Implementacão de algoritmo computacional para análise de dados amostrais complexos

Abstract

Toda análise de dados obtidos via amostragem complexa deve ser feita considerando o método de seleção, pois estimativas pontuais de parâmetros da população são influenciadas por pesos distintos das observações, já estimativas de variância são influenciadas por conglomeração, estratificação e pesos. Com isso, o trabalho procurou verificar o viés causado pela não incorporação do plano amostral na análise, a influência que este exerce no erro padrão dos estimadores de parâmetros de regressão e elaborar uma algoritmo capaz de incluir os três estágios de seleção da PNAD em apenas uma macro do SAS. A partir dos resultados obtidos pôde-se observar que cada estágio atua na variância total, porém o terceiro pode ser omitido por ser quase imperceptível no resultado. O algoritmo mostrou-se eficaz, obtendo com precisão os coeficientes estimados e seus erros padrão.