Erro amostral

Da Thinkfn

O Erro amostral ou variabilidade amostral é a diferença entre a estimativa da amostra e o parâmetro da população.

Decorre da própria noção de amostra. Quando se recolhe uma amostra, alguma coisa se perde da população de onde foi retirada, pelo que, embora cuidadosamente recolhida, uma amostra pode não ser representativa da população.

Do mesmo modo, não se pode esperar que duas amostras, independentemente retiradas da mesma população, forneçam resultados iguais. Porque existe esta variabilidade nas estimativas e porque a amostra não é uma perfeita representação da população, os resultados que ela fornece são de alguma forma errados.

O erro amostral pode ser controlável com ações do tipo:

  • Técnica de amostragem - optando por aquela que, no caso concreto, se revela mais eficiente; mediante a escolha de um processo de amostragem aleatório e do aumento do tamanho da amostra, pode-se assegurar a representatividade e associar os resultados com grau de confiança elevado.
  • Estimadores - optando por aquele que seja mais eficiente, isto é, com menor variabilidade.

O erro amostral é um erro aleatório, pois as estimativas comportam-se aleatoriamente em torno do verdadeiro valor do parâmetro. Ou seja, não coincidem com o parâmetro, estando umas estimativas acima e outras abaixo deste - daí o erro -, mas concentram-se em torno de um valor central que coincide com o verdadeiro valor do parâmetro.

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