Tópicos a serem desenvolvidos

1. 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

2. Conceito de amostragem O processo intuitivo de amostragem faz parte do nosso dia-a-dia!

3. 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

4. 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

5. 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.

6. 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?

7. 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 • 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. VANTAGENS DO CENSO 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.

8. 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. Precisão 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 Eficiência Refere-se ao grau de ausência de vieses não amostrais na amostra. São oriundos de influências, conhecidas ou não, que fazem com que os resultados pendam mais numa direção do que outra. Correção

9. Passos para seleção de amostra Definir a população da amostra Identificar uma lista de todas as unidades amostrais Decidir o tamanho da amostra Selecionar um procedimento específico de determinação da amostra Selecionar fisicamente a amostra

10. 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

11. 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

12. 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

13. Aleatória simples • Aleatória estratificada • Conglomerado • Sistemática • Área Tipos de amostras e amostragem Não probabilísticas Básicas: Conveniência( acidental) Intencional (julgamento) Cotas (proporcional) Variações Tráfego Autogerada Desproporcional Amostragens Probabilísticas

14. Tipos de amostras e amostragem • 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. Não probabilísticas Cada elemento da população tem uma chance conhecida e diferente de zero de ser selecionado para compor a amostra Probabilísticas

15. 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

16. 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

17. 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.

18. 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.

19. 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).

20. Amostragem probabilística Probabilística simples(Aleatória simples) -AAS EXEMPLO: Para realizar a seleção das unidades amostrais, devemos inicialmente atribuir um número a cada uma delas.

21. Amostragem probabilística Probabilística simples(Aleatória simples) 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}

22. 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.

23. Amostragem probabilística Amostragem Aleatória Estratificada – AAE Caso particular de AAS  A proporcionalidade do tamanho de cada estrato da população é mantida na amostra.

24. Amostragem probabilística Amostragem Aleatória Estratificada – AAE Exemplo

25. Amostragem probabilística Amostragem Aleatória Estratificada – AAE 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 Batletismo e a amostra {C11, C14, C4, C7, C5} para o estrato correspondente à Loja C.

26. 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.

27. 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 = 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}

28. Amostragem probabilística DIMENSIONAMENTO DA AMOSTRA: • Tamanho da Amostra para Estimar a Média populacional (): 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 = Tamanho da população; Z2 = Ponto da distribuição normal padrão; p = Proporção populacional da característica Estudada  q = 1 – p; e = Erro de estimação.

29. 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 n  197 funcionários. Amostragem probabilística