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Amostragem e tratamento de dados faltantes Prof. Luciana Nunes Amostragem.

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1 Amostragem e tratamento de dados faltantes Prof. Luciana Nunes lununes@mat.ufrgs.br Amostragem

2 Amostragem e tratamento de dados faltantes Objetivos Amostras que: Produzam resultados confiáveis Livres de vieses

3 Amostragem e tratamento de dados faltantes Tópicos para um levantamento amostral 1.Identificação dos objetivos e populações Estabelecer população alvo Especificar subpopulações de interesse (estratos) Identificar possíveis sistemas de referência Descrição da população referenciada Especificação dos parâmetros de interesse

4 Amostragem e tratamento de dados faltantes Tópicos para um levantamento amostral 2.Coleta das informações Escolher tipo de investigação Escolher modo da coleta Elaborar instrumento de medida/coleta dos dados (questionário)

5 Amostragem e tratamento de dados faltantes Tópicos para um levantamento amostral 3.Planejamento e seleção da amostra Determinar orçamento Escolher as unidades amostrais Definir o plano amostral Fixar o tamanho da amostra Escolher os melhores estimadores e seus erros amostrais Prever procedimentos para erros não-amostrais (não- resposta, mudanças no sistema de referência, etc)

6 Amostragem e tratamento de dados faltantes Tópicos para um levantamento amostral 4.Processo de coleta de dados Elaborar manuais Montar equipe de coleta de dados Treinamento da equipe Definir processos de controle de qualidade do campo Prever procedimentos para situações inesperadas

7 Amostragem e tratamento de dados faltantes Tópicos para um levantamento amostral 5.Processamento dos dados Criar planos de consistência e qualidade das informações Planejar e criar banco de dados e dicionários de variáveis Preparar os programas dos planos tabulares iniciais

8 Amostragem e tratamento de dados faltantes Tópicos para um levantamento amostral 6.Análise dos dados (modelos estatísticos) Planejar as análises iniciais sobre a qualidade dos dados levantados: descritivas e /ou modelares Apresentar o desempenho da amostra: qualitativa e quantitativamente Descrever a população amostrada Efetuar análises exploratórias Apresentar os modelos, análises e conclusões

9 Amostragem e tratamento de dados faltantes Tópicos para um levantamento amostral 7.Apresentação dos resultados Relatórios

10 Amostragem e tratamento de dados faltantes Tópicos para um levantamento amostral 8.Disponibilidade do banco de dados (divulgação) Banco de dados Conceitos, variáveis e indicadores (dicionário)

11 Amostragem e tratamento de dados faltantes Conceitos Básicos POPULAÇÃO  todo conjunto de unidades que apresentam uma característica em comum. AMOSTRA  qualquer fração de uma população. A amostra pode ou não ser representativa da população. Para que ela seja, existem técnicas de amostragem que nos garantem isto e possamos extrapolar para a população alvo os resultados obtidos com uma amostra.

12 Amostragem e tratamento de dados faltantes POPULAÇÃO-ALVO POPULAÇÃO-REFERENCIADA POPULAÇÃO-AMOSTRADA Não previstas Perdidas

13 Amostragem e tratamento de dados faltantes Técnicas de Amostragem

14 Amostragem e tratamento de dados faltantes Amostragem Aleatória Simples (AAS) Consiste na seleção de n unidades amostrais de tal forma que cada amostra tenha a mesma chance de ser escolhida. A seleção pode ser feita com ou sem reposição.

15 Amostragem e tratamento de dados faltantes Amostragem Aleatória Estratificada (AAE) A população é dividida em estratos (por ex., pelo sexo, renda, bairro) e a AAS é utilizada na seleção de uma amostra dentro de cada estrato.

16 Amostragem e tratamento de dados faltantes Amostragem Aleatória Estratificada (AAE) Na AAE deseja-se homogeneidade dentro dos estratos e heterogeneidade entre os estratos.

17 Amostragem e tratamento de dados faltantes Amostragem Aleatória por Conglomerados (AAC) A população é dividida em subpopulações (conglomerados) distintas (quarteirões, bairros, famílias).

18 Amostragem e tratamento de dados faltantes Amostragem Aleatória por Conglomerados (AAC) Em um estágio Alguns dos conglomerados são selecionados segundo a AAS e todos os indivíduos nos conglomerados são observados. Em dois estágios Alguns dos conglomerados são selecionados segundo a AAS e, novamente por AAS, são selecionados alguns indivíduos nos conglomerados sorteados.

19 Amostragem e tratamento de dados faltantes Na AAC deseja-se heterogeneidade dentro dos conglomerados e homoge- neidade entre os conglomerados. Em geral é menos eficiente que a AAS ou AAE, mas por outro lado, é bem mais econômica. Amostragem Aleatória por Conglomerados (AAC)

20 Amostragem e tratamento de dados faltantes Amostragem Sistemática (AS) Seja N o tamanho da população e n o tamanho da amostra. O método de AS consiste em selecionar, aleatoriamente, uma unidade amostral entre 1 e k, onde k=N/n. As unidades que farão parte da amostra são obtidas a partir da primeira unidade selecionada em intervalos de comprimento k.

21 Amostragem e tratamento de dados faltantes Amostragem em Múltiplos Estágios (AME) Neste caso, mais de uma técnica de amostragem é utilizada para a seleção da amostra. Ex: Em um 1º estágio são sorteados, segundo AAS, setores censitários (Conglomerados), num 2º estágio é sorteada, segundo AAS, uma esquina e a partir desta, num 3º estágio, são pesquisadas as casas, segundo AS.

22 Amostragem e tratamento de dados faltantes Cálculo de tamanho de amostra É calculado com base no parâmetro que se deseja estimar e leva em consideração as incertezas inerentes a esta estimação: a) variação “natural” dos dados (variância populacional) b) margem de erro

23 Amostragem e tratamento de dados faltantes Lembrete!!!!!!!!!!!!! Não esqueça de acrescentar entre 10% e 30% para perdas e recusas.


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