de não existir outra alternativa viável (a população toda não está
disponível para ser sorteada)
• a amostragem probabilística é tecnicamente superior na teoria, mas na prática,
ocorrem problemas em sua aplicação que enfraquecem essa superioridade
• a obtenção de uma amostra de dados que reflita precisamente a população
não seja o propósito principal da pesquisa: não há intenção de generalizar os
dados obtidos na amostra para toda a população
• não disponibilidade de tempo e recursos financeiros, materiais e humanos
necessários para a realização de uma pesquisa com amostragem probabilística
• os dados sobre a população(número, listagens, etc) não são ou não estão
disponíveis
Amostragem não probabilística
Por conveniência
• Os entrevistados são escolhidos por conveniência dos pesquisador (se encontram
no lugar exato no momento certo)
• é a menos confiável
• é barato e simples
• utiliza-se para testar ou para obter idéias sobre determinado assunto de interesse
• prestam-se muito bem aos objetivos da pesquisa exploratória
Exemplos: uso de estudantes, grupos de igrejas, membros de organizações sociais,
lojas de departamentos, questionários destacáveis em revistas, entrevistas com
“pessoas na rua”.
Intencionais
• São selecionados com base no julgamento do pesquisador, que usando sua
experiência, escolhe os elementos a serem incluídas na amostra.
Exemplos: testes de mercado para determinar potencial de um novo produto,
seleção de distritos eleitorais representativos para uma pesquisa de voto.
Amostragem não probabilística
Por quotas
Um dos métodos de amostragem mais comumente usados em levantamentos de
mercado e em prévias eleitorais. Ele abrange três fases:
1ª - classificação da população em termos de propriedades que se sabe, ou
presume, serem relevantes para a característica a ser estudada;
2ª - determinação da proporção da população para cada característica, com base na
constituição conhecida, presumida ou estimada, da população;
3ª - fixação de quotas para cada entrevistador a quem tocará a responsabilidade de
selecionar entrevistados, de modo que a amostra total observada ou entrevistada
contenha a proporção e cada classe tal como determinada na 2ª fase.
Exemplo: Numa pesquisa sobre o "trabalho das mulheres na atualidade".
Provavelmente se terá interesse em considerar: a divisão cidade e campo, a
habitação, o número de filhos, a idade dos filhos, a renda média, as faixas etárias
etc.
A primeira tarefa é descobrir as proporções (porcentagens) dessas características
na população. Imagina-se que haja 47% de homens e 53% de mulheres na
população. Logo, uma amostra de 50 pessoas deverá ter 23 homens e 27 mulheres.
Então o pesquisador receberá uma "quota" para entrevistar 27 mulheres. A
consideração de várias categorias exigirá uma composição amostral que atenda ao
n determinado e às proporções populacionais estipuladas.
Amostragem probabilística
Probabilística simples(Aleatória simples) - AAS
Cada elemento da população tem uma chance conhecida, diferente de zero, idêntica
à dos outros elementos, de ser selecionado para compor a amostra
Uma amostra de tamanho n  Retirada de uma população de tamanho
N  toda amostra possível de tamanho n tenha a mesma
probabilidade de ser selecionada  Cada elemento da população terá
a mesma probabilidade de pertencer à amostra.
Para selecionar de uma amostra aleatória simples precisamos ter uma
lista completa de unidades amostrais).
Amostragem probabilística
Probabilística simples(Aleatória simples) -AAS
EXEMPLO:
QUADRO 1 – POPULAÇÃO DE CLIENTES
Leonardo
Renne
Mariana
Leandro
Jurandir
Fernando
Luis Carlos
Fabio
Fabiano
Shirlei
Valeria
Neila
Jose Pires
Diego
Emanuel
Marcelo
Eric
Paulo
Renato
Antonio
Maria Tereza
Aparecida
Alessandra
Juliana
Kátia
Danielle
Andréa
Claudia
Renata
Maristela
Flavia
Sandra
Para realizar a seleção das unidades amostrais, devemos inicialmente atribuir
um número a cada uma delas.
Amostragem probabilística
Probabilística simples(Aleatória simples)
QUADRO 2 – POPULAÇÃO DE CLIENTES
01 Leonardo 09 Fabiano
17 Eric
25 Kátia
02 Renne
10 Shirlei
18 Paulo
26 Danielle
03 Mariana
11 Valeria
19 Renato
27 Andréa
04 Leandro
12 Neila
20 Antonio
28 Claudia
05 Jurandir
13 Jose Pires 21 Maria Tereza 29 Maristela
06 Fernando 14 Diego
22 Aparecida
30 Flavia
07 Luis Carlos 15 Emanuel 23 Alessandra 31 Renata
08 Fabio
16 Marcelo
24 Juliana
32 Sandra
Extraindo uma amostra, por exemplo, de tamanho n = 5, de forma
aleatória, poderíamos ter a seguinte configuração:
{02, 12, 32, 26, 9}  {Renne, Neila, Sandra, Danielle, Fabiano}
Amostragem probabilística
Amostragem Aleatória Estratificada – AAE
Consiste na divisão da população em subgrupos internamente homogêneos
e, externamente heterogêneos,, com respeito às variáveis em estudo.
Escolhidos os diversos estratos  Seleção de uma AAS em cada estrato de
forma independente.
Amostragem probabilística
Amostragem Aleatória Estratificada – AAE
Caso particular de AAS  A proporcionalidade do tamanho de cada estrato
da população é mantida na amostra.
Amostragem probabilística
Amostragem Aleatória Estratificada – AAE
Exemplo
População de clientes, segundo a loja e o valor gasto na compra
Valor da
Valor da
Valor da
Loja Cliente compra Loja Cliente compra Loja Cliente
compra
A
A1
18
B1
35
C1
60
A2
26
B2
40
C2
65
A3
A4
20
28
B3
B4
45
50
C3
C4
68
70
A5
A6
25
30
B5
B6
55
50
C5
C6
75
70
A7
A8
30
25
B7
B8
45
40
C7
C8
70
75
A9
18
B9
40
C9
65
A10
20
B10
40
C10
60
B11
B12
35
35
C11
C12
60
65
B13
50
C13
65
B14
50
C14
68
B15
45
B16
45
B
C
Amostragem probabilística
Amostragem Aleatória Estratificada – AAE
TABELA 1 – CÁLCULO DO TAMANHO DA AMOSTRA EM CADA
ESTRATO
Tamanho do subgrupo
Loja
Proporção na População
na amostra
A
10/40 = 0,25 ou 25%
15  0,25 = 3,8 4
B
16/40 = 0,40 ou 40%
15  0,40 = 6
C
14/40 = 0,35 ou 35%
15  0,35 = 5,3  5
Vamos supor que obtivemos {A3, A6, A2, A8} para o estrato correspondente
à Loja A. A amostra {B3, B1, B15, B12, B9, B10} para o estrato
correspondente à Loja B atletismo e a amostra {C11, C14, C4, C7, C5} para
o estrato correspondente à Loja C.
Amostragem Aleatória por Conglomerados (cluster) – AAC
Consiste na divisão da população em subgrupos internamente heterogêneos
e externamente homogêneo, com respeito às variáveis em estudo.
Escolhidos os diversos estratos  Seleção de uma AAS em cada
conglomerado.
Ex.: Uma amostra de eleitores pode ser obtida pelo sorteio de um número de
domicílios, trabalhadores por uma amostra de empresas ou estudantes por
uma amostra de escolas ou classes. O que caracteriza bem o planejamento
amostral de conglomerados é que a unidade amostral contém mais de um
elemento da população.
Amostragem probabilística
Amostragem Sistemática
Requer uma listagem dos itens da população. Se os itens da lista não se
apresentam numa ordem determinada, a amostragem sistemática pode dar
uma amostra realmente aleatória, escolhendo-se cada k-ésimo item da
lista, onde:
N
k
n
N = Tamanho da população;
n = Tamanho da amostra.
EXEMPLO: N=32 n=5 = k=32/5=6,4  k  6
Vamos supor que o número “03” é o sorteado(entre 1 a 6), ou seja, o primeiro
cliente da amostra é a “Mariana”. Os demais são obtidos pelo intervalo de seleção
“6”, a partir da Mariana, resultando na seguinte amostra:
(3)
(9)
(15)
(21)
(27)
{Mariana, Fabiano, Emanuel, Maria Tereza, Andréa}
Amostragem probabilística
DIMENSIONAMENTO DA AMOSTRA:
• Tamanho da Amostra para Estimar a Média populacional ():
n
N  z 2  2
(N  1)  e2  z 22
z2  2
n
e2
N = Tamanho da população;
Z2 = Ponto da distribuição normal padrão;
2 = Variância populacional;
e = Erro de estimação.
• Tamanho da Amostra para Estimar a Proporção populacional (p):
N  z 2p  q
n
(N  1)  e2  z 2  p  q
n
z2  p  q
e2
N = Tamanho da população;
Z2 = Ponto da distribuição normal padrão;
p = Proporção populacional da característica
Estudada  q = 1 – p;
e = Erro de estimação.
Amostragem probabilística
EXEMPLO: Um banco privado deseja realizar uma pesquisa para estimar a proporção de
funcionários que estão interessados em aderir ao Plano de Demissão Voluntária (PDV),
a ser implementado pela empresa. Nesse banco existem 500 funcionários onde, em
pesquisas anteriores sobre o grau de satisfação em relação às condições de trabalho, foi
constatado que 30% deles não estavam satisfeitos com tais condições.
Para determinarmos o tamanho da amostra, necessário para estimar p (proporção
populacional de funcionários que querem aderir ao PDV), com um erro de 5% em ambos
os sentidos, com 95% de confiança, podemos utilizar a proporção de funcionários
insatisfeitos com as condições de trabalho oferecidas pelo banco para estimar p (p =
30% = 0,3), partindo da suposição que os insatisfeitos tendem a aderir ao PDV.
Sabe-se que:
N = 500
p = 0,3  1 – p = 0,7
e = 0,05
Z = 1,96
500  (1,96)2  0,3  0,7
n
 196,4
(500  1)  (0,05)2  (1,962  0,3  0,7)
n  197 funcionários.