Comente sobre as principais fontes de erro em levantamentos amostrais.
Passo 1
Beleza, o exercício pede pra comentar as principais fontes de erro em levantamentos amostrais. Isso cai lá em Estatística, na parte de Teoria de Amostragem. Pra resolver, a gente vai precisar entender o que é “erro” num levantamento, e como ele pode ser dividido em erro amostral e em erro não-amostral, além de ver os subtipos de cada um.
Passo 2
Antes de mais nada, erro em levantamento amostral é a diferença entre o valor estimado a partir da amostra e o valor verdadeiro da população. Se chamarmos de
a nossa estimativa e de
o parâmetro real, o erro é
Em geral, esse erro vem de duas fontes principais:
- erro puramente amostral, que nasce só do fato de fazermos inferência com parte da população, e
- erro não‐amostral, que envolve todo o resto (como falhar na coleta, no processamento etc.).
Passo 3
Vamos primeiro ao erro amostral. Imagine que eu tiro uma amostra de tamanho
para estimar a média de uma variável
. Se a população é super grande e eu sorteei direitinho, a variabilidade da média amostral é dada por
onde
é a variância da população. Essa raiz quadrada é o desvio‐padrão da distribuição das médias amostrais. Ou seja, quanto maior
, menor esse erro. Se a população for finita e a amostra grande, a gente às vezes aplica o “fator de correção”
, mas a ideia continua: erro amostral = flutuação natural de sorteio.
Passo 4
Agora, os erros não-amostrais são várias “armadilhas” que aparecem antes, durante ou depois de colher os dados. Os principais são:
• Erro de cobertura: quando parte da população não tem chance de entrar na amostra (ex.: lista de telefone desatualizada).
• Erro de não-resposta: quando quem foi sorteado não responde ou falta informação crucial (ex.: a pessoa não atende ou pula a pergunta).
• Erro de medição: distorções na forma como as perguntas são feitas ou entendidas (ex.: questionário confuso, entrevistador induz resposta).
• Erro de processamento (ou de digitação): erros ao codificar, tabular ou analisar os dados (ex.: inserir respostas no sistema com typos).
• Erro de cobertura: quando parte da população não tem chance de entrar na amostra (ex.: lista de telefone desatualizada).
• Erro de não-resposta: quando quem foi sorteado não responde ou falta informação crucial (ex.: a pessoa não atende ou pula a pergunta).
• Erro de medição: distorções na forma como as perguntas são feitas ou entendidas (ex.: questionário confuso, entrevistador induz resposta).
• Erro de processamento (ou de digitação): erros ao codificar, tabular ou analisar os dados (ex.: inserir respostas no sistema com typos).
Cada um desses joga a estimativa pra longe do verdadeiro
e não diminui só aumentando
.
Passo 5
Pra minimizar tudo isso, a gente faz:
- Bom desenho amostral (tabela de seleção atualizada, amostragem estratificada etc.),
- Protocolos pra reduzir não-resposta (seguimento, incentivos),
- Treinamento de entrevistadores e pré-testes do questionário,
- Dupla digitação ou checagem automática pra evitar erros de processamento.
Resposta
As principais fontes de erro em levantamentos amostrais são:
- Erro amostral – flutuação natural da estimativa por usar só uma parte da população (
). - Erros não-amostrais, que englobam:
• Cobertura (lista/quadros defasados),
• Não-resposta (quem não responde ou falta dado),
• Medição (perguntas mal formuladas ou influência do entrevistador),
• Processamento (erros de digitação e tabulação).
Controlar cada um exige planejamento de amostragem, estratégia de campo, treino e revisão rigorosa dos dados.