https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/15921
File | Description | Size | Format | |
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mariadocarmoteixeiratocantinsalvim.pdf | PDF/A | 408.76 kB | Adobe PDF | View/Open |
Type: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Title: | Combinação de dados amostrais de duas edições da Pnad contínua |
Author: | Alvim, Maria do Carmo Teixeira Tocantins |
First Advisor: | Vieira, Marcel de Toledo |
Referee Member: | Coelho, Angela Mello |
Referee Member: | Souza, Augusto Carvalho |
Resumo: | As estimativas de pesquisas são frequentemente afetadas por erros amostrais e não amostrais. Combinar dados de mais de uma pesquisa pode ser benéfico para a produção de estimadores mais consistentes para a população de interesse, uma vez que amplia o tamanho total da amostra, reduzindo erros de amostragem. Pode-se combinar não apenas levantamentos separados, mas também amostras contínuas do mesmo levantamento, bem como dados de painéis sobrepostos em um levantamento em painel. Neste contexto, o objetivo deste estudo foi combinar dados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNADC) coletados em 2021 e 2022, com o intuito de reduzir os erros de amostragem das estimativas da população brasileira. Para tanto, usouse o método desenvolvido por Dzikiti, Vieira e Girdler-Brown (2023), para buscar estimadores combinados a partir de duas ou mais pesquisas, usando como ponderadores o inverso do coeficiente de variação e o inverso do efeito do plano amostral ampliado. Também se usou o inverso do tamanho amostral e o inverso da variância proposto por Fox (2010) nos seus estudos sobre metanálise. Para aplicação dos métodos estudados, foi usada a variável quantitativa “rendimento médio no trabalho principal” (VD4020). Conclui-se que, ao combinar as pesquisas, houve melhora na precisão das estimativas com erros padrão menores do que seria observado quando somente uma pesquisa é utilizada. |
Abstract: | Survey estimates are often affected by sampling and non-sampling errors. Therefore, combining data from more than one survey can be beneficial for producing more consistent estimators for the population of interest, as it expands the total sample size, reducing sampling errors. You can combine not only separate surveys, but also continuous samples from the same survey, as well as overlapping panel data into a panel survey. In this context, the objective of this study was to combine data from the the Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNADC) collected in 2021 and 2022, with the aim of reducing sampling errors in the estimates of the brazilian population. To this end, the method developed by Dzikiti, Vieira and Girdler-Brown (2023) was used to seek combined estimators from two or more surveys, using as weights the inverse of the coefficient of variation and the inverse of the effect of the sampling plan enlarged. We also used the inverse of the sample size and the inverse of the variance proposed by Fox (2010) in her studies on meta-analysis. To apply the studied methods, the quantitative variable “rendimento efetivo no trabalho principal” (VD4020) was used. It is concluded that, when combining the surveys, there was an improvement in the accuracy of the estimates with standard errors smaller than what would be observed when only one survey is used. |
Keywords: | Abordagem separada e combinada Metanálise Amostragem complexa Separate and combined approach Meta-analysis Complex sampling |
CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA |
Language: | por |
Country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
Institution Initials: | UFJF |
Department: | ICE – Instituto de Ciências Exatas |
Access Type: | Acesso Aberto Attribution 3.0 Brazil |
Creative Commons License: | http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/ |
URI: | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/15921 |
Issue Date: | 14-Jul-2023 |
Appears in Collections: | Estatística - TCC Graduação |
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