Curso Técnico em Agricultura - Trabalho de Conclusão de Curso

III. Amostragem estratificada

Envolve a divisão da população em subpopulações que podem diferir de maneiras importantes. Esse método permite que você tire conclusões mais precisas, garantindo que cada subgrupo seja representado adequadamente na amostra.

Para usar esse método, você divide a população em sub grupos (chamados estratos) , com base na característica relevante. A partir das proporções gerais da população, você calcula quantos indivíduos devem ser amostrados de cada subgrupo . Então você usa a amostragem aleatória ou a sistemática para selecionar uma amostra de cada subgrupo.

A propriedade rural tem 80 funcionários do sexo masculino e 20 funcionários do sexo feminino. Para garantir que a amostra reflita o equilíbrio de gênero do estabelecimento, você classifica a população em dois estratos com base no gênero. Em seguida, usa amostragem aleatória em cada grupo, selecionando oito homens e duas mulheres, resultando em uma amostra representativa de 10 pessoas.

IV. Amostragem por conglomerados

Envolve a divisão da população em subgrupos, mas cada subgrupo deve ter características semelhantes à amostra inteira . Em vez de amostrar indivíduos de cada subgrupo, você seleciona aleatoriamente subgrupos inteiros.

Se for possível, você pode incluir todos os indivíduos de cada subgrupo da amostra . Se os próprios subagrupamen tos forem grandes, você também poderá amostrar indivíduos de cada um deles, usando uma das técnicas citadas anterior mente. Esse método é bom para lidar com populações gran des e dispersas .

A empresa agrícola possui propriedades em 10 cidades em todo o país (to das com aproximadamente o mesmo número de funcionários em funções se melhantes). Você não consegue visitar todos os estabelecimentos para cole tar seus dados, por isso utiliza a amostragem aleatória para selecionar três propriedades.

CURSO TÉCNICO EAD SENAR 110