estatística aplicada

Unidade II

Unidade II
5 AMOSTRAGEM

Nesta parte do curso de Estatística Aplicada nós iremos nos ater à amostragem e à correlação.
Por amostragem, entendem‑se os procedimentos destinados a estudar as relações entre populações e suas amostras.
Já dentro da correlação e da regressão, estaremos nos direcionando aos relacionamentos entre duas variáveis, procurando verificar se o comportamento de uma está de alguma forma relacionado com o comportamento da outra.
Caso você queira saber se uma determinada marca de uísque é boa, você precisa beber a garrafa inteira? A menos que você tenha acabado de bebê‑la, a sua resposta será certamente não. Todos nós sabemos que basta beber uma dose para conseguirmos avaliar a qualidade da bebida. Essa pequena dose é chamada de amostra, e o processo pelo qual estimamos a qualidade do uísque usando a avaliação de uma amostra é chamado de amostragem.
Agora, note que, se você quiser fazer o mesmo raciocínio para uma feijoada, terá de considerar alguns aspectos. O processo de amostragem ainda é válido, mas, a amostra certamente terá de ser maior do que aquela de uísque. Por quê? Porque enquanto o uísque é totalmente homogêneo, a feijoada tem um alto grau de heterogeneidade. Em outras palavras, se você pegar uma pequena amostra da feijoada, correrá o risco de não provar o paio, que está uma porcaria, e, assim, chegar a conclusões errôneas.
Em Estatística, a medida que nos informa qual é o grau de homogeneidade do universo que estamos trabalhando é o desvio padrão, e quanto maior ele for, menos homogêneo serão o universo e a amostra.
Observação
Assim, quando quisermos saber qual é o tamanho que uma amostra deve ter, deveremos saber qual é o seu desvio padrão.
Por outro lado, observe que quando você experimenta uma amostra para saber como funciona o universo todo, você está fazendo uma estimação, ou seja, uma previsão do todo com base em uma parte. Isso é possível, mas com um cuidado fundamental: a previsão está