Uma rede de concessionárias, com seis filiais em certa cidade, deseja saber o grau de satisfação dos clientes que compraram veículos de sua marca, zero quilômetro, nos últimos três anos. Para tanto, decide-se colher uma amostra probabilística desses clientes. Classifique cada uma das amostras abaixo conforme a seguinte tipologia: (A) Amostragem casual simples (B) Amostragem sistemática © Amostragem estratificada (D) Amostragem por meio de conglomerados Selecionam-se aleatoriamente ki, clientes de cada filial i, que compraram veículos de sua marca, zero quilômetro, nos últimos três anos, em que ki é um número inteiro proporcional à quantidade de vendedores da filial i, i=1,2, ldots, 6.

Passo 1

Beleza, vamos dar uma olhada no enunciado desse exercício. A gente tem uma rede de seis concessionárias que quer saber quão satisfeitos estão os clientes que compraram veículos novos nos últimos três anos. Para isso, eles decidem colher uma amostra probabilística desses clientes. Nosso objetivo aqui é classificar o método de amostragem que eles estão usando, escolhendo entre:
(A) Amostragem casual simples
(B) Amostragem sistemática
© Amostragem estratificada
(D) Amostragem por meio de conglomerados
E o método descrito é: selecionar aleatoriamente $ k_i $ clientes de cada filial $ i $, onde $ k_i $ é proporcional ao número de vendedores da filial $ i $.

Passo 2

Primeiro, vamos entender o que cada tipo de amostragem significa:
  • Amostragem casual simples: Todos os clientes têm a mesma chance de serem escolhidos, sem qualquer subdivisão ou estrutura.
  • Amostragem sistemática: Seleciona-se clientes em intervalos regulares a partir de uma lista ordenada.
  • Amostragem estratificada: A população é dividida em subgrupos (estratos) e se faz uma amostragem de cada estrato, geralmente proporcional ao tamanho do estrato.
  • Amostragem por meio de conglomerados: A população é dividida em grupos (conglomerados) e alguns desses grupos são totalmente selecionados para a amostra.

Passo 3

Agora, vamos analisar o método que a rede de concessionárias está usando. Eles estão selecionando $ k_i $ clientes de cada filial $ i $, e esse número $ k_i $ é proporcional ao número de vendedores da filial.
Isso significa que cada filial é tratada como um subgrupo, e a amostragem dentro de cada uma considera o tamanho do grupo (número de vendedores). Essa abordagem assegura que cada filial seja representada na amostra de acordo com a sua importância ou tamanho relativo.

Passo 4

Comparando com os tipos de amostragem que definimos:
  • Não é casual simples, porque não estamos tratando todos os clientes de todas as filiais como um único grupo sem subdivisão.
  • Não é sistemática, pois não estamos selecionando clientes em intervalos regulares de uma lista.
  • Amostragem estratificada parece se encaixar, já que estamos dividindo a população em estratos (no caso, as filiais) e selecionando uma amostra de cada estrato proporcionalmente ao seu tamanho.
  • Não é por conglomerados, porque não estamos selecionando grupos inteiros, mas sim partes de cada grupo.

Resposta

A amostragem descrita corresponde à opção © Amostragem estratificada.

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