Censos e Levantamentos Amostrais

O Censo Experimental de Rio Claro, realizado pelo IBGE, permitiu testar métodos e aplicações para o Censo Demográfico de 2010. Um desses testes foi a Pesquisa de Avaliação da cobertura da coleta do Censo (PA) que objetiva estimar taxas de omissão e inclusão indevida de domicílios e pessoas no censo através da realização de uma segunda coleta amostral e a comparação de tal coleta com os dados do censo.
Dessa comparação, espera-se obter a quantidade de domicílios e pessoas que estão nas duas coletas, ou seja, estão na coleta do censo e na coleta da PA; a quantidade de domicílios e pessoas que só constam no censo e aqueles que só constam na PA, para permitir o cálculo das taxas de cobertura do censo. Este processo de comparação entre domicílios e pessoas é denominado pareamento de dados e há uma ampla literatura sobre o assunto. Há também aplicações práticas de pareamento em bases de dados de registros hospitalares bem como aplicações em outras PAs realizadas por institutos estatísticos de outros países.
O objetivo deste trabalho é apresentar o exercício de pareamento determinístico de domicílios realizado na PA experimental de Rio Claro/SP e mostrar o ganho de eficiência do modelo associado a diferentes regras de pareamento. Assim será apresentado o conceito de pareamento determinístico e a formatação do mesmo para aplicação na PA experimental. Em seguida será mostrado o software RELAIS utilizado na automação do pareamento determinístico. Por fim serão apresentados todos os resultados obtidos no pareamento de domicílios do Censo Experimental e de sua PA.

O método de captura-recaptura tem sido utilizado em várias áreas como na Ecologia e Epidemiologia. Inicialmente tinha-se o intuito de estimar o tamanho total de uma população. Posteriormente, observou-se que seria possível dentro de uma população desconhecida ou de difícil conhecimento, estimar uma quantidade de uma população em particular, com características próprias. Neste contexto, faremos uma breve evolução histórica do método e aplicaremos o método para estimar o rendimento dos professores em sala de aula para uma matéria em específica.

Resumo
Em pesquisas da área da saúde (especialmente em seres humanos) não é possível estudar todos os indivíduos. Este fato é devido ao grande tamanho da população a ser estudada (indivíduos com determinadas características), o que gera problemas financeiros e operacionais, como o tempo gasto na pesquisa. O profissional responsável pela pesquisa deve saber planejar o experimento a ser realizado, e um requisito básico para isso é o calculo do tamanho da amostra que deve ser informado na folha de rosto do projeto enviado para o comitê de ética. O objetivo deste trabalho é apresentar os métodos estatísticos mais utilizados no cálculo do tamanho da amostra fornecendo subsídios para o pesquisador entender melhor o processo de amostragem, como também investigar os possíveis planos amostrais ligados aos experimentos específicos na área de saúde e elaborar um programa computacional que possa criar cenários e determinar os tamanhos amostrais. Foi utilizado o software R 2.9.0 para a programação dos tamanhos de amostras e construído um aplicativo chamado “TamAmostra.r” que calcula os tamanhos de amostras para os mais utilizados métodos de pesquisas na área da saúde. Os resultados apresentados validam o aplicativo e sua utilização a partir de diversos exemplos fictícios e também de literatura na área médica.
Palavras-chave: Amostragem. Bioestatística. Epidemiologia.

As pesquisas eleitorais são dos poucos casos de pesquisas de opinão
pública onde é possível tentar avaliar se as pesquisas realmente
conseguiram estimar corretamente o total populacional, pois sabe-se
o resultado das eleições. Nesse texto analisaremos 898 pesquisas eleitorais realizadas no Brasil entre os anos de 1989-2004, com o objetivo de avaliar a performance dessas pesquisas. Para isso, serão apresentados diversos critérios para avaliar a qualidade das pesquisas, cada um considerando
diferentes características de interesse. Também será
apresentado um modelo linear que leva em conta a correlação entre as categorias de uma mesma pesquisa e a variância populacional.