curso de ver o 2013 laborat rio em planos complexos de amostragem n.
Download
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
Curso de verão 2013 laboratório em planos complexos de amostragem PowerPoint Presentation
Download Presentation
Curso de verão 2013 laboratório em planos complexos de amostragem

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 47

Curso de verão 2013 laboratório em planos complexos de amostragem - PowerPoint PPT Presentation


  • 131 Views
  • Uploaded on

Curso de verão 2013 laboratório em planos complexos de amostragem. Amostragem por conglomerados em múltiplos estágios Questões sobre tamanhos de amostras Sorteio das unidades de amostragem Efeito do delineamento na precisão das estimativas. Amostragem por conglomerados em múltiplos estágios.

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about 'Curso de verão 2013 laboratório em planos complexos de amostragem' - jabari


An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
curso de ver o 2013 laborat rio em planos complexos de amostragem
Curso de verão 2013laboratório em planos complexos de amostragem
  • Amostragem por conglomerados em múltiplos estágios
      • Questões sobre tamanhos de amostras
      • Sorteio das unidades de amostragem
      • Efeito do delineamento na precisão das estimativas
amostra de conglomerados em m ltiplos est gios
Amostra de conglomerados em múltiplos estágios
  • Conglomerados: unidades de amostragem que contém vários elementos
  • Múltiplos estágios
    • sorteio de unidades dentro de unidades sorteadas anteriormente
    • conglomerados sorteados no 1º. Estágio  UPA: áreas geográficas pequenas, que cobrem toda a população
  • Em inquéritos
    • Amostras do país ou de regiões do país ou de estados

UPA  município

    • Amostras em municípios

UPA  setor censitário

fra o de amostragem
Fração de amostragem
  • AAS

f = n/N = m/M

  • Amostragem em dois estágios

f = f1* f2

  • Amostragem em três estágios

f = f1* f2 * f3

quest es sobre o tamanho da amostra dois est gios de sele o
Questões sobre o tamanho da amostraDois estágios de seleção
  • Cálculo de n – número de pessoas - considerando o parâmetro a ser estimado
  • Definição dos domínios – n para cada domínio
  • Cálculo de m – número de domicílios
  • Cálculo do número de setores censitários e de domicílios por setor
objetivo estimar preval ncias
Objetivo Estimar prevalências
  • Parâmetro proporção
  • Estimador na AAS
erro de amostragem
Erro de amostragem
  • Semi-amplitude do intervalo de confiança

d d

  • Consequência de que
  • 1,96  indica nível de confiança de 95%
exemplos
Exemplos
  • Para estimar a proporção de idosos com HA no município X
  • ISA-Capital 2008  52%
  • d=5%  IC:[47%;57%]
  • n=384
  • Para estimar a proporção de idosos com depressão no município X
  • ISA-Capital 2008  25%
  • d=5%  IC:[20%;30%]
  • n=288
  • Para estimar a proporção de idosos com rinite no município X
  • ISA-Capital 2008  12%
  • d=5%  IC:[7%;17%] ????
  • n=100
vari ncias
Variâncias
  • Amostragem aleatória simples
  • Amostragem por conglomerados de tamanhos desiguais
no planejamento de inqu ritos
No planejamento de inquéritos
  • deff=2

Dependerá

  • da homogeneidade intraclasse
  • da distribuição da amostra pelas unidades primárias de amostragem
dom nios
Domínios
  • Cálculo de n deve ser feito para cada domínio.
  • Domínio – parte da população para a qual estimativas separadas são planejadas (Kish pág.75)
  • Podem ser definidos por critérios:

1) geográficos

2) demográficos

tamanho de amostra em dom nios
Tamanho de amostra em domínios
  • Tamanho mínimo de amostra  n=500
  • Amostra proporcional
    • tam.total =n/(menor prop)=500/0,10=5000
  • Amostras de tamanhos iguais
    • tam.total=5*n=2500
inqu ritos tamanho da amostra de pessoas tamanho da amostra de domic lios
INQUÉRITOS Tamanho da amostra de pessoas  tamanho da amostra de domicílios

Transformação de n  m

m  número de pessoas a serem sorteadas dividido pela média de pessoas por domicílio na faixa etária de interesse

n o resposta
Não resposta
  • Acréscimo pela taxa de não resposta (máxima a ser tolerada)

Diminui o erro de amostragem das estimativas, mas não o vício causado pela não resposta

definindo n mero de setores censit rios e de domic lios por setor
Definindo número de setores censitários e de domicílios por setor

Para um dado m  busca-se menor deff

O efeito do delineamento depende:

  • da estratégia elaborada para o processo de sorteio - número de setores e domicílios por setor
  • da composição interna dos conglomerados - homogeneidade intra conglomerados
tamanho timo de b
Tamanho ótimo de b

Ca  custo associado ao conglomerado

c  custo por elemento

n mero de setores censit rios
Número de setores censitários

a = n / b

escolher a>=30

sorteio no 1 est gio sorteio com probabilidade proporcional ao tamanho
Sorteio no 1º. estágioSorteio com probabilidade proporcional ao tamanho
  • Metodologia de eleição da maior parte dos inquéritos
  • Medidas de tamanho determinam probabilidade de seleção  probabilidades diferentes para as UPAs
  • Probabilidades de seleção das UPAS combinadas com frações de amostragem adequadas nos estágios seguintes  equiprobabilidade
  • Principal atrativo  amostras de tamanhos aproximadamente iguais nas UPAs
fra o de amostragem primeiro est gio
Fração de amostragemPrimeiro estágio

é o tamanho do setor i

M é o número total de domicílios

sorteio no 1 est gio sorteio ppt probabilidade proporcional ao tamanho
Sorteio no 1º. estágioSorteio PPT - probabilidade proporcional ao tamanho

1º. passo – soma acumulada

  • considerando o setor censitário como UPA
  • a cada setor é atribuído um intervalo de números
  • tamanho do intervalo = número de domicílios de cada setor
sorteio no 1 est gio sorteio ppt probabilidade proporcional ao tamanho1
Sorteio no 1º. estágioSorteio PPT - probabilidade proporcional ao tamanho
  • 2º. Passo – Calcula-se o intervalo de amostragem

(total de domicílios / número de setores da amostra)

  • 3º. Passo – Sorteia-se um número aleatório dentro do 1º. intervalo (início casual)
  • 4º. Passo – Acumula-se o intervalo de amostragem sucessivamente
  • Os setores da amostra serão os que tiverem nos seus “intervalos de números” os números sorteados
no exemplo
No exemplo
  • Total de domicílios: 276080
  • Total de setores da amostra: 70
  • Intervalo de amostragem: 276080/70=3944
  • Início casual entre 1 e 3944: 232
  • Setor 02 é o primeiro setor sorteado (seu intervalo é 161 a 419)
  • Outros números sorteados: 232 + 3944 = 4176 (setor 22)

4176 + 3944 = 8120 (setor 44)

8120 + 3944 = 12064 (setor 68)

...

fra o de amostragem segundo est gio
Fração de amostragemSegundo estágio
  • Se Mi é também o número de domicílios encontrado em campo (número atual de domicílios) 
  • Ex: Mi=360 e b=120  f2=1/3

Será incluído na amostra 1 domicílio cada 30

sorteio no 2 est gio sorteio de domic lios
Sorteio no 2º. estágio Sorteio de domicílios
  • Calcula-se o intervalo de amostragem  domicílios do setor / b

sendo b o número de domicílios a ser sorteado no setor

  • Sorteia-se um início aleatório no 1o. intervalo (início casual)
  • Soma-se o intervalo de amostragem sucessivamente
  • Os números assim identificados correspondem aos domicílios sorteados
se mi n o igual a tamanho atual 1 op o
Se Mi não é igual a tamanho atual1ª. opção
  • Seleção de domicílios com fração fixa (b/Mi)

é o número de domicílios sorteado no setor

é o número de domicílios do censo (utilizado no sorteio do 1º. estágio)

é o número de domicílios existentes no momento da pesquisa (atual)

se mi n o igual a tamanho atual 1 op o1
Se Mi não é igual a tamanho atual – 1ª. opção

Vantagem

  • Fração de amostragem global é a mesma para todas as UPAs – amostra equiprobabilística

Desvantagens

  • Sem controle do tamanho final da amostra
  • Número de domicílios nas UPAs podem variar muito
1 op o
1ª opção
  • No exemplo:
  • Mas tamanho atual é 278
  • Serão sorteados 46 domicílios que corresponde a 1/6 dos domicílios atualmente existentes.
se mi n o igual a tamanho atual 2 op o
Se Mi não é igual a tamanho atual 2ª. opção
  • Fixar b (o número de domicílios é o mesmo em todos os setores)
  • Frações de amostragem distintas nos setores  ponderação
2 op o
2ª opção
  • No exemplo:
  • Mas tamanho atual é 278
  • Serão sorteados 43 domicílios mas a fração de amostragem nesse setor foi de 6,5
peso do delineamento peso b sico
Peso do delineamentoPeso básico
  • Inverso da fração de amostragem
  • Se amostra equiprobabilística 
  • Se há diferenças entre probabilidades utilizadas no sorteio,

para cada elemento i 

peso do delineamento
Peso do delineamento
  • Peso resultante da utilização de diferentes probabilidades de seleção  inverso da fração de amostragem
  • Causas

1) tamanhos atuais das UPAs diferentes dos tamanhos utilizados em seu sorteio e sorteio de um número constante de domicílios nos setores

2) sorteio de números de elementos nos estratos ou domínios não proporcionais ao tamanho dos estratos/domínios

ajuste de n o resposta
Ajuste de não resposta
  • Variável utilizada no ajuste – variável para a qual há informação também para os não respondentes. Usual – geográficas.
  • Suposição – em cada categoria da variável de ajuste os respondentes são amostras das pessoas sorteadas – as perdas são ao acaso
  • Dentro das categorias – amostra de respondentes é inflada para atingir número sorteado
ajuste de p s estratifica o
Ajuste de pós estratificação
  • A distribuição da amostra segundo variáveis sóciodemográficas é igualada à distribuição da população
  • Utilização de dados da população - externos, portanto, à pesquisa.