Teorema do Limite Central

O Teorema do Limite Central é um dos teoremas mais importantes da Estatística.

 

Genericamente, o Teorema do Limite Central (TLC) diz que a média de um grande número de variáveis aleatórias independentes tem uma distribuição que se aproxima à Normal.

 

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Estatística Inferencial

 

        A estatística descritiva mais não é que métodos a que se recorre para sumariar informação (diagramas, gráficos, estatísticas, …).

        Todavia a Estatística é mais que a recolha e apresentação de dados. A Estatística é uma ciência de tomada de decisões …

       A partir da análise de informação recolhida é possível tirar conclusões sobre a população da qual a amostra foi retirada.

       

        Em Estatística é fundamental distinguir se estamos a tratar informação relativa a uma amostra ou a uma população.

        Numa população as medidas de tendência central e de variação são fixas e invariantes, são características da população e têm o nome de parâmetros.

        Numa amostra estas medidas são estimativas e têm o nome de estatísticas.

                OBS: para distinguir estas medidas usam-se letras gregas para os parâmetros da população e letras latinas para as estatísticas amostrais.

O processo inferencial – tomada de decisões – é baseado em métodos estatísticos de estimação:

                - Estimação pontual: com base na informação amostral é produzido um valor para um determinado parâmetro da população

                - Estimação intervalar: é construído um intervalo que, com um certo grau de certeza, contém o verdadeiro valor do parâmetro da população

               

               - Estimação por testes de hipóteses: determinadas hipóteses sobre os parâmetros de uma ou mais populações são ou não validadas

Amostragem não aleatória

      Uma amostra não aleatória é uma amostra na qual se desconhece a probabilidade de um elemento da população ser escolhido para a integrar.

       Pode resultar de:

• Amostragem por conveniência
• Amostragem por quotas

 Amostragem (não aleatória) por conveniência

       Ocorre quando a participação é voluntária, acidental ou os elementos da amostra são escolhidos por uma questão de conveniência (muitas vezes, os amigos e os amigos dos amigos).
       Este processo não garante que a amostra seja representativa.
       Pode ser usada com êxito em situações nas quais seja mais importante captar ideias gerais, identificar aspetos críticos do que propriamente a objetividade científica.
       Vantagem: processo rápido, barato e fácil.

 

Amostragem (não aleatória) por quotas

        Análogo ao método de amostragem estratificada, mas em vez de se escolher uma amostra aleatória dentro de cada um dos estratos da etapa final, escolhe-se uma amostra não aleatória de tamanho determinado pela fração de amostragem.
         Desvantagens:
         - há quase sempre um enviesamento na seleção dos casos dentro dos estratos porque a amostra é normalmente escolhida por meio de um método de amostragem por conveniência.
        - não é possível extrapolar com confiança para a população os resultados e conclusões tiradas a partir da amostra.