Boa tarde pessoal,
Gostaria de utilizar um teste para decidir o número ótimo de
amostral, baseado na abordagem que estou empregando, se faço:
pop.total<-rnorm(10000,mean=20,sd=15) ## População total
i<-c(5000,50)## Quantidade de amostras
n.sim<-999 ## Número de simulações
RES=NULL
for(Nsim in 1:n.sim){
for(Nam in 1:length(i)){
amostras<-sample(pop.total,i[Nam]) ## Amostragem com reposição
m.amostras<-mean(amostras) ## Media encontrada nas amostras
err.amost<-100-((mean(amostras)/mean(pop.total))*100) ### Erro amostral
RES=rbind(RES,c(Nsim,i[Nam],err.amost))
}}
####### 50 amostras
am.50<-RES[RES[,2]==50,]
shapiro.test(am.50[,3]-mean(am.50[,3])) ## Distribuição normal,então
inferências sobre os parâmetros média e desvio estão corretos
mean(am.50[,3])## Média do erro amostral
sd(am.50[,3])/sqrt(length(am.50[,3]))## Erro padrão do erro amostral
sd(am.50[,3])## Desvio padrão
#
####### 5000 amostras
am.5000<-RES[RES[,2]==5000,]
shapiro.test(am.5000[,3]-mean(am.5000[,3])) ## Distribuição normal,então
inferências sobre os parâmetros média e desvio estão corretos
mean(am.5000[,3])## Média do erro amostral
sd(am.5000[,3])/sqrt(length(am.50[,3]))## Erro padrão do erro amostral
sd(am.5000[,3])## Desvio padrão
#
Percebo que a média do erro amostral e o erro padrão desta
média são baixos (próximos de zero) tanto quando minha amostra tem
tamanho 50 quanto 5000, porém o desvio padrão, obviamente, aumenta
quando reduzo o número de amostras. Gostaria de saber que teste poderia
empregar para escolha de um número ótimo de amostras, uma vez que eu não
posso usar como critério o erro amostral, quando simulo este cenário 999
vezes e emprego inúmeros tamanhos amostrais?
Obrigado,
--
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Alexandre dos Santos
Proteção Florestal
Coordenador do curso Técnico em Florestas
Vice Coordenador do curso de Engenharia Florestal
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