Em homenagem ao dia do Censo, vou fazer um pequeno fio com algumas questões metodológicas relacionadas a operação censitária que eu acho interessantes:
1) O Censo demográfico é uma pesquisa. Algumas pessoas associam pesquisas a amostragem, mas há tanto pesquisas amostrais, como pesquisas censitárias. E na realidade, o #Censo2022 tem as duas! +
Tem a pesquisa censitária, que é aplicada a todos os domicílios com o objetivo de se coletar informações de todas as pessoas no país na data de referência (meia-noite do dia 31 de julho para 1º de agosto de 2022), cujo questionário leva em torno de 5 minutos pra ser respondido. +
Mas tem também uma pesquisa amostral, cujo questionário dura cerca de 16 minutos, coleta informações mais detalhadas sobre temas mais específicos e é respondido por uma amostra de aproximadamente 11% dos domicílios. +
Aliás, essa é uma amostra com cerca de 8,5 milhões de domicílios, que certamente é a maior amostra que qualquer pesquisa conduzida no Brasil.
2) O #Censo2022 irá utilizar uma metodologia de modos de coleta misto: presencial, telefônica e web. Nesse tipo de metodologia, mais de um modo de coleta é utilizado na pesquisa. No caso do Censo 2022, a o modo de coleta inicial é presencial. +
Se o morador no domicílio preferir, no entanto, ele poderá optar por responder o questionário por telefone ou web. Além disso, se o morador não estiver disponível para responder presencialmente num primeiro momento, poderá haver um retorno posterior por telefone. +
Esse tipo de metodologia é vantajosa pois enquanto procura coletar o máximo de informação por um modo de coleta menos custoso, ele tb utiliza modos mais eficazes para garantir que dados de todos os domicílios são coletados, inclusive aqueles sem acesso a telefone ou internet. +
No entanto, essa metodologia também tem seus desafios. Por exemplo, como integrar dados de diferentes modos de coleta, que potencialmente possuem diferentes propriedades de mensuração de forma a minimizar os erros nos dados da pesquisa desse tipo de fonte.
3) "Mas não estamos falando de um censo? Faz sentido em falar em erros?"
Sim! Mas estamos falando aqui de erros não-amostrais. Nesse caso, erro de mensuração, que ocorre quando o valor coletado não corresponde ao "verdadeiro valor" do respondente. +
Por ex., uma das informações coletadas no Censo 2022 é numero de moradores no domicílio. Digamos que a pessoa no domicílio que esteja respondendo o censo tenha se esquecido de considerar um dos membros do domicílio ao responder o questionário. Temos aí um erro de mensuração! +
Enfim, sabemos que diferentes modos de coleta pode ter um impacto nas propriedades de mensuração. Mas isso depende de alguns fatores, como o tipo de variável, os protocolos da pesquisa, questionário e suas questões, entrevistadores, etc. +
Um dos desafios aqui é como integrar dados de diferentes modos de forma a minimizar o impacto de diferentes erros de mensuração provenientes de diferentes modos de coleta. +
Outro erro não-amostral é o erro de não-resposta. Apesar de, por lei, ser obrigatório responder o Censo (Lei nº 5.534, de 14 de novembro de 1968), ainda pode haver casos de não-resposta, como não contato, em que nunca se consegue se encontrar o morador do domicílio. +
Há ainda um potencial erro de cobertura, o que pode soar um pouco estranho, dado que o Censo deveria cobrir toda população no país, mas esse é um problema bastante discutido na literatura de pesquisas censitários, principalmente nos EUA.
/End of 🧵

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Sep 2, 2021
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Starts on October 7 and we still have some spots.
I will be tweeting a survey sampling fact everyday this month on this thread.
In a probability sample all elements of the population have a known, non-zero probability of being selected. It is NOT required that all elements have the same selection probability though. In fact, in practice, it's more common to use unequal selection probability sample designs
The population size usually has a negligible impact on sample size calculations, especially for large populations. This is accounted for through the finite population correction = (1-f), where f=n/N is the sampling fraction, n is the sample size and N is the population size.
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