Resumo Estat Stica

Resumo estatística- Passo 1
Passo 1-2.2. Conceitos Fundamentais O conceito de população é intuitivo; trata-se do conjunto de indivíduos ou objetos que apresentam em comum determinadas características definidas para o estudo. • Amostra - é um subconjunto da população. • Amostragem - são procedimentos para extração de amostras que representem bem a população. • Riscos - é a margem de erro motivado pelo fato de investigarmos parcialmente (amostras) o universo (população). • População-alvo - é a população sobre a qual vamos fazer inferências baseadas na amostra. Para que possamos fazer inferências válidas sobre a população a partir de uma amostra, é preciso que essa seja representativa. Uma das formas de se conseguir representatividade é fazer com que o processo de escolha da amostra seja, de alguma forma, aleatório. Além disso, a aleatoriedade permite o cálculo de estimativas dos erros envolvidos no processo de inferência. Quanto à extração dos elementos, as amostras podem ser: • Com reposição - quando um elemento sorteado puder ser sorteado novamente; • Sem reposição - quando o elemento sorteado só puder figurar uma única vez na amostra. Basicamente, existem dois métodos para composição da amostra: probabilístico e não probabilístico (intencional). PUC Minas Virtual 29 Probabilidade e Estatística • O método de amostragem probabilística exige que cada elemento da população possua determinada probabilidade de ser selecionado. Normalmente, possuem a mesma probabilidade. Assim, se N for o tamanho da população, a probabilidade de cada elemento será 1/N. Somente com base em amostragens probabilísticas pode-se realizar inferências sobre a população, a partir dos parâmetros estudados na amostra. São elas: • Amostragem Aleatória Simples; • Amostragem Aleatória Estratificada; • Amostragem Sistemática; • Amostragem por Conglomerado. Por serem as principais técnicas estudas, serão mais detalhadamente exploradas no item 2.3. • Os métodos não probabilísticos são amostragens em