Uma revisão sobre o uso analítico de dados provenientes de amostras com estruturas complexas

• Main Author: Gislaine Rocha Pereira
• Other Authors: Sonia Maria de Stefano Piedade
• Language: Portuguese
• Published: Universidade de São Paulo 2016
• Subjects: Amostragem; Análise de regressão; Tabelas de contingência; Contingency tables; Regression analysis; Sampling
• Online Access: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-28112016-144856/

Neste trabalho foi realizada uma revisão bibliográfica acerca das metodologias encontradas na literatura de como são aplicados os métodos para o uso analítico de dados provenientes de pesquisas que envolvem esquemas amostrais complexos. Objetivou-se mostrar e discutir alguns estudos que avaliam o impacto de ignorar o plano amostral na análise dos dados. Foi feito também um levantamento de artigos com o objetivo de fazer um estudo de trabalhos publicados em jornais, revistas ou periódicos, cujos assuntos abordados tratam da incorporação da estrutura complexa da amostra na análise. Essa revisão evidenciou que os métodos clássicos de análise, ou seja, aqueles que supõem que os dados provém de uma amostragem aleatória simples, podem levar a resultados incorretos produzindo conclusões errôneas ou equivocadas quando os dados provém de esquemas amostrais complexos. === This work was carried out a literature review about the methodologies found in the literature of how the methods for data analytical use from research involving complex sampling schemes are applied. It was aimed to show and discuss some studies that assess the impact of ignoring the sampling scheme in the data analysis. It was also made a survey of articles in order to make a study of works published in newspapers, magazines or periodicals, which addressed issues dealing with the incorporation of the complex structure of the sample in the analysis. This review shown that the classical methods of analysis, i.e. those who assume that the data comes from a simple random sampling can lead to incorrect results producing quite erroneous and misleading conclusions when the data come from complex sample schemes.