Levantamento de Dados Estatísticos.

Apresentação em tema: "Levantamento de Dados Estatísticos."— Transcrição da apresentação:

1 Levantamento de Dados Estatísticos

2 1) Problema Necessidade de Solução
Estabelecimento do planejamento do trabalho: Forma de coleta dos dados Cronograma das atividades Custos envolvidos Delineamento da amostra

3 Coleta de Dados Consiste no planejamento da pesquisa. Estabelecimento:
Forma pela qual os dados serão coletados Cronograma das atividades Custos envolvidos; Exame das informações disponíveis; Delineamento da amostra

4 A coleta de dados pode ser feita de duas formas:
DIRETA Ocorre quando os dados são obtidos na fonte original. Também são chamados dados primários. Ex.: nascimentos, casamentos e óbitos registrados no cartório de registros civil; opiniões obtidas em pesquisas de opinião pública; vendas registradas em notas fiscais da empresa etc...

5 INDIRETA Ocorre quando os dados obtidos são provenientes da coleta indireta obtida de fontes diretas de informações. Também são chamados dados secundários. Ex.: cálculo do tempo de vida média, obtido pela pesquisa, nas tabelas demográficas publicadas pela Fundação Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE).

6 3) Exposição ou apresentação dos dados.
2) Crítica dos dados. Objetivo: eliminar erros capazes de provocar futuros enganos de apresentação e análise, procede-se a uma revisão crítica dos dados, suprimindo os valores estranhos ao levantamento. 3) Exposição ou apresentação dos dados. Os dados devem ser apresentados sob a forma de tabelas ou gráficos, a fim de tornar mais fácil o exame daquilo que está sendo estudado.

7 4) Análise dos resultados.
A análise dos resultados obtidos tem por base a indução ou a inferência com o intuito de tirarmos conclusões e fazermos previsões. Desse modo, busca-se atingir o fim último da Estatística, que é: tirar conclusões sobre o todo a partir de informações fornecidas por parte representativa do todo.

8 População X Amostra

9 População (ou universo)
É a totalidade de pessoas, animais, plantas, objetos ou acontecimentos, da qual se deseja poder recolher dados. É um grupo de interesse que se deseja estudar ou acerca do qual se deseja tirar conclusões. : Exemplo: Uma grande empresa produtora de pneus deseja fazer testes de controle de qualidade em um dos lotes da produção mensal. A escolha foi o lote 1076. Sendo assim, este lote (o 1076) se torna a população para o estudo de qualidade.

10 Amostra é um ou uma pequena quantidade de pessoas, animais, plantas, objetos ou acontecimentos que fazem parte do universo de estudo, ou seja, é um subconjunto deste universo. A amostra deve ser obtida de uma população específica e homogênea por um processo aleatório. A aleatorização é condição necessária para que a amostra seja representativa da população. Vale ressaltar que uma amostra nem sempre representa a realidade de uma população.

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12 Processos de Amostragem
Na maioria das pesquisas científicas é praticamente impossível se avaliar todos os elementos que compõem uma população de interesse de estudo. Isto se deve principalmente ao custo e tempo necessário para coletar dados de toda população. Com isso, deve-se aprender a escolher amostras que nos possibilitem fazer uma leitura do universo estudado. Assim, a escolha poderá ser dada através de cálculos probabilísticos ou não probabilísticos, que permitem prover dados de estudo sobre a população-alvo.

13 Aleatória Estratificada Não Probabilística
Tipos de Amostragem Probabilística Aleatória Simples Sistemática Por Conglomerado Aleatória Estratificada Não Probabilística Acidental ou convencional Intencional Quotas ou Proporcional Desproporcional

14 Não Probabilística No método não probabilístico a amostra é determinada por ordem do pesquisador, ou seja, não há um sorteio (aleatoriedade) para a escolha de um elemento da população.

15 Acidental ou conveniência
Indicada para estudos exploratórios. Freqüentemente utilizados no comércio para teste de qualidade de produtos. Como exemplo, citamos o que ocorre quando o Inmetro escolhe 5 marcas produtos light, para testar se as informações em seus rótulos estão de acordo com o produto. Note que as escolhas das marcas é feita por “conveniência” (marcas conhecidas) e o recolhimento dos produtos é feita de maneira “acidental” (pega-se a primeira embalagem que se vê, sem escolha específica de lote).

16 Intencional O entrevistador dirige-se a um grupo em específico para saber sua opinião. Como exemplo, citamos o que ocorre quando em um estudo sobre automóveis, o pesquisador procura apenas oficinas.

17 Quotas ou proporcional:
Na realidade, trata-se de uma variação da amostragem intencional. Necessita-se ter um prévio conhecimento da população e sua proporcionalidade. Como exemplo, considere que deseja-se entrevistar “intencionalmente” apenas indivíduos da classe A, que se acredita possuir melhor opinião sobre o assunto estudado. O exemplo citado acima é intencional, porém, se conhecemos bem (numericamente) a população estudada, podemos representar os indivíduos da classe A num pedaço proporcional, por exemplo, a classe A representa 12% da população. Esta será a quota para o trabalho.

18 Desproporcional: Muito utilizada quando a escolha da amostra for desproporcional à população. Atribui-se pesos para os dados, e assim obtêm-se resultados ponderados representativos para o estudo. Observe o exemplo: Em um mercado de telefones celulares, considerando uma fatia de mercado meramente ilustrativa, obtiveram-se os resultados conforme descritos a seguir:

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20 Objetivando obtermos os pesos a serem atribuídos a cada marca de telefone celular, para uma análise conjunta de todas as marcas no exemplo acima, obtemos os seguintes coeficientes:

21 Probabilística Para que se possam realizar inferências sobre a população, é necessário que se trabalhe com amostragem probabilística. Uma amostra probabilística é feita de tal forma que cada item ou pessoa na população estudada têm uma probabilidade (não nula) conhecida de ser sorteada, ou seja, de ser incluída na amostra.

22 Aleatória Simples É o mais utilizado processo de amostragem. Prático e eficaz, confere precisão ao processo de amostragem. Normalmente utiliza-se uma tabela de números aleatórios e nomeiam-se os indivíduos, sorteando-se um por um até completar a amostra que se deseja. Este sorteio é feito de tal forma que todos os indivíduos da população estudada devem possuir a mesma chance de serem sorteados.

23 Ex.: Imaginemos fazer uma pesquisa de “boca-de-urna” para a eleição de um prefeito de uma determinada cidade que possui casas. Porém, desse universo de casas, deseja- -se sortear aleatoriamente 200 casas como amostra para a nossa pesquisa. Para isso, faremos os seguintes passos: 1°- passo: Separaremos as casas com numeração de 1 a e colocaremos numa urna. 2°- passo: Sortearemos os 200 números que representariam as 200 casas utilizadas na pesquisa. Repare que todas as casas possuem a mesma chance de serem sorteadas, tendo 200 chances em possíveis, ou seja, 200 em 20000

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25 Aleatório Estratificado
Em determinadas situações não haverá a mesma probabilidade de se sortear um membro da população que é dividida em grupos diferentes. Nestes casos, o método aleatório simples não te dará um resultado satisfatório ou ideal. Subdividimos a população em, no mínimo, dois extratos (subpopulações) que compartilham a mesma característica e, em seguida, escolhe-se uma amostra de cada.

26 Exemplo: Numa turma de direito, com90 alunos da, 49 são homens e 41 são mulheres. Deseja-se obter uma amostra proporcional estratificada. 1°- passo: Vamos primeiro definir para estudo, uma amostra de 10% da população;

27 2°- passo: Dos 90 alunos, vamos separar a numeração de 01 até 49 para homens e de 50 até 90 para as mulheres, tendo uma tabela com as possibilidades aleatórias da seguinte forma:

28 3°- passo: Sortearemos aleatoriamente membros da população estudada até que, ao final, tenha-se cinco (05) do extrato dos homens (H) e quatro (04) do extrato das mulheres (M). Em caso de sorteio de membros acima das amostras definidas acima, estes deverão ser descartados, ou seja: Desconsiderar

29 Sistemático Quando os elementos da população estudada tiverem uma ordem definida, não há necessidade de construir uma ordem para sorteio Ex.: Prontuários médicos (já vem com numeração de ordem), prédios de uma rua (que já possuem ordem definida: primeiro, segundo etc.), linhas de produção de um determinado produto etc.

30 Em 200 prédios de uma rua, deseja-se pegar uma amostra para estudo de 20%. Assim, temos:
Assim, temos que pegar 40 prédios de 200, ou seja: a cada 5 prédios da rua o pesquisador deverá retirar 1

31 Podemos, ainda, criar um parâmetro de escolha dos prédios de 5 em 5, tendo os seguintes passos:
1°- passo: sortearemos um número de 1 a 5 para escolhermos um dos 5 primeiros prédios. Por exemplo, sorteamos o número 2 (2° prédio). 2°- passo: Como a escolha é de 5 em 5, tendo sorteado o primeiro prédio como 2, o segundo será o 7, o terceiro será o 12 etc, tendo a seguinte amostra: 2, 7, 12, 17, 22, 27, 32, 37, 42, 47, 52, 57, 62, 67, 72, 77, 82, 87, 92, 97, 102, 107, 112, 117, 122, 127, 132, 137,142, 147, 152, 157, 162, 167, 172, 177, 182, 187, 192, 197

32 Conglomerado Divides-se a população em conglomerados (áreas),
em seguida sorteiam-se algumas áreas e analisam-se todos os elementos dos conglomerados escolhidos. Exemplo: bairros.