Margem com indicação

O que o bloco faz

A expansão por indicação: cada participante da coleta de base convida k pessoas. Para cada combinação de convidados e ICC, a tabela refaz as margens de sampling/margin_levels com o n multiplicado.

Cada participante vira uma REDE de m = 1 + k · adesão respostas. Quem indica indica parecido — amigos, colegas, vizinhos —, e respostas da mesma rede trazem menos informação nova do que o mesmo número de pessoas independentes. O custo é o deff de conglomerado, 1 + (m − 1) · ICC, que multiplica o deff da ponderação:

• com ICC = 0, k convidados multiplicam o n efetivo por 1 + k;
• com ICC = 0,2 e 5 convidados, o n cresce 6 vezes mas o efetivo só 3.

O ICC real de uma rede de indicação só se mede depois da coleta (é a correlação das respostas dentro das redes). Antes, trabalhe com cenários: 0,05 para perguntas pouco ligadas ao círculo social, 0,2 ou mais para as muito ligadas (hábitos compartilhados, território).

Os cenários com 0 convidados são a coleta de base, na mesma tabela, para a comparação direta.

Antes de continuar

Termos que esta página usa, em poucas palavras. As definições completas estão no glossário.

Amostra

A parte da população que é de fato observada. Quando é sorteada com probabilidades conhecidas, permite estimar características da população e medir a incerteza dessa estimativa.

Conglomerado

Um grupo de unidades vizinhas ou ligadas (um quarteirão, uma escola) sorteado inteiro em vez de unidade por unidade. Barateia a coleta, mas unidades do mesmo conglomerado tendem a ser parecidas, o que em geral aumenta a variância das estimativas.

Efeito do plano (deff)

A razão entre a variância de uma estimativa no plano amostral usado e a variância que ela teria numa amostra aleatória simples do mesmo tamanho. Um deff de 2 quer dizer que a amostra vale, em precisão, metade do que valeria se fosse aleatória simples.

Graus de liberdade

Quantas informações independentes sobram para estimar uma variabilidade depois de estimados os outros parâmetros. Definem qual distribuição t, F ou qui-quadrado se usa no teste; com poucos graus de liberdade a inferência fica mais incerta.

Coeficiente de variação (CV)

O desvio padrão dividido pela média, em porcentagem. Em experimentos, usa-se a raiz do quadrado médio do resíduo para indicar a precisão do ensaio; o que é um CV alto depende da variável e da área.

Quando usar

Use para avaliar como rodadas de indicação afetam o alcance e a margem nominal em unidades agrupadas.

Pressupostos

• O agrupamento pelas redes segue o modelo de correlação intraclasse comum, o mesmo ICC em todas: deff = 1 + ((CV² + 1)·m − 1)·ICC, com CV o coeficiente de variação do tamanho das redes (Eldridge, Ashby & Kerry 2006); com CV = 0, redes do mesmo tamanho, 1 + (m − 1)·ICC. Os gl são das redes (sementes − unidades).

  Se falhar: Trabalhe com vários cenários de ICC e, depois da coleta, meça o ICC real das redes.

• As sementes (a coleta de base) são uma amostra aleatória da unidade; a indicação só multiplica o n, não corrige quem entrou.

  Se falhar: Leia a margem como nominal e calibre com sampling/rake.

• As entrevistas de cada unidade se comportam como uma amostra aleatória dela; em coleta por recrutamento, indicação ou adesão a margem é nominal (a de uma amostra aleatória com o mesmo tamanho efetivo), e o viés de quem aparece não entra nela.

  Se falhar: Cuide do viés no desenho da coleta e calibre depois com sampling/rake; a margem não o corrige.

• Aproximação normal da proporção: n·p e n·(1 − p) não muito pequenos (umas 30 respostas por célula ou mais).

  Se falhar: Junte células pequenas; abaixo disso a margem da fórmula não deve ir para o relatório.

• O deff informado é o do desenho real (ponderação e agrupamento); a fórmula não o estima.

  Verificar:Média

  Se falhar: Use o deff de uma pesquisa anterior ou do piloto (o card de sampling/mean o mostra) e compare cenários.

Configuração

• Convidados por participante — lista de k, separados por vírgula.
• Adesão dos convidados — a fração dos convidados que de fato responde.
• ICC (cenários) — lista de correlações intraclasse, com ponto decimal.

Exemplo

O fluxo usa os conjuntos didáticos registrados em sampling/example e inclui o nó desta página.

library(trama)

reg <- tr_registry()
tr_use("trama.data", registry = reg)
tr_use("trama.sampling", registry = reg)

tr_flow(reg) |>
  tr_add("unidades", "sampling/example", dataset = "escolas_resumo") |>
  tr_add("com_n", "data/mutate", name = "n", expr = "10", from = "unidades") |>
  tr_add("margens_indicacao", "sampling/referral", unidade = "escola", tamanho = "alunos",
         n = "n", grupos = "rede", convidados = "0, 2, 4", icc = "0.1", from = "com_n")

Como interpretar

A tabela preserva cada combinação de unidade, nível de indicação e ICC. A margem é nominal: o cálculo mede precisão sob suposições de amostragem, não corrige viés de seleção por indicação. A saída é Tabela data/table com cenários de indicação, ICC e margens.