Metodologia para subamostragem em grandes bancos de dados amostrais complexos para realização de testes de hipóteses

Abstract

A amostragem é uma metodologia utilizada para auxiliar a seleção de amostras e estimação de parâmetros com base nessas amostras. Usualmente é discutido o tamanho mínimo que deve se tomar em uma amostra. No entanto, ao utilizar amostras grandes, podem surgir problemas na realização de testes de hipóteses pois, segundo a propriedade da consistência dos estimadores, ao aumentar o tamanho amostral a variância do estimador diminui, podendo in uenciar no valor da estatística do teste de hipótese. O problema se agrava em amostras complexas. Neste trabalho é proposto uma técnica de subamostragem para ser aplicada nessas grandes amostras, assim como o algoritmo para fazer uma subamostragem de maneira correta. Um teste para o efeito do tamanho amostral na signi cância de teste de hipóteses também é apresentado. Foram simulados dados em que os resultados mostraram a importância dessa veri cação. Também foi feita uma aplicação utilizando os dados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios - PNAD, e os resultados mostraram uma mudança na inferência quando o tamanho da amostra foi reduzido.