Amostragem de público: definição, métodos e como usar com a QuestionPro

O que é Sample (ou amostragem de público)?

Uma amostragem de público é definida como um conjunto menor de dados destacado de uma população maior usando um método de seleção predefinido. Esses elementos são conhecidos como pontos de amostra, unidades de amostragem ou observações. Criar uma amostra é um método eficiente de conduzir pesquisas. Pois, na maioria dos casos, é impossível ou muito caro e demorado pesquisar toda a população. E, portanto, pesquisar a amostra fornece insights que podem ser aplicados a toda a população.

Na prática, o sample funciona para fornecer uma amostragem de público que, organicamente, dificilmente seria alcançada por uma equipe de pesquisadores ou pelos objetivos da pesquisa aplicada. É o trabalho de ir ao encontro do público que potencialmente poderá atender às necessidades de determinado projeto.

Por exemplo

Um fabricante de smartphones pretende realizar uma pesquisa sobre os recursos que estudantes universitários do Brasil mais usam; quais recursos eles gostariam de ver nos dispositivos e o preço que estão dispostos a pagar por esses recursos. Para isso, um estudo aprofundado de pesquisa deve ser realizado.

Esta etapa é fundamental para entender as necessidades do consumidor com base na sua experiência de uso e; consequentemente, os recursos que precisam ser desenvolvidos ou atualizados. Assim como também o quanto a evolução técnica pode impactar sobre a precificação e como o mercado está aberto a estas novidades.

Para entendermos a dimensão, basta considerarmos que, em 2019, de acordo com o MEC, o Brasil possuía 8,4 milhões de estudantes de graduação. Já excluindo da conta estudantes de cursos de pós-graduação ou especializações. Por exemplo, que, para fins práticos, também poderiam ser foco do estudo.

Para “conversar” com toda essa população, os recursos humanos, financeiros e de tempo necessários para um trabalho de campo ou mesmo uma captação online; porém manual, seriam muito maiores do que qualquer instituição, sozinha e de forma orgânica, poderia dispor.

É neste ponto que se faz o útil o sample, ou, simplesmente, o recursos de criação de amostras. A QuestionPro possui uma base de dados extensa e confiável, construída com anos de trabalho junto a parceiros na aplicação de pesquisas. Permitindo, como citado no exemplo, a segmentação ou destaque de faixas específicas dentro dos dados de público que possuímos.

Dessa forma, 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 e métodos de amostragem de público

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 métodos de amostragem de público podem ser caracterizados em dois métodos distintos: amostragem probabilística e amostragem não-probabilística.

Amostragem probabilística: metodologias e exemplos

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 distintos de amostras. 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.

Amostras não-probabilísticas: metodologias e exemplos

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 amostras. 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 e determinar o tamanho de uma amostragem de público

Como visto mais acima, o tamanho correto da amostra é importante para o sucesso da coleta de dados em um estudo de mercado. Contudo, existe um número certo para um tamanho de uma amostragem de público? 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.

Vantagens de trabalhar com uma amostragem

A amostragem apresenta diversas vantagens práticas para a aplicação de um estudo. Desde o controle mais específico do perfil de público que se pretende alcançar, até o volume de pessoas buscadas, são muitos os benefícios deste recurso. Entre eles:

Custo e tempo reduzidos

Como o uso de uma amostra reduz o número de pessoas que precisam ser alcançadas, reduz o custo e o tempo. Imagine o tempo economizado entre a realização de uma pesquisa com uma população de milhões de pessoas; e a realização de uma pesquisa com o uso de uma amostra.

Implantação reduzida de recursos

É óbvio que, se o número de pessoas que fazem parte de uma pesquisa for muito menor devido à amostra, os recursos necessários também serão muito menores. A mão de obra necessária na pesquisa da amostra é muito menor que a mão de obra necessária na pesquisa de toda a população.

Precisão dos dados

Como a amostra é indicativa da população, os dados coletados são precisos. Além disso, como há uma disposição do entrevistado em participar, a taxa de desistência da pesquisa é muito menor; o que aumenta a validade e a precisão dos dados.

Dados intensivos e exaustivos

Como existem respondentes menores, os dados coletados de uma amostra são intensivos e exaustivos. Mais tempo e esforço são dados a cada entrevistado, em vez de ter que coletar dados de muitas pessoas.

Aplicar propriedades a uma população maior

Como a amostra é indicativa da população maior, é seguro dizer que os dados coletados e analisados ​​a partir da amostra, as propriedades podem ser aplicadas à população maior e isso seria verdadeiro.

Para coletar dados precisos para a pesquisa, filtre os participantes do painel ruins e elimine o viés aplicando diferentes medidas de controle. Se precisar de ajuda para organizar amostra de público para seu próximo projeto de pesquisa de mercado, entre em contato conosco. Temos mais de 22 milhões de painelistas em todo o mundo!

Para agilizar seu processo de trabalho e para que tenha recursos que enriquecem seu projeto de pesquisa, utilize uma plataforma online de pesquisa, te convido a conhecer a Questionpro, uma solução completa em pesquisa e inteligência de mercado. 

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