Para realizar pesquisas de mercado, precisamos de uma amostragem representativa. Você pode imaginar ter que entrevistar todas as pessoas de uma cidade ou país? Definitivamente, seria algo muito complicado e demorado. Vamos aprender mais sobre esse conceito e os tipos que existem.
O que é uma amostragem representativa?
É um pequeno número, parte ou subconjunto de um grupo maior de pessoas, que possui as mesmas características da população que representa.
Por exemplo, em uma turma de 30 alunos com 15 homens e 15 mulheres, uma amostra representativa poderia incluir seis alunos: três homens e três mulheres.
As amostras são úteis na análise estatística quando o tamanho da população é grande, pois oferecem versões menores e mais gerenciáveis do grupo maior.
Uma amostra representativa reflete, com a maior precisão possível, o grupo maior. Podemos aplicar, por exemplo, uma pesquisa online a essa amostra, procurando torná-la o mais representativa possível da nossa população-alvo.
Não teremos bons resultados se, por exemplo, enviarmos uma pesquisa sem levar em conta a representatividade, não soubermos quem está respondendo ou se os resultados realmente refletem a opinião do nosso público.
Importância de ter uma amostragem representativa
Amostras representativas são fundamentais para coletar resultados, conhecimentos e observações que possam ser considerados representativos da população mais ampla que está sendo estudada. Por isso, a amostragem representativa é frequentemente o melhor método para pesquisas de mercado.
Se não tivermos representatividade, os dados coletados serão de pouca utilidade. Portanto, é essencial garantir que as características que precisamos investigar estejam presentes na amostra que será estudada.
Devemos ter em mente que sempre estaremos sujeitos a vieses de amostragem, pois algumas pessoas podem não responder à pesquisa por estarem ocupadas ou responder de forma incompleta, o que pode comprometer a qualidade dos dados obtidos.
Em relação ao tamanho da amostra, quanto maior ela for, maior será a probabilidade de ser representativa da população.
O fato de uma amostra ser representativa nos dá maior certeza de que as pessoas incluídas são adequadas ao nosso estudo e também reduz possíveis vieses. Portanto, se quisermos evitar imprecisões em nossas pesquisas, devemos garantir que a amostra seja representativa e equilibrada.
Como obter uma amostragem representativa?
Existem métodos de amostragem estabelecidos para obter uma amostra representativa, que foram testados e verificados ao longo do tempo por meio de pesquisas acadêmicas, científicas e de mercado.
Os tipos mais comuns de amostragem são a amostragem probabilística (ou aleatória) e a amostragem não probabilística.
Amostragem probabilística
Se optarmos por uma amostragem probabilística (ou aleatória), devemos garantir que temos informações atualizadas sobre a população da qual retiraremos a amostra, além de pesquisarmos a maior parte dessa população para assegurar a representatividade.
A amostra será escolhida aleatoriamente, o que garante que cada membro da população tenha a mesma probabilidade de ser selecionado e incluído no grupo amostral.
Amostragem não probabilística
Na amostragem não probabilística, o objetivo é incluir diferentes tipos de pessoas para garantir uma amostra mais equilibrada e representativa.
Conhecer as características demográficas do grupo, como sexo, idade e local de residência, ajuda a delimitar o perfil da amostra desejada e definir as variáveis que nos interessam.
Com esses critérios em mente, antes de coletar as informações, podemos controlar o processo para criar uma amostra representativa que seja útil para o estudo.
Devemos evitar amostras que não reflitam a população-alvo. O ideal é obter dados o mais precisos possível para garantir o sucesso do nosso projeto.
Evite cometer erros de amostragem
Quando uma amostra não é representativa, ocorre um erro amostral. Se quisermos ter uma amostra representativa de 100 funcionários, devemos escolher uma quantidade semelhante de homens e mulheres. Por exemplo, se a amostra for tendenciosa em relação a um gênero específico, teremos um erro na amostra.
Embora o tamanho da amostra seja importante, ele não garante que a população de interesse esteja representada com precisão. A representatividade está mais relacionada à base amostral, ou seja, à lista da qual são selecionadas as pessoas que participarão da pesquisa.
Portanto, devemos garantir que pessoas do nosso público-alvo estejam incluídas nessa lista para que possamos considerar a amostra representativa.
Você já tem sua amostra representativa? Agora, use o QuestionPro!
Siga as melhores práticas ao realizar sua pesquisa. Na QuestionPro, oferecemos diversas ferramentas para que você possa iniciar seu projeto de pesquisa, desde uma calculadora de amostras até nosso software para coletar dados da sua amostra.
Conheça nosso serviço QuestionPro Audience e deixe a obtenção da amostra que você precisa conosco! Entre em contato para saber mais sobre este serviço e solicitar um orçamento para a amostra que procura.
