Bem-vindo
Este é um livro escrito para apoiar a aprendizagem de Amostragem. Nosso objetivo principal é orientar um leitor no caminho para aprender os conceitos, as principais ideias e a usar as ferramentas de amostragem para resolver problemas.
Nossa escolha de temas a incluir no livro foi guiada, em grande parte, por nossa experiência com a coleção de pesquisas por amostragem do IBGE, onde trabalhamos por vários anos, e nossa atuação como professores na graduação e na pós graduação da ENCE. Também reflete nossa perspectiva quanto ao melhor caminho para aprender a trabalhar com Amostragem.
Nossa abordagem não busca ser exaustiva e, por esse motivo, são poucas as provas que incluímos dos resultados aqui discutidos. Fizemos a escolha deliberada de não apresentar demonstrações da maioria dos resultados relacionados a valor esperado e variância de estimadores. Essas demonstrações podem intimidar e afastar alguns e, além disso, cremos que estão bem cobertas em diversos outros livros sobre o tema. Aos leitores interessados em verificar os resultados, recomendamos a consulta ao excelente livro de Särndal et al. (1992) ou então às muitas referências incluídas ao longo do texto.
Em contraste, escolhemos enfatizar a apresentação de exemplos e de ferramentas computacionais, algo que não tem cobertura tão ampla na literatura sobre Amostragem. Nesse contexto, optamos também por enfatizar o uso de comandos ou recursos básicos do R, em lugar de pacotes mais avançados que estão disponíveis.
O livro está organizado em treze capítulos, nominados a seguir:
- Introdução
- Conceitos e Cadastros
- Visão Geral da Amostragem e Estimação
- Amostragem Aleatória Simples
- Estimação de Proporções
- Estimação de Razões e Funções de Totais
- Estimação para Domínios de Estudo
- Amostragem Sistemática Simples
- Outros Métodos de Amostragem com Equiprobabilidade
- Amostragem com Probabilidades Proporcionais ao Tamanho
- Amostragem Estratificada
- Amostragem Conglomerada
- Estimadores de Calibração
Cada um dos capítulos é autocontido e vários deles podem ser omitidos num primeiro curso. Com exceção do Capítulo 13, o material do livro pode ser coberto num curso com cerca de 45 horas de duração, como ministrado várias vezes na pós-graduação da ENCE. Caso necessário, algum(ns) dos Capítulos 5, 6 ou 7 pode(m) ser suprimidos ou separados para estudo individual. Os Capítulos 8 e 9 podem ser omitidos sem prejuízo da sequência. O conteúdo central do livro é formado por todos os capítulos não citados neste parágrafo. Tal conteúdo formaria, a nosso ver, o mínimo para cobertura num primeiro curso, no nível de graduação, sobre Amostragem.
Nossa opção ao escolher essa forma de publicação (livro em formato de hipertexto, hospedado na internet) se deve a três fatores principais: primeiro, não pretendemos comercializar o livro e, sim, torná-lo de acesso livre e aberto, como é a filosofia do software que usamos para sua elaboração e produção (R + RStudio + R Markdown + Github); segundo, essa forma de publicação permitirá atualizações mais rápidas e frequentes do conteúdo, o que favorece a correção de erros, revisões do texto, inclusão de exemplos ou tópicos novos etc.; terceiro, podemos usar esse caminho disponibilizar os dados que usamos para exemplos e exercícios. Esperamos que essa escolha não afaste os leitores que ainda gostam de livros em papel, como nós…
O leitor de qualquer livro precisa reconhecer que não é possível começar do zero: é preciso contar com conhecimento prévio de algumas ideias e conceitos básicos essenciais à compreensão do material tratado. Nossa abordagem pressupõe que o leitor está familiarizado com um curso básico de introdução à probabilidade e à inferência estatística, no nível tratado, por exemplo, em Magalhães e Lima (2004) e Magalhães (2006).