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Amostragem Aleatória Simples


              1234567
            
import random

N = 30   # population size
n = 5    # sample size

sample_srs = random.sample(range(1, N+1), n)
print(f"Simple Random Sample: {sample_srs}")

random.sample(range(1, N+1), n) seleciona aleatoriamente n valores únicos da população;
Funciona sem reposição (sem repetições);
Cada membro da população tem a mesma chance de ser escolhido.

Amostragem Estratificada


              123456789
            
N_males = 18
N_females = 12
N_total = N_males + N_females
n_total = 10

n_males = round((N_males / N_total) * n_total)
n_females = round((N_females / N_total) * n_total)

print(f"Stratified Sample Size -> Males: {n_males}, Females: {n_females}")

População dividida em subgrupos (estratos);
Amostra retirada proporcionalmente de cada subgrupo;
Garante representação dos grupos-chave.

Amostragem por conglomerados


              1234567
            
import random

clusters = 5
students_per_cluster = 25

selected_cluster = random.randint(1, clusters)
print(f"Selected cluster (classroom): {selected_cluster} containing {students_per_cluster} students")

População dividida em clusters (por exemplo, salas de aula);
Um ou mais clusters são selecionados aleatoriamente;
Todos os indivíduos no(s) cluster(s) escolhido(s) são pesquisados;
Eficiente quando listar cada indivíduo é impraticável.

Amostragem Sistemática


              123456789101112
            
import random

N = 1000
n = 100

k = N // n                # Sampling interval
start = random.randint(1, k)  # Random start

sample_systematic = list(range(start, N+1, k))
print(f"Sampling interval k = {k}")
print(f"Random start = {start}")
print(f"First 10 samples: {sample_systematic[:10]}")

Intervalo $k = \frac{N}{n}$ ;
Ponto inicial escolhido aleatoriamente entre 1 e $k$ ;
Seleção de cada $k$ -ésimo elemento da população ordenada.

Resumo dos Métodos

Aleatório Simples: mesma chance para todos, sem repetições;
Estratificado: garante representação dos subgrupos;
Por Conglomerados: seleciona grupos inteiros aleatoriamente;
Sistemático: seleciona em intervalos fixos após início aleatório.

Tudo estava claro?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 5. Capítulo 6

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Implementando Amostragem em Python

Amostragem Aleatória Simples


              1234567
            
import random

N = 30   # population size
n = 5    # sample size

sample_srs = random.sample(range(1, N+1), n)
print(f"Simple Random Sample: {sample_srs}")

random.sample(range(1, N+1), n) seleciona aleatoriamente n valores únicos da população;
Funciona sem reposição (sem repetições);
Cada membro da população tem a mesma chance de ser escolhido.

Amostragem Estratificada


              123456789
            
N_males = 18
N_females = 12
N_total = N_males + N_females
n_total = 10

n_males = round((N_males / N_total) * n_total)
n_females = round((N_females / N_total) * n_total)

print(f"Stratified Sample Size -> Males: {n_males}, Females: {n_females}")

População dividida em subgrupos (estratos);
Amostra retirada proporcionalmente de cada subgrupo;
Garante representação dos grupos-chave.

Amostragem por conglomerados


              1234567
            
import random

clusters = 5
students_per_cluster = 25

selected_cluster = random.randint(1, clusters)
print(f"Selected cluster (classroom): {selected_cluster} containing {students_per_cluster} students")

População dividida em clusters (por exemplo, salas de aula);
Um ou mais clusters são selecionados aleatoriamente;
Todos os indivíduos no(s) cluster(s) escolhido(s) são pesquisados;
Eficiente quando listar cada indivíduo é impraticável.

Amostragem Sistemática


              123456789101112
            
import random

N = 1000
n = 100

k = N // n                # Sampling interval
start = random.randint(1, k)  # Random start

sample_systematic = list(range(start, N+1, k))
print(f"Sampling interval k = {k}")
print(f"Random start = {start}")
print(f"First 10 samples: {sample_systematic[:10]}")

Intervalo $k = \frac{N}{n}$ ;
Ponto inicial escolhido aleatoriamente entre 1 e $k$ ;
Seleção de cada $k$ -ésimo elemento da população ordenada.

Resumo dos Métodos

Aleatório Simples: mesma chance para todos, sem repetições;
Estratificado: garante representação dos subgrupos;
Por Conglomerados: seleciona grupos inteiros aleatoriamente;
Sistemático: seleciona em intervalos fixos após início aleatório.

Tudo estava claro?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 5. Capítulo 6