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• Definição e Importância da Amostragem:

Amostragem é o processo de selecionar um subconjunto representativo de uma população para realizar análises. Ela é essencial para economizar tempo, recursos e obter resultados confiáveis sem precisar analisar todos os elementos.

• Diferença entre População e Amostra:

População: Conjunto completo de elementos que possuem características em comum.

Amostra: Parte da população selecionada para estudo.

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• Amostragem Probabilística (com chance conhecida):

Aleatória Simples: Todos os elementos têm a mesma chance de serem escolhidos.

Estratificada: A população é dividida em grupos (estratos) e amostras são tiradas proporcionalmente.

Sistemática: Seleção a partir de um ponto inicial, com intervalos fixos.

Por Conglomerados: População dividida em grupos (conglomerados) e alguns são escolhidos aleatoriamente.

• Amostragem Não Probabilística (sem chance conhecida):

Por Conveniência: Escolha dos elementos mais acessíveis.

Por Julgamento/Intencional: Seleção com base no conhecimento do pesquisador.

Bola de Neve: Um participante indica outro, formando uma cadeia.

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• Métodos de Seleção da Amostra:

Entrevistas

Questionários

Observações diretas

Amostragem automática (em máquinas)

• Ferramentas Utilizadas:

Planilhas

Softwares estatísticos

Equipamentos de coleta (ex: sondas, amostradores manuais)

Armazenamento em frascos, sacos selados, bancos de dados

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• Determinação do Tamanho Ideal:

Depende do tamanho da população, do grau de precisão desejado e da margem de erro aceitável. Ferramentas estatísticas podem auxiliar.

• Impacto na Precisão:

Amostras pequenas podem gerar erros e representar mal a população. Amostras muito grandes aumentam os custos, mas melhoram a precisão.

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• Tipos de Erros:

Aleatórios: Ocorrências imprevisíveis, difíceis de evitar.

Sistemáticos: Resultam de falhas no processo, como viés de seleção.

• Como Minimizar Erros:

Utilizar métodos bem planejados

Treinar os responsáveis pela coleta

Calibrar equipamentos

Utilizar amostragem probabilística sempre que possível

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• Exemplo em Mineração:

Coleta de amostras de solo ou minério para análise química e determinação da viabilidade de extração. Uma amostragem mal feita pode levar a erros de investimento.

• Outras áreas:

Pesquisa de opinião pública

Controle de qualidade em fábricas

Estudos de saúde pública

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• Regulamentações Aplicáveis (ex: NBR):

NBR 10007: Amostragem de resíduos sólidos.

NBR ISO 3082: Amostragem de minérios de ferro.

Essas normas definem procedimentos padronizados para garantir resultados confiáveis e seguros.