Uma medida empírica para reduzir o vício no planejamento de amostragem aleatória simples e estratificada causado pela ausência de resposta

Authors

  • Mariano Martínez Espinosa Professor Doutor do Departamento de Estatística, Instituto de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal de Mato Grosso – UFMT
  • Arthur Cardoso Rezende Graduando em Estatística, Universidade Federal de Mato Grosso - UFMT
  • Lucas Matos Castelo Graduando em Estatística, Universidade Federal de Mato Grosso - UFMT
  • Marcus Vinicius Duarte de Moura Graduando em Estatística, Universidade Federal de Mato Grosso - UFMT

Keywords:

População, Amostra, Amostragem, Ausência de resposta.

Abstract

O objetivo do presente trabalho é apresentar um procedimento empírico para reduzir o vício no planejamento de amostragem aleatória simples e estratificada causado pela ausência de resposta. Trata-se de um estudo metodológico sobre o planejamento amostral e determinação do tamanho da amostra em diversas áreas do saber. Uma vez que nas pesquisas científicas geralmente são utilizadas amostras para inferir sobre uma determinada população. No entanto, a ausência de resposta pode introduzir vício no processo de amostragem e alterar as inferências obtidas por meio das informações amostrais. Assim, para evitar o problema da ausência de resposta causado por ausência no momento da entrevista e recusas. O acréscimo do tamanho da amostra durante o planejamento amostral é um procedimento geralmente adotado, para reduzir o vício ocasionado pela ausência de resposta. Para isso no presente estudo o tamanho de amostra é divido por 0,85, assim se devem realizar retornos ao domicilio até alcançar uma taxa mínima de resposta estimada igual a 85%.

References

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Published

29-07-2019

How to Cite

Espinosa, M. M., Rezende, A. C., Castelo, L. M., & Moura, M. V. D. de. (2019). Uma medida empírica para reduzir o vício no planejamento de amostragem aleatória simples e estratificada causado pela ausência de resposta. Sigmae, 8(2), 722–727. Retrieved from https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/945

Issue

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

Section

Probability and Statistics

License

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