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

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