probabilidade de ser selecionado na amostra. 5.4- Aleatoria SimplesE o mais utilizado processo de amostragem. Pratico e eficaz, confere precisao ao processo de amostragem. Normalmente utiliza-se uma tabela de numeros aleatorios e nomeia-se os individuos, sorteando-se um por um ate completar a amostra calculadaUma variacao deste tipo de amostragem e a sistematica. Em um grande numero de exemplos, o pesquisador depara-se com a populacao ordenada. Neste sentido, tem-se os individuos dispostos em sequencia o que dificulta a aplicacao exata desta tecnica.Quando se trabalha com sorteio de quadras de casas por exemplo, ha uma regra crescente para os numeros das casas. Em casos como este, divide-se a populacao pela amostra e obtem-se um coeficiente (y). A primeira casa sera a de numero x, a segunda sera a de numero x + y; a terceira sera a de numero x + 3. y.Supondo que este coeficiente seja 6. O primeiro elemento sera 3. O segundo sera 3 + 6. O terceiro sera 3 + 2.6. O quarto sera 3 + 3.6, e assim sucessivamente. Aleatoria EstratificadaQuando se deseja guardar uma proporcionalidade na populacao heterogenea. Estratifica-se cada subpopulacao por intermedio de criterios como classe social, renda, idade, sexo, entre outros. 5.5- ConglomeradoEm corriqueiras situacoes, torna-se dificil coletar caracteristicas da populacao. Nesta modalidade de amostragem, sorteia-se um conjunto e procura-se estudar todo o conjunto. E exemplo de amostragem por conglomerado, familias, organizacoes e quarteiroes. 6- Dimensionamento da amostra Quando deseja-se dimensionar o tamanho da amostra, o procedimento desenvolve-se em tres etapas distintas: Avaliar a variavel mais importante do grupo e a mais significativa; Analisar se e ordinal, intervalar ou nominal; Verificar se a populacao e finita ou infinita; Variavel intervalar e populacao infinita Variavel intervalar e populacao finita Variavel nominal ou ordinal e populacao infinita Variavel nominal ou ordinal e populacao finita Obs.: A proporcao (p) sera a estimativa da verdadeira proporcao de um dos niveis escolhidos para a variavel adotada. Por exemplo, 60% dos telefones da amostra e Nokia, entao p sera 0,60. A proporcao (q) sera sempre 1 - p. Neste exemplo q, sera 0,4. O erro e representado por d. Para casos em que nao se tenha como identificar as proporcoes confere-se 0,5 para p e q. 7- Tipos de dados Basicamente os dados, dividem-se em continuos e discretos. O primeiro e definido como qualquer valor entre dois limites quaisquer, tal como um diametro. Portanto trata-se de um valor que ser "quebrado". Sao dados continuos, questoes que envolvem idade, renda, gastos, vendas, faturamento, entre muitas outras.Quando fala-se em valores discretos, aborda-se um valor exato, tal como quantidade de pecas defeituosas. Comumente utiliza-se este tipo de variaveis para tratar de numero de filhos, satisfacao e escalas nominais no geral.O tipologia dos dados determina a variavel, ela sera portanto continua ou discreta. Isto quer dizer que ao definir-se uma variavel com continua ou discreta, futuramente ja definiu-se que tipo de tratamento se dara a ela. De acordo com o que dissemos anteriormente, numa analise estatistica distinguem-se essencialmente duas fases: Uma primeira fase em que se procura descrever e estudar a amostra: Estatistica Descritiva e uma