Estatística Social

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Probabilidade

Pode ser pensada como teoria matemática utilizada para estudar a incerteza oriunda de fenômenos que envolvem o acaso. Jogos de dados e de carta, ou lançamento de uma moeda para o ar enquadram-se na categoria do acaso.

Ex: A decisão de um fabricante de cola de compreender uma grande campanha de propaganda visando a aumentar sua participação no mercado, à decisão de parar de imunizar pessoas com menos de vinte anos contra determinada doença, a decisão de arriscar-se a atravessar uma rua no meio do quarteirão, todas utilizam a probabilidade consciente ou inconsciente.

Estatística Inferencial (Indutiva)

A partir de uma amostra, tirar conclusões sobre a população.

POPULAÇÃO

São todos os elementos distintos, observados nos fenômenos que possuem características comuns. O termo é mais amplo no senso comum, pois envolve aglomerado de pessoas, objetos ou mesmo ideias. Exemplos: Todos os alunos de uma faculdade. Tamanho da população (N): Números de elementos que compõem a população.

AMOSTRA

É qualquer subconjunto de elementos da população. (n: numero de indivíduos que constituem uma amostra). É desejável que a amostra ,seja representativa da população e a forma de garantir essa representatividade é uma seleção aleatória, denominada de amostras aleatórias ou probabilísticas. Esse tipo de amostra origina uma generalização estatística (extrapolação, dos resultados para a população) apoiada no cálculo de probabilidades, e permite a utilização das técnicas da inferência estatística.

Ex: Uma empresa de construção civil possui 500 funcionários. Desejando avaliar as condições de saúde, segurança e satisfação do trabalhador, a assistente social seleciona 50 funcionários aleatoriamente.

População? Amostra ?

População: 500 funcionários selecionados aleatoriamente.

Amostra: 50 funcionários selecionados aleatoriamente.

Obs.: A amostra deve ser selecionada, seguindo certas regras e deve ser representativas, de modo que ela represente todas as características da população com se fosse uma fotografia desta.

AMOSTRAGEM

É o processo de determinação de uma amostra a ser pesquisada. A teoria da amostragem estuda a relação existente entre a população e as amostras extraídas desta população.

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Firmas comerciais e entidades governamentais recorrem á amostragem por varias razões. O custo é um fato relevante. Colher dados e analisar resultados custam dinheiro e, em geral quanto maior o número de dados colhidos , maior o custo. Outra razão para o emprego de amostragem é que o valor da informação dura pouco. Para ser útil, a informação deve ser obtida e usada rapidamente. A amostragem é a única maneira de se fazer isso.

A AMOSTRAGEM É PREFERÍVEL AO CENSO QUANDO:

a) A população pode ser infinita, e não seria possível examinar todos os itens da população o que tomaria então o censo impossível.

b) Uma amostra pode ser mais atualizada do que o censo. Necessita-se de uma informação rapidamente, um estudo de toda a população consumir demasiado tempo e perder utilidade. Além disso, se a população tende a modificar-se com o tempo, um censo poderá, na realidade, combinar várias populações.

c) Os testes podem apresentar caráter destrutivo, ou seja, os itens examinados são destruídos no próprio ato do experimento. Então o censo nos daria o panorama preciso de uma população que não existe mais.

d) O custo de um censo pode ser proibitivo, normalmente se o custo individual.

É elevado e se existem muitos itens na população.

e) A precisão pode ser no caso de um censo de uma grande população. A amostragem envolve menor número de observações e, consequentemente, menor numero de coletores de dados. Com grande número de agentes ,há

Menos coordenação e controle, aumentando a chance de erros. A amostragem pode revelar maior uniformidade nos métodos de coleta de dados, comparabilidade entre os dados, do que um censo.

f) O tipo de informação pode depender da utilização de uma amostra ou de um censo. Frequentemente as despesas com coleta de dados sofrem restrições orçamentárias. Existe também a preeminência do tempo. Se nos decidirmos por um censo a apenas uma ou a poucas características por item.

AMOSTRAGEM ALEATÓRIA OU CASUAL SIMPLES

A amostra é escolhida de forma que todos os elementos da população possuem a mesma chance. Ex: Alunos escolhidos por sorteio para responder um teste.

AMOSTRAGEM SISTEMÁTICA

Quando os elementos da população já se acham ordenados, não há necessidade de construir o sistema de referência. São exemplos de prontuários médicos de um hospital, os prédios de uma rua, etc. Nestes casos, a seleção dos elementos que constituirão a amostra pode ser feita por um sistema imposto pelo pesquisador.

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AMOSTRAGEM PROPORCIONAL ESTRATIFICADA

Quando a população se divide em estratos (subpopulações), convém que o sorteio dos elementos da amostra leve em consideração tais estratos, daí obtemos os elementos da amostra proporcional ao número de elementos desses estratos.

Ex: Vamos obter uma amostra proporcional estratificada, de 10%, supondo, que, numa classe Salvador 201.

De 90 alunos, 54 sejam meninos e 36 sejam meninas. São, portanto dois estratos (sexo masculino e sexo feminino). Logo, temos:

Sexo

População

10%

Amostra

Masculino

54

5,4

Cinco

Feminino