Amostras e Erro Amostral Bioestatística #7

quando se faz uma pesquisa científica é preciso definir a população que vai ser estudado porém freqüentemente não é possível ter acesso a todos os membros da população por isso é muito comum o uso de amostras que só um painel da população selecionado para representá-la no estudo uma população é um grupo de indivíduos pessoas animais ou objetos que compartilham uma característica em comum o que define a população pode ser algo simples moradora do bairro x fumantes que residem na cidade y ou atos da espécie z ou pode ser mais complexo com vários critérios de inclusão exclusão

pode inclusive um espaço geográfico por exemplo analisando a atmosfera na cidade ou só uma fazenda às vezes pode ser ainda mais abstrato quando se analisa os resultados de um dado à população ao correspondente a infinita jogadas então o que importa é definir a população de acordo com o objetivo da pesquisa na área da saúde o mais comum é estudar um grupo de pessoas ou animais mais freqüentemente não é prático coletar dados de todos os membros do grupo às vezes é impossível pode ser que não se tenha tempo material suficiente alguns grupos de indivíduos podem ser

de difícil acesso o a população pode ser simplesmente grande mas imagine estudar todos os animais de uma determinada espécie no planeta não dá né nesses casos é preciso escolher um subgrupo da população para representá-lo que é o que chamamos de amostra usaram a moça torna o processo muito mais prático você trabalha com quantidade menor de indivíduos e economiza tempo e material porém é preciso prestar atenção a um problema chamado erro amostral todo resultado de uma mostra é na verdade uma estimativa dessa característica da população o erro amostral é a diferença entre o valor real da

população e o estimado pela mostra como você conhece o réu o tamanho desse herói desconhecido então para que uma moça seja uma boa representante de sua população precisa ter controle sobre o erro amostral essa diferença existe porque nem todos os membros da população fazem parte da mostra então como consequência os resultados são diferentes em cada população não existe números possíveis combinações que podem compor a mostra cada um apresentando um resultado diferente porque são formadas por indivíduos diferentes a variação desses possíveis resultados forma a distribuição a mostrar que pode ser representada por uma curva de probabilidades

pode ser de sua média sua freqüência e tem como centro o seu valor real na população mas vamos com calma para evitar confusões eu não estou falando aqui da distribuição de uma variável quantitativo que é a freqüência de cada faixa de valores e que pode ser representada por uma curva de frequências eu estou falando das possíveis medidas que podem ser obtidas por diferentes amostras dessa população ea probabilidade de se retirar uma amostra aleatória em determinadas faixas isso forma a distribuição a mostrar que pode ser representada por uma curva de probabilidades e segundo o teorema do

limite central a distribuição mostrou sempre vai seguir uma distribuição normal independente da distribuição da variável da população de origem para isso a mostra só precisam ser muito pequena em geral um tamanho maior que 20 já serve mais para que precisamos saber isso nem conhecendo a distribuição do erro é possível saber a probabilidade de se obter um resultado em qualquer faixa então pode-se estabelecer o intervalo de confiança e determinar precisam da estimativa apesar de não se conhecer o tamanho exato do rombo mostrar é possível este mal ou bem na realidade como não se conhece a população

não é possível usar sua distribuição a mostrar o que se faz a própria moça para estimar sua precisão o intervalo de confiança é uma faixa ao redor da estimativa em que se espera que o valor real esteja finalmente com a probabilidade de 95% uma estimativa precisa vai ter um intervalo de confiança pequeno o tamanho do intervalo é controlado pelo tamanho da amostra quanto maior for a mostra mais novas o intervalo uma amostra muito pequena vai ser pouco confiável mas uma mostra muito grande vai continuar tendo os mesmos problemas de se estudar a população inteira existe

um tamanho adequado para cada mostra que é calculado de acordo com o tipo de análise que você quer fazer porém tudo isso só é válido partindo do pressuposto de que a mostra foi relacionada de forma aleatória o que nem sempre é feito e nem sempre é possível quando a seleção não é aleatória o seu erro se torna sistemáticos e não vulnerável em suas cidades e vieses e todo esse trabalho pode perder o significado para garantir que a mostra seja representativa é preciso também encontrar o melhor método de seleção para o estudo os métodos de seleção

e o cálculo também mostraram sua parte do processo chamado de amostragem mas isso vai ficar para o próximo vídeo obrigado e até mais