Qual é a diferença entre população e amostra?

Fica mais fácil entender a diferença entre população e amostra se você pensar que a amostra é uma pequena fatia da população.

E essa amostra é necessária para as pesquisas de mercado, onde é feita uma observação ou um experimento com uma parcela da população, de modo a obter ideias que expliquem um determinado fenômeno.

O que é população e amostra: entendendo os conceitos básicos

População e amostra são termos amplamente utilizados em pesquisas, estatísticas e metodologia científica. Eles descrevem conjuntos de dados e são fundamentais para a obtenção de resultados confiáveis e representativos. Aqui está uma explicação dos conceitos básicos de população e amostra:

O que é população?

A população é o conjunto completo de indivíduos, objetos, eventos ou elementos que compartilham uma característica em comum e são de interesse para a pesquisa. Pode ser uma população finita, composta por um número definido de elementos, ou uma população infinita, onde o número de elementos é teoricamente infinito.

Por exemplo, a população de interesse pode ser todos os estudantes de uma escola, todos os clientes de uma empresa ou todos os habitantes de um país.

O que é amostra?

No ramo das pesquisas, é uma parte pequena da população total que é selecionada de acordo com suas características a fim de serem analisadas em um projeto de investigação.

Segunda as leis estatísticas, é um grupo menor ou um subconjunto dentro de uma população.

Essa seleção é feita através dos diferentes métodos: amostragem probabilística e amostragem não probabilística. As técnicas de seleção de amostragem variam de acordo com os tipos de pesquisa e a qualidade da informação requerida. Assim como existem diferentes maneiras para selecioná-las, existem diferentes tipos de amostragem para pesquisa.

Exemplo: geralmente, as amostragens são grupos de pessoas, mas isso varia com a população. No exemplo acima, onde a população era o número total de lojas de roupa de uma cidade, a amostra poderia ser apenas as lojas de roupas para bebês dessa cidade.

É importante saber a diferença entre população e amostra para realizar uma pesquisa?

Se você busca dados mais acurados e não tem a intenção de desperdiçar recursos como tempo e dinheiro, sim!

Direcionar sua pesquisa filtrará dados excessivos, generalizados e incoerentes que nem precisariam ser analisados e podem até gerar erros em seus resultados.

Veja também: 5 dicas para determinar o tamanho de amostra de uma pesquisa.

A importância de utilizar amostragens para pesquisas

Veja esse exemplo: uma fabricante de comida para coelhos gostaria de listar apenas as lojas de animais que vendem esse tipo de produto.

A ideia é mais que apontar possíveis oportunidades de negociação, mas também envolvê-los em uma investigação de mercado para entender melhor o consumidor. Afinal, esse fabricante não tem tanto acesso à essas informações quanto os varejistas.

Essa empresa possui dados populacionais sobre o número total de lojas de animais em sua cidade, mas nem todas são convenientes.

Seria necessário filtrar essas opções e, para isso, criar uma amostra de pesquisa on-line, selecionando apenas lojas de animais que vendem comida para coelhos.

Continue lendo sobre a importância de obter uma amostragem.

Diferença entre população e amostra

População

A característica mensurável da população, como a média ou o desvio padrão, é conhecida como um parâmetro.
Os dados são completos e complexos.
Uma pesquisa realizada em uma população inteira é mais precisa, sem margem de erro, exceto pela imprecisão humana nas respostas. No entanto, isso nem sempre é possível.
O parâmetro de população é um elemento numérico ou mensurável que define o sistema do conjunto.

Amostra

A característica mensurável da amostra é chamada de estatística.
A amostra é um subconjunto da população obtido por amostragem.
Uma pesquisa realizada com uma amostra da população produz resultados precisos, somente após fatorar ainda mais a margem de erro e o intervalo de confiança.
A estatística é o componente descritivo da amostra encontrada usando a média amostral ou a proporção da amostra.

Métodos de amostragem: uma visão geral dos principais tipos

Existem vários métodos de amostragem disponíveis, cada um com suas características e aplicações específicas. Aqui está uma visão geral dos principais tipos de métodos de amostragem:

Amostragem Aleatória Simples: Nesse método, cada elemento da população tem a mesma chance de ser selecionado para a amostra. Isso é feito por meio de um processo de seleção aleatória, como o uso de números aleatórios ou sorteio. A amostragem aleatória simples é considerada uma abordagem imparcial e garante que todos os elementos da população tenham uma chance igual de serem selecionados.
Amostragem Estratificada: Na amostragem estratificada, a população é dividida em subgrupos ou estratos homogêneos com base em características específicas, como idade, sexo, localização geográfica, etc. Em seguida, uma amostra é selecionada aleatoriamente de cada estrato proporcionalmente ao seu tamanho na população. Esse método garante que cada estrato seja representado na amostra final, o que é útil quando se deseja fazer inferências sobre subgrupos específicos da população.
Amostragem por Conglomerados: Nesse método, a população é dividida em grupos ou conglomerados naturais, como escolas, empresas, bairros, etc. Em vez de selecionar elementos individuais, são selecionados aleatoriamente os conglomerados que farão parte da amostra. Essa abordagem é útil quando a população é muito grande e dispersa, e a seleção de conglomerados reduz os custos e a complexidade da amostragem.
Amostragem Sistemática: Na amostragem sistemática, os elementos são selecionados a partir de um intervalo sistemático dentro da população. Por exemplo, a cada k-ésimo elemento é selecionado para a amostra, onde k é o tamanho do intervalo. A seleção inicial é aleatória, e a partir dela, os elementos são escolhidos de forma sistemática. Esse método é simples de implementar e pode ser útil quando a população está organizada em uma ordem específica.
Amostragem por Conveniência: Na amostragem por conveniência, os elementos são selecionados com base em sua disponibilidade e conveniência para o pesquisador. Isso pode incluir a seleção de participantes facilmente acessíveis, como amigos, colegas de trabalho ou pessoas que estão próximas fisicamente. Embora esse método seja rápido e fácil de implementar, pode resultar em viés de seleção e não ser representativo da população em geral. É geralmente considerado menos rigoroso e menos confiável em termos de generalização dos resultados.
Amostragem Estratificada Proporcional: Na amostragem estratificada proporcional, os estratos são formados com base em características relevantes da população, como idade, sexo, renda, etc. A diferença em relação à amostragem estratificada regular é que a seleção da amostra em cada estrato é proporcional ao tamanho desse estrato na população. Isso garante que cada estrato seja representado na amostra de acordo com sua proporção na população.

É importante escolher o método de amostragem adequado com base no objetivo da pesquisa, na disponibilidade de recursos e nas características da população. A seleção de uma amostra representativa é fundamental para garantir a validade e a precisão dos resultados da pesquisa.

5 motivos para utilizar uma amostra

1- É muito mais prático

Com uma pequena amostragem bem selecionada que represente bem uma população total, o pesquisador necessitará coletar um menor número de dados para analisar e ainda assim

2 – Você pode tomar ações mais imediatas

Quando se trata de uma investigação, o tempo disponível pode ser um fator definitivo para um estudo.

Como a amostra é menor, o tempo investido também será menor.

Saiba como calcular o tamanho da amostra.

3 – São econômicas e lucrativas

Realizar um estudo sobre uma amostra representativa requer menos recursos, como computadores, pesquisadores, entrevistados, servidores e centros de coleta de dados.

4 – Confie nos dados coletados, as amostras são precisas

Independente do método utilizado para determinar a amostragem, se o processo seletivo for bem realizado, os resultados serão mais eficazes.

Será menor em número, porém maior em qualidade. Isso resulta na possibilidade de uma pesquisa mais direcionada que aumenta a taxa de resposta (diminuindo a marge de erro dos resultados), além de coletar dados do público que realmente importa.

5 – Não esquente a cabeça, nós fazemos o trabalho duro para você!

Você pode encontrar a amostra ideal para o seu projeto sem procurar muito. Tendo as características necessárias pré-definidas, você pode obter um painel qualificado de amostra de respondentes a poucos cliques de distância.

Conte com a QuestionPro para conseguir os respondentes ideais para suas pesquisas, seja qual for o intuito do seu projeto, cuidaremos de selecionar a amostra ideal para você.