Ed. Técnica, perguntado por tecney, 3 meses atrás

1- Como diretor da empresa, pela sua formação e experiência, você sabe da dificuldade de trabalhar com um número muito grande de elementos. O que você pode fazer para trabalhar com um número menor de dados sem perder a representatividade?
2- Quais são as vantagens de trabalhar com um número menor de elementos sem perder a representatividade?
3- Qual técnica pode ser utilizada para auxiliar na seleção desses elementos?
4- Para não perder a representatividade, que tipo de técnica a empresa deve adotar ao selecionar os dados?
TECNICAS DE AMOSTRAGEM

Soluções para a tarefa

Respondido por coliseueventosjp
4

Resposta:

Explicação:

1- Como diretor da empresa, pela sua formação e experiência, você sabe da dificuldade de trabalhar com um número muito grande de elementos. O que você pode fazer para trabalhar com um número menor de dados sem perder a representatividade?

Deve-se selecionar uma amostra da população. A população é a coleção de todas as observações potenciais sobre determinado fenômeno. A amostra é a parte da população que será realmente observada e estudada.

2- Quais são as vantagens de trabalhar com um número menor de elementos sem perder a representatividade?

Trabalhar com uma amostra devidamente selecionada pode apresentar como vantagens:

- Menor custo

- Rapidez na análise dos dados

- Tomada de decisão com agilidade

- Simplificação do trabalho dos analistas.

3- Qual técnica pode ser utilizada para auxiliar na seleção desses elementos?

A seleção dos elementos de uma população recorre à técnica de amostragem.

4- Para não perder a representatividade, que tipo de técnica a empresa deve adotar ao selecionar os dados?

A empresa deve adotar a técnica de Amostragem Aleatória Simples. Um meio para se alcançar essa representatividade é fazer com que a seleção da amostra aconteça por meio de um processo de amostragem aleatório. Por isso, as amostras probabilísticas são preferidas. Quando fala-se que um método de seleção produz amostras probabilísticas significa que ele define claramente a probabilidade de um elemento vir a fazer parte da amostra.

Perguntas interessantes