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Capítulo | Introdução | Conceitos gerais índice 1 | Elaboração das estatísticas demográficas índice 2 | Distribuição e composição da população índice 3 | Mortalidade e morbidade índice 4 | Nupcialidade índice 5 | Fecundidade índice 6 | Crescimento e reposição da população índice 7 | Migração índice 8 | Aspectos econômicos e sociais da demografia índice 9
Secção | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 20 | 21 | 22 | 23 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 40 | 41 | 42 | 43 | 50 | 51 | 52 | 60 | 61 | 62 | 63 | 70 | 71 | 72 | 80 | 81 | 90 | 91 | 92 | 93

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O processo de amostragem 1 é utilizado para a obtenção de informações relativas à totalidade de uma população, com base apenas em observações de uma fração da população, chamada amostra 2. Uma população é o conjunto de elementos 3 que são objeto da investigação. A unidade de amostragem 4 ou unidade amostrai 4 é cada uma das partes disjuntas em que a população é exaustivamente decomposta a fim de serem feitas extrações de seu conjunto, para constituir uma amostra ou estágio de amostra. Em demografia, os indivíduos (110-2), famílias (112-1) ou domicílios (110-3) constituem, em geral, as amostras e as unidades de amostragem podem ser indivíduos, famílias, quarteirões, cidades ou áreas. A amostra compreende um certo número de unidades de amostragem, selecionadas segundo um plano de amostragem 5.

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A amostragem probabilística 1, também denominada amostragem aleatória 1 ou amostragem acidental 1, é aquela em que a seleção da amostra depende de dada lei probabilística. A lista completa das unidades de amostragem constitui o sistema de referência 3 ou fundamentos de amostragem 3. Na amostragem aleatória simples 4, uma proporção de unidades de amostragem é escolhida dos fundamentos, ao acaso, isto é, procede-se à seleção aleatória 2 dos elementos. A razão entre o número de elementos que compõem a amostra e o total da população é chamada fração de amostragem 5. As amostras sistemáticas 6 são retiradas de um sistema de referência no qual as unidades estão numeradas em seqüência. A amostra é extraída, tomando-se a nésima, (n + s)esima, (n + 2s)esima. . . etc. unidade, onde n não é maior que s e é selecionada aleatoriamente. Na amostragem por conglomerados 7, os elementos que constituem a amostra não são extraídos individualmente, mas sim em grupos chamados conglomerados 8.

  • 2. aleatoriedade, s.f. — aleatória, adj.

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Na amostragem estratificada simples 1 a população é dividida em diversos estratos 2, relativamente mais homogêneos que a população como um todo em relação às características estudadas, e uma amostra aleatória simples (V. 161-4) é escolhida de cada estrato, podendo as frações de amostragem (161-5) variar segundo os estratos. A amostragem em estágios múltiplos 3 é o método no qual a seleção da amostra se desenvolve em uma sucessão de estágios: primeiramente, extrai-se uma amostra acidental das unidades de amostragem (160-4) primárias, em seguida, cada uma das unidades é considerada como uma população, da qual se extrai uma sub-amostra 4, e, assim, pode o processo continuar enquanto fôr necessário. Não existindo um bom sistema de referência, pode-se selecionar uma amostra das áreas delimitadas em um mapa; tal processo é chamado amostragem de áreas 5.

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Na amostragem probabilística (161-1), utilizam-se métodos aleatórios para obter uma amostra representativa 1, isto é, uma amostra cujos elementos típicos se aproximam dos da população originária, enquanto que na amostragem por quota 2, a amostra é escolhida de modo a refletir certas características da população, recebendo cada entrevistador (204-2) uma quota 3 de diferentes tipos de unidades amostrais a serem incluídas em sua amostra; dentro dos limites da quota, o entrevistador é livre de selecionar as unidades.

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Denomina-se parâmetro de população 1 um valor numérico que caracteriza uma população e estimação estatística 2 o processo pelo qual os valores desses parâmetros podem ser estimados, partindo dos resultados de uma amostra. Tais estimativas estão sujeitas a erros de amostragem 3 cuja ordem de grandeza é dada pelo erro padrão 4. Costuma-se associar um intervalo de confiança 5 a uma estimativa para determinar os limites dentro dos quais pode-se esperar que esteja compreendida a quantidade estimada. Uma diferença entre dois valores é designada por diferença significativa 6, quando a probabilidade de que seja devida ao acaso é menor que dado valor, chamado nível de significância 7. Assim, uma diferença será significativa ao nível de 5%, se a probabilidade de sua ocorrência acidental é menor que 0,05.


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