É notório que há uma grande subnotificação de casos da COVID-19. Como se pode imaginar, testar as pessoas na porta do hospital enviesaria as amostras. Então, como fazer testagem em massa? Uma estratégia possível seria usar uma amostra aleatória. Usando uma ideia antiga desenvolvida pelo economista estatístico Robert Dorfman (Dorfman, 1943), é possível reduzir os custos da testagem. Por exemplo, em vez de testar imediatamente todas as pessoas de um domicílio, testamos o conjunto de pessoas.

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Eu ia encerrar com o último texto, mas lembrei de outra coisa. Durante o mestrado, quando alguns colegas trabalhavam com a PNADC, eu sempre comentava que era importante levar o plano amostral em consideração. Diante disso, eles levaram o peso amostral em consideração. No entanto, o plano amostral é mais do que os pesos amostrais! Usar os pesos amostrais faz com que suas estimativas não sejam viesadas. Mas, se o plano amostral não for ignorável, as variâncias estarão incorretas.

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Atualização (27/05/2020): o professor Pedro Nascimento Silva (ENCE/IBGE) fez uma apresentação sobre o mesmo tópico em 2019 para o Colóquio do IME-USP. O link para slides e vídeo da apresentação podem ser encontrados aqui. Eu queria fechar esse ano com um problema que andei lendo a respeito no passado recente: inferência descritiva com amostras não-probabilísticas. Alguns dos textos mais interessantes são Smith (1983), Meng (2014), Elliott e Valliant (2017) e Meng (2018).

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Tive a oportunidade de estudar amostragem e análise de dados amostrais na ENCE com excelentes professores1 esse ano. E foi incrível! Tentei aproveitar da melhor maneira possível. Entre algumas ideias exploradas, existem os modelos de superpopulação, que desempenham um papel fundamental na análise de dados amostrais. É uma ideia tão interessante que resolvi escrever um post sobre isso, mas com uma restrição: ser didático e, se possível, interessante para um público mais amplo.

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Guilherme Jacob

Manauara.
Mestrando em População, Território e Estatísticas Públicas.
Bacharel em Direito e Economia.

Rio de Janeiro, Brasil