Conheça 5 tipos de erro amostral e saiba minimizá-los

O erro de amostragem, também chamado de erro amostral, ocorre quando a amostra de uma pesquisa não é capaz de representar toda a população. Isso significa que o número e a diversidade das pessoas entrevistadas durante um estudo não é capaz, do ponto de vista estatístico, de representar o comportamento, as características ou a opinião de um determinado grupo de pessoas.

O problema é que, quando esse tipo de erro ocorre, os resultados da pesquisa são comprometidos. Como consequência, os pesquisadores e interessados no estudo podem ser induzidos a conclusões erradas sobre a realidade.

Para evitar esse problema, você precisa conhecer os tipos de erros amostrais e aprender como evitá-los.

 

 

5 tipos de erros amostrais que devem ser evitados

Existem 5 tipos de erros de amostragem diferentes que podem provocar problemas na validação estatística da sua pesquisa.

Conheça esses tipos abaixo e aprenda como evitar o erro de amostra provocado por cada um deles.

 

1- Erro de especificação da população

Esse tipo de erro ocorre quando os pesquisadores não sabem exatamente o que estão pesquisando. Eles podem ter dificuldade de estabelecer um objetivo específico para o seu estudo, o que também dificulta a delimitação de um grupo de pessoas consultadas durante a pesquisa.

Por exemplo: vamos supor que uma empresa deseja realizar uma pesquisa sobre roupas femininas. Como esse é um tema muito abrangente, é necessário segmentar o público-alvo da pesquisa por meio da definição de um objetivo específico. A empresa em questão pode entrevistar mulheres de 18 a 40 anos, por exemplo, para entender hábitos de consumo, preferências sobre determinado tipo de calçado, entre outros temas. Lembre-se que o universo da moda feminina é bem amplo e que possui vários públicos específicos, com preferências específicas.

Seguindo esse mesmo raciocínio, os pesquisadores precisam entender quais são as questões centrais que motivam a realização do estudo antes de selecionar os participantes e criar o questionário.

 

2- Erro de seleção

O erro de seleção acontece em pesquisas que aceitam a participação voluntária de respondentes. Por conta disso, somente quem realmente está interessado na pesquisa aceita participar. 

Esse tipo de erro amostral pode ocorrer em enquetes realizadas nas redes sociais ou através do formulário do Google distribuído aleatoriamente. Como consequência, os resultados ficam comprometidos, já que não existe ou há pouco controle sobre a amostra.

Além disso, não é possível calcular a margem de erro da pesquisa, o que também compromete sua análise. Para evitar esse problema, é importante investir num planejamento bem eficiente antes da aplicação dos questionários. 

Também é fundamental organizar corretamente o desenho do estudo, aumentando a taxa de participação dos respondentes.

Por fim, é recomendável entrar em contato com os participantes em potencial antes de enviar o link ou material da pesquisa.

Vale lembrar que a aplicação dos questionários de forma presencial, por exemplo, também pode aumentar as taxas de respostas, desde que seja bem planejada.

 

3- Frame error

Esse tipo de erro de amostragem ocorre quando o pesquisador seleciona um grupo de pessoas inadequado para responder o questionário. Em função disso, o estudo provoca a exclusão de uma parcela da população verdadeiramente capaz de fornecer as informações que reflitam a realidade.

Vamos supor que uma empresa quer entender quais mudanças ocorreram na dieta dos brasileiros em função do aumento do preço dos alimentos, por exemplo. Esse aumento atinge principalmente as pessoas de classe baixa (D e E), que muitas vezes não têm acesso à internet.

Nesse contexto, se a empresa utilizar apenas uma ferramenta de pesquisa online para fazer o estudo, irá excluir as pessoas que não têm acesso às redes de conexão. Como esse público é um dos mais afetados pelo aumento do preço dos alimentos, os resultados da pesquisa serão comprometidos, já que não vão retratar a realidade.

Para evitar que isso comprometa a amostra de respondentes, o recomendável é que o pesquisador entenda e estude as questões sociais por trás da questão que eles pretendem investigar.

Além disso, ele pode mesclar o uso de diferentes ferramentas de pesquisa, como a pesquisa online e o aplicativo de pesquisa offline.

 

4- Erros por falta de resposta

Esse tipo de erro ocorre quando os pesquisadores têm dificuldade para entrar em contato com os respondentes. O problema também ocorre quando essas pessoas não querem participar da pesquisa.

Nos dois casos, a pesquisa pode ser comprometida por uma baixa taxa de resposta, que pode criar respostas enviesadas e que não refletem a realidade.

Vamos supor que uma empresa vai fazer uma pesquisa de mercado para entender como o público reage ao lançamento de um certo produto, por exemplo. Nesse caso, o ideal é que o produto não seja testado apenas por pessoas que já fazem parte de sua clientela. A recomendação é que o mesmo produto também seja testado por consumidores que ainda não conhecem ou não consomem os itens da marca. Afinal, o objetivo dos lançamentos também é conquistar e fidelizar mais clientes, bem como aumentar a receita da empresa.

Por isso, é importante utilizar estratégias e ferramentas de pesquisa que reduzam a ocorrência desse tipo de erro amostral.

 

5- Erro no tamanho da amostra

O tamanho da amostra de respondentes de um estudo também influencia nos resultados da pesquisa. Quanto maior a amostra, menores são as taxas de erros. Afinal, além de ser mais diversificada e representar melhor a realidade, é possível reduzir o número ou impacto dos erros descritos acima. Por isso, caso a amostra de respondentes seja desproporcional à população estudada, os resultados do estudo também serão comprometidos.

Para evitar esse tipo de erro, você pode utilizar uma calculadora de amostra de respondentes. Esse tipo de calculadora exige que o pesquisador forneça algumas informações sobre o estudo para calcular o número exato de pessoas que devem ser entrevistadas durante a pesquisa.

A calculadora de amostra de pesquisa da QuestionPro, por exemplo, utiliza os dados da população estudada, o nível de confiança e a margem de erro esperada, para fazer esse cálculo.

Com o auxílio dessa ferramenta, você consegue reduzir os erros estatísticos da pesquisa e consegue organizar melhor os grupos que devem ser entrevistados durante o estudo.

Para facilitar todo esse trabalho e ainda aproveitar recursos mais avançados de pesquisa, você também pode utilizar o software de pesquisa da QuestionPro, que é a solução mais completa e inteligente do mercado.

 

 

Agora que você já sabe  o que é e como evitar o erro amostral, é hora de começar a pesquisar!

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