Usuário(a):Delsivan/Testes

Intervalo de confiança (margem de erro).

Delsivan Noronha Loiola

Resumo:

A margem de erro é uma amplitude da duvida do tamanho presumido da importância real a cerca do publico de interesse na população do estudo. Esta confusão acontece por causa do erro de amostra em razão da subamostragem de arquivos de precaução. A amostra por associados ordenados é conveniente quando a variante de importância é de difícil alcance, porém encontra-se uma variante paralela da qual a determinação é acessível de adquirir e do qual o valor está de certo modo relacionado ao valor da variante de interesse. Ao definir a dimensão de uma amostra, temos que achar uma estabilidade entre o gasto de cada elemento da amostra aditiva e o lucro de conhecimento que ela possibilita.

Palavras-chave: Confiança, erro, amostra, estimativa, população. 

Abstract :

The margin of error is a range of doubt about the assumed size of the real importance around the public of interest in the study population. This confusion happens because of the sampling error due to the undersampling of precautionary files. Sampling by ranked associates is convenient when the importance variant is difficult to reach, but there is a parallel variant of which the determination is accessible to acquire and whose value is somehow related to the value of the variant of interest. When defining the size of a sample, we have to find a stability between the expense of each element of the additive sample and the knowledge gain that it enables.

Introdução

A margem de erro é uma amplitude da duvida do tamanho presumido da importância real a cerca do publico de interesse na população do estudo. Esta confusão acontece por causa do erro de amostra em razão da subamostragem de arquivos de precaução. Porém, as estimativas medidas na população de estudo são sempre os melhores cálculos do tamanho do efeito na população de base.

As prováveis restrições da aquisição de grandes amostras, por causa da adversidade de calcular variáveis ​​de importância, altos gastos ou problema de chegada a essas grandezas, necessitam o uso de processos amostrais para produzir avaliadores em maior precisão e fazer um número pequeno de grandezas. A amostra através de conjuntos ordenados é uma boa escolha, e crescimentos atuais pretendem aprofundar-se na pesquisa ambiental.

A amostra por associados ordenados é conveniente quando a variante de importância é de difícil alcance, porém encontra-se uma variante paralela da qual a determinação é acessível de adquirir e do qual o valor está de certo modo relacionado ao valor da variante de interesse. Tipo, está variante de “apoio” da mesma forma é possível ser uma estimativa de nosso proveito, fornecida por um profissional, sem de fato medi-la. A amplo privilégio da amostra em grupos ordenados é que ela amplia a exatidão da média amostral em grupos ordenados em relação à média de uma amostra aleatória simples como avaliador da média geral.

Desenvolvimento

O porte da amostra necessita de uma diversidade de causas, como limitações de tempo e planos logísticos, a exatidão precisa da aproximativa a ser atingida e o nível de confiança dessa definição.

Amostras maiores ofertam cálculos mais precisos com melhor nível de confiança, porém igualmente são maiores os seus custos e exigem mais prazo. Ao definir a dimensão de uma amostra, temos que achar uma estabilidade entre o gasto de cada elemento da amostra aditiva e o lucro de conhecimento que ela possibilita.

Se utilizarem as mesmas margens de erro, a margem de erro pode ser apontada como um engano da amostragem, assim também um erro de não amostragem. Se for utilizada uma margem de erro aproximada, o intervalo de erro só deve ter em consideração uma falha de amostragem aleatória e não leva em importância diferentes fontes de erro ou tendência, como questões mal elaboradas, indivíduos enganando ou não querendo responder, excluindo cidadãos que não foram encontrados. O cálculo ou erros de cálculo.

Em poucas situações, a taxa de erro é mostrada através de um valor referente ao contrario de um valor acabado. Exemplificando, considere que o valor atual consista em 65 % e a área do intervalo de segurança seja 4 pontos percentuais. Se for levada em consideração uma identificação plena, o desvio será de 4 pontos percentuais. Se uma composição proporcional for usada, o marco do erro ficara em 8%. Apesar disso, esta diferença é normalmente indeterminada.

Nível de Confiança	Valor de Z*-
80%	1.28
90%	1.645 (convencional)
95%	1.96
98%	2.33
99%	2.58

Exemplo:

Martina leu que um aluno de pós-graduação médio tem 33 anos de idade. Ela queria estimar a idade média dos alunos de pós-graduação em sua grande universidade, então tomou uma amostra aleatória de 30 alunos de pós-graduação. Ela descobriu que sua idade média foi de xˉ=31, 8 anos e o desvio-padrão foi de sx​=4,3s. Um intervalo de confiança de 95% para a média com base em seus dados foi (30,2;33,4). Com base nesse intervalo, é plausível que a idade média de todos os alunos de pós-graduação na universidade dela também seja de 33 anos?

Sim. Como 33 está dentro do intervalo, ele é um valor plausível para a idade média da população inteira de alunos de pós-graduação na universidade dela.

Considerações Finais:

Diante do que foi apresentado no corpo desse artigo, mostramos a importância de se ter uma boa margem de erro, de acordo com as pesquisas acima relatadas, tudo começa através da sua escolha de amostragem, isso determina se sua margem de erro será boa ou ruim, quando menor melhor.

Nas pesquisas com boa credibilidade, se um intervalo de confiança menor possível, se esse intervalo for muito grande, sua pesquisa não tem credibilidade, sendo assim não será levada em consideração pela população ali citada.

Referências

https://www.scielo.br/j/jbpneu/a/3xHTDz5WJ8ngJLZWSHjzFzR/?lang=pt&format=pdf

http://jaguar.fcav.unesp.br/RME/fasciculos/v21/v21_n3/A3_CesarTaconeli.pdf

https://m3.ime.unicamp.br/arquivos/1288/margemdeerro-guia.pdf