4.6 Para saber mais
Para uma abordagem clássica recomenda-se (Deming 1950) e (Cochran 1977). Para planejamento e análise de estudos observacionais, veja (Cochran 1983) e (Myin-Germeys and Kuppens 2022). Para uma análise de populações finitas veja (Bolfarine and Zacks 1992). Para erros em levantamentos, veja (Biemer 2011). Para quem lê em alemão, siehe (Kauermann and Kuechenhoff 2010). Para amostragem intencional veja (Nagae 2007), (Fossaluza et al. 2009) e (Diniz et al. 2016).
O material Amostragem: Teoria e Prática Usando R, gentilmente disponibilizado pelos professores Pedro Luis do Nascimento Silva, Zélia Magalhães Bianchini e Antonio José Ribeiro Dias, é uma fonte muito rica para informações adicionais sobre este tópico. Está disponível ainda o livro Análise de Dados Amostrais Complexos, também do professor Pedro Silva em parceria com o professor Djalma Pessoa.
O professor Pedro também compartilhou os slides da apresentação Combinando amostras para aprimorar estimativas – aventuras na amostragem não probabilística, apresentado em 18 de outubro de 2020 no VII Encontro Baiano de Estatística.
Há ainda o curso de análise de dados amostrais usando R, preparado pelo Prof. Marcel Vieira para a International Association of Survey Statisticians (IASS). É um curso gratuito e livre, auto instrucional em inglês, com vídeos, apresentações sobre a teoria e material para prática individual, que inclui códigos em R e os dados necessários.
4.6.1 Pesquisas eleitorais
Uma pesquisa eleitoral é um tipo de pesquisa de opinião. Para uma avaliação metodológica das pesquisas eleitorais brasileiras veja (El-Dash 2010). Para uma comparação entre as inferêcias bayesiana e frequentista (clássica) para a estimação de proporções em um processo eleitoral brasileiro, veja (Zabala 2009). Para aplicação veja https://www.pollingdata.com.br/.
Exercício 4.18 Leia os artigos a seguir.