CÁLCULO DO TAMANHO DE AMOSTRA USANDO O MÉTODO BOOSTRAP

Em alguns problemas, dependendo do estimador e esquema amostral, não dispomos a priori de uma forma fechada para a variância ou erro-padrão do estimador de uma determinada característica populacional de interesse ou até mesmo de sua distribuição amostral, que, em geral, é aproximada. Isso, de certa forma, também inviabiliza a obtenção de uma fórmula fechada para o dimensionamento do tamanho amostral. Neste estudo, propomos um procedimento alternativo para dimensionar o tamanho de amostra ($n$), usando a técnica de reamostragem bootstrap (Efron e Tibshirani, 1993) com o tamanho das réplicas variável, “the m out of n bootstrap” (Bickel e Sakov, 2008). Para esses casos, o bootstrap surge como uma alternativa plausível para o cálculo da margem de erro $d$ ou da variância do estimador, quando se desconhece sua forma. Inicialmente, realizamos um estudo, adotando o esquema de amostragem aleatória simples (AAS) (Bussab e Bolfarine, 2005; Cochran, 1977) com o objetivo de usar a média e a mediana amostrais para estimar a média e a mediana populacionais. Além disso, usamos nossa proposta em duas aplicações: uma com o estimador da razão sob o esquema AASc e outra com a média amostral sob o esquema de amostragem aleatória estratificada (AE-AASs).