O que é uma população de estudo? Características e técnicas de amostragem

Como você define uma população de estudo? Uma “população de estudo” é definida como o grupo que está sendo considerado para um estudo estatístico ou raciocínio. Muitos estudos de pesquisa requerem grupos específicos para tirar conclusões e tomar decisões com base em seus resultados. Esse grupo de interesse é conhecido como uma amostra. O método usado para selecionar os respondentes é conhecido como amostragem.

Por exemplo, se você está interessado no tempo médio que uma pessoa entre 30 e 35 anos leva para se recuperar de uma certa doença depois de consumir certo tipo de medicamento, a população do estudo será composta por pessoas entre 30 e 35 anos de idade com a doença que usa este medicamento.

A população do estudo não está limitada apenas à população humana. É um conjunto de aspectos que têm algo em comum. Eles podem ser objetos, animais, medições, etc. que têm muitas características dentro de um grupo.

Por exemplo, um estudo médico examina a propagação de uma doença específica em cães de rua de uma cidade. Aqui, os cães de rua pertencentes a essa cidade são a população do estudo. Essa população ou amostra representa a população inteira na qual você deseja tirar conclusões. Leia também: O que é uma amostra representativa da população nacional?

Como estabelecer uma população de estudo?

A amostragem é uma técnica poderosa para reunir opiniões de uma ampla gama de pessoas, escolhidas de um grupo específico, com o esforço de conhecer mais sobre um grupo inteiro em geral.

Para que qualquer estudo de pesquisa seja eficaz, é necessário selecionar a população do estudo que seja verdadeiramente representativa de toda a população. Antes de iniciar seu estudo, a população-alvo deve ser identificada e acordada. Ao selecionar e conhecer sua amostra com bastante antecedência, qualquer feedback considerado desnecessário para o estudo será eliminado em grande medida.

Se o objetivo da sua pesquisa é entender a eficácia de um produto ou serviço, então a população do estudo deve ser os clientes que a utilizaram ou que melhor se adaptam às suas necessidades e que usarão o produto / serviço.

Seria muito caro e lento coletar dados de toda a população do seu mercado-alvo. Por meio de uma amostragem precisa de sua população de estudo, é possível construir uma imagem real do mercado-alvo usando as tendências dos resultados. O que é amostragem discricionária?

Escolhendo uma amostra precisa entre a população do estudo

A decisão sobre uma amostra adequada depende de vários fatores-chave

  • Primeiro, decida quais parâmetros de população você deseja estimar.
  • Não espere que as estimativas tiradas de uma amostra sejam precisas. Sempre espere uma margem de erro ao fazer suposições com base nos resultados de uma amostra.
  • Entender o custo da amostragem nos ajuda a determinar a precisão de nossas estimativas.
  • Saiba como é variável a população que você quer medir. Não é necessário supor que uma grande amostra seja necessária se a população do estudo for grande.
  • Leve em conta a taxa de resposta de sua população. Uma taxa de resposta de 20% é considerada “boa” para um estudo de pesquisa online. Veja também: Etapas para realizar uma pesquisa de qualidade de vida

Características da amostragem na população do estudo

  • A amostragem é um mecanismo para coletar dados sem a realização de pesquisas para toda a população-alvo.
  • A população do estudo é a unidade completa de pessoas que você considera para sua pesquisa. Uma amostra é um subconjunto desse grupo que representa a população.
  • A amostragem reduz a fadiga da pesquisa, pois é usada para evitar que as pesquisas realizem muitas pesquisas, aumentando assim as taxas de resposta.
  • Além disso, é muito mais barato e economiza mais tempo do que medir todo o grupo.
  • Seguir os padrões das taxas de resposta dos diferentes grupos ajudará a determinar quantos entrevistados selecionar.
  • O estudo não se limita apenas à parte selecionada, mas se aplica a toda a população-alvo.

Técnicas de amostragem para sua população de estudo

Agora que você entende que não é possível pesquisar toda a população do estudo devido a vários fatores, é necessário adotar uma das metodologias de seleção de amostra mais adequadas ao seu estudo de pesquisa. Em termos gerais, existem duas metodologias que podem ser aplicadas: Amostragem probabilística e amostragem não probabilística.

Técnicas de amostragem: amostragem de probabilidade

Este é um método no qual os objetos de amostra de uma população são selecionados com base na teoria da probabilidade. Todos estão incluídos na amostra e todos têm as mesmas oportunidades para serem selecionados. Não há riscos neste tipo de amostra. Cada pessoa na população tem a oportunidade de fazer parte da investigação. Leia tambbém: Pesquisas web, o que são?

A amostragem probabilística pode ser categorizada em 4 tipos:

Amostragem aleatória simples:

A amostragem aleatória simples é a maneira mais simples de selecionar uma amostra. Aqui, cada membro tem as mesmas possibilidades de fazer parte da amostra. Os objetos nesta amostra são escolhidos aleatoriamente e cada membro tem exatamente a mesma probabilidade de ser escolhido.

Amostragem por conglomerados:

A amostragem por conglomerado é um método no qual os entrevistados são agrupados em clusters. Esses grupos podem ser definidos com base em parâmetros demográficos, como idade, sexo, localização etc.

Amostragem sistemática:

Na amostragem sistemática, os indivíduos são escolhidos em intervalos iguais da população. Um ponto de partida é selecionado e, em seguida, os respondentes são selecionados em intervalos de amostra predefinidos.

Amostragem Estratificada:

A amostragem aleatória estratificada é um processo de dividir os respondentes em parâmetros distintos, mas predefinidos. Nesse método, os entrevistados não se sobrepõem, mas representam coletivamente toda a população. 

Técnicas de amostragem: amostragem não probabilística

O método de amostragem não probabilístico utiliza a preferência do pesquisador em relação à seleção de uma amostra. Esse método de amostragem é derivado principalmente da capacidade do pesquisador de acessar essa amostra. Aqui os membros da população não têm as mesmas oportunidades de fazer parte da amostra.

A amostragem não probabilística também pode ser classificada em quatro tipos diferentes:

O método de amostragem não probabilístico utiliza a preferência do pesquisador em relação à seleção de uma amostra. Esse método de amostragem é derivado principalmente da capacidade do pesquisador de acessar essa amostra. Aqui os membros da população não têm as mesmas oportunidades de fazer parte da amostra.

A amostragem não probabilística também pode ser classificada em quatro tipos diferentes:

Amostragem de conveniência

Como o nome indica, a amostragem de conveniência representa a conveniência com a qual o pesquisador pode alcançar o respondente. Os pesquisadores não têm autoridade para selecionar as amostras e são feitos apenas por razões de proximidade e não representatividade.

Amostragem deliberada, crítica ou experimental

Nesse tipo de amostragem, o pesquisador julga e desenvolve sua amostra sobre a natureza do estudo e a compreensão de seu público-alvo. Somente as pessoas que se encaixam nos critérios de pesquisa e o objetivo final são selecionados.

Amostragem de bolas de neve

Quando uma bola de neve acelera, ela acumula mais neve ao redor de si mesma. Da mesma forma, com a amostragem de bolas de neve, os entrevistados têm a tarefa de fornecer referências ou recrutar amostras para o estudo, uma vez que concluem sua participação no estudo.

Amostragem por parcelas

A amostragem por cotas em um método em que o pesquisador tem o privilégio de selecionar uma amostra de acordo com seus extratos. Nesse método, duas pessoas não podem existir sob duas condições diferentes. O que é amostragem discricionária?

Vantagens e desvantagens da amostragem em uma população de estudo

Na maioria dos casos, da população total do estudo, apenas percepções podem ser obtidas de amostras pré-definidas. Isso vem com suas próprias vantagens e desvantagens. Aqui estão algumas delas.

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Vantagens

  1. Muito preciso – baixa probabilidade de erros. (se for bem amostrado)
  2. Economicamente viável por natureza.
  3. Altamente confiável
  4. Relação de alta aptidão em relação às diferentes pesquisas.
  5. Demora menos tempo em comparação com o levantamento de toda a população.
  6. Redução da implantação de recursos
  7. Dados intensivos exaustivos
  8. Propriedades se aplicam a uma população mais ampla
  9. Ideal quando a população do estudo é muito grande.

Desvantagens

Insuficiência de amostras

Possibilidades de riscos.

Problemas de precisão (se a amostragem for ruim)

Dificuldade para obter a amostra típica.

Ausência de fontes de qualidade.

Possibilidades de cometer erros.

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