
Obrigado Walmes, Mas no meu caso não consegui expressar essa relação do tipo curvatura máxima (cotovelo) entre o CV e o número de amostras, segue tentativa abaixo: ################################################################################ pop.total<-rnorm(10000,mean=20,sd=15) i<-c(2,4,8,156,1250,2500,5000,7500)## Quantidade de amostras n.sim<-999 ## Número de simulações RES=NULL for(Nsim in 1:n.sim){ for(Nam in 1:length(i)){ amostras<-sample(pop.total,i[Nam]) ## Amostragem com reposição m.amostras<-mean(amostras) ## Media encontrada nas amostras err.amost<-100-((mean(amostras)/mean(pop.total))*100) ### Erro amostral RES=rbind(RES,c(Nsim,i[Nam],err.amost)) }} # length(RES[,1]) err.sd<-aggregate(RES, by = list(RES[,2]), FUN = "sd") ##Retirando a média das simulações err.mean<-aggregate(RES, by = list(RES[,2]), FUN = "mean") ##Retirando a média das simulações dados<-cbind(err.sd[,1],100*(err.sd[,4]/err.mean[,4])) ### Numero de amostras e CV plot(dados[,1],dados[,2]) # # # mod<-nls(dados[,2]~a/dados[,1]^b,start=list(a=1,b=1))## Modelo não linear para determinar a queda do CV com o tamanho da amostra summary(mod) ### Obrigado, Alexandre Em 20/03/2013 14:49, Walmes Zeviani escreveu:
Esses estudos de tamanho de amostra normalmente são baseados em alguma medida que expressa quantidade de informação em função do número de elementos na amostra. Em geral essa medida de informação pode ser o CV, a amplitude da margem de erro (ou o próprio erro padrão) para a média da população (ou outro parâmetro de interesse). Quanto maior a informação menor o erro padrão e por isso essas medidas de incerteza diminuem com o tamanho da amostra. Você pode representar isso por um modelo não linear de decaimento e escolher o tamanho da amostra a partir dele. Usa-se às vezes o modelo linear-platô e o valor da abcissa (o cotovelo) como tamanho de amostra.
À disposição. Walmes.
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