Amostra complexa

UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA
CENTRO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS
DEPARTAMENTO DE ECONOMIA RURAL

ERU 726 - ECONOMETRIA II
1.o Semestre/2008

AULA PRÁTICA

ANÁLISE DE DADOS AMOSTRAIS COMPLEXOS USANDO O STATA

João Ricardo Ferreira de Lima*

Objetivo: introduzir o estudo de dados amostrais complexos, comparando os resultados de dois tipos de análises: a) desconsiderando o plano amostral; b) considerando o plano amostral. Para isto será utilizada a base de dados da PNAD/IBGE para o ano de 2003 e o software Stata.

Conceitos Básicos

1) Amostragem

Amostragem surge da necessidade de obter informações sobre a população, que mesmo sendo finita, pressupõe elevado custo para coleta de todas as observações. O objetivo é, através de uma parte da população (denominada de amostra), se fazer inferência a respeito de toda a população. Esta amostra deve ser representativa da população e, para isso, deve ser selecionada de forma aleatória e probabilística. A forma como o processo de seleção da amostra é executado denomina-se plano amostral ou desenho amostral. O plano amostral mais simples é a amostragem aleatória simples (AAS), na qual todos os elementos possuem a mesma probabilidade de serem escolhidos. Este processo de seleção pode ser feito com reposição (AASC) ou sem reposição (AASS). No caso da AASC, as observações obtidas são tratadas como IID (independentes e identicamente distribuídas)[1]. Na prática, contudo o processo de seleção amostral é mais “complexo” do que a AAS. Os seguintes aspectos definem um plano amostral complexo: estratificação das unidades de amostragem, conglomeração (seleção da amostra em vários estágios), probabilidades desiguais de seleção em um ou mais estágios, e ajustes dos pesos amostrais para calibração com totais populacionais conhecidos. Conseqüentemente, dados obtidos de amostras complexas não podem ser considerados IID. Qualquer processo de amostragem que não seja AASC possui design complexo e requer considerações especiais