Questões de Amostragem (Estatística)

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Uma equipe técnica de avaliação de políticas públicas culturais precisa planejar uma pesquisa amostral para estimar a proporção de municípios que apresentam execução satisfatória de metas pactuadas em um programa federal.
O desempenho é considerado satisfatório quando até 5% das metas pactuadas não são cumpridas. Em contrapartida, é considerado insatisfatório quando 20% ou mais das metas pactuadas não são cumpridas.
Os dados prévios são limitados, e a equipe deseja garantir decisões estatisticamente robustas — especialmente quanto à aceitação ou rejeição de municípios com base nos indicadores reportados. Para definir o tamanho da amostra e a regra de decisão sobre o desempenho dos municípios, a equipe técnica estabeleceu os seguintes critérios:

• a margem de erro máxima permitida para estimar a proporção populacional de municípios com desempenho satisfatório é de 4%;
• o nível de confiança deve ser de 95%;
• os erros do tipo I e II devem ser controlados de modo que:
▪ municípios com desempenho considerado bom sejam rejeitados erroneamente em, no máximo, 5% dos casos;
▪ municípios com desempenho considerado ruim sejam aceitos erroneamente em, no máximo, 10% dos casos.

Com base nessas informações, uma interpretação adequada dos parâmetros definidos pela equipe é a de que:

  • A a rejeição de municípios que apresentem até 5% de metas descumpridas caracteriza um erro tipo II, indicando falha na detecção de conformidade;
  • B o erro do tipo I está associado à aceitação indevida de municípios com desempenho insatisfatório, o que pode comprometer a credibilidade do programa;
  • C a equipe pretende manter o erro tipo I em 5% e o tipo II em 10%, o que exigirá uma amostra suficientemente grande para garantir poder estatístico e minimizar rejeições indevidas;
  • D como o nível de confiança adotado é de 95% e a margem de erro é de 4%, é possível estimar a proporção populacional com segurança mesmo sem controle sobre os erros tipo I e II;
  • E em situações sem informação prévia sobre a proporção de municípios com bom desempenho, o valor de 0,25 deve ser utilizado no cálculo da amostra, pois reduz o viés amostral e aumenta a precisão da inferência.

Um analista do Instituto Nacional do Seguro Social (INSS) deseja estimar a média do tempo de espera entre o agendamento e o atendimento presencial dos segurados. Para isso, ele decide realizar uma amostragem aleatória simples com reposição a partir do banco de registros dos últimos meses. O analista deseja que o erro padrão da média amostral seja igual a 5% do desvio padrão populacional do tempo de espera.
Com base nessa exigência, o tamanho mínimo da amostra para garantir esse nível de precisão deve ser de:

  • A 100 casos;
  • B 200 casos;
  • C 300 casos;
  • D 400 casos;
  • E 500 casos.

Dois analistas foram designados para estimar a proporção de empresas prestadoras de serviço de um ministério que tinham dívidas tributárias. Eles sabiam que o universo era de 500 empresas. O primeiro analista selecionou 50 empresas sem sorteio, com base em sua experiência, considerando uma probabilidade subjetiva de inadimplência de 50% entre as selecionadas. O segundo utilizou amostragem aleatória estratificada: dividiu as empresas em dois estratos e selecionou 25 empresas de cada um. Os estratos, o número de empresas em cada estrato e os erros padrão obtidos para o estimador da proporção em cada estrato foram:
Imagem relacionada à questão do Questões Estratégicas
Em relação às variâncias dos estimadores obtidos pelas duas análises, é correto afirmar que:

  • A as duas variâncias são praticamente iguais, com diferença inferior a 0,00025;
  • B a variância da 1ª análise é menor que a da 2ª, e a diferença é aproximadamente 0,005;
  • C a variância da 1ª análise é menor que a da 2ª, e a diferença é aproximadamente 0,003;
  • D a variância da 1ª análise é maior que a da 2ª, e a diferença é aproximadamente 0,003;
  • E a variância da 1ª análise é maior que a da 2ª, e a diferença é aproximadamente 0,005.

Analistas do Ministério das Cidades estão estudando o tempo médio de deslocamento casa-trabalho em uma metrópole brasileira. A população é composta por 40 mil trabalhadores formais e, segundo estudos anteriores, o tempo de deslocamento segue uma distribuição aproximadamente normal, com média μ=60 minutos e desvio padrão populacional σ=20 minutos.
Três diferentes amostras aleatórias simples foram selecionadas com o objetivo de estimar a média de deslocamento da população:
• amostra 1: 25 pessoas • amostra 2: 100 pessoas • amostra 3: 400 pessoas
Considerando que o objetivo é estimar se a probabilidade de que a média amostral difira da média populacional por, no máximo, 2 minutos (ou seja, esteja no intervalo entre 58 e 62 minutos), os analistas devem considerar que:

  • A na amostra 1, o valor de Z é 0,5, resultando na maior probabilidade entre as três amostras;
  • B na amostra 2, o valor de Z é 1,0, resultando na maior probabilidade entre as três amostras;
  • C na amostra 3, o valor de Z é 2,0, resultando na maior probabilidade entre as três amostras;
  • D nas três amostras, o valor de Z é constante, pois o intervalo (±2 minutos) é fixo, levando a probabilidades iguais;
  • E na amostra 2, o intervalo equivale a 2 desvios padrão, levando à menor probabilidade entre as três amostras.

Deseja-se realizar uma auditoria sobre o recolhimento de tributos em microempresas localizadas em diferentes municípios de determinado estado da Federação. Para se garantir representatividade territorial, uma amostra de 15 microempresas por amostragem aleatória simples será retirada de cada município. Dessa forma, havendo 75 municípios, o tamanho total da amostra será de 1.125 microempresas.
O plano amostral descrito nessa situação hipotética é mais apropriadamente caracterizado como uma amostragem

  • A aleatória simples.
  • B estratificada com alocação uniforme.
  • C estratificada com alocação ótima de Neyman.
  • D sistemática.
  • E por conglomerados.