Verificação da eficiência do método de amostragem Haphazard na otimização de custos em pesquisas

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Miguel, Miguel Gabriel Ribeiro
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Amostragem intencional; COVID19; Epicovid19; Haphazard; Intentional sampling; MLG; Optimal sampling design; Pure randomization; Rerandomization
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-15092025-105729/

Pesquisas exploratórias com entrevistas face a face baseadas em amostragem aleatória ou estratificada geralmente exigem grandes tamanhos de amostra e, portanto, altos custos de infraestrutura e pessoal de campo. Mesmo assim, esses experimentos não garantem o controle de covariáveis específicas e podem gerar inferências pouco precisas sobre os parâmetros populacionais. (Lauretto et al., 2017), (Lauretto et al., 2019) propôs o Método de Amostragem Semi-Intencional denominado de Haphazard, isto é um procedimento de alocação que combina técnicas de otimização com perturbações aleatórias. O peso da perturbação aleatória pode ser calibrado de tal forma que, por um lado, seja pequeno o suficiente para fornecer boas amostras representativas e, por outro lado, seja grande o suficiente para quebrar efeitos de confusão e evitar escolhas enviesadas. Em trabalhos anteriores, o Método Haphazard foi comparado ao método de Re-randomização proposto por (Morgan & Rubin, 2012) em problemas de alocação de benchmark, em que foi mostrado que o Método Haphazard fornece aos grupos de alocação um melhor equilíbrio e inferências consistentemente mais poderosas. Neste trabalho, serão discutidas as vantagens do Método Haphazard no contexto de amostragem a partir do Censo do IBGE, em que o objetivo é fornecer estimativas consistentemente mais próximas dos valores dos parâmetros e com maior precisão. Serão apresentados dois estudos de caso, sendo um para estimar a prevalência de SARS-CoV-2 em algumas cidades do Brasil e outro focado em avaliar a eficácia das vacinas na cidade de Serrana - SP. Em comparação com a Re-randomização e a alocação puramente aleatória, as amostras geradas pelo método Haphazard fornecem estimativas com erro quadrático médio menores para um determinado tamanho de amostra. O erro quadrático médio e o desvio padrão das estimativas para o parâmetro de interesse serão os indicadores utilizados para comparar os métodos de amostragem. O uso da Haphazard apresentou um grande potencial para contribuir nos esforços para medir e controlar a disseminação da pandemia COVID-19 no Brasil, já que sua performance em amostras pequenas se mostrou consideravelmente superior aos demais métodos. Os resultados dessa tese foram aceitos e publicados no 40º Workshop Internacional sobre Inferência Bayesiana e Métodos de Máxima Entropia em Ciência e Engenharia (MaxEnt 2020/2021) (Miguel et al., 2021) e na revista científica internacional Entropy (Miguel et al., 2022).