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Home Pesquisa de mercado

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

Como defines uma população de estudo? Os estudos de investigação requerem grupos específicos para tirar conclusões e tomar decisões com base nos teus resultados. Este grupo de interesse é conhecido como amostra. O método utilizado para selecionar os inquiridos é conhecido como amostragem.

O que é uma população de estudo?

Uma população de estudo é um grupo considerado para um estudo ou raciocínio estatístico. A população de estudo não se limita apenas à população humana. É um conjunto de aspectos que têm algo em comum. Podem ser objectos, animais, etc., com muitas caraterísticas dentro de um grupo.

Por exemplo, supõe que estamos interessados no tempo médio que uma pessoa com 30-35 anos demora a recuperar de uma determinada doença depois de tomar um tipo específico de medicamento. Nesse caso, a população do estudo seria constituída por todas as pessoas com idades compreendidas entre os 30 e os 35 anos.

Um estudo médico examina a propagação de uma doença específica em cães vadios de uma cidade. Neste caso, os cães vadios pertencentes a essa cidade são a população do estudo. Esta população ou amostra representa toda a população sobre a qual se pretende tirar uma conclusão.

Como estabelecer uma população de estudo?

A amostragem é uma técnica poderosa para recolher opiniões de um vasto leque de pessoas, retiradas de um determinado grupo, num esforço para aprender mais sobre todo um grupo em geral.

Para que qualquer estudo de investigação seja eficaz, é necessário selecionar uma população de estudo que seja verdadeiramente representativa de toda a população. Antes de iniciares o teu estudo, a população-alvo deve ser identificada e acordada. Ao seleccionares e conheceres a tua amostra com bastante antecedência, eliminarás em grande parte qualquer feedback que seja considerado inútil para o estudo.

Se o objetivo do teu inquérito é compreender a eficácia de um produto ou serviço, a população do estudo deve ser constituída pelos clientes que utilizaram ou que melhor se adaptam às suas necessidades e que irão utilizar o produto/serviço.

Seria muito dispendioso e demorado recolher dados de toda a população do teu mercado-alvo. Através de uma amostragem precisa da população estudada, é possível construir uma imagem real do teu mercado-alvo utilizando as tendências dos resultados.

Escolher uma amostra exacta da população estudada

A decisão sobre uma amostra adequada depende de vários factores-chave.

  • Primeiro, decide quais os parâmetros populacionais que queres estimar.
  • Não esperes que as estimativas obtidas a partir de uma amostra sejam exactas. Espera sempre uma margem de erro ao fazeres suposições com base nos resultados de uma amostra.
  • Compreender o custo da amostragem ajuda-nos a determinar a precisão das nossas estimativas.
  • Conhecer a variabilidade da população que se pretende medir. Não é necessário assumir que é necessária uma amostra grande se a população estudada for grande.
  • Considera a taxa de resposta da tua população. Uma taxa de resposta de 20% é considerada “boa” para um estudo de investigação em linha.

Caraterísticas de amostragem da população do estudo

  • A amostragem é um mecanismo de recolha de dados que não permite inquirir toda a população-alvo.
  • A população do estudo é toda a unidade de pessoas que estás a considerar para a tua investigação. Uma amostra é um subconjunto deste grupo que representa a população.
  • A amostragem reduz o cansaço dos inquéritos, uma vez que é utilizada para evitar que os enumeradores realizem demasiados inquéritos, aumentando assim as taxas de resposta.
  • Além disso, é muito mais barato e poupa mais tempo do que medir o grupo inteiro.
  • A monitorização dos padrões de taxa de resposta dos diferentes grupos ajudará a determinar o número de inquiridos a visar.
  • O estudo não se limita apenas à parte selecionada, mas aplica-se a toda a população-alvo.

Técnicas de amostragem para a tua população de estudo

Agora que compreendes que não podes inquirir toda a população do estudo devido a vários factores, deves adotar uma das metodologias de seleção da amostra que melhor se adapte ao teu estudo de investigação.

Em termos gerais, há duas metodologias que podem ser aplicadas: Amostragem probabilística y amostragem não probabilística.

Técnicas de amostragem: Amostragem probabilística

Trata-se de um método em que os objectos da amostra são selecionados a partir de uma população com base na teoria das probabilidades. Todas as pessoas são incluídas na amostra e todas têm a mesma probabilidade de serem selecionadas. Neste tipo de amostra, não há enviesamento. Todas as pessoas da população têm a oportunidade de fazer parte da investigação.

A amostragem probabilística pode ser classificada em 4 tipos:

Amostragem aleatória simples: A amostragem aleatória simples é a forma mais simples de selecionar uma amostra. Neste caso, cada membro tem a mesma probabilidade de fazer parte da amostra. Os objectos desta amostra são escolhidos ao acaso e cada membro tem exatamente a mesma probabilidade de ser escolhido.

Amostragem de grupos: A amostragem por grupos é um método em que os inquiridos são agrupados em grupos. Estes agrupamentos podem ser definidos com base em parâmetros demográficos como a idade, o sexo, a localização, etc.

Amostragem sistemática: Na amostragem sistemática, os indivíduos são selecionados a intervalos iguais da população. É selecionado um ponto de partida e, em seguida, os inquiridos são selecionados em intervalos de amostragem predefinidos.

Amostragem estratificada: A amostragem aleatória estratificada é um processo de divisão dos inquiridos em parâmetros distintos mas predefinidos. Neste método, os inquiridos não se sobrepõem, mas representam coletivamente toda a população.

Técnicas de amostragem: amostragem não probabilística

O método de amostragem não probabilística utiliza a preferência do investigador para a seleção de uma amostra. Este método de amostragem decorre principalmente da capacidade do investigador de aceder a essa amostra. Neste caso, os membros da população não têm oportunidades iguais de fazer parte da amostra.

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

Amostragem de conveniência: Tal como o nome indica, a amostragem de conveniência representa a conveniência com que o investigador pode chegar ao inquirido. Os investigadores não têm autoridade para selecionar as amostras e são realizadas apenas por razões de proximidade e não representatividade.

Amostragem deliberada, crítica ou de julgamento: Neste tipo de amostragem, o investigador julga e desenvolve a sua amostra com base na natureza do estudo e na compreensão do público-alvo. Só são selecionadas as pessoas que se enquadram nos critérios de investigação e no objetivo final.

Amostragem de bolas de neve: À medida que a bola de neve acelera, acumula mais neve à sua volta. Da mesma forma, com a amostragem em bola de neve, os inquiridos são incumbidos de fornecer referências ou recrutar amostras para o estudo depois de concluírem a sua participação no estudo.

Amostragem de quotas: A amostragem por quotas é um método em que o investigador tem o privilégio de selecionar uma amostra com base nos seus estratos. Neste método, não podem existir duas pessoas em duas condições diferentes.

Vantagens e desvantagens da amostragem numa população estudada

Na maioria dos casos, a partir da população total do estudo, só é possível obter informações a partir de amostras pré-definidas. Isto tem as suas próprias vantagens e desvantagens. Algumas delas são enumeradas a seguir.

Vantagens Desvantagens
Elevada exatidão – baixa probabilidade de erros (se a amostragem for boa) Inadequação das amostras
Economicamente viável por natureza Potencial de enviesamento
Altamente fiável Problemas de exatidão (se a amostragem for deficiente)
Rácio de adequação elevado para diferentes inquéritos Difícil de obter uma amostra típica
Demora menos tempo em comparação com o inquérito a toda a população Falta de fontes de qualidade
Reduz a utilização de recursos Possibilidade de cometer erros
Dados intensivos e abrangentes  
As propriedades aplicam-se a uma população mais vasta  
Ideal quando a população estudada é muito grande  


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