Uma amostragem é um grupo de pessoas pequeno que representa um público maior que responderá às pesquisas. Mas você sabe quais são os tipos de amostragem e qual seria o melhor método para escolher os respondentes mais adequados para seu projeto de pesquisa?
A amostra entrega uma fatia com volume gerenciável de toda essa população, mantendo, claro, sua relevância e confiabilidade para coleta de dados. Para fins de análise, a coleta de dados de uma parte razoável de uma população permite, por fim, a projeção de equivalências para toda a população.
Tipos de amostragem de público e métodos de obtenção de amostra
O processo de derivação de uma amostra é chamado de método de amostragem. A amostragem é parte integrante do desenho da pesquisa, pois esse método deriva os dados quantitativos e os qualitativos que podem ser coletados como parte de um estudo de pesquisa. Os tipos de amostragem podem ser caracterizados em dois métodos distintos:
1. Amostragem probabilística
A amostragem probabilística é um método de derivação de uma amostra em que os objetos amostrais são selecionados de uma população com base na teoria da probabilidade. Este método de amostra inclui todos na amostra e todos têm a mesma chance de serem selecionados. Portanto, não há viés algum neste tipo de amostra. Cada pessoa da população pode posteriormente fazer parte da pesquisa. Os critérios de seleção desta amostra são decididos logo no início do estudo de pesquisa de mercado e constituem um componente importante da pesquisa.
A amostragem probabilística pode ser classificada em quatro tipos de amostragem. Eles são:
- Amostragem aleatória simples
A maneira mais simples de selecionar uma amostra é a amostragem aleatória simples. Nesse método, cada membro tem a mesma chance de fazer parte da amostra. Os objetos nesta amostra são escolhidos aleatoriamente e cada membro tem exatamente a mesma probabilidade de ser escolhido. Por exemplo, se um reitor de uma universidade gostaria de coletar feedback dos alunos sobre sua percepção dos professores e nível de educação. Todos os 1000 alunos da universidade poderiam fazer parte dessa amostra. Destes, define-se que quaisquer 100 alunos podem ser selecionados aleatoriamente para fazer parte desta amostra representando os demais membros da população.
- Amostragem de agrupamento
A amostragem de agrupamento é um tipo de método de amostragem em que a população respondente é dividida em agrupamentos iguais. Os clusters são identificados e incluídos em uma amostra com base na definição de parâmetros demográficos, como idade, local, sexo, etc; o que torna extremamente fácil para um criador de pesquisa derivar inferência efetiva do feedback. Por exemplo, se o FDA quiser coletar dados sobre efeitos colaterais adversos dos medicamentos; eles podem dividir os EUA do continente em grupos distintos, como estados. Os estudos de pesquisa são administrados aos entrevistados nesses clusters. Esse tipo de geração de uma amostra facilita a coleta de dados e fornece informações de fácil consumo e ação.
- Amostragem sistemática
A amostragem sistemática é um método de amostragem em que os entrevistados são escolhidos em intervalos iguais de uma população. O método para selecionar a amostra é escolher um ponto de partida. E, em seguida, selecionar os respondentes em um intervalo de amostra predefinido. Por exemplo, ao selecionar 1.000 voluntários para as Olimpíadas em uma lista de 10.000 pessoas, cada candidato pode receber uma contagem de 1 a 10.000. A partir de 1 e selecionando cada respondente com um intervalo de 10, pode-se obter uma amostra de 1.000 voluntários.
- Amostragem aleatória estratificada
A amostragem aleatória estratificada é um método de dividir a população respondente em parâmetros distintos. Mas, predefinidos, na fase de desenho da pesquisa. Nesse método, os entrevistados não se sobrepõem, mas representam coletivamente toda a população. Por exemplo, um pesquisador que procura analisar pessoas de diferentes contextos socioeconômicos pode distinguir os entrevistados em seus salários anuais. Isso forma grupos menores de pessoas ou amostras e, em seguida, alguns objetos dessas amostras podem ser usados para o estudo da pesquisa.
2. Amostragem não-probabilística
O método de amostragem não-probabilística usa o critério do pesquisador de selecionar uma amostra. Esse tipo de amostra é derivado principalmente com base na capacidade do pesquisador ou estatístico de chegar a essa amostra. Esse tipo de amostragem é usado para pesquisas preliminares. O objetivo principal é derivar uma hipótese sobre o tópico da pesquisa. Aqui, cada membro da população não tem a mesma chance de fazer parte da amostra; e esses parâmetros são conhecidos apenas após a seleção da amostra.
A amostragem não probabilística pode ainda ser classificada em quatro tipos distintos de amostragem. Eles são:
- Amostragem de conveniência
A amostragem de conveniência, em termos mais simples, representa a conveniência com a qual um pesquisador pode chegar a um respondente durante a aplicação de uma pesquisa. Não existe um método científico para derivar esta amostra.
Os pesquisadores quase não têm autoridade sobre a seleção de elementos da amostra; e isso é feito puramente com base na proximidade e não na representatividade ou relevância. Esse método de amostragem sem probabilidade é usado quando há limitações de tempo e custo na coleta de feedback. Por exemplo, pesquisadores que estão realizando uma pesquisa de interceptação em shopping; para entender a probabilidade de usar uma fragrância de um fabricante de perfumes.
Nesse método de amostragem, os respondentes da amostra são escolhidos apenas na proximidade da mesa de pesquisa e na disposição de participar da pesquisa.
- Amostragem criteriosa / proposital
Neste método de amostragem, apenas as pessoas que apenas se enquadram nos critérios de pesquisa e objetivo final são selecionadas e as demais são mantidas de fora. Por exemplo, se o tópico de pesquisa estiver entendendo qual universidade é preferida por um estudante para o mestrado;se a pergunta for “Gostaria de fazer o mestrado?”, Qualquer outra coisa que não seja a resposta “Sim” a esta pergunta mais está excluído deste estudo.
- Amostragem de bola de neve
A amostragem de bola de neve ou de referência por cadeia é definida como uma técnica de amostragem não probabilística. Na qual as amostras têm características raras de se encontrar. Essa é uma técnica de amostragem, na qual os sujeitos existentes fornecem referências para recrutar as amostras necessárias para um estudo de pesquisa. Por exemplo, ao coletar feedback sobre um tópico delicado como a AIDS, os entrevistados não são informados. Nesse caso, o pesquisador pode recrutar pessoas que tenham entendimento ou conhecimento dessas pessoas. Também coletar informações delas ou encarregá-las de coletar informações.
- Amostragem de cota
Amostragem de cota em um método de coleta de uma amostra em que o pesquisador tem a liberdade de selecionar uma amostra com base em seus estratos. A principal característica desse método é que duas pessoas não podem existir sob duas condições diferentes. Por exemplo, quando um fabricante de calçados gostaria de entender dos millenials sua percepção da marca com outros parâmetros, como conforto, preços, etc. Então, somente as mulheres milleniais são selecionadas para este estudo. Já que o objetivo da pesquisa é coletar feedback sobre os sapatos femininos.
Como calcular o tamanho da amostragem
Como visto mais acima, o tamanho correto da amostra é importante para o sucesso da coleta de dados em um estudo de mercado.
Mas quais parâmetros decidem o tamanho da amostra? Quais são os métodos de distribuição da pesquisa?
Para entender tudo isso e fazer um cálculo informado do tamanho correto da amostra, primeiro é importante entender quatro variáveis importantes que formam as características básicas de uma amostra. Eles são:
- Tamanho da população: O tamanho da população resume-se a todas as pessoas que podem ser consideradas para o estudo da pesquisa. Esse número, na maioria dos casos, é muito elevado. Por exemplo: se um pesquisador quer fazer um levantamento relativo à população de todo o Brasil, terá um universo de 200 milhões de pessoas. Em termos práticos, é impossível realizar um projeto com tamanho volume de respondentes possíveis.
- Margem de erro (intervalo de confiança): a margem de erro é representada por uma porcentagem que é uma inferência estatística; sobre a confiança de qual número da população representa as visualizações reais de toda a população. Essa porcentagem ajuda na análise estatística na seleção de uma amostra e quanto erro seria aceitável.
- Nível de confiança: essa métrica mede onde a média real cai dentro de um intervalo de confiança. Os intervalos de confiança mais comuns são 90%, 95% e 99%.
- Desvio padrão: essa métrica cobre a variação em uma pesquisa. Um número seguro a considerar é 0,5, o que significa que o tamanho da amostra deve ser tão grande.
Então, conhecendo esses dados, você poderá utilizar nossa calculadora gratuita e obter o tamanho adequado de respondentes para a sua pesquisa!
Calculadora do tamanho da amostra
E ao saber quantos respondentes você precisará, o segundo passo é encontrar as pessoas com características mais adequadas para participar do seu projeto.
Obter amostra de respondentes qualificada
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