<div dir="ltr">Pedro, como sempre, muito educado em suas "provocacoes"!<div><br></div><div>A primeira frase do paragrafo e' "<span lang="EN-US" style="line-height:20.7000007629395px;font-family:Georgia,serif;color:rgb(17,17,17);background-image:initial;background-repeat:initial">In real life there are no probability samples <b>of humans</b>." , </span>ou seja, nesse contexto as <span style="font-family:verdana,sans-serif">unidades geralmente n</span><span style="font-family:verdana,sans-serif">ão </span><span style="font-family:verdana,sans-serif">que estão disponíveis. Mas concordo que em alguns casos de populacoes fechadas talvez seja possivel conseguir uma amostra probabilistica com taxa de nao-resposta de 0% (porem eu nunca vi uma), como por exemplo com funcionarios de uma empresa. Nao e' o caso de pesquisas de opiniao publica. </span><div><span style="font-family:verdana,sans-serif"><br></span></div><div><span style="font-family:verdana,sans-serif">De fato, o IBGE consegue taxas de resposta bem altas, isso requer bastante tempo, dinheiro e planejamento (e eu acredito que devida a importancia dessas pesquisas, e' um bom investimento). Mas mesmo com uma taxa de ~90%, ainda estamos fazendo suposicoes sobre as probabilidades dos respondentes pertencerem a amostra. Estritamente falando, nao e' uma amostra probabilistica. Claro que as suposicoes e os potenciais impactos da nao-resposta sao menores do que nos casos citados pelo Gelman. </span></div><div><span style="font-family:verdana,sans-serif"><br></span></div><div><span style="font-family:verdana,sans-serif">Meu ponto e': nao acredito que a classificacao das amostras em probabilistica / nao-probabilistica seja tao obvia, preto/branco. A maioria delas sao, de fato, cinza. E isso esta diretamente relacionado </span><span style="font-family:verdana,sans-serif">a escolha do </span><span style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:12.8000001907349px">modelo, método, etc como</span><span style="font-family:verdana,sans-serif"> comentou o Pedro no ultimo paragrafo. </span></div></div><div><span style="font-family:verdana,sans-serif"><br></span></div><div><span style="font-family:verdana,sans-serif">Neale</span></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">Em 2 de setembro de 2015 08:54, Pedro Luis do Nascimento Silva <span dir="ltr"><<a href="mailto:pedronsilva@gmail.com" target="_blank">pedronsilva@gmail.com</a>></span> escreveu:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif">Se é verdade que a não resposta complica a vida de qualquer amostra, inclusive as probabilísticas, afirmar que amostragem probabilística não existe é negar uma forma de pensar e modelar que é muito bem sucedida em resolver problemas em várias áreas do conhecimento. </div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif">O Neale cita um parágrafo em que o autor afirma isso num cenário em que as taxas de resposta são inferiores a 10%. </div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif">Em primeiro lugar, há muitas pesquisas por amostragem probabilística em que não ocorre não resposta, pois os pesquisadores simplesmente vão observar ou medir unidades que estão disponíveis, apenas são muito numerosas para se pesquisar por um censo.</div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif">Aqui no Brasil, as pesquisas domiciliares do IBGE, por exemplo, costumam ter taxas de resposta superiores a 90%.</div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif">Então a afirmação do Gelman não se aplica, e amostragem probabilística poderia existir nesse caso... Como para existir basta um caso, o 'teorema' do Gelman está rejeitado.</div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif">É verdade que  tem gente que afirma que não há como fazer inferência com amostras não probabilísticas. O que eu digo é que não vale querer aplicar os métodos desenvolvidos para amostras probabilísticas para amostras que não satisfazem os requisitos destas. O importante em qualquer caso é explicitar o referencial ou modelo que justifica as inferências. Aí tem espaço para todos, sem necessidade de uns ficarem excluindo os outros (modelos, métodos, etc.).</div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif">Provocativamente, Pedro.</div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote"><div><div class="h5">2015-09-01 9:59 GMT-03:00 Neale El-Dash <span dir="ltr"><<a href="mailto:neale.eldash@gmail.com" target="_blank">neale.eldash@gmail.com</a>></span>:<br></div></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div><div class="h5"><div dir="ltr">Segue um artigo do Gelman publicado no Washington Post sobre pesquisas eleitorais. O comeco do artigo discute alguns detalhes metodologicos sobre pesquisas telefonicas/online feitas nos EUA. Mas o final vale pra qualquer lugar, qualquer metodologia. Segue um paragrafo que eu gosto bastante, e resume tambem minha opiniao sobre o assunto:<div><br></div><div><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US" style="font-family:Arial,sans-serif;background-image:initial;background-repeat:initial">"</span><span lang="EN-US" style="font-size:13.5pt;line-height:115%;font-family:Georgia,serif;color:rgb(17,17,17);background-image:initial;background-repeat:initial">In
real life there are no probability samples of humans. With survey response
rates below 10 percent, there is no way to know the probability of an
individual being included in the sample. You can know the probability that the
survey organization will <em><span style="font-family:Georgia,serif">try</span></em> to
reach a person — that’s easy, it just depends on exactly how the address or
telephone number or e-mail is sampled from a given list. But it’s impossible to
know the probability that this person will actually be included in the sample,
as this depends on the probability that the person is reached, multiplied by
the probability that he or she agrees to respond, given that he or she is
reached. <span style="font-size:13.5pt;line-height:115%;font-family:Georgia,serif;background-image:initial;background-repeat:initial">And neither of these two
probabilities is ever known</span></span><span style="font-family:Arial,sans-serif;background-image:initial;background-repeat:initial">"</span></p></div><div><div><br></div><div>Link para o artigo:</div><div><a href="http://www.washingtonpost.com/blogs/monkey-cage/wp/2015/08/31/heres-why-you-should-worry-about-the-polls-for-the-2016-u-s-elections-and-beyond/" target="_blank">http://www.washingtonpost.com/blogs/monkey-cage/wp/2015/08/31/heres-why-you-should-worry-about-the-polls-for-the-2016-u-s-elections-and-beyond/</a><span><font color="#888888"><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><br></div>Knowledge is only part of understanding. Genuine understanding comes from hands-on experience.</div><div dir="ltr">(Seymour Papert)<br><div><br>-----------------------------------------------<br>Neale Ahmed El-Dash<br>Doutor em Estatística<br>Celular: <a href="tel:%2B55%2019%20998893939" value="+5519998893939" target="_blank">+55 19 998893939</a><br>Email: <a href="mailto:neale.eldash@gmail.com" target="_blank">neale.eldash@gmail.com</a><div style="display:inline"></div></div></div></div></div></div>
</font></span></div></div></div>
<br></div></div><span class="">_______________________________________________<br>
abe mailing list<br>
<a href="mailto:abe@lists.ime.usp.br" target="_blank">abe@lists.ime.usp.br</a><br>
<a href="https://lists.ime.usp.br/mailman/listinfo/abe" rel="noreferrer" target="_blank">https://lists.ime.usp.br/mailman/listinfo/abe</a><br>
<br></span></blockquote></div><span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><font face="verdana, sans-serif">Pedro Luis do Nascimento Silva</font><div><font face="verdana, sans-serif"><b>ISI President 2015-2017</b><br>IBGE - Escola Nacional de Ciências Estatísticas<br>Phone: <a href="tel:%2B55%2021%2021424957" value="+552121424957" target="_blank">+55 21 21424957</a></font></div></div></div></div></div>
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abe mailing list<br>
<a href="mailto:abe@lists.ime.usp.br">abe@lists.ime.usp.br</a><br>
<a href="https://lists.ime.usp.br/mailman/listinfo/abe" rel="noreferrer" target="_blank">https://lists.ime.usp.br/mailman/listinfo/abe</a><br>
<br></blockquote></div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><br></div>Knowledge is only part of understanding. Genuine understanding comes from hands-on experience.</div><div dir="ltr">(Seymour Papert)<br><div><br>-----------------------------------------------<br>Neale Ahmed El-Dash<br>Doutor em Estatística<br>Celular: +55 19 998893939<br>Email: <a href="mailto:neale.eldash@gmail.com" target="_blank">neale.eldash@gmail.com</a><div style="display:inline"></div></div></div></div></div></div>
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