Pesquisa e estatística - aula 02 20
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Pesquisa e estatística - aula 02 20

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  • 1. Pesquisa e Estatística: Aula #2/20
    Curso Técnico Propaganda & MarketingColégio Cenecista Elias MoreiraProf. Márcio A. Karsten
  • 2. Introdução Aula 2
    Amostragem Probabilística e Não Probabilística
    Os Dados
    Elaboração de dados
  • 3. Amostragem Probabilística
    Também chamada de aleatória ou ao acaso
    Podem ser submetidas a tratamento estatístico
    Permite compensar erros amostrais e outros aspectos relevantes
    Representatividade e significância da amostra
  • 4. Tipos de Amostragem Probabilística
    Simples
    Sistemática
    Múltiplo Estágio
    Por Área
    Por conglomerados ou grupos
    De vários graus ou Estágios Múltiplos
    De Fases Múltiplas, Multifásica ou Em Várias Etapas
    Estratificada
    Amostra-tipo, Amostra Principal, Amostra a Priori ou Amostra-padrão
  • 5. Aleatória Simples
    É a amostragem em que a escolha de um indivíduo, entre uma população, é ao acaso (aleatória), quando cada membro da população tem a mesma probabilidade de ser escolhido
    Pode apresentar dois tipos:
    Sem reposição, o mais utilizado, em que cada elemento só pode entrar uma vez para a amostra;
    Com reposição, quando os elementos da população podem entrar mais de uma vez para a amostra.
  • 6. Aleatória Sistemática
    Variação da Aleatória Simples
    A população, ou relação de seus componentes, deve ser ordenada, de forma tal que cada elemento seja identificado, univocamente, pela posição
    É eficiente na medida em que a “listagem” esteja misturada no que se refere à característica em estudo
  • 7. Aleatória de Múltiplo Estágio
    Consiste em dois ou mais estágios, com o emprego de amostragem aleatória simples e/ou sistemática de cada um
  • 8. Aleatória Por Área
    Utilizada quando não se conhece a totalidade dos componentes da população,
    Possível de ser encontrada mais facilmente, por meio de mapas cartográficos ou fotos aéreas,
    Geralmente ocorre com pesquisas da área rural.
    Podem-se utilizar quadrados, limites administrativos como distritos ou bairros de uma cidade, zonas eleitorais, etc
  • 9. Aleatória por Conglomerados ou Grupos
    Frupos formados e/ou cadastrados da população (escolas, empresas, igrejas, clubes, favelas).
    Exigência básica: o indivíduo, pertencer a um e apenas um conglomerado.
    É rápida, barata e eficiente
    A unidade de amostragem é um conjunto, facilmente encontrado e identificado,
    Os elementos já estão ou podem ser rapidamente cadastrados.
    Problema: os conglomerados raramente são do mesmo tamanho, o que costuma não permitir o controle da amplitude da amostra.
  • 10. Aleatória de Vários Degraus ou Estágios Múltiplos
    A amostragem de estágios múltiplos pode ter n degraus e utilizar, segundo a necessidade, a aleatória simples, a sistemática, por área e por conglomerados, todas estas técnicas ou algumas, e quantas vezes forem necessárias
  • 11. Aleatória de Fases Múltiplas, Multifásica ou Em Várias Etapas
    Consiste basicamente no sorteio de uma amostragem bem ampla que é submetida a uma investigação rápida e pouco profunda (primeira fase);o conhecimento obtido nessa fase permite extrair, da amostra mais ampla, uma menor, que será objeto de uma pesquisa aprofundada (segunda fase)
  • 12. Aleatória Estratificada
    Os estratos são formados pelo pesquisador, segundo as necessidades de seu estudo
    Ao formar os estratos, deve-se atentar para que todos os elementos da população estejam enquadrados neles e que nenhum indivíduo possa ser colocado em dois estratos diferentes, relativos ao mesmo atributo
    Tornar os estratos o mais homogêneos possível, sendo, ao mesmo tempo, os diversos estratos heterogêneos uns em relação aos outros
  • 13. Amostra-Tipo, Amostra Principal, Amostra a Priori ou Amostra-Padrão
    Desenvolvido nos EUA
    Geralmente as amostras são constituídas para determinado estudo e em função dele
    Esta amostragem é a escolha de uma amostra bem ampla da população de um país, estado, região ou cidade, estratificada segundo múltiplos critérios e utilizada como “reserva”, à qual se recorre, para o sorteio (de forma aleatória) de amostras “sob medida”, utilizadas em pesquisas específicas
  • 14. AmostragemNão Probabilística
    Intencional
    Por Juris
    Por Tipicidade
    Por quotas
  • 15. AmostragemNão Probabilística
    Característica Principal:
    Não faz uso de formas aleatórias de seleção
    Torna impossível a aplicação de fórmulas estatísticas para o cálculo como, por exemplo, de erros de amostra.
    Não podem ser objetos de certos tipos de tratamento estatístico.
  • 16. Amostragem Intencional
    O pesquisador está interessado na opinião de determinados elementos da população, mas não representativos dela.
    Pressupõe que estas pessoas, por palavras, atos ou atuações, têm a propriedade de influenciar a opinião dos demais.
  • 17. Amostragem “Por Juris”
    Utilizada principalmente quando se desejam obter informações detalhadas, durante certo espaço de tempo, sobre questões particulares.
    A utilização mais comum deste método é em estudos realizados por órgãos oficiais, principalmente sobre orçamento familiar ou programas de rádio e TV (audiência)
  • 18. Amostragem Por Tipicidade
    Considerações de diversas ordens impedem a escolha de uma amostra probabilística
    O pesquisador tenta buscar, então, uma amostra representativa
    Uma das formas é a procura de um subgrupo que seja típico, em relação à população como um todo
    Tal subgrupo é utilizado como barômetro da população.
    Restringem-se as observações a ele e as conclusões obtidas são generalizadas para o total da população
  • 19. Amostragem Por Quotas
    A técnica não probabilística mais utilizada em levantamentos de mercado.
    Apesar do desenvolvimento de diversas técnicas probabilísticas de fácil utilização, muitos institutos de pesquisa empregam o sistema de quotas
  • 20. Dados
    Dados: são os fatos e números coletados, analisados e sintetizados para apresentação e interpretação.
    Elementos: são as entidades a respeito das quais se coletam dados. Curso, Idade, Sexo,
    Variável: é uma característica dos elementos que interessa ao estudo. Margem de lucro, Valor de negociação, Margem de contribuição, etc.
    Observação: conjunto de medidas obtidas correspondentes a determinado elemento
  • 21. Dados
    Quantitativos: focalizados em termos de grandeza ou quantidade do fator presente em uma situação. Os caracteres possuem valores numéricos, isto é, são expressos em números (peso, tamanho, custo, produção, número de filhos, salário, etc.).
    Qualitativos: baseados na presença ou ausência de alguma qualidade ou característica, e também na classificação de tipos diferentes de dada propriedade (cor da pele, raça, nacionalidade, estado civil, profissão, sexo, etc.).
  • 22. Dados
    Contínuos:
    Valores forem ilimitados
    Há inúmeros valores entre os extremos de um intervalo
    Os dados devem ser agrupados (constituição de classes, faixas)
    Descontínuos ou discretos
    Valores bem determinados.
    Geralmente não há necessidade de agrupamentos
  • 23. Elaboração de Dados
    De posse dos dados coletados, revistos e selecionados, inicia-se o seu processo de categorização;
    Esse processamento pode ser realizado antecipadamente, no próprio questionário
  • 24. Estabelecimento de Categorias
    Categoria é a classe, o grupo ou o tipo em uma série classificada.
    Para o estabelecimento de categorias importantes devem ser observados certos princípios de classificação.
    As perguntas ou hipóteses da pesquisa, quando formuladas, oferecem uma base para o estabelecimento de determinadas regras.
  • 25. Codificação
    Codificação é a operação técnica segundo a qual os dados são categorizados.
    O processo de codificação engloba duas tarefas:
    Classificação e
    Atribuição de códigos.
    Mediante a codificação, os dados aproximados são transformados em símbolos (números ou letras) que podem ser tabulados ou contados.
  • 26. Codificação
    Classificar significa organizar ou ordenar uma série de dados em diferentes classes, em uma ou mais variáveis. Na classificação, um todo ou universo é dividido em partes. Os dados são agrupados em categorias para serem analisados
    Codificar significa organizar os dados em classes ou categorias, atribuindo a cada categoria um item e dando a cada um deles um símbolo. A contagem dos números dá o número total de itens de cada classe.