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Investir tempo para atualização de tais listagens, embora necessário, pode não ser uma opção, como pôde ser sentido, durante a pandemia de COVID-19 no Brasil, em que pesquisas sorológicas precisavam ser realizadas com a maior brevidade possível, dada a velocidade de contágio do vírus SARS-CoV-2. Consequentemente, estudar planos amostrais que permitam selecionar amostras ao mesmo tempo em que um cadastro seja atualizado, é de grande utilidade. Nesta dissertação, o plano de amostragem inversa de Bernoulli é apresentado, suas propriedades estatísticas discutidas, e o potencial de seu uso no segundo estágio de planos amostrais de dois estágios, para selecionar a amostra durante o processo de atualização do cadastro, investigado. O desempenho de planos em dois estágios combinando o uso de Amostragem de Pareto ou Amostragem Sequencial de Poisson no primeiro estágio, com Amostragem Inversa de Bernoulli ou Amostragem Sistemática no segundo estágio, é estudado por meio de um experimento computacional de Monte Carlo utilizando dados da Pesquisa Sorológica Continuar Cuidando, realizada no Estado da Paraíba, para monitoramento da epidemia de COVID-19.","abstract_html":"A ausência de uma listagem, ou cadastro, que identifique e dê acesso aos elementos da população-alvo é uma das adversidades mais recorrentes enfrentadas em levantamentos amostrais. Quando cadastros estão disponíveis, não raro necessitam ser atualizados para serem utilizados. Quando os elementos da população-alvo estão agrupados em conglomerados, o desafio recai com frequência na ausência ou desatualização de listagens de elementos dentro de cada conglomerado. 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