Upload
biblioteca-da-escola-eb-23secundaria-de-baiao-agrupamento-de-escolas-do-vale-de-ovil
View
1.877
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
O campo empírico
Amostra e Participantes
Amostra
Sobre a amostra
1) O que significa amostra e amostragem?
2) Que dimensão deve ter a amostra?
3) Até que ponto deve ser representativa?
4) Há acesso à amostra?
5) Que estratégias de amostragem devemos usar?
Amostra
amostra
Questão: como é que os professores se sentem relativamente à sua
profiussão?
Ex. População do estudo: 1105 professores
população
Amostra
Dimensão da amostra
N S N S
10 10 40 36
15 14 45 40
20 19 50 44
25 24 55 48
30 28 60 52
35 32 65 56
N S N S
100 80 700 248
200 132 800 260
300 169 900 269
400 196 1000 278
500 217 1100 285
600 234 1200 291
Amostra
0
200
400
600
800
1000
1200
80 169
217
248
269
population
sample
Sampling
Dimensão da amostra e níveis de confiança(Cohen, Manion & Morrison, 2000)
N A ( 95%) A (99%)
50 44 50
100 79 99
200 132 196
500 217 476
1000 278 907
2000 322 1661
5000 357 3311
Amostra
1. Amostra probabilística
• Finalidade de generalização e representação
• Escolha feita na base do acaso
• Qualquer elemento da população tem igual
chance de ser incluído na amostra
Amostra
Amostra aleatória (probabilística)
1) É necessário ter uma lista da população
2) Tiramos ao acaso elementos da lista
Amostra
Amostragem sistemática
1) Precisamos da lista dos elementos da população
2) Todo o nésimo elemento é retirado, coim uma
frrequência f,
com f = N / na
Em que
f é a frequência do intervalo
N é o número total de elementos da população
na é o número de elementos da amostra
Sampling
Ex. População: 1105 professores
Dimensão da amostra: 285
f = 1105 / 285 = 3.8 arredondado a 4
Toma-se todo o 4º nome de um professor da lista
Como construir a lista?
Sampling
Amostra estratificada
Passo1: identificar as características que aparecem
na população e que quermos ver representadas
na amostra (e.g. sex, idade)
Passo 2: fazer amostragem propabilística nos
grupos formados de acordo com o passo 1
(utilizando as estratégias anteriores)
Amostra
Amostras por clusters
Adequadas a grandes populações, de acesso difícil
Amostragem num determinado grupo (e.g.
professores que leccionam numa certa região)
Amostra
Estratégias de amostragem
Ex.
a) População: 1105 professores em 7 escolas;
dimensão da amostra = 285 das 7 escolas
b) Colocar o nome de cada escola num cartão
c) Retirar um primeiro cartão ao acaso, marcar o
nome da escola numa tabela
d) Recolocar o cartão com o nome da escola
e) Repetir 285 vezes e verificar o total de
professores ba seleccionar em cada escola
Amostra
Ex.
Escola 1 2 3 4 5 6 7Total
Número de
professores
necessário
53 35 29 37 41 44 46 285
Amostra
Amostragem em multi-fases
Mudar a estratégia d amostragem em cdada fase do
estudo
Ex.
1st fase: professores
2nd fase: pais
…
Amostra
2. Amostragem não-probabilística
• A amostra representa-se a si própria e não a uma
população
• Não se procura generalização (em extensão)
Amostra
Amostragem por conveniência
Amostragem oportunista
acesso
Amostra
Amostragem por quotas ou proporcional
Professores de matemática: 215
Professores de Língua Portuguesa: 221
Professores de Inglês: 402
Proporção: 2 : 2 : 4
Mínimo requerido: 2 + 2 + 4 = 8
Outras possibilidades:
6 + 6 + 12 = 24
14 + 14 + 28 = 56
Amostra
Amostragem (quota) proporcional
Passo 1: identificar as características da
população ue queremos ver presentadas na
amostra
Passo 2: identificar as frequências e
proporções em que as características
seleccionadas aparecem na população
Passo 3: assegurar que as mesmas
percentagens aparecem na amostra
Amostra
Amostragem propositada
• A selecção é feita de acordo com
propósitos específicos
Ex. Estudo de caso das práticas dos professores em
avaliação das aprendizagens
Amostra
Amostragem em bola de neve
• Uma amostra dá origem a outras amostras do
mesmo tipo de acordo com os objectivos do
estudo