Um novo método para alocação de unidades em subamostras representativas baseado em covariáveis discretas

Authors

  • Helgem de Souza Ribeiro Martins Universidade Federal de Viçosa https://orcid.org/0000-0002-9371-5771
  • Rosielle da Costa Farias Universidade Federal de Viçosa
  • Ivair Ramos Silva Universidade Federal de Ouro Preto
  • Graziela Dutra Rocha Gouvêa Universidade Federal de Ouro Preto
  • Raimundo Marques do Nascimento Neto Universidade Federal de Ouro Preto
  • Fernando Luiz Pereira de Oliveira Universidade Federal de Ouro Preto

Keywords:

Estudos experimentais, alocação de subamostras, amostragem, aleatorização

Abstract

Em estudos experimentais nos quais se deseja verificar a eficácia de alguma intervenção, é usual a presença de grupos que sofrerão ou não estas intervenções para que comparações a respeito de fatores relacionados a estas intervenções possam ser medidos. Para garantir que tais comparações sejam válidas, é necessário que os grupos apresentem características o mais semelhantes possíveis entre si, definidas no início do estudo. Este trabalho apresenta uma nova metodologia de divisão, dado um conjunto de dados inicial, em k subamostras representativas em relação aos dados iniciais, com base em covariáveis que definem as características desta. Os resultados obtidos constatam que a metodologia de aleatorização proposta apresenta resultados satisfatórios, principalmente se comparados com a técnica tradicional de amostragem aleatória simples. As subamostras delineadas pelo método apresentam um alto grau de similaridade com a amostra original, o que possibilitará aos estudos experimentais deste trabalho uma redução no viés de seleção, proporcionando resultados mais satisfatórios.

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Published

29-07-2019

How to Cite

Martins, H. de S. R., Farias, R. da C., Silva, I. R., Gouvêa, G. D. R., Neto, R. M. do N., & Oliveira, F. L. P. de. (2019). Um novo método para alocação de unidades em subamostras representativas baseado em covariáveis discretas. Sigmae, 8(2), 742–761. Retrieved from https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/949

Issue

Vol. 8 No. 2 (2019): Special issue: 64th RBRAS and 18th SEAGRO

Section

Probability and Statistics

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