AMOSTRAGEM

AMOSTRAGEM
A inferência estatística consiste em fazer afirmações sobre uma população (universo) a partir de valores representativos (amostra), ou seja, faz-se um estudo estatístico de apenas uma parte do todo, e seus resultados são generalizados para o grupo inteiro. A teoria da inferência tem suas bases fundamentadas através do relacionamento entre probabilidade e amostragem.
Diferentemente do censo, que é um exame de todos os elementos de um dado grupo, a amostragem não garante que os resultados obtidos sejam exatamente semelhantes à população da qual foi extraída, mas permite, através da amostra aleatória, estimar o valor do erro possível, ou seja, informar a proximidade entre amostra e população, em termos de representatividade.
O processo de amostragem pode ser realizado “em cima” de dois tipos de população: finita e infinita; e é mais recomendável que o censo, na medida em que seja necessário levantar informações sobre uma população muito numerosa, ou ainda, infinita, visto que, não se é possível contar o tamanho da população, sendo assim, impossível examinar todos os itens da mesma.
Existem dois tipos de amostragem: com reposição e sem reposição. O fato de repor ou não, um item já examinado, influencia diretamente nas probabilidades dos itens restantes. Para o caso de o tamanho da amostra ser pequeno em relação ao tamanho da população, a não reposição de um item já examinado terá efeito desprezível nas probabilidades dos restantes, mas, por outro lado, amostras relativamente grandes, utilizando amostragem sem reposição, podem distorcer as probabilidades dos itens que ainda não foram examinados. Para evitar este problema, geralmente faz-se a reposição quando o tamanho da amostra excede 5% do tamanho da população.
Amostragem X Censo
Além do fato de não ser possível realizar o censo sobre uma população infinita, existem outras vantagens na realização da amostragem em vez de uma pesquisa censitária: Atualidade – a amostra permite maior rapidez, enquanto