cálculo amostral
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Apresentação sobre cálculo amostral.TRANSCRIPT
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Pesquisa em Marketing
Prof César William
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POPULAÇÃO E AMOSTRAPOPULAÇÃO E AMOSTRA
População/Universo: Todos os indivíduos do campo de interesse da pesquisa, ou seja, é a totalidade das pessoas que potencialmente são alvo de uma pesquisa,
Amostra: é toda fração (independente de seu tamanho) obtida de uma população.
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POPULAÇÃO EM ESTUDO POPULAÇÃO EM ESTUDO
Características similares que podem ser clínicas ou demográficas, definem a população-alvo. É o conjunto maior de pessoas ao redor do mundo para as quais os resultados serão generalizados (ex.: todas os moradores de uma área, ou todas as pessoas com determinada doença).
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POPULAÇÃO (N) E AMOSTRA (n)POPULAÇÃO (N) E AMOSTRA (n)
N
n3
n1 n2
n4
Universo
amostra
amostra amostr
a
amostra
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ESTATÍSTICA, PARÂMETRO E ESTATÍSTICA, PARÂMETRO E ESTIMATIVAESTIMATIVA
Considera-se que o resultado de qualquer cálculo estatístico realizado em um grupo de indivíduos (população ou amostra) gera uma estatística.
Quando a estatística é obtida em uma população denomina-se parâmetro.
Quando a estatística é obtida em uma amostra denomina-se estimativa (de parâmetro).
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AMOSTRA NÃO PROBABILÍSTICA AMOSTRA NÃO PROBABILÍSTICA OU DE CONVENIÊNCIAOU DE CONVENIÊNCIA
É uma amostra composta de indivíduos que atendem os critérios de entrada e que são de fácil acesso do investigador.
Para evitar dificuldades de seleção o ideal é arrolar uma amostra consecutiva.
◦ Ex.: num estudo sobre empregabilidade arrolar os primeiros 200 alunos que forem matriculados numa faculdade.
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AMOSTRA NÃO PROBABILÍSTICA AMOSTRA NÃO PROBABILÍSTICA OU DE CONVENIÊNCIAOU DE CONVENIÊNCIA
Tem vantagens óbvias em termos de custo e logística.
A validade desse tipo de amostra depende do pressuposto de que ela representa adequadamente a população alvo.
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AMOSTRAS AMOSTRAS PROBABILÍSTICASPROBABILÍSTICAS
Amostra aleatória simples
Amostra sistemática
Amostra aleatória estratificada com alocação proporcional
com alocação igualitária
Amostra por conglomerados
Amostra por estágios múltiplos
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AMOSTRA ALEATÓRIA SIMPLESAMOSTRA ALEATÓRIA SIMPLES
É coletada enumerando-se as unidades da população e selecionando-se aleatoriamente um subconjunto.
◦ Ex.: 20% dos matriculados de uma população de alunos que estiveram empregados no semestre são sorteados para receber visita domiciliar visando avaliar a qualidade de vida atual.
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AMOSTRA SISTEMÁTICAAMOSTRA SISTEMÁTICA
Se assemelha à amostragem aleatória simples, porque inicialmente enumera-se as unidades da população. Difere da aleatória simples porque a seleção da amostra é feita por um processo periódico pré-ordenado.
◦ Ex.: amostra de 20% dos matriculados empregados. Sorteia-se um valor de 1 a 5. Se o sorteado for o 2, incluem-se na amostra o aluno 2, o 7, o 12 e assim por diante de cinco em cinco.
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AMOSTRA SISTEMÁTICAAMOSTRA SISTEMÁTICA
As amostras sistemáticas são suscetíveis a erros induzidos por periodicidade naturais da população e permitem ao investigador prever e possivelmente manipular quem entrará na amostra.
Não oferecem vantagens logísticas em relação às amostras aleatórias simples.
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AMOSTRA ALEATÓRIA AMOSTRA ALEATÓRIA ESTRATIFICADAESTRATIFICADA
divide a população em subgrupos de acordo com determinadas características como sexo ou faixa etária, selecionando uma amostra aleatória de cada um desses estratos.
◦ Exemplo de amostra estratificada proporcional: a população de alunos empregados é composta por 40% de homens e 60% de mulheres. Separam-se os dois grupos e sorteiam-se 30 mulheres e 20 homens.
◦ Exemplo de amostra estratificada igualitária: o investigador tem especial interesse na empregabilidade de adolescentes (8% dos casos); separa a população em adultos e adolescentes e sorteia 25 casos de cada grupo.
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AMOSTRA POR AMOSTRA POR CONGLOMERADOSCONGLOMERADOSÉ uma amostra aleatória de
agrupamentos naturais de indivíduos (conglomerados) na população.
Tem vantagens logísticas na sua aplicação, porém aumenta a complexidade da análise estatística porque os indivíduos de um mesmo conglomerado tendem a ter uma certa homogeneidade.
◦ Ex.: num estudo de empregabilidade de alunos do ensino médio, foram sorteadas as salas de aula das escolas de um município e aplicado um questionário a todos os alunos das turmas sorteadas.
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AMOSTRA POR ESTÁGIOS AMOSTRA POR ESTÁGIOS MÚLTIPLOSMÚLTIPLOS
São amostras obtidas por métodos combinados.
◦ Exemplo: numa pesquisa sobre tabagismo em estudantes de ensino superior foram sorteadas as instituições e depois as turmas (amostra por conglomerados). De cada turma, foram sorteados 20% dos alunos do sexo masculino e 20% dos alunos do sexo feminino (amostra aleatória estratificada).
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DETERMINAÇÃO DO TAMANHO DE UMA AMOSTRA
INTRODUÇÃO
O pesquisador procura tirar conclusões a respeito de um grande número de sujeitos. Por exemplo, ele poderia desejar estudar:
os 170.000.000 de cidadãos que constituem a população brasileira.
Os 1.000 membros de um sindicato.
Os 45.000 estudantes de intercâmbio e assim sucessivamente.
Se o pesquisador trabalha com todo o grupo que ele tenta compreender, dizemos que está trabalhando com a POPULAÇÃO.
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ERRO NÃO AMOSTRALOcorrem erros não-amostrais quando:
• Os dados amostrais são coletados, registrados ou analisado incorretamente.
• Há uma utilização de um instrumento defeituoso durante a realização de mensurações.
• Um questionário ou formulário possui questões formuladas de modo tendencioso [Triola, 1999].
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ERRO AMOSTRALNão há dúvida de que uma amostra não representa perfeitamente uma população. Ou seja, a utilização de uma amostra implica na aceitação de uma margem de erro que denominaremos ERRO AMOSTRAL.
Erro Amostral é a diferença entre um resultado amostral e o verdadeiro resultado populacional.
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ERRO AMOSTRALo ERRO AMOSTRAL e o TAMANHO DA AMOSTRA seguem sentidos contrários. Quanto maior o tamanho da amostra, menor o erro cometido e vice-versa.
EMargem de erro ou ERRO MÁXIMO DE ESTIMATIVA. Identifica a diferença máxima entre a MÉDIA AMOSTRAL ( X ) e a verdadeira MÉDIA POPULACIONAL.
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GRAU DE CONFIANÇAEle estabelece um limite para interpretação dos resultados, ou seja, significa que há uma probabilidade do resultado obtido no levantamento estar correto.
α95% é um número aceito e mais usado de nível de confiança
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GRAU DE CONFIANÇA
Tabela de equivalência
Percentual Equivalência 68% 1
90% 1,645
95% 1,96
95,5% 2
99% 2,575
99,7% 3
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Porcentagem pela qual o fenômeno se verificaÉ um cálculo estimativo, em que percebe-se dois números.
1º Proporção populacional de indivíduos que pertence a categoria que estamos interessados em estudar = p
2º Proporção populacional de indivíduos que NÃO pertence à categoria que estamos interessados em estudar= q
Teremos então -> p.q
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FÓRMULAS DE CÁLCULO AMOSTRAL
Infinita : n= ∂2.p.q
e2
Finita: n= ∂².p.q .N
e².(N-1)+ ∂².p.q
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VAMOS À BATALHA
A Faculdade de Marketing Facottur deverá fazer uma pesquisa com alunos do Bairro Novo que totalizam 3000 pessoas. A intenção é quantificar a opinião dos alunos em relação aos cursos. Erro=5 e confiança de 95,5%
Finita: n= ∂².p.q .N
e².(N-1)+ ∂².p.q
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(2)2*50*50*3000
(5)2*(3000-1)+(2)2*50*50
30.000.000
74.975+10.000
353,04
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