Curso de verão 2013 laboratório em planos complexos de amostragem

Apresentação em tema: "Curso de verão 2013 laboratório em planos complexos de amostragem"— Transcrição da apresentação:

1 Curso de verão 2013 laboratório em planos complexos de amostragem
Amostragem por conglomerados em múltiplos estágios Questões sobre tamanhos de amostras Sorteio das unidades de amostragem Efeito do delineamento na precisão das estimativas

2 Amostragem por conglomerados em múltiplos estágios

3 Amostra de conglomerados em múltiplos estágios
Conglomerados: unidades de amostragem que contém vários elementos Múltiplos estágios sorteio de unidades dentro de unidades sorteadas anteriormente conglomerados sorteados no 1º. Estágio  UPA: áreas geográficas pequenas, que cobrem toda a população Em inquéritos Amostras do país ou de regiões do país ou de estados UPA  município Amostras em municípios UPA  setor censitário

4 Setor censitário

5 Fração de amostragem AAS f = n/N = m/M Amostragem em dois estágios
f = f1* f2 Amostragem em três estágios f = f1* f2 * f3

6 Questões sobre o tamanho da amostra Dois estágios de seleção
Cálculo de n – número de pessoas - considerando o parâmetro a ser estimado Definição dos domínios – n para cada domínio Cálculo de m – número de domicílios Cálculo do número de setores censitários e de domicílios por setor

7 Objetivo  Estimar prevalências
Parâmetro  proporção Estimador na AAS

8 Tamanho de amostra para proporções Amostragem aleatória simples

9 Variância por elemento  P(1-P)

10 Erro de amostragem Semi-amplitude do intervalo de confiança d d
Consequência de que 1,96  indica nível de confiança de 95%

11 Exemplos Para estimar a proporção de idosos com HA no município X
ISA-Capital  52% d=5%  IC:[47%;57%] n=384 Para estimar a proporção de idosos com depressão no município X ISA-Capital  25% d=5%  IC:[20%;30%] n=288 Para estimar a proporção de idosos com rinite no município X ISA-Capital  12% d=5%  IC:[7%;17%] ???? n=100

12 Passagem AAS  Amostra complexa

13 EFEITO DO DELINEAMENTO

14 Variâncias Amostragem aleatória simples
Amostragem por conglomerados de tamanhos desiguais

15 Prevalência de hipertensão em idosos isacamp-2008

16 No planejamento de inquéritos
deff=2 Dependerá da homogeneidade intraclasse da distribuição da amostra pelas unidades primárias de amostragem

17 Domínios Cálculo de n deve ser feito para cada domínio.
Domínio – parte da população para a qual estimativas separadas são planejadas (Kish pág.75) Podem ser definidos por critérios: 1) geográficos 2) demográficos

18 Tamanho de amostra em domínios
Tamanho mínimo de amostra  n=500 Amostra proporcional tam.total =n/(menor prop)=500/0,10=5000 Amostras de tamanhos iguais tam.total=5*n=2500 Região distribuição pop am.proporcional am.tam.iguais Norte 20% 1000 500 Sul 15% 750 Leste 25% 1250 Oeste 30% 1500 Centro 10% Total 100% 5000 2500

19 INQUÉRITOS Tamanho da amostra de pessoas  tamanho da amostra de domicílios
Transformação de n  m m  número de pessoas a serem sorteadas dividido pela média de pessoas por domicílio na faixa etária de interesse

20 Não resposta Acréscimo pela taxa de não resposta (máxima a ser tolerada) Diminui o erro de amostragem das estimativas, mas não o vício causado pela não resposta

21 Exemplo

22 Definindo número de setores censitários e de domicílios por setor
Para um dado m  busca-se menor deff O efeito do delineamento depende: da estratégia elaborada para o processo de sorteio - número de setores e domicílios por setor da composição interna dos conglomerados - homogeneidade intra conglomerados

23 Correlação intraclasse

24

25 Determinação de b

26 Tamanho ótimo de b Ca  custo associado ao conglomerado
c  custo por elemento

27 Considerando a razão de custos adotada pelo SEADE (na PCV)  20

28 Número de setores censitários
a = n / b escolher a>=30

29 Sorteio no 1º. estágio Sorteio com probabilidade proporcional ao tamanho
Metodologia de eleição da maior parte dos inquéritos Medidas de tamanho determinam probabilidade de seleção  probabilidades diferentes para as UPAs Probabilidades de seleção das UPAS combinadas com frações de amostragem adequadas nos estágios seguintes  equiprobabilidade Principal atrativo  amostras de tamanhos aproximadamente iguais nas UPAs

30 Fração de amostragem Primeiro estágio
é o tamanho do setor i M é o número total de domicílios

31 Arquivo de setores censitários do IBGE

32 Sorteio no 1º. estágio Sorteio PPT - probabilidade proporcional ao tamanho
1º. passo – soma acumulada considerando o setor censitário como UPA a cada setor é atribuído um intervalo de números tamanho do intervalo = número de domicílios de cada setor

33 1º. passo do sorteio PPT

34 Sorteio no 1º. estágio Sorteio PPT - probabilidade proporcional ao tamanho
2º. Passo – Calcula-se o intervalo de amostragem (total de domicílios / número de setores da amostra) 3º. Passo – Sorteia-se um número aleatório dentro do 1º. intervalo (início casual) 4º. Passo – Acumula-se o intervalo de amostragem sucessivamente Os setores da amostra serão os que tiverem nos seus “intervalos de números” os números sorteados

35 No exemplo Total de domicílios: 276080 Total de setores da amostra: 70
Intervalo de amostragem: /70=3944 Início casual entre 1 e 3944: 232 Setor 02 é o primeiro setor sorteado (seu intervalo é 161 a 419) Outros números sorteados: = 4176 (setor 22) = 8120 (setor 44) = (setor 68) ...

36 Fração de amostragem Segundo estágio
Se Mi é também o número de domicílios encontrado em campo (número atual de domicílios)  Ex: Mi=360 e b=120  f2=1/3 Será incluído na amostra 1 domicílio cada 30

37 Sorteio no 2º. estágio Sorteio de domicílios
Calcula-se o intervalo de amostragem  domicílios do setor / b sendo b o número de domicílios a ser sorteado no setor Sorteia-se um início aleatório no 1o. intervalo (início casual) Soma-se o intervalo de amostragem sucessivamente Os números assim identificados correspondem aos domicílios sorteados

38 Fração de amostragem global

39 Se Mi não é igual a tamanho atual 1ª. opção
Seleção de domicílios com fração fixa (b/Mi) é o número de domicílios sorteado no setor é o número de domicílios do censo (utilizado no sorteio do 1º. estágio) é o número de domicílios existentes no momento da pesquisa (atual)

40 Se Mi não é igual a tamanho atual – 1ª. opção
Vantagem Fração de amostragem global é a mesma para todas as UPAs – amostra equiprobabilística Desvantagens Sem controle do tamanho final da amostra Número de domicílios nas UPAs podem variar muito

41 1ª opção No exemplo: Mas tamanho atual é 278
Serão sorteados 46 domicílios que corresponde a 1/6 dos domicílios atualmente existentes.

42 Se Mi não é igual a tamanho atual 2ª. opção
Fixar b (o número de domicílios é o mesmo em todos os setores) Frações de amostragem distintas nos setores  ponderação

43 2ª opção No exemplo: Mas tamanho atual é 278
Serão sorteados 43 domicílios mas a fração de amostragem nesse setor foi de 6,5

44 Peso do delineamento Peso básico
Inverso da fração de amostragem Se amostra equiprobabilística  Se há diferenças entre probabilidades utilizadas no sorteio, para cada elemento i 

45 Peso do delineamento Peso resultante da utilização de diferentes probabilidades de seleção  inverso da fração de amostragem Causas 1) tamanhos atuais das UPAs diferentes dos tamanhos utilizados em seu sorteio e sorteio de um número constante de domicílios nos setores 2) sorteio de números de elementos nos estratos ou domínios não proporcionais ao tamanho dos estratos/domínios

46 Ajuste de não resposta Variável utilizada no ajuste – variável para a qual há informação também para os não respondentes. Usual – geográficas. Suposição – em cada categoria da variável de ajuste os respondentes são amostras das pessoas sorteadas – as perdas são ao acaso Dentro das categorias – amostra de respondentes é inflada para atingir número sorteado

47 Ajuste de pós estratificação
A distribuição da amostra segundo variáveis sóciodemográficas é igualada à distribuição da população Utilização de dados da população - externos, portanto, à pesquisa.