A amostragem <\/a>\u00e9 uma t\u00e9cnica de sele\u00e7\u00e3o de membros individuais ou de um subconjunto da popula\u00e7\u00e3o para fazer infer\u00eancias estat\u00edsticas a partir deles e estimar as caracter\u00edsticas de toda a popula\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n \u00c9 tamb\u00e9m um m\u00e9todo conveniente em termos de tempo e custo-efetivo e, portanto, constitui a base de qualquer projeto de pesquisa. T\u00e9cnicas de amostragem podem ser usadas em software de pesquisa<\/a> para uma deriva\u00e7\u00e3o ideal.<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, se um fabricante de medicamentos quiser investigar os efeitos colaterais adversos de um medicamento na popula\u00e7\u00e3o do pa\u00eds, \u00e9 quase imposs\u00edvel realizar uma pesquisa que envolva todos. <\/p>\n\n\n\n Para isso, o pesquisador opta por ter uma amostra de pessoas <\/a>de cada grupo demogr\u00e1fico para depois investigar, dando-lhes feedback indicativo sobre o comportamento do medicamento.<\/p>\n\n\n\n Existem dois m\u00e9todos de amostragem: amostragem probabil\u00edstica e amostragem n\u00e3o probabil\u00edstica:<\/p>\n\n\n\n Amostragem probabil\u00edstica:<\/strong> Este m\u00e9todo envolve que um pesquisador estabele\u00e7a crit\u00e9rios de sele\u00e7\u00e3o e escolha aleatoriamente membros de uma popula\u00e7\u00e3o. Todos os indiv\u00edduos t\u00eam a mesma oportunidade de fazer parte da amostra com este m\u00e9todo de sele\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Amostragem n\u00e3o probabil\u00edstica:<\/strong> Neste caso, o pesquisador seleciona membros da pesquisa sem seguir um processo de sele\u00e7\u00e3o fixo ou predefinido. Isso torna dif\u00edcil garantir que todos os elementos da popula\u00e7\u00e3o tenham a mesma probabilidade de serem inclu\u00eddos na amostra.<\/p>\n\n\n\n Vamos explorar v\u00e1rios tipos de amostragem probabil\u00edstica e n\u00e3o probabil\u00edstica que podem ser aplicados em estudos de pesquisa de mercado.<\/p>\n\n\n\n A amostragem probabil\u00edstica <\/a>\u00e9 uma t\u00e9cnica na qual os pesquisadores selecionam amostras de uma popula\u00e7\u00e3o maior utilizando m\u00e9todos baseados na teoria da probabilidade. Este m\u00e9todo considera todos os membros da popula\u00e7\u00e3o e forma amostras com base em um processo fixo.<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, em uma popula\u00e7\u00e3o de 1.000 membros, cada indiv\u00edduo teria uma chance de 1\/1.000 de ser selecionado para fazer parte da amostra. A amostragem probabil\u00edstica elimina vieses na sele\u00e7\u00e3o da popula\u00e7\u00e3o, proporcionando a todos os membros uma chance justa de serem inclu\u00eddos na amostra. <\/p>\n\n\n\n Existem quatro tipos de t\u00e9cnicas de amostragem probabil\u00edstica:<\/p>\n\n\n\n Uma das melhores t\u00e9cnicas de amostragem probabil\u00edstica, que ajuda a economizar tempo e recursos, \u00e9 o m\u00e9todo de amostragem aleat\u00f3ria simples<\/a>. \u00c9 um m\u00e9todo confi\u00e1vel de obten\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es em que cada membro de uma popula\u00e7\u00e3o \u00e9 escolhido aleatoriamente, simplesmente por acaso. Cada indiv\u00edduo tem a mesma probabilidade de ser escolhido para fazer parte de uma amostra.<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, em uma organiza\u00e7\u00e3o com 500 funcion\u00e1rios, se a equipe de recursos humanos decidir realizar atividades de team building, muito provavelmente preferir\u00e1 pegar fichas de uma tigela. Nesse caso, cada um dos 500 funcion\u00e1rios tem a mesma oportunidade de ser selecionado.<\/p>\n\n\n\n Tamb\u00e9m conhecida como amostragem por conglomerados<\/a>, \u00e9 um m\u00e9todo no qual os pesquisadores dividem toda a popula\u00e7\u00e3o em se\u00e7\u00f5es ou conglomerados que representam uma popula\u00e7\u00e3o. Os grupos s\u00e3o identificados e inclu\u00eddos numa amostra com base em par\u00e2metros demogr\u00e1ficos como idade, sexo, localiza\u00e7\u00e3o, etc. Isso torna muito f\u00e1cil para o criador da pesquisa extrair infer\u00eancias eficazes do feedback.<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, se o governo dos Estados Unidos quiser avaliar o n\u00famero de imigrantes que vivem no seu territ\u00f3rio, pode dividi-los em grupos baseados em estados como Calif\u00f3rnia, Texas, Fl\u00f3rida, Massachusetts, Colorado, Hava\u00ed, etc. Esta forma de realizar uma pesquisa ser\u00e1 mais eficaz, pois os resultados ser\u00e3o organizados por estado e fornecer\u00e3o dados objetivos de imigra\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Os pesquisadores usam o m\u00e9todo de amostragem sistem\u00e1tica<\/a> para escolher membros da amostra de uma popula\u00e7\u00e3o em intervalos regulares.<\/p>\n\n\n\n Isso requer a sele\u00e7\u00e3o de um ponto de partida para a amostra e um tamanho de amostra que possa ser repetido em intervalos regulares. Este tipo de m\u00e9todo de amostragem tem um escopo predefinido e, portanto, \u00e9 a t\u00e9cnica de amostragem que consome menos tempo.<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, um pesquisador pretende coletar uma amostra sistem\u00e1tica de 500 pessoas em uma popula\u00e7\u00e3o de 5.000. Ele numerar\u00e1 cada elemento da popula\u00e7\u00e3o de 1 a 5.000 e escolher\u00e1 cada 10 indiv\u00edduos para fazer parte da amostra (Popula\u00e7\u00e3o total\/tamanho da amostra = 5.000\/500 = 10).<\/p>\n\n\n\n A amostragem aleat\u00f3ria estratificada <\/a>\u00e9 um m\u00e9todo em que o pesquisador divide a popula\u00e7\u00e3o em grupos menores que n\u00e3o se sobrep\u00f5em, mas representam toda a popula\u00e7\u00e3o. Durante a amostragem, esses grupos podem ser organizados e ent\u00e3o extrair uma amostra de cada grupo separadamente.<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, um pesquisador que queira analisar as caracter\u00edsticas de pessoas pertencentes a diferentes divis\u00f5es de renda anual criar\u00e1 estratos (grupos) com base na renda anual da fam\u00edlia, como menos de US$ 20.000, US$ 21.000 a US$ 30.000, US$ 31.000 a US$ 40.000, US$ 41.000 a US$ 50.000, etc.<\/p>\n\n\n\n Com isso, o pesquisador conclui as caracter\u00edsticas das pessoas pertencentes a diferentes faixas de renda. Os profissionais de marketing podem analisar quais grupos de renda atingir e quais eliminar para obter os resultados desejados.<\/p>\n\n\n A amostragem probabil\u00edstica tem v\u00e1rios usos:<\/p>\n\n\n\n Redu\u00e7\u00e3o do vi\u00e9s da amostra:<\/strong> Os m\u00e9todos de amostragem probabil\u00edstica minimizam ou eliminam o vi\u00e9s da amostra originado de uma popula\u00e7\u00e3o. Isso resulta em uma coleta de dados de maior qualidade, pois a amostra representa adequadamente a popula\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Diversidade da popula\u00e7\u00e3o:<\/strong> Quando a popula\u00e7\u00e3o \u00e9 ampla e diversificada, \u00e9 crucial ter uma representa\u00e7\u00e3o adequada para evitar que os dados se concentrem apenas em um \u00fanico grupo demogr\u00e1fico.<\/p>\n\n\n\n Cria\u00e7\u00e3o de uma amostra precisa<\/strong>: A amostragem probabil\u00edstica auxilia os pesquisadores no planejamento e na cria\u00e7\u00e3o de uma amostra precisa, o que facilita a obten\u00e7\u00e3o de dados bem definidos.<\/p>\n\n\n\n O m\u00e9todo n\u00e3o probabil\u00edstico <\/a>\u00e9 uma das abordagens de amostragem que envolve a coleta de informa\u00e7\u00f5es com base na capacidade de sele\u00e7\u00e3o da amostra por parte de um pesquisador ou estat\u00edstico, em vez de um processo de sele\u00e7\u00e3o fixo.<\/p>\n\n\n\n Na maioria das situa\u00e7\u00f5es, os resultados de uma pesquisa realizada com uma amostra n\u00e3o probabil\u00edstica tendem a ser tendenciosos e podem n\u00e3o representar adequadamente a popula\u00e7\u00e3o-alvo desejada. No entanto, em situa\u00e7\u00f5es como as fases preliminares da pesquisa ou quando h\u00e1 restri\u00e7\u00f5es de custo na condu\u00e7\u00e3o da pesquisa, a amostragem n\u00e3o probabil\u00edstica pode ser mais \u00fatil do que outros tipos.<\/p>\n\n\n\n Aqui est\u00e3o quatro tipos de amostragem n\u00e3o probabil\u00edstica que explicam melhor o prop\u00f3sito desse m\u00e9todo:<\/strong><\/p>\n\n\n\n Esse m\u00e9todo<\/a> depende da facilidade de acesso aos sujeitos, como em pesquisas com clientes em um shopping ou com pedestres em uma rua movimentada. Muitas vezes \u00e9 chamado de amostragem por conveni\u00eancia devido \u00e0 facilidade com que o pesquisador pode alcan\u00e7ar os sujeitos. <\/p>\n\n\n\n Os sujeitos s\u00e3o selecionados com base na proximidade, n\u00e3o na representatividade. A amostragem por conveni\u00eancia \u00e9 usada quando h\u00e1 limita\u00e7\u00f5es de tempo e custo na coleta de informa\u00e7\u00f5es, como nas fases iniciais da pesquisa.<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, startups e ONGs frequentemente realizam amostras de conveni\u00eancia em shopping centers para distribuir panfletos sobre eventos futuros ou promo\u00e7\u00e3o de uma causa, abordando aleatoriamente os clientes na entrada do shopping.<\/p>\n\n\n\n Nesse tipo, as amostras <\/a>s\u00e3o formadas de acordo com o crit\u00e9rio do pesquisador, considerando apenas o objetivo do estudo e a compreens\u00e3o do p\u00fablico-alvo. Por exemplo, quando os pesquisadores desejam entender o processo de pensamento de pessoas interessadas em cursar um mestrado, os crit\u00e9rios de sele\u00e7\u00e3o s\u00e3o estabelecidos com base nessa quest\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Esse m\u00e9todo <\/a>\u00e9 aplicado quando os sujeitos s\u00e3o dif\u00edceis de rastrear. Por exemplo, \u00e9 extremamente dif\u00edcil entrevistar pessoas sem-teto ou imigrantes ilegais. <\/p>\n\n\n\n Os pesquisadores usam a t\u00e9cnica da bola de neve para rastrear algumas categorias para entrevistar e obter resultados. Tamb\u00e9m \u00e9 aplicada em situa\u00e7\u00f5es delicadas, como em inqu\u00e9ritos sobre o HIV\/AIDS, onde as v\u00edtimas podem relutar em responder diretamente.<\/p>\n\n\n\n Nesse m\u00e9todo<\/a>, os associados s\u00e3o selecionados com base em atributos espec\u00edficos, garantindo que a amostra tenha as mesmas caracter\u00edsticas da popula\u00e7\u00e3o total. \u00c9 uma forma r\u00e1pida de coletar amostras.<\/p>\n\n\n\n Ela utilizada para diversos fins:<\/p>\n\n\n\n Para decidir qual m\u00e9todo de amostragem usar, \u00e9 essencial seguir algumas etapas:<\/p>\n\n\n\n Agora que voc\u00ea est\u00e1 familiarizado com os m\u00e9todos de amostragem e seus subtipos, gostar\u00edamos de convid\u00e1-lo a conhecer nosso software de pesquisa, a ferramenta ideal para coletar informa\u00e7\u00f5es da sua amostra.<\/p>\n\n\n\n Nossa plataforma<\/a> oferece uma ampla gama de benef\u00edcios que podem atender \u00e0s suas necessidades de pesquisa. 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Exemplos de m\u00e9todos de amostragem<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Amostragem probabil\u00edstica<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Amostragem Aleat\u00f3ria Simples<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
Amostragem por Conglomerados<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
Amostragem Sistem\u00e1tica<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
Amostragem Estratificada<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
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<\/a><\/figure><\/div>\n\n\nUsos da amostragem probabil\u00edstica<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Amostragem n\u00e3o probabil\u00edstica<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Amostragem por conveni\u00eancia<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
Amostragem deliberada, cr\u00edtica ou de ju\u00edzo<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
Amostragem em bola de neve<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
Amostragem por quotas<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
Usos de amostragem n\u00e3o probabil\u00edstica<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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Como decidir qual m\u00e9todo de amostragem usar?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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