Raphael Nishimura, Diretor de amostragem do Survey Research Center do Institute for Social Research na Universidade de Michigan
Data: 09/11/2020
Horário: 15h30
Resumo: A importância de dados confiáveis para a tomada de decisões nas mais diversas áreas da sociedade atual é inquestionável. No entanto, pouco se discute sobre os custos associados à produção desses dados e quais são os trade-offs entre esses custos e a qualidade dos dados. Essa discussão se torna ainda mais essencial num mundo em que a demanda por dados mais rápidos, baratos e de alta qualidade é cada vez maior. Isso ainda é exacerbado com a rápida expansão nos últimos anos de fontes de dados alternativas, normalmente provenientes sob a forma de dados transacionais/orgânicos (Big Data) ou amostras não-probabilísticas. Além disso, na prática, parece haver uma desconexão entre partes interessadas na produção de estatísticas, com um grupo focando-se na obtenção de dados da mais alta qualidade, enquanto outro se preocupa em minimizar seus custos, muitas vezes levando a resultados subótimos sob ambas as perspectivas. Nessa apresentação, vamos demonstrar algumas formas em como lidar com custos de coleta de dados no planejamento de estudos, apresentar diferentes dimensões de custos e discutir sobre suas implicações na produção de estatísticas. Por fim, vamos examinar como técnicas de combinação de dados de amostras probabilísticas e não-probabilísticas podem ajudar a estabelecer um bom equilíbrio entre custo e qualidade na produção de estatísticas.
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