Amostragem
Amostragem em Estatística para Concursos Públicos
1. Conceito de Amostragem
Amostragem é o processo de selecionar um subconjunto representativo (amostra) de uma população para inferir características do todo. É essencial quando o censo (coleta completa) é inviável.
2. Vantagens da Amostragem
- Redução de custos e tempo
- Viabilidade em populações grandes ou infinitas
- Maior controle na coleta de dados
3. Tipos de Amostragem
3.1 Probabilística (Aleatória)
- Simples: Todos elementos têm igual chance (sorteio)
- Sistemática: Seleção a intervalos regulares (ex.: cada 10º item)
- Estratificada: Divisão em estratos homogêneos com amostras proporcionais
- Por Conglomerados: Divisão em grupos heterogêneos (ex.: bairros de uma cidade)
3.2 Não Probabilística
- Por Conveniência: Seleção baseada em acessibilidade
- Intencional (Judiciosa): Escolha deliberada por especialistas
- Quota: Cotas pré-definidas (ex.: 50% homens, 50% mulheres)
4. Erros em Amostragem
- Amostral: Inerente ao método (reduzível com aumento da amostra)
- Não Amostral: Vieses, erros de medição ou coleta
5. Tamanho da Amostra
Fórmula básica para populações infinitas: n = (Z² * p * q) / e², onde:
Z = nível de confiança, p = proporção esperada, q = 1-p, e = margem de erro.
6. Aplicação em Concursos
Foco em: diferenças entre métodos, cálculo de tamanho amostral, identificação de vieses e situações práticas de aplicação (ex.: quando usar estratificada vs. conglomerados).