Amostragem de Surveys
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Introdu¸c˜ ao Hist´ orico Amostragem probabil´ıstica Tipos de amostragem probabil´ıstica Amostragem n˜ ao probabil´ıstica Erro Amostral Usos n˜ ao-survey
Amostragem de Surveys Aula 20 Robert Lee Vidigal
T´ecnicas de Pesquisa em Ciˆencia Pol´ıtica, 1/2015
Robert Lee Vidigal
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Introdu¸c˜ ao Hist´ orico Amostragem probabil´ıstica Tipos de amostragem probabil´ıstica Amostragem n˜ ao probabil´ıstica Erro Amostral Usos n˜ ao-survey
Introdu¸c˜ao
Desenhos de question´arios, o que e como perguntar. Para quem?
Robert Lee Vidigal
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Introdu¸c˜ao
Desenhos de question´arios, o que e como perguntar. Para quem? Importˆancia: surveys trabalham com amostras. Buscamos generaliza¸c˜ oes.
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Introdu¸c˜ ao Hist´ orico Amostragem probabil´ıstica Tipos de amostragem probabil´ıstica Amostragem n˜ ao probabil´ıstica Erro Amostral Usos n˜ ao-survey
Conceitos Popula¸c˜ao (N): conjunto de todos os elementos sob investiga¸c˜ao. • Comportamento do voto: eleitores.
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Conceitos Popula¸c˜ao (N): conjunto de todos os elementos sob investiga¸c˜ao. • Comportamento do voto: eleitores. Amostra (n): subconjunto de elementos extra´ıdos de um conjunto maior.
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Conceitos Popula¸c˜ao (N): conjunto de todos os elementos sob investiga¸c˜ao. • Comportamento do voto: eleitores. Amostra (n): subconjunto de elementos extra´ıdos de um conjunto maior. Unidade de An´alise: ´e cada unidade individual.
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Conceitos Popula¸c˜ao (N): conjunto de todos os elementos sob investiga¸c˜ao. • Comportamento do voto: eleitores. Amostra (n): subconjunto de elementos extra´ıdos de um conjunto maior. Unidade de An´alise: ´e cada unidade individual. Parˆametro: valor real de uma vari´avel em uma popula¸c˜ao. Estat´ıstica (estimativa): valor da vari´avel em uma amostra.
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Conceitos Popula¸c˜ao (N): conjunto de todos os elementos sob investiga¸c˜ao. • Comportamento do voto: eleitores. Amostra (n): subconjunto de elementos extra´ıdos de um conjunto maior. Unidade de An´alise: ´e cada unidade individual. Parˆametro: valor real de uma vari´avel em uma popula¸c˜ao. Estat´ıstica (estimativa): valor da vari´avel em uma amostra. Erro amostral: diferen¸ca entre os valores do parˆametro e da estat´ıstica. Robert Lee Vidigal
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Introdu¸c˜ao Na vida temos que tomar decis˜ oes baseadas em dados limitados.
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Introdu¸c˜ao Na vida temos que tomar decis˜ oes baseadas em dados limitados. • Um gole determina se toda uma garrafa de vinho ´e beb´ıvel. • Algumas gotas de sangue identificam todo o DNA. • Poucas mordidas bastam para gostar ou n˜ao de um alimento.
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Introdu¸c˜ao Na vida temos que tomar decis˜ oes baseadas em dados limitados. • Um gole determina se toda uma garrafa de vinho ´e beb´ıvel. • Algumas gotas de sangue identificam todo o DNA. • Poucas mordidas bastam para gostar ou n˜ao de um alimento. A mesma coisa ´e para opini˜ao p´ ublica, entrevistar 4.000 pessoas pode ser suficiente para averiguar a opini˜ao de todo um eleitorado.
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Introdu¸c˜ao Na vida temos que tomar decis˜ oes baseadas em dados limitados. • Um gole determina se toda uma garrafa de vinho ´e beb´ıvel. • Algumas gotas de sangue identificam todo o DNA. • Poucas mordidas bastam para gostar ou n˜ao de um alimento. A mesma coisa ´e para opini˜ao p´ ublica, entrevistar 4.000 pessoas pode ser suficiente para averiguar a opini˜ao de todo um eleitorado. Maioria das decis˜ oes seriam imposs´ıveis sem amostras. Mas, qu˜ao representativo ´e a amostra na qual baseamos nossos julgamentos? Qu˜ao confi´avel ela ´e? Robert Lee Vidigal
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Por que fazer amostragem?
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Por que fazer amostragem?
Tempo e custo. Economia de se estudar 2.000 ou 50.000 pessoas.
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Por que fazer amostragem?
Tempo e custo. Economia de se estudar 2.000 ou 50.000 pessoas. Mais pode ser menos. • Qualidade dos dados podem cair em um grande survey do que em um trabalho menor e mais manej´avel.
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Por que fazer amostragem?
Tempo e custo. Economia de se estudar 2.000 ou 50.000 pessoas. Mais pode ser menos. • Qualidade dos dados podem cair em um grande survey do que em um trabalho menor e mais manej´avel. • O Bureau do censo norte-americano faz um survey amostral ap´os o censo para avaliar os dados coletados.
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Introdu¸c˜ ao Hist´ orico Amostragem probabil´ıstica Tipos de amostragem probabil´ıstica Amostragem n˜ ao probabil´ıstica Erro Amostral Usos n˜ ao-survey
Hist´orico Ronald A. Fischer: estat´ıstico e geneticista.
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Hist´orico Ronald A. Fischer: estat´ıstico e geneticista. Estudos sobre ANOVA, MQO, Coeficientes de Correla¸c˜ao, Testes de Hip´otese e Experimentos.
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Hist´orico
Hist´oria mostra que surveys podem errar.
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Hist´orico
Hist´oria mostra que surveys podem errar. Amostras coletadas erroneamente. • Coletar dados na Universidade. • Coletar dados em locais espec´ıficos da cidade. • Problemas com as generaliza¸c˜ oes.
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Hist´orico Caso cl´assico: Elei¸c˜ oes 1936 – A. Landon x T. Roosevelt. Landon ganharia por maioria absoluta de Roosevelt.
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Hist´orico Caso cl´assico: Elei¸c˜ oes 1936 – A. Landon x T. Roosevelt. Landon ganharia por maioria absoluta de Roosevelt. • 2 milh˜oes de respondentes por correio. • Amostra coletada por lista telefˆ onica e registro de autom´oveis.
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Hist´orico Caso cl´assico: Elei¸c˜ oes 1936 – A. Landon x T. Roosevelt. Landon ganharia por maioria absoluta de Roosevelt. • 2 milh˜oes de respondentes por correio. • Amostra coletada por lista telefˆ onica e registro de autom´oveis. • Devido ao New Deal, eleitores mais pobres apareceram pra votar (turnout). Gallup 1936: amostragem por cotas. • Garantia que todos tipos de eleitores fossem representados na amostra. Robert Lee Vidigal
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Hist´orico Caso cl´assico: Elei¸c˜ oes 1936 – A. Landon x T. Roosevelt. Landon ganharia por maioria absoluta de Roosevelt. • 2 milh˜oes de respondentes por correio. • Amostra coletada por lista telefˆ onica e registro de autom´oveis. • Devido ao New Deal, eleitores mais pobres apareceram pra votar (turnout). Gallup 1936: amostragem por cotas. • Garantia que todos tipos de eleitores fossem representados na amostra. Robert Lee Vidigal
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Hist´orico 1948: Gallup errou T. Dewey sobre H. Truman. • Falhas da amostragem por cotas. • Amostragem probabil´ıstica come¸ca a ser introduzida por acadˆemicos.
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Hist´orico 1948: Gallup errou T. Dewey sobre H. Truman. • Falhas da amostragem por cotas. • Amostragem probabil´ıstica come¸ca a ser introduzida por acadˆemicos. 1988: G. Bush (54%) x M. Dukakis (46%) • Todos institutos de pesquisa acertarem as percentagens exatas. 2015: Elei¸c˜oes Reino Unido - D. Cameron x Ed Miliband • Dez em dez institutos previam um resultado apertado. • Previs˜ao de 34% para ambos. Nas urnas: 36% e 31%.
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Hist´orico 1948: Gallup errou T. Dewey sobre H. Truman. • Falhas da amostragem por cotas. • Amostragem probabil´ıstica come¸ca a ser introduzida por acadˆemicos. 1988: G. Bush (54%) x M. Dukakis (46%) • Todos institutos de pesquisa acertarem as percentagens exatas. 2015: Elei¸c˜oes Reino Unido - D. Cameron x Ed Miliband • Dez em dez institutos previam um resultado apertado. • Previs˜ao de 34% para ambos. Nas urnas: 36% e 31%. • Tories obtiveram 99 cadeiras a mais. • As causas podem estar no comportamento do eleitor ou na forma de amostragem ou na abordagem do eleitor. Robert Lee Vidigal
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Hist´orico Todas essas hist´orias sobre o ´ınicio e desenvolvimento das POP nos deixam d´ uvidas. Surveys por amostragem s˜ao sim confi´aveis.
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Hist´orico Todas essas hist´orias sobre o ´ınicio e desenvolvimento das POP nos deixam d´ uvidas. Surveys por amostragem s˜ao sim confi´aveis. • Quando se seguem regras para obter precis˜ao na amostragem. • 6.000 observa¸c˜oes para 90 milh˜ oes de americanos.
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Hist´orico Todas essas hist´orias sobre o ´ınicio e desenvolvimento das POP nos deixam d´ uvidas. Surveys por amostragem s˜ao sim confi´aveis. • Quando se seguem regras para obter precis˜ao na amostragem. • 6.000 observa¸c˜oes para 90 milh˜ oes de americanos. O que ´e uma boa amostra?
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Hist´orico Todas essas hist´orias sobre o ´ınicio e desenvolvimento das POP nos deixam d´ uvidas. Surveys por amostragem s˜ao sim confi´aveis. • Quando se seguem regras para obter precis˜ao na amostragem. • 6.000 observa¸c˜oes para 90 milh˜ oes de americanos. O que ´e uma boa amostra? • Representatividade da popula¸c˜ao: caracter´ısticas relevantes para o interesse de pesquisa. • Possibilita generaliza¸c˜ao. Robert Lee Vidigal
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Amostragem probabil´ıstica
M´etodo eficiente para extrair uma amostra que reflita a varia¸c˜ao correta da popula¸c˜ao.
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Amostragem probabil´ıstica
M´etodo eficiente para extrair uma amostra que reflita a varia¸c˜ao correta da popula¸c˜ao. Todos os elementos da popula¸c˜ao devem ter chance igual de serem selecionados para a amostra. • Princ´ıpio fundamental.
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Amostragem probabil´ıstica
M´etodo eficiente para extrair uma amostra que reflita a varia¸c˜ao correta da popula¸c˜ao. Todos os elementos da popula¸c˜ao devem ter chance igual de serem selecionados para a amostra. • Princ´ıpio fundamental. Lista amostral: unidades da popula¸c˜ao pass´ıveis de serem amostradas. • e.g. Registro Eleitoral, Matr´ıcula, etc.
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Amostragem probabil´ıstica Amostras probabil´ısitcas jamais ser˜ao perfeitamente representativas, mas s˜ao mais representativas que os outros tipos de amostras.
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Amostragem probabil´ıstica Amostras probabil´ısitcas jamais ser˜ao perfeitamente representativas, mas s˜ao mais representativas que os outros tipos de amostras. Teoria da probabilidade permite estimar a precis˜ao ou a representatividade da amostra.
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Amostragem probabil´ıstica Amostras probabil´ısitcas jamais ser˜ao perfeitamente representativas, mas s˜ao mais representativas que os outros tipos de amostras. Teoria da probabilidade permite estimar a precis˜ao ou a representatividade da amostra. J´a sabemos que cada elemento deve ter chance igual de ser selecionado, mas como selecionar?
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Amostragem probabil´ıstica Amostras probabil´ısitcas jamais ser˜ao perfeitamente representativas, mas s˜ao mais representativas que os outros tipos de amostras. Teoria da probabilidade permite estimar a precis˜ao ou a representatividade da amostra. J´a sabemos que cada elemento deve ter chance igual de ser selecionado, mas como selecionar? • Sele¸c˜ao aleat´oria: torna o processo independente de qualquer outro evento de sele¸c˜ao. • Moeda, dados, tabelas de n´ umeros aleat´ orios.
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Amostragem probabil´ıstica Amostras probabil´ısitcas jamais ser˜ao perfeitamente representativas, mas s˜ao mais representativas que os outros tipos de amostras. Teoria da probabilidade permite estimar a precis˜ao ou a representatividade da amostra. J´a sabemos que cada elemento deve ter chance igual de ser selecionado, mas como selecionar? • Sele¸c˜ao aleat´oria: torna o processo independente de qualquer outro evento de sele¸c˜ao. • Moeda, dados, tabelas de n´ umeros aleat´ orios. • Usamos computadores. Robert Lee Vidigal
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Amostras Aleat´orias Simples
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Amostras Aleat´orias Simples
A escolha de um indiv´ıduo na popula¸c˜ao ´e aleat´oria e cada um tem a mesma probabilidade de ser selecionado.
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Amostras Aleat´orias Simples
A escolha de um indiv´ıduo na popula¸c˜ao ´e aleat´oria e cada um tem a mesma probabilidade de ser selecionado. A amostragem aleat´ oria simples fornece estimativas dos parˆametros populacionais atrav´es de uma amostra.
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Amostras Aleat´orias Simples
A escolha de um indiv´ıduo na popula¸c˜ao ´e aleat´oria e cada um tem a mesma probabilidade de ser selecionado. A amostragem aleat´ oria simples fornece estimativas dos parˆametros populacionais atrav´es de uma amostra. Forma mais utilizada de amostragem. • SPSS
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Amostras Sistem´aticas
A escolha dos indiv´ıduos segue intervalos pr´e-fixados. • Primeiro elemento ´e selecionado aleatoriamente.
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Amostras Sistem´aticas
A escolha dos indiv´ıduos segue intervalos pr´e-fixados. • Primeiro elemento ´e selecionado aleatoriamente. ´ uma varia¸c˜ao da AAS, s˜ao virtualmente iguais. E
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Amostras Sistem´aticas
A escolha dos indiv´ıduos segue intervalos pr´e-fixados. • Primeiro elemento ´e selecionado aleatoriamente. ´ uma varia¸c˜ao da AAS, s˜ao virtualmente iguais. E • 10.000 alunos. • K = Nn
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Amostras Sistem´aticas
A escolha dos indiv´ıduos segue intervalos pr´e-fixados. • Primeiro elemento ´e selecionado aleatoriamente. ´ uma varia¸c˜ao da AAS, s˜ao virtualmente iguais. E • 10.000 alunos. • K = Nn Maior representatividade e redu¸c˜ao do erro amostral.
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Amostras Estratificadas Popula¸c˜ao heterogˆenea em rela¸c˜ao a vari´avel de interesse.
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Amostras Estratificadas Popula¸c˜ao heterogˆenea em rela¸c˜ao a vari´avel de interesse. Divide-se a popula¸c˜ao em subconjuntos e seleciona-se aleatoriamente. Sup˜oe-se que haja certa homogeneidade dentro dos estratos. • Estratificar: gˆenero, ra¸ca, idade, renda.
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Amostras Estratificadas Popula¸c˜ao heterogˆenea em rela¸c˜ao a vari´avel de interesse. Divide-se a popula¸c˜ao em subconjuntos e seleciona-se aleatoriamente. Sup˜oe-se que haja certa homogeneidade dentro dos estratos. • Estratificar: gˆenero, ra¸ca, idade, renda. Sele¸c˜ao aleat´oria dentro dos estratos. • Proporcional (conhecimento da popula¸c˜ao). • Uniforme (estudos comparativos).
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Amostras Estratificadas Popula¸c˜ao heterogˆenea em rela¸c˜ao a vari´avel de interesse. Divide-se a popula¸c˜ao em subconjuntos e seleciona-se aleatoriamente. Sup˜oe-se que haja certa homogeneidade dentro dos estratos. • Estratificar: gˆenero, ra¸ca, idade, renda. Sele¸c˜ao aleat´oria dentro dos estratos. • Proporcional (conhecimento da popula¸c˜ao). • Uniforme (estudos comparativos). Objetivo final ´e garantir representa¸c˜ao das variav´eis de estratifica¸c˜ao. Robert Lee Vidigal
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Amostras por Conglomerados (Clusters)
Nem todas popula¸c˜ oes podem ser facilmente listadas.
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Amostras por Conglomerados (Clusters)
Nem todas popula¸c˜ oes podem ser facilmente listadas. Divide-se a opula¸c˜ao em conglomerados. • Sele¸c˜ao aleat´oria dos clusters e pesquisa-se todos os elementos dos clusters selecionados.
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Amostras por Conglomerados (Clusters)
Nem todas popula¸c˜ oes podem ser facilmente listadas. Divide-se a opula¸c˜ao em conglomerados. • Sele¸c˜ao aleat´oria dos clusters e pesquisa-se todos os elementos dos clusters selecionados. Unidade amostral passa a ser o conglomerado. • Muitas vezes definidos geograficamente (bairros). Se os conglomerados s˜ao homogˆeneos, reduz-se o erro amostral.
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Amostragem e Pondera¸c˜oes Desproporcionais. Em u ´ltima an´alise uma amostra probabil´ıstica ´e representativa de uma popula¸c˜ao se todos os elementos da popula¸c˜ao tiverem uma chance igual de sele¸c˜ao. • Em resumo: cada elemento da popula¸c˜ao tem uma probabilidade n˜ao-zero conhecida de sele¸c˜ao.
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Amostragem e Pondera¸c˜oes Desproporcionais. Em u ´ltima an´alise uma amostra probabil´ıstica ´e representativa de uma popula¸c˜ao se todos os elementos da popula¸c˜ao tiverem uma chance igual de sele¸c˜ao. • Em resumo: cada elemento da popula¸c˜ao tem uma probabilidade n˜ao-zero conhecida de sele¸c˜ao. Pondera¸c˜oes desproporcionais podem ser corretas.
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Amostragem e Pondera¸c˜oes Desproporcionais. Em u ´ltima an´alise uma amostra probabil´ıstica ´e representativa de uma popula¸c˜ao se todos os elementos da popula¸c˜ao tiverem uma chance igual de sele¸c˜ao. • Em resumo: cada elemento da popula¸c˜ao tem uma probabilidade n˜ao-zero conhecida de sele¸c˜ao. Pondera¸c˜oes desproporcionais podem ser corretas. • Amostrar subpopula¸c˜ oes desproporcionalmente. • Garantir n´ umero suficientes de casos da subpopula¸c˜ao de an´alise.
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Amostragem e Pondera¸c˜oes Desproporcionais. Em u ´ltima an´alise uma amostra probabil´ıstica ´e representativa de uma popula¸c˜ao se todos os elementos da popula¸c˜ao tiverem uma chance igual de sele¸c˜ao. • Em resumo: cada elemento da popula¸c˜ao tem uma probabilidade n˜ao-zero conhecida de sele¸c˜ao. Pondera¸c˜oes desproporcionais podem ser corretas. • Amostrar subpopula¸c˜ oes desproporcionalmente. • Garantir n´ umero suficientes de casos da subpopula¸c˜ao de an´alise. • e.g. Amostrar 1.000 residˆencias. 1/4 classe baixa. • Solu¸c˜ao: amostrar um n´ umero maior da subpopula¸c˜ao. • Utiliza-se t´ecnicas estat´ısticas diferentes. Robert Lee Vidigal
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Amostragem n˜ao probabil´ıstica N˜ao sabemos qual a probabilidade de cada elemento ser selecionado.
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Amostragem n˜ao probabil´ıstica N˜ao sabemos qual a probabilidade de cada elemento ser selecionado. • Quando as subpopula¸c˜ oes n˜ao s˜ao pass´ıveis de listagem.
Robert Lee Vidigal
Amostragem de Surveys
Introdu¸c˜ ao Hist´ orico Amostragem probabil´ıstica Tipos de amostragem probabil´ıstica Amostragem n˜ ao probabil´ıstica Erro Amostral Usos n˜ ao-survey
Amostragem n˜ao probabil´ıstica N˜ao sabemos qual a probabilidade de cada elemento ser selecionado. • Quando as subpopula¸c˜ oes n˜ao s˜ao pass´ıveis de listagem. • N˜ao podem ser objetos de certos tipos de tratamentos estat´ısticos. • Torna-se imposs´ıvel o c´alculo de, por exemplo, erro amostral. • M´etodos n˜ao param´etricos.
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Amostragem n˜ao probabil´ıstica N˜ao sabemos qual a probabilidade de cada elemento ser selecionado. • Quando as subpopula¸c˜ oes n˜ao s˜ao pass´ıveis de listagem. • N˜ao podem ser objetos de certos tipos de tratamentos estat´ısticos. • Torna-se imposs´ıvel o c´alculo de, por exemplo, erro amostral. • M´etodos n˜ao param´etricos. • Utilizado para pr´e-testes. • Trabalhos qualitativos.
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Amostras Intencionais
O pesquisador escolhe os elementos com base no seu julgamento de que aqueles seriam representativos da popula¸c˜ao.
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Amostras Intencionais
O pesquisador escolhe os elementos com base no seu julgamento de que aqueles seriam representativos da popula¸c˜ao. • e.g. L´ıderes comunit´arios.
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Amostras Intencionais
O pesquisador escolhe os elementos com base no seu julgamento de que aqueles seriam representativos da popula¸c˜ao. • e.g. L´ıderes comunit´arios. Usado em estudos qualitativos. Possui limita¸c˜oes, mas tem sua validade dentro de um contexto especifico.
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Amostras por Cotas
Semelhante a uma amostra estratificada.
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Amostras por Cotas
Semelhante a uma amostra estratificada. Por´em, n˜ao h´a aleatoriedade dentro do estrato.
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Amostras por Cotas
Semelhante a uma amostra estratificada. Por´em, n˜ao h´a aleatoriedade dentro do estrato. • Os elementos s˜ao selecionados arbitrariamente. • Os entrevistadores selecionam quem eles encontram. • POP: eleitores por sexo e idade (IBGE), renda, educa¸c˜ao, ra¸ca.
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Amostras por Cotas
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Amostras “bola de neve”
O entrevistador busca outros respondentes atrav´es de sugest˜oes dos pr´oprios entrevistados.
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Amostras “bola de neve”
O entrevistador busca outros respondentes atrav´es de sugest˜oes dos pr´oprios entrevistados. • Ativistas de direitos animais, usu´arios de drogas. Howard Becker (1963): Outsiders. • Estudos sobre criminalidades - Labeling Theory
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Amostras “bola de neve”
O entrevistador busca outros respondentes atrav´es de sugest˜oes dos pr´oprios entrevistados. • Ativistas de direitos animais, usu´arios de drogas. Howard Becker (1963): Outsiders. • Estudos sobre criminalidades - Labeling Theory • Comportamentos desviantes: usu´arios de drogas. • Vi´es nas observa¸c˜ oes: m´ usicos.
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Amostras “bola de neve”
O entrevistador busca outros respondentes atrav´es de sugest˜oes dos pr´oprios entrevistados. • Ativistas de direitos animais, usu´arios de drogas. Howard Becker (1963): Outsiders. • Estudos sobre criminalidades - Labeling Theory • Comportamentos desviantes: usu´arios de drogas. • Vi´es nas observa¸c˜ oes: m´ usicos. N˜ao possibilita inferˆencias mais amplas.
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Erro Amostral Erro aleat´orio que existe em toda pesquisa.
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Erro Amostral Erro aleat´orio que existe em toda pesquisa. • Faz parte do processo amostral, algo sempre se perde da popula¸c˜ao original. ´ aleat´orio pois as estimativas comportam-se aleatoriamente •E em torno do verdadeiro valor do parˆametro.
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Erro Amostral Erro aleat´orio que existe em toda pesquisa. • Faz parte do processo amostral, algo sempre se perde da popula¸c˜ao original. ´ aleat´orio pois as estimativas comportam-se aleatoriamente •E em torno do verdadeiro valor do parˆametro. Aceita-se uma margem de erro. • 95% de confian¸ca ´e a regra de bolso.
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Erro Amostral Erro aleat´orio que existe em toda pesquisa. • Faz parte do processo amostral, algo sempre se perde da popula¸c˜ao original. ´ aleat´orio pois as estimativas comportam-se aleatoriamente •E em torno do verdadeiro valor do parˆametro. Aceita-se uma margem de erro. • 95% de confian¸ca ´e a regra de bolso. Erros n˜ao amostrais: dados coletados, registrados ou analisados erroneamente; instrumento de mensura¸c˜ao defeituoso; quest˜oes enviesadas. Robert Lee Vidigal
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Erro Amostral
Dois maiores problemas: taxa de resposta e tamanho da amostra.
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Erro Amostral
Dois maiores problemas: taxa de resposta e tamanho da amostra. Em um mundo ideal: todos selecionados responderiam ao survey. • N˜ao resposta diminui a amostra e introduz vi´es.
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Erro Amostral
Dois maiores problemas: taxa de resposta e tamanho da amostra. Em um mundo ideal: todos selecionados responderiam ao survey. • N˜ao resposta diminui a amostra e introduz vi´es. • Survey pol´ıtico, s´ o responder´a quem tem interesse. • Estudos sobre turnout: voto survey > voto real.
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Usos n˜ao-survey L´ogica e m´etodos de amostragem s˜ao focados em surveys. • Mas s˜ao usados para a coleta de dados em geral.
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Usos n˜ao-survey L´ogica e m´etodos de amostragem s˜ao focados em surveys. • Mas s˜ao usados para a coleta de dados em geral. An´alise de conte´ udo • Se temos um volume de documentos muito grande para analisar. Podemos estratificar as unidades de an´alise (palavras, frases, par´agrafos, artigos, livros, etc).
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Usos n˜ao-survey L´ogica e m´etodos de amostragem s˜ao focados em surveys. • Mas s˜ao usados para a coleta de dados em geral. An´alise de conte´ udo • Se temos um volume de documentos muito grande para analisar. Podemos estratificar as unidades de an´alise (palavras, frases, par´agrafos, artigos, livros, etc). Experimentos • Amostragem aleat´ oria.
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Usos n˜ao-survey L´ogica e m´etodos de amostragem s˜ao focados em surveys. • Mas s˜ao usados para a coleta de dados em geral. An´alise de conte´ udo • Se temos um volume de documentos muito grande para analisar. Podemos estratificar as unidades de an´alise (palavras, frases, par´agrafos, artigos, livros, etc). Experimentos • Amostragem aleat´ oria. Observa¸c˜ao participante • A l´ogica da amostragem pode ajudar a obter um conjunto mais representativo do fenˆ omeno. Robert Lee Vidigal
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Amostragem de Surveys Aula 20 Robert Lee Vidigal
T´ecnicas de Pesquisa em Ciˆencia Pol´ıtica, 1/2015
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