Hoje vamos aprender o que é o erro de amostragem e como pode afetar a nossa investigação. Em geral, trata-se de problemas relacionados com a representatividade da amostra. É o que acontece quando a população é mal definida ou a dimensão da amostra é demasiado pequena, ou quando a taxa de resposta às perguntas do inquérito não é suficientemente elevada, etc.
Recorda que a amostragem é o processo de extrair informação de uma fração de um grande grupo ou população para tirar conclusões sobre a população como um todo.
O seu objetivo é, portanto, fornecer uma amostra que represente a população e reproduza o mais fielmente possível as principais caraterísticas da população-alvo, daí a importância de evitar erros de amostragem.
O que é o erro de amostragem?
Um erro de amostragem ocorre quando a amostra utilizada no estudo não é representativa de toda a população. Os erros de amostragem ocorrem frequentemente e, por isso, os investigadores calculam sempre uma margem de erro durante os resultados finais como prática estatística.
A margem de erro é a quantidade de erro permitida para que um erro de cálculo represente a diferença entre a amostra e a população real.
Quais são os erros de amostragem mais comuns nos estudos de mercado?
Agora que já sabes o que é um erro de amostragem, vamos descobrir quais são os quatro principais erros de amostragem nos estudos de mercado:
Erro de especificação da populaçãoA especificação incorrecta da população ocorre quando os investigadores não sabem exatamente quem devem inquirir.
Por exemplo, imagina um estudo de investigação sobre vestuário infantil. Quem é a pessoa certa a inquirir? Pode ser ambos os pais, apenas a mãe ou a criança. Os pais tomam decisões de compra, mas as crianças podem influenciar as suas escolhas.
Erro de enquadramento da amostraOs erros de enquadramento da amostra surgem quando os investigadores selecionam incorretamente a subpopulação ao selecionar a amostra.
Por exemplo, escolher uma base de amostragem a partir da lista telefónica pode ser um erro, porque as pessoas mudam de cidade. As exclusões erradas ocorrem quando as pessoas preferem retirar os seus números da lista. Os agregados familiares podem ter mais do que uma linha telefónica, o que leva a múltiplas inclusões.
Erro de seleçãoOcorre um erro de seleção quando os inquiridos se auto-selecionam para o inquérito. Apenas os interessados respondem.
Os erros de seleção podem ser controlados se deres um passo adicional para solicitar respostas de toda a amostra. O planeamento antes do inquérito, os acompanhamentos e uma conceção de inquérito limpa e organizada aumentarão a taxa de participação dos inquiridos.
Além disso, experimenta métodos como o CATI e entrevistas presenciais para maximizar as respostas.
Erros de amostragem: Os erros de amostragem ocorrem devido a uma disparidade na representatividade dos inquiridos. Ocorre principalmente quando o investigador não planeia cuidadosamente a sua amostra.
Estes erros de amostragem podem ser controlados e eliminados através de uma conceção cuidadosa da amostra, de uma amostra suficientemente grande para refletir toda a população ou da utilização de uma amostra em linha para recolher as respostas ao inquérito.
Como controlar o erro de amostragem?
As teorias estatísticas ajudam os investigadores a medir a probabilidade de erros de amostragem na dimensão da amostra e na população.
O tamanho da amostra da população determina principalmente a dimensão do erro de amostragem. As amostras de maior dimensão tendem a apresentar uma taxa de erro inferior.
Os investigadores utilizam métricas para compreender e avaliar a margem de erro. Normalmente, um nível de confiança de 95% é considerado o nível de confiança desejado.
Quais são os passos para reduzir o erro de amostragem?
Os erros de amostragem são fáceis de identificar. Eis alguns passos simples para reduzir o erro de amostragem:
Aumentar a dimensão da amostraUma amostra de maior dimensão permite obter resultados mais exactos, uma vez que o estudo se aproxima mais da dimensão real da população. Divide a população em grupos: Testa grupos de acordo com a sua dimensão na população, em vez de utilizar uma amostra aleatória.
Por exemplo, se as pessoas de um determinado grupo demográfico representarem 20% da população, certifica-te de que o teu estudo tem em conta esta variável.
Conhece a tua população: Estuda a tua população e compreende a sua mistura demográfica. Descobre quais são os grupos demográficos que utilizam o teu produto e serviço e certifica-te de que apenas te diriges à amostra que interessa.
O erro de amostragem é mensurável e os investigadores podem utilizá-lo em seu benefício para calcular a exatidão das suas conclusões e estimar a variância.
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