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Amostra E Participantes

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Amostra E Participantes

  1. 1. O campo empíricoAmostra e Participantes<br />
  2. 2. Amostra<br />Sobre a amostra<br />1) O que significa amostra e amostragem?<br />2) Que dimensão deve ter a amostra?<br />3) Até que ponto deve ser representativa?<br />4) Há acesso à amostra?<br />5) Que estratégias de amostragem devemos usar?<br />
  3. 3. Amostra<br />Questão: como é que os professores se sentem relativamente à sua profiussão? <br />Ex. População do estudo: 1105 professores<br />população<br />amostra<br />
  4. 4. Amostra<br />Dimensão da amostra<br />
  5. 5. Amostra<br />
  6. 6. Sampling<br />Dimensão da amostra e níveis de confiança<br />(Cohen, Manion & Morrison, 2000)<br />
  7. 7. Amostra<br />1. Amostra probabilística<br />Finalidade de generalização e representação<br />Escolha feita na base do acaso<br />Qualquer elemento da população tem igual chance de ser incluído na amostra<br />
  8. 8. Amostra<br />Amostra aleatória (probabilística)<br />É necessário ter uma lista da população<br />Tiramos ao acaso elementos da lista<br />
  9. 9. Amostra<br />Amostragem sistemática<br />Precisamos da lista dos elementos da população<br />Todo o nésimo elemento é retirado, coim uma frrequência f,<br /> com f = N / na<br />Em que<br />f é a frequência do intervalo<br />N é o número total de elementos da população<br />na é o número de elementos da amostra<br />
  10. 10. Sampling<br />Ex. População: 1105 professores<br />Dimensão da amostra: 285<br />f = 1105 / 285 = 3.8 arredondado a 4<br />Toma-se todo o 4º nome de um professor da lista<br />Como construir a lista?<br />
  11. 11. Sampling<br />Amostra estratificada<br />Passo1: identificar as características que aparecem na população e que quermos ver representadas na amostra (e.g. sex, idade)<br />Passo 2: fazer amostragem propabilística nos grupos formados de acordo com o passo 1<br />(utilizando as estratégias anteriores)<br />
  12. 12. Amostra<br />Amostras por clusters<br />Adequadas a grandes populações, de acesso difícil<br />Amostragem num determinado grupo (e.g. professores que leccionam numa certa região)<br />
  13. 13. Amostra<br />Estratégias de amostragem<br />Ex.<br />População: 1105 professores em 7 escolas; dimensão da amostra = 285 das 7 escolas<br />Colocar o nome de cada escola num cartão <br />Retirar um primeiro cartão ao acaso, marcar o nome da escola numa tabela<br />Recolocar o cartão com o nome da escola<br />Repetir 285 vezes e verificar o total de professores ba seleccionar em cada escola<br />
  14. 14. Amostra<br />Ex.<br />
  15. 15. Amostra<br />Amostragem em multi-fases<br />Mudar a estratégia d amostragem em cdada fase do estudo<br />Ex.<br />1st fase: professores<br />2nd fase: pais<br />…<br />
  16. 16. Amostra<br />2. Amostragem não-probabilística<br />A amostra representa-se a si própria e não a uma população<br />Não se procura generalização (em extensão)<br />
  17. 17. Amostra<br />Amostragem por conveniência<br />Amostragem oportunista<br /><ul><li> acesso</li></li></ul><li>Amostra<br />Amostragem por quotas ou proporcional<br />Professores de matemática: 215<br />Professores de Língua Portuguesa: 221<br />Professores de Inglês: 402<br />Proporção: 2 : 2 : 4<br />Mínimo requerido: 2 + 2 + 4 = 8<br />Outras possibilidades:<br />6 + 6 + 12 = 24<br />14 + 14 + 28 = 56<br />
  18. 18. Amostra<br />Amostragem (quota) proporcional<br />Passo 1: identificar as características da população ue queremos ver presentadas na amostra<br />Passo 2: identificar as frequências e proporções em que as características seleccionadas aparecem na população<br />Passo 3: assegurar que as mesmas percentagens aparecem na amostra<br />
  19. 19. Amostra<br />Amostragem propositada<br />A selecção é feita de acordo com propósitos específicos<br />Ex. Estudo de caso das práticas dos professores em avaliação das aprendizagens<br />
  20. 20. Amostra<br />Amostragem em bola de neve<br />Uma amostra dá origem a outras amostras do mesmo tipo de acordo com os objectivos do estudo<br />

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