Nocoes de Amostragem

Nocoes de Amostragem

Capítulo 2

Noções de Amostragem

• Em geral, nas pesquisas surgem questões relativas ao plano de amostragem (para observação da realidade) e ao tipo de análise de dados; I

• O interesse geralmente está em verificar a veracidade das informações e conclusões obtidas;

• Delineamento é o plano estratégico de observação da realidade, que orientará o detalhamento posterior dos métodos e técnicas necessárias à pesquisa;

• Em geral, as pesquisas podem ser divididas em três grandes grupos:

1. Experimento: o pesquisador controla a ocorrência das variáveis independentes para observar seus efeitos sobre as variáveis consideradas dependentes. Ex: Estudo do efeito da temperatura (40 e 60°C) e do catalisador (A e B) sobre o rendimento de uma reação. Neste exemplo, as variáveis independentes e controlad1as são temperatura e catalisador e a variável observada e dependente é o rendimento (experimento com duplicata);

2. Delineamentos não-experimentais: pesquisa onde a unidade de estudo é o ser humano, não sendo possível controlar a variável independente (ou tratamento) (e nem aleatorizar as pessoas em grupos de comparação). Quando trabalhamos com voluntários, é difícil termos aleatoriedade, mas podemos ter o controle das variáveis independentes. Chamamos tal delineamento de quase-experimental;

3. Levantamento por amostragem: este tipo permite a obtenção de informações a respeito de valores populacionais desconhecidos, observando uma parte (amostra) do universo de estudo.

Estatística Aplicada às Ciências Humanas

• Os elementos da população são as unidades de observação;

• População é definida como um conjunto de elementos que possuem pelo menos uma característica comum (definição matemática). Frequentemente por Pfoblemas de cobertura ou de acesso, esta população é modificada, levando-se efetivamente em conta o conjunto que possa ser estudado (população de estudo), e seu tamanho é definido pelo número de elementos identificáveis (N) que a compõem;

• A menor parte distinta da população é chamada de unidade amostral, identificada para a coleta;

• Por que amostragem? economia, tempo, confiabilidade dos dados e operacionalidade;

• Por que não amostragem? população pequena, característica de fácil mensuração e necessidade de alta precisão.

2.1 Fases do Levantamento por Amostragern

Fase 1 Formular o problema: qual objeto em estudo será considerado; definir a população de estudo; definir o objetivo (o que significa explicitar com precisão as evidências pretendidas e o uso do conhecimento adquirido); definir as variáveis (identificar as características) que serão observadas e analisadas;

Fase 2 Plano de amostragem: compreende a definição do tamanho e do esquema de amostragem. Definir aqui se o plano de coleta é descritivo ou analítico; definir variáveis priorítárías a serem observadas, os fatores que serão controlados. Podemos também aqui decidir de que forma os resultados serão organizados, as medidas para cálculo e estratégias para verificação das hipóteses ou resultados esperados;

Fase 3 Análise dos dados: análise estatística e interpretação dos resultados.

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2.2 Guia para um levantamento amostral

• Ao escolher um dos tipos de pesquisa (quantitativa, levantamento ou experimentação), o pesquisador deve planejar, executar, corrigir e analisar adequadamente o procedimento proposto e usado:

o que se pretende conhecer? qual é a unidade amostral? - como obter os dados? coleta de dados: trabalho de campo; preparação dos dados; análise estatística erros; apresentação dos resultados e divulgação.

2.3 Elaboração de um Questionário

• Separar as características a serem levantadas;

• Fazer uma revisão bibliográfica para verificar como mensurar adequadamente algumas características ;

• Estabelecer a forma de mensuração das características;

• Elaborar uma ou mais perguntas para cada característica a ser observada;

-• Verificar se a pergunta está suficientemente clara; • Verificar se a forma da pergunta não está induzindo a um tipo resposta;

• Verificar a resposta da pergunta não é obvia;

• Amostra piloto.

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2.4 Tipos de Levantamento por Amost.ragem

• Na teoria de amostragem consideramos dois aspectos: o dimensionamento e a composição da amostra (Fonseca e Martins, 1995).

Dimensionamento da amostra Para determinar o tamanho amostral (n), analise o questionário e escolha uma ou mais variáveis que julgue importante. Observe a classificação da variável e o tipo de população. A Tabela 2.1 mostra como calcular o tamanho amostral considerando os tipos de variáveis e população.

Tabela 2 I: Tamanho da amostra variável e população n intervalar e população infinita n = (Zn 2 intervalar e população finita Z2,,2Nn = d2(N-l)+Z2,,2 nominal ou ordinal e população infinita Z2 ..

nominal ou ordinal e população finita _ Z2"qN n - d2 N I +Z2pq

Na Tabela 2.1 temos que Z é um percentil da distribuição normal, (7 é o desvio padrão da população e d o erro amostral, N é o tamanho da população, p é

a estimativa da verdadeira proporção de um dos níveis da variável escolhida e q = 1-p.

Tipos de amostragem

1. Amostragem probabilística: reúne todas as técnicas que usam mecanismos alea- tórios de seleção dos elementos de uma amostra atribuindo a cada um deles uma probabilidade conhecida a priori de pertencer a amostra. Aqui, podemos fazer inferências ou induções a respeito da população.

2. Amostragem não-probabilística: aqui, a probabilidade de seleção não é conhecida para alguns ou todos os elementos da população: amostras intencionais, a esmo ou de voluntários. Aqui, não é possível generalizar os resultados para a popula- ção, pois as amostras nào-probabilísticas não garantem a representatividade da I população.

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2.5 Tipos de Amostragem Probabilística

1. Amostragem casual simples: a amostragem aleatória simples é a mkneira mais fácil de selecionar uma amostra aleatória (a.a.) de uma população. A população deve ser finita e homogênea. Considere uma listagem de todos os N elementos. A amostra é formada por n elementos desta população, sorteados aleatoriamente. Todas as combinações de n elementos diferentes dos N elementos têm igual probabilidade ue formar a amostra a ser efetivamente estudada. Cada elemento é sorteado seJ reposição e em cada etapa do sorteio, todos os elementos têm nova e igual chance de serem sorteados.

Temos aqui (~) amostras possíveis e cada amostra tem probabilidade 1/(~) de ser sorteada. No sorteio não existe reposição e a ordem não é importante. Tal sorteio pode ser feito utilizando, por exemplo, a tabela de números aleatórios;

2. Amostragem aleatória estratificada: é a técnica de obtenção de amostra, onde a população de N elementos está subdividida em grupos, chamados estr[atos. Amostras aleatórias de tamanho nh são coletadas de cada estrato; tal esquema é utilizado para eliminar a variabilidade entre os grupos. Os estratos são internamente muito parecidos (homogêneos com respeito à variável de interesse), mas existe grande variação da característica de interesse de estrato para estrato. É interessante perceber que a amostra coletad; mantém a composição da população em algumas características básicas, também que as amostras de cada um dos estratos podem ser de mesmo tamanho, proporcional ao tamanho do estrato ou ainda ótima (proporcional ao tamanho dos estratos e à variação da variável de interesse);

3. Amostragem aleatória por conglomerado: os elementos da população estão reunidos em grupos (conglomerados) e alguns destes conglomerados são sorteados para compor a amostra. Estes são internamente muito diferentes, mas de conglomerado para conglomerado existe certa semelhança. Podemos ter conglomerados de tamanhos diferentes. Este tipo de amostragem é prático e econômico;

4. Amostragem aleatória sistemática: consiste em considerar os N elementos da população, reunidos em grupos definidos por um intervalo de amplitude N[ri e sortear um elemento de cada grupo para compor a amostra (este tipo de amostragem é adotado para o sorteio de amostras estratificadas sob o critério de proporcionalidade).

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2.6 Tipos de Amostragem Não-Probabilística

1. Amostragem Acidental: amostra formada por aqueles elementos que vão apare- cendo, até completar a amostra. geralmente utilizada em pesquisas de lopinião, em que os entrevistados são acidentalmente escolhidos.

2. Amostragem intencional: escolha intencional dos indivíduos pertencer à amostra. 3. Amostragem por quota: este tipo abrange 3 fases:

• classificação da população em termos da propriedade que se conhece sobre a característica relevante a ser estudada;

• determinação da proporção da população para cada característica, com base na constituição conhecida, presumida ou desejada;

• fixação das quotas para o responsável pela seleção dos elementos.

2.7 Pesquisa sobre perfil da juventude brasileira

• Esta pesquisa teve como base uma pesquisa realizada sobre o perfil da juventude brasileira (Retratos da Juventude Brasileira: análises de uma pesquisa nacional; organizadores: Abrama, H. W.; Branco, P.P.M. et ai.), Editora Fundação Perseu Abramo, 2005)

• Apresentação:

- A pesquisa Perfil da Juventude Brasileira é uma iniciativa do Projeto Juventude/Instituto Cidadania, com a parceria do Instituto de Hospitalidade e do Sebrae. Foi realizada sob a responsabilidade técnica da Criterium Assessoria em Pesquisas (Núcleo de Opinião Pública da Fundação Perseu Abramo,1999);

- Trata-se de um estudo quantitativo, realizado em áreas urbanas e rurais de todo o território nacional, junto a jovens de 15 a 24 anos, de ambos os sexos e de todos os segmentos sociais. Os dados foram colhidos em novembro e dezembro de 2003;

- A perspectiva deste levantamento, parte integrante do Projeto Juventude, é servir como ferramenta nas análises e projetos desenvolvidos por todos os tipos de insti- tuições e agentes que estejam voltados, direta ou indiretamente, para esse público específico.

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• Metodologia

- Universo: população de 15 a 24 anos, residente no território brasileiro - 34,1 milhões de jovens, ou 20,1% do total da população (Censo 2000 - IBGE) .

- Amostra: probabilística nos primeiros estágios (sorteio dos municípios, dos setores censitários e dos domicílios), combinada com controle de cotas de sexo e idade para a seleção dos indivíduos (estágio final). Total de 3.501 entrevistas, distribuídas em

198 municípios, estratificados por localização geográfica (capital e interior, áreas urbanas e rurais) e em tercis de porte (pequenos, médios e grandes), contemplando

25 estados da União. Expansão amostral nas 9 regiões metropolitanas e no Distrito Federal.

Abordagem: aplicação de questionário estruturado, em entrevistas pessoais e domiciliares (tempo médio de uma hora de aplicação).

2.8 Pesquisa sobre perfil dos alunos da UFSCar

• A pesquisa sobre perfil dos alunos da UFSCar teve como base a sobre perfil da juventude brasileira. Algumas restrições e considerações foram feitas para adaptar ao universo da UFSCar, considerando também as condições da disciplina.

• Dimensionamento da Amostra: consideramos as três grandes áreas do Campus UFSCar

- São Carlos (28 cursos, totalizando 1150 vagas) e desconsideramos o período do curso (integral, noturno ou vespertino - noturno).

• A Tabela 2.2 mostra a distribuição das vagas segundo os centros.

Tabela 2.2: Número de vagas, segundo as áreas na UFSCar (Campus São Carlos). Centros Cursos Número de vagas

Ciências Biológicas e da Saúde 7 240 (21%). Ciências Exatas e de Tecnologia 13 600 (52%)

• Um primeiro cálculo do tamanho da amostra (a.a.s.) pode ser feito, mesmo sem conhecer o tamanho da população, através da seguinte expressão (Barbetta, 2001):

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1 no = Eg

Conhecendo o tamanho N da população, podemos corrigir o cálculo anterior, por:

noN n=--- no+N sendo no uma primeira aproximação para o tamanho da amostra e Eo o erro amostral.

Considerando Eo = 4% temos no = 0,~42 = 625. Corrigindo este número em função do tamanho N = 1150 da população, temos

Portanto podemos considerar que o tamanho amostral seja de n = 400 alunos (o tamanho n calculado deveria ser no mínimo 405, mas adaptamos para o nosso caso).

Como temos uma população dividida em estratos (grupos internamente homogêneos e externamente heterogêneos), obtemos uma amostra proporcional ao tamanho de cada estrato, como mostra a Tabela 2.3.

Tabela 2.3: Tamanho amostral, segundo as áreas na UFSCar (Campus Slão Carlos). Centros Número de vagas Tamanho arnostral

para construção de uma amostra probabilística, temos que ter em mãos uma lista de referência; neste caso, utilizaremos amostragempor quota.

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