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Muestreo Aleatorio Simple con Excel YouTube
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O Muestreo Aleatorio Por Conglomerados (MACP) é uma técnica de amostragem que tem como principal objetivo aproximar o resultado global de uma população a partir de unidades em grupos ou conglomerados. Esta técnica é frequentemente utilizada em estudos de áreas como saúde, educação e economia, pois é mais barata que o muestreo aleatório simples e muito mais eficaz que o muestreo intencional.

O MACP possui três etapas principais: a seleção de unidades primárias, a seleção de unidades secundárias e a seleção de elementos. Durante a seleção das unidades primárias, todos os conglomerados da população são selecionados aleatoriamente. Em seguida, as unidades secundárias são selecionadas a partir desses conglomerados. Por último, os elementos da população são selecionados a partir das unidades secundárias. Esta técnica de amostragem é muito adequada para estudos sobre populações que não são homogêneas.

O MACP também é útil para estudos sobre populações em que os elementos estão organizados em grupos ou conglomerados. Por exemplo, em estudos de saúde, os elementos podem estar agrupados em famílias. Portanto, durante a seleção de elementos, é muito importante que todos os elementos de um determinado conglomerado sejam selecionados. O MACP também pode ser usado para estudos sobre populações que estão espalhadas em áreas geográficas.

Exemplos de Muestreo Aleatorio Por Conglomerados:

Um dos exemplos mais comuns de MACP é o estudo de saúde sobre a incidência de diabetes em uma determinada população. Neste caso, os conglomerados seriam as famílias e os elementos seriam as pessoas. Durante a seleção de unidades primárias, todas as famílias da população são selecionadas aleatoriamente. Em seguida, as unidades secundárias (as pessoas) são selecionadas aleatoriamente a partir desses conglomerados. Por último, os elementos (as pessoas) são selecionados aleatoriamente a partir das unidades secundárias.

Outro exemplo de MACP é um estudo sobre a satisfação de clientes de um determinado serviço. Neste caso, os conglomerados seriam as localidades e os elementos seriam os clientes. Durante a seleção de unidades primárias, todas as localidades da população são selecionadas aleatoriamente. Em seguida, as unidades secundárias (os clientes) são selecionadas aleatoriamente a partir desses conglomerados. Por último, os elementos (os clientes) são selecionados aleatoriamente a partir das unidades secundárias.

Resolvendo Exemplos de Muestreo Aleatorio Por Conglomerados:

Resolver exemplos de MACP pode ser um desafio para muitos estudantes. Uma boa maneira de começar é identificar o objetivo do estudo. Em seguida, é necessário identificar a população e os elementos que serão estudados. Em seguida, é necessário identificar os conglomerados e as unidades primárias, secundárias e elementos. Por último, é necessário calcular a probabilidade de seleção de cada unidade e elemento.

Por exemplo, suponhamos que se deseja realizar um estudo sobre a satisfação de clientes de um determinado serviço. Neste caso, a população seria todos os clientes do serviço, os elementos seriam os clientes e os conglomerados seriam as localidades. Durante a seleção de unidades primárias, todas as localidades da população seriam selecionadas aleatoriamente. Em seguida, as unidades secundárias (os clientes) seriam selecionadas aleatoriamente a partir desses conglomerados. Por último, os elementos (os clientes) seriam selecionados aleatoriamente a partir das unidades secundárias.

Conclusão

O Muestreo Aleatorio Por Conglomerados é uma técnica de amostragem muito útil para estudos sobre populações que não são homogêneas e que estão organizadas em grupos ou conglomerados. Esta técnica de amostragem é mais barata que o muestreo aleatório simples e muito mais eficaz que o muestreo intencional. Ao resolver exemplos de MACP, é importante identificar o objetivo do estudo, a população, os elementos, os conglomerados e as unidades primárias, secundárias e elementos. Para mais informações sobre Muestreo Aleatorio Por Conglomerados, confira este artigo e este artigo.

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