Técnicas de Amostragem
Em um estudo estatístico, os métodos de amostragem referem-se ao modo como selecionamos membros de uma população a entrarem em um estudo. Se uma amostra não for selecionada aleatoriamente, ela provavelmente será tendenciosa de alguma forma, e os dados não representarão corretamente a população.
São técnicas probabilísticas:
Consiste em dividir a população em subgrupos (estratos) que denotem uma homogeneidade maior que a homogeneidade da população toda, sob a análise de variáveis de estudo. ... Uma amostra estratificada proporcional garante que cada elemento da população tenha a mesma probabilidade de pertencer à amostra.
Suas vantagens incluem a minimização do viés de seleção da amostra e garantir que certos segmentos da população não estão representados ou sub-representados. Sua desvantagem é que é inutilizável quando os pesquisadores não podem classificar com confiança todos os membros da população em um subgrupo.
Na amostragem sistemática, os elementos da população são colocados em uma lista e cada xº elemento da lista é escolhido (sistematicamente) por inclusão na amostra. Por exemplo,se a população do estudo contém 2000 estudantes do ensino fundamental e o pesquisador quer uma amostra de 100 estudantes.
Realizar a análise qualitativa de riscos tem como objetivo avaliar a exposição ao risco para priorizar os riscos que serão objeto de análise ou ação adicional. Os riscos com maior probabilidade e impacto são priorizados para posterior criação de um plano de respostas.
De acordo com a Norma AS/NZS 4360 (2004) a realização de uma análise qualitativa requer a utilização de termos (palavras) que procurem mensurar a intensidade das conseqüências de um determinado risco com as probabilidades dos mesmos ocorrerem.
A expressão qualitativa pressupõe a ideia de se qualificar um risco em termos (palavras), enquanto que a expressão quantitativa busca qualificar em expressão matemática (números). 1. Definição de Análise Qualitativa
O resultado esperado é a aplicação de ações que visam a eliminar ou reduzir os riscos, aumentando as chances de sucesso. Entretanto, a complexidade de lidar com dados mensuráveis torna a análise quantitativa mais eficiente dentro de um escopo específico. Em geral, ele é definido por uma análise prévia — dessa vez, subjetiva.
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