Usuário:Danilofavato/Testes
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Em estatística, amostragem é a seleção de um subconjunto de indivíduos pertencentes a uma população da qual se pretende estimar ou inferir alguma característica{{carece de fontes}}. Para tanto, a amostra deve ser considerada idônea para representar o universo em questão.
Cada observação selecionada mede uma ou mais propriedades (como peso, lugar, cor) dos corpos observáveis distintos ou indivíduos. Em uma pesquisa por amostragem, diferentes pesos podem ser atribuídos aos dados para ajustar a amostra, como acontece na amostragem estratificada. Resultados obtidos a partir de teorias das probabilidades e estatística teórica são empregados para guiar a prática. Nos negócios e em pesquisas médias, a amostragem é largamente utilizada para coletar informação sobre a população{{carece de fontes}}.
Há vários métodos de amostragem, tais como:
- aleatória simples, com ou sem reposição (cada elemento da população tem igual probabilidade de ser escolhido para caracterizar a amostra);
- amostragem sistemática (após ordenada a população, seleciona-se a amostra probabilística);
- amostragem por estágios múltiplos (envolve o uso de um tipo de amostragem aleatória em cada um dos seus estágios);
- amostragem estratificada por cotas.
Estágios do processo de amostragem
[editar | editar código-fonte]Definição da população
[editar | editar código-fonte]A população pode ser definida como o espaço no qual estão contidos todos os indivíduos dotados da característica que se deseja estudar. Devido a escassez de tempo e dinheiro para coletar dados sobre toda a população, ou da necessidade de utilização de testes destrutivos para analisar algumas propriedades (como resistência e durabilidade máximas) é necessário trabalhar com amostras representativas da população.
Em algumas ocasiões a definição da população é óbvia. Por exemplo, um produtor precisa decidir se um lote do material produzido possui a qualidade necessária para ser liberado para os consumidores, ou se esse lote deveria ser sucateado ou submetido a retrabalho devido à baixa qualidade. Neste caso o lote é a população.
Em outros casos a população é menos tangível. Por exemplo, Joseph Jagger estudou o comportamento de roletas em um cassino de Monte Carlo{{carece fontes}} e usou os resultados para identificar roletas tendenciosas. Nesse caso, a população, seria composta por todos os resultados que todas as roletas do cassino poderiam gerar e haver gerado.