Capítulo 2
10
R
E
G -
5
4
9
.40
2
- C
O
PY
R
IG
H
T - B
0
0
1
00 99 84 84 14
62 41 50 78 20
94 27 90 69 24
44 89 29 28 84
97 30 76 95 33
39 16 58 04 44
60 78 11 03 26
03 19 23 47 62
41 28 52 67 56
77 54 98 50 39
28 63 41 61 91
74 24 48 85 40
00 24 03 37 96
05 41 47 69 69
62 69 84 97 97
67 95 13 77 58
48 05 88 43 52
68 09 92 11 86
36 28 25 15 82
21 10 54 26 95
80 15 59 59 83
67 50 34 09 61
89 57 77 91 33
25 39 59 96 65
25 37 42 52 97
64 24 83 81 37
12 33 59 67 50
46 68 75 05 32
45 36 16 71 18
47 23 66 51 56
90 14 50 79 42
98 03 19 93 92
07 63 83 19 32
87 74 18 97 25
66 65 52 04 99
90 95 54 66 81
31 30 20 76 93
88 47 60 59 37
51 36 90 32 22
10 03 56 04 92
34 48 83 27 96
14 98 14 26 42
42 16 63 33 28
95 51 97 22 04
13 08 69 11 52
73 63 31 06 60
03 04 97 25 84
99 51 15 55 71
76 10 63 26 76
36 58 48 03 08
84 39 60 85 38
66 30 83 51 09
54 39 48 77 67
39 33 05 22 99
81 66 86 70 01
38 71 69 73 06
79 79 13 52 89
97 26 36 47 27
13 23 96 58 60
75 59 26 86 81
43 40 12 55 04
95 95 03 63 31
09 27 02 67 00
02 26 74 53 28
93 63 58 17 96
88 66 33 35 69
33 83 64 76 05
49 85 38 43 91
03 39 97 96 99
48 89 55 82 10
77 50 25 64 60
69 78 80 44 71
73 65 38 34 46
03 69 48 79 83
80 43 00 98 92
AMOSTRAGEM PROPORCIONAL ESTRATIFICADA:
Quando a população se divide em estratos (sub-populações), convém que o sorteio dos
elementos da amostra leve em consideração tais estratos, daí obtemos os elementos da
amostra proporcional ao número de elementos desses estratos.
Ex: Vamos obter uma amostra proporcional estratificada, de 10%, do exemplo anterior,
supondo, que, dos 90 alunos, 54 sejam meninos e 36 sejam meninas. São portanto dois estratos
(sexo masculino e sexo feminino). Logo, temos:
Tabela 2.0
SEXO
POPULAÇÃO
10 %
AMOSTRA
MASC.
54
5,4
5
FEMIN.
36
3,6
4
Total
90
9,0
9
Numeramos então os alunos de 01 a 90, sendo 01 a 54 meninos e 55 a 90, meninas e procedemos
ao sorteio casual com urna ou tabela de números aleatórios.
AMOSTRAGEM SISTEMÁTICA:
Quando os elementos da população já se acham ordenados, não há necessidade de construir
o sistema de referência. São exemplos os prontuários médicos de um hospital, os prédios de
uma rua, etc. Nestes casos, a seleção dos elementos que constituirão a amostra pode ser feita
por um sistema imposto pelo pesquisador.
Ex: Suponhamos uma rua com 900 casas, das quais desejamos obter uma amostra formada por
50 casas para uma pesquisa de opinião. Podemos, neste caso, usar o seguinte procedimento:
como 900/50 = 18, escolhemos por sorteio casual um número de 01 a 18, o qual indicaria o
primeiro elemento sorteado para a amostra; os demais elementos seriam periodicamente
considerados de 18 em 18. Assim, suponhamos que o número sorteado fosse 4 a amostra seria:
4ª casa, 22ª casa, 40ª casa, 58ª casa, 76ª casa, etc.
AMOSTRAGEM POR CONGLOMERADOS (ou AGRUPAMENTOS)
Algumas populações não permitem, ou tornam extremamente difícil que se identifiquem seus
elementos. Não obstante isso, pode ser relativamente fácil identificar alguns subgrupos da
população. Em tais casos, uma amostra aleatória simples desses subgrupos (conglomerados)
pode se colhida, e uma contagem completa deve ser feita para o conglomerado sorteado.
Agrupamentos típicos são quarteirões, famílias, organizações, agências, edifícios etc.
Ex: Num levantamento da população de determinada cidade, podemos dispor do mapa
indicando cada quarteirão e não dispor de uma relação atualizada dos seus moradores. Pode-
se, então, colher uma amostra dos quarteirões e fazer a contagem completa de todos os que
residem naqueles quarteirões sorteados.