Conceito de amostragem

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UNIDADE .- amostragem 5. Conceito e classificação .- População e Amostra: A população é a totalidade que você deseja extrair informações (indivíduos, famílias, habitação ...). Exemplo é o número de unidades da população, escolhidos para extrapolar as informações. A amostra é constituída por um processo chamado de amostragem e depende da técnica de pesquisa escolhida. A amostra deve ser representativa, isto significa que os atributos da população deve ser dado na mesma proporção da amostra, dado esta representação, é quando, a amostra pode ser generalizada (possibilidade de generalização) e, portanto, as conclusões tiradas a partir de a amostra pode ser aplicado para a população. O procedimento de amostragem deve estabelecer um mecanismo pelo qual se comparar a amostra com a população isso seria representativa. Tamanho da amostra: Depende de vários fatores (6): 1 tempo e recursos disponíveis em que o tamanho final do amostra. 2. Modo de amostragem: a amostra-Probalístico maior. b n. probalístico - mostra menor. 2. 3. Diversidade análise dos dados fornecidos. Aplicação de uma ou mais técnicas de estatística multivariada, a amostra deve ter um número elevado de casos e que ajuda a reduzir erros de amostragem. 4. variância da população ou heterogeneidade. Quanto mais heterogênea da população quanto maior a variância e, portanto, precisa de uma amostra maior. 5. Margem de erro. Falou sobre o tamanho da amostra, quando o método de amostragem é probalística. Um tamanho de amostra maior de erros maiores. 6. Nível de confusão. Todos os elementos da população têm o mesmo grau de ser eleito. Existem três níveis de confiança: 68%, 95,5%, 99,7%. O mais utilizado é de 95,5%. Formula quando o universo é maior do que 100 mil: Se o universo é de 100.000 ou menos o valor da amostra é: Tipos de amostragem: duas grandes categorias: probalísticas e probalísticas. Amostragem Probalísticos: todos os elementos da população tem uma probabilidade conhecida de na amostra é aleatória. Suas características são: um teste aleatório. 2, todos os elementos são igualmente prováveis. 3 é chamado de erro e confiança. 4 resultados podem ser generalizados. 5 único método para avaliar a representatividade da amostra. 6 é mais caro economicamente. 7 é lento e complicado amostragem não probalístico.: O critério utilizado não é aleatória e as suas características são: 1, os elementos da população têm a mesma probabilidade de sair na amostra. 2. dificuldade em calcular erro e confiança, não depende do tamanho da amostra. 3. introdução de viés pela pesquisadora. 4, os custos são mais baixos. Em geral, a amostragem probalístico tem mais vantagens.



Probalísticos tipos de amostragem: amostragem simples: todos os elementos da população têm a mesma probabilidade de sair na amostra, se não forem cumpridas diria que a amostra está viciada. Características: 1 que todos os elementos têm as mesmas chances. 2 é completamente aleatório de selecção para completar a amostra. Apesar de sua simplicidade, não é normalmente utilizado na investigação social, excepto se forem pequenos coletivos e individuais homogêneos. Amostragem sistemática aleatória: ao contrário do simples sorteados apenas o primeiro elemento da gama e que resulta da divisão da população entre o número de Exemplo de N / n. Os restantes elementos são escolhidos pela adição de um rácio obtido. Exemplo: N = 8000. n = 500 N / n = 16 e serão escolhidos aleatoriamente a partir dos primeiros 16 elementos. Por exemplo, 12. O primeiro número seria de 12 18 = 28, o segundo 28 16 = 44, e assim por diante até o número da amostra.Amostragem aleatória estratificada: Use quando há pessoas em diferentes classes ou estratos definidos por algum atributo ou característica associada com a variável que está sendo estudada. Envolve a divisão da população em estratos, é a técnica mais utilizada em investigação social. Dois critérios básicos: * Estratificação: uma abordagem da formação dos estratos, devem ser homogêneos e heterogêneos na composição entre eles. * Atribuição: critério para determinar o tamanho da amostra dos diferentes estratos, existem três tipos de afixação: uma simples (todos os estratos têm o mesmo número de elementos na amostra). 2 Proporcional (estratos têm um número de elementos da amostra em termos de tamanho, dentro da população é a mais usada). 3 Optimum (também levando em conta a sua percentagem da população, que valorizam a sua variabilidade com relação à variável de estudo.) Random conglomerados: Utilizado em grandes populações geograficamente dispersas. A diferença com a amostragem aleatória simples, é que ao invés de selecionar elementos da população são selecionados clusters, grupos de elementos heterogêneos, mas com grupos homogéneos. Enquanto na amostragem aleatória estratificada indivíduos selecionados aleatoriamente (a unidade é o indivíduo) na amostra aleatória clusters selecionados aleatoriamente (a unidade é o cluster). Se a partir de uma amostra aleatória uma nova amostra foi removido referências que foram cluster anterior, isso seria uma multi-plataforma e multi-fase de amostragem. Este tipo de amostragem permite o acesso aos maiores e mais diversas populações, o que é feito é selecionar um cluster dentro e outra unidade amostral final não é o cluster inicial, mas subdivisões destes. Duas fases nas amostras simples: um loas são selecionados grupos de membros da população do estudo (UPAs). Dois membros escolhidos aleatoriamente do estudo da população de unidades primárias de amostragem. Por conseguinte, é importante procurar as unidades de ordem superior: 1 foram contados diferentes áreas geográficas. A área geográfica escolhida aleatoriamente. 2. populações foram contados escolhido área geográfica. 3. população é escolhida aleatoriamente. 4. cansado as ruas e as famílias são diferentes entrevistados. 5. é repetido várias vezes até atingir a amostra. Normalmente multicelulares e amostragem multifásica é realizado em três ou quatro etapas. No Nacional por Amostra de multi-estágio da amostra é usada. Amostragem aleatória de rotas: é assim chamado porque o entrevistador, através de um percurso selecionado aleatoriamente em um mapa na seleção de unidades de amostragem no mapa estão marcados os pontos de partida (ruas, edifícios, etc), o entrevistador rota escolhida deve atender as seguintes normas: um conjunto de rotações (esquerda ou direita). 2 entre certos edifícios. 3 entrevistar as pessoas referidas. A principal desvantagem é a sobre-representação, ou seja, que a habitação pode fazer o mesmo tipo de pessoas (reformados, desempregados, donas de casa, etc) por isso é aconselhável para entrevistar indivíduos específicos e três vezes menos stress. tipos de testes não foram probalísticos: amostragem de quotas: utilizada principalmente em estudos de mercado e sondagens de opinião.Quota de amostragem tem partilhado o palco com amostragem estratificada: 1 identifica grupos homogêneos (idade, sexo, escolaridade, etc). 2 determina o tamanho da amostra em cada grupo. É na fase seguinte, onde a diferença reside, pois os elementos da amostra não foi escolhida aleatoriamente, mas através de contribuições, o entrevistador segue uma abordagem baseada em certas características ou contribuições. Total de categorias de louvor em que a informação é necessária: 2x3x4 = 24 grupos. É difícil identificar um tamanho de amostra para cada grupo. Ou amostra de conveniência e estratégia: muitas vezes utilizado em pesquisas exploratórias e custo reduzido. O critério utilizado é subjetivo, isto é, depende do interesse do pesquisador. Amostragem "bola de neve": também chamado de cadeia, é usado em pequenos grupos, é difícil localizar os imigrantes ilegais, seitas, gangues, etc. A abordagem é identificar um dos componentes da amostra, a seguir são selecionadas com base das referências apostadas pelos indivíduos e entrevistados, o tamanho da amostra é determinado pelo investigador. A principal desvantagem é que elas geralmente são entrevistados mais visível.