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dc.contributor.advisor1Vieira, Marcel de Toledo-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1980385021266418pt_BR
dc.contributor.referee1Coelho, Angela Mello-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7852258351076500pt_BR
dc.contributor.referee2Souza, Augusto Carvalho-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/4948010017164625pt_BR
dc.creatorAlvim, Maria do Carmo Teixeira Tocantins-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3320071916535735pt_BR
dc.date.accessioned2023-09-19T11:00:12Z-
dc.date.available2023-09-18-
dc.date.available2023-09-19T11:00:12Z-
dc.date.issued2023-07-14-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/15921-
dc.description.abstractSurvey 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.pt_BR
dc.description.resumoAs 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.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentICE – Instituto de Ciências Exataspt_BR
dc.publisher.initialsUFJFpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rightsAttribution 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/*
dc.subjectAbordagem separada e combinadapt_BR
dc.subjectMetanálisept_BR
dc.subjectAmostragem complexapt_BR
dc.subjectSeparate and combined approachpt_BR
dc.subjectMeta-analysispt_BR
dc.subjectComplex samplingpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
dc.titleCombinação de dados amostrais de duas edições da Pnad contínuapt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
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