[pt] A consideração do desenho amostral é fundamental e
indispensável em trabalhos que têm como objetivo a análise
e modelagem de dados selecionados através de desenhos
amostrais complexos. Desta forma torna-se possível a
produção de resultados realmente úteis e confiáveis para os
gestores de políticas públicas. O principal objetivo desta
dissertação é chamar a atenção para a importância da
utilização das técnicas adequadas ao tratamento de
dados amostrais complexos, discutindo também as
conseqüências de sua não adoção. As metodologias adequadas
para a análise de dados amostrais complexos podem ser
agrupadas em duas abordagens. A primeira, denominada de
abordagem agregada, se baseia na incorporação de pesos e
efeitos do plano amostral no ajuste dos modelos
estatísticos. Através da outra abordagem, que é denominada
de abordagem desagregada, a lógica de modelagem é
modificada, incorporando os efeitos devidos à amostragem
complexa. Isto pode ser feito através do uso de modelos
lineares hierárquicos, ou multinível. Os dados analisados
nesta dissertação foram coletados pelo Sistema Nacional de
Avaliação da Educação Básica (SAEB) no ano de 1999. Esta
pesquisa compreende um exame de conhecimentos e um
levantamento sobre condições sócio-econômico-demográficas
de mais de 200.000 alunos, suas escolas, professores e
diretores. A amostra do SAEB 99 foi selecionada a partir de
um plano amostral complexo. O desenho amostral do SAEB 99
considera amostragem aleatória estratificada de unidades
conglomeradas, com múltiplas etapas. A estimação pontual de
estatísticas descritivas a partir de dados amostrais
complexos não apresenta grandes dificuldades na medida em
que se utiliza de forma adequada os pesos na expansão da
amostra. Será ilustrada, através de um exemplo, a
importância dos pesos amostrais na estimação. Será
verificado que sua não adoção no cálculo da média, na
situação em questão, poderia gerar resultados
superestimados. Nesta dissertação serão apresentados
aspectos teóricos das técnicas (adequadas a dados amostrais
complexos) de estimação pontual de parâmetros de modelos de
regressão e de suas respectivas variâncias. Também é
realizada uma discussão sobre o efeito do plano amostral,
intervalos de confiança e testes de hipóteses, e sobre o
pacote SUDAAN. Serão apresentados os resultados da
aplicação das técnicas estudadas. Paralelamente, será
conduzido um estudo dos determinantes da proficiência dos
alunos. Ainda, serão apresentadas e analisadas as
conseqüências de não se considerar o desenho amostral na
estimação dos parâmetros dos modelos e de suas respectivas
variâncias, para o SAEB 99. Será realizada uma
interpretação educacional dos resultados apresentados. / [en] It is very important to consider the sample design in the
analysis and modelling of complex survey data. It permits
the production of correct results, which can be used for
public political decision making and evaluation. The main
objective of this dissertation is to give information about
the importance of the use of the techniques for complex
survey data. The methodologies for complex survey data
analysis can be divided in two different approaches. The
first is based on incorporating weights and design effects
in the fitting of usual statistical models, such as
contingency tables, regression, etc. This approach is called
aggregated approach. The other approach, called
disaggregated approach, modifies the model attempting to
incorporate the complex population structure and/or design
effects, for example using hierarchical (or multilevel)
linear models. The data analysed in this dissertation were
collected by the Brazilian National System of Basic
Education Assessment (SAEB), in 1999. This survey applies
an exam and asks social-economic-demographic information
about more than 200.000 students, schools and teachers. The
SAEB 99 sample were selected by a complex survey design,
considering stratification and conglomeration, with
multiples steps. There is not any problem in estimation of
descriptive statistics, such as means, correlation and
regression coefficients, provided that we correctly use the
sample weights to expand the data. An example will be
presented to verify the importance of the use of the
sample weights. The theoretical aspects of the techniques
for the estimation of regression model parameters and their
variances will be presented. The design effect, confidence
intervals, significance tests, and SUDAAN characteristics
will also be discussed. The application of these techniques
will be presented. It will be also conducted a study
of the determinants of the student proficiency. It still
will be presented and analysed the consequences of the non-
consideration of the sample design in the estimation of
parameters and their variances, for SAEB 99 data. The
results will be educationally interpreted. / [es] La consideración del diseño muestral es fundamental e
indispensable en trabajos que tienen como objetivo el
análisis y modelaje de datos selecionados a través de
diseños muestrales complejos. De esta forma es posible la
producción de resultados realmente útiles y confiables para
los gestores de políticas públicas. EL objetivo principal
de esta disertación es llamar la atención para la
importancia de la utilización de las técnicas adecuadas al
tratamiento de datos muestrales complejos, discutiendo
también las consecuencias de no adoptarlas. Las
metodologías adecuadas para el análisis de datos muestrales
complejos pueden ser agrupadas en dos abordajes. La
primera, denominada de abordaje agregado, consiste en la
incorporación de pesos y efectos del plano muestral en el
ajuste de los modelos estadísticos. A través del otro
abordaje, denominado de abordaje desagregado, se modifica
la lógica, incorporando los efectos debidos al muestreo
complejo. Esto puede realizarse a través del uso de modelos
lineales jerárquicos, o multiníveles. Los datos analizados
en esta disertación fueron colectados por el Sistema
Nacional de Evaluación de la Educación Básica (SAEB) en el
año de 1999. Esta investigación comprende un exámen de
conocimientos y un levantamiento sobre condiciones
socioeconómicas-demográficas de más de 200.000 alumnos, sus
escuelas, profesores y directores. La muestra del SAEB 99
fue seleccionada a partir de un diseño muestral complejo.
El diseño muestral del SAEB 99 considera el muestreo
aleatório estratificado de unidades conglomeradas, con
múltiples etapas. La estimación puntual de estadísticas
descriptivas a partir de datos muestrales complejos no
presenta grandes dificuldades si se utiliza de forma
adecuada los pesos en la expansión de la muestra. Se
ilustrará, a través de un ejemplo, la importancia de los
pesos muestrales en la estimación. Será verificado que la
no adopción de estos pesos en el cálculo de la media,
podería generar resultados superestimados. En esta
disertación serán presentados aspectos teóricos de las
técnicas (adecuadas a datos de muestras complejas) de
estimación puntual de parámetros de modelos de regresión y
de sus respectivas varianzas. Se discute también el efecto
del diseño muestral, intervalos de confianza y testes de
hipótesis, y el paquete SUDAAN. Serán presentados los
resultados de la aplicación de las técnicas estudiadas.
Paralelamente, se estudian los determinantes de la
proficiencia de los alumnos. Se presentan y analizan
también, las consecuencias de no considerar el diseño
muestral en la estimación de los parámetros del modelos y
de sus respectivas varianzas, para el SAEB 99. Será
realizada una interpretación educacional de los resultados
presentados.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:1745 |
| Date | 23 July 2001 |
| Creators | MARCEL DE TOLEDO VIEIRA |
| Contributors | CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Spanish |
| Type | TEXTO |
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