Estatistica 1

DISTRIBUIÇÕES AMOSTRAIS.
INTRODUÇÃO
Já vimos que a Estatística Indutiva é a ciência que busca tirar conclusões probabilísticas sobre as populações, com base em resultados verificados em amostras retiradas dessas populações. Entretanto, não basta que saibamos descrever convenientemente os dados da amostra e que dominemos perfeitamente as técnicas para que possamos executar, com êxito, um trabalho estatístico completo. Antes de tudo, é preciso garantir que a amostra ou amostras que serão usadas sejam obtidas por processos adequados. Se erros palmares forem cometidos no momento de selecionar os elementos da amostra, o trabalho todo ficará comprometido e os resultados finais, serão provavelmente bastantes incorretos. Devemos, portanto, tomar especial cuidado quanto os critérios que serão usados na seleção da amostra. O que é necessário garantir, em suma, é que a amostra seja representativa da população. Isso significa que, a menos de certas pequenas discrepâncias inerentes à aleatoriedade sempre presente, em maior ou menor grau, no processo de amostragem, a amostra deve possuir as mesmas características básicas da população, no que diz respeito à(s) variável(is) que desejamos pesquisar. A necessidade da representatividade da amostra não é, difícil de entender. O que talvez não seja tão fácil é saber quando temos uma amostra representativa ou não. Veremos algumas recomendações sobre como proceder para garantir, da melhor forma possível, a representatividade da amostra. Os problemas de amostragem podem ser mais ou menos complexos e sutis, dependendo das populações e das variáveis que se deseja estudar. Na industria, onde amostras são frequentemente retiradas para efeito de controle de qualidade dos produtos e materiais, em geral os problemas de amostragem são mais simples de resolver. Por outro lado, em pesquisas sociais, econômicas ou de opinião, a complexidade dos problemas de amostragem é normalmente bastante grande. Em