Compreender a diferença entre população e amostra é fácil quando te lembras de uma lei fundamental da estatística: “Uma amostra é sempre um grupo mais pequeno ou um subconjunto de uma população.”
Os estudos de mercado são sempre realizados com um estudo de base.
Esta investigação é feita através da observação ou da experimentação de uma amostra da população, a fim de obter informações que expliquem um fenómeno.
O que é uma população?
A população de investigação é um conjunto completo de elementos que têm um parâmetro comum entre si.
É importante referir que todos sabemos o que significa a palavra “população” na nossa vida quotidiana.
É frequentemente utilizada para descrever a população humana ou o número total de pessoas que vivem numa área geográfica de um país ou estado.
A população de investigação não tem necessariamente de ser humana.
Pode ser qualquer coleção de dados que tenha um parâmetro comum, como o número total de lojas de animais numa cidade.
O que é uma amostra?
Uma amostra é a parte mais pequena do total, ou seja, um subconjunto de toda a população.
Quando se realizam inquéritos, a amostra é constituída pelos elementos da população que são convidados a participar no inquérito.
Simplificando, uma amostra é um subgrupo ou subconjunto dentro da população, que pode ser estudado para investigar as caraterísticas ou o comportamento dos dados da população. dados da população. As amostras de dados são criadas utilizando uma variedade de métodos de investigação, tais como amostragem probabilística e amostragem não probabilística.
Los métodos de muestreo varían según los tipos de investigación y la calidad de la información requerida.
Por exemplo: Uma empresa de comida para gatos gostaria de conhecer todas as lojas de animais onde pode vender.
A empresa tem dados populacionais sobre o número total de lojas de animais numa determinada cidade.
Este fabricante de alimentos para animais de estimação pode agora criar uma amostra de pesquisa online selecionando apenas lojas de animais que vendem alimentos para gatos. Os dados podem ser estudados relativamente a várias caraterísticas e os resultados podem ser apresentados em estatísticas e relatórios para uma melhor compreensão do negócio. Utilizando os dados da amostra, a empresa pode descobrir formas de expandir o seu negócio para a população total de lojas de animais.
Diferença entre população e amostra
Geralmente, utiliza-se uma amostra populacional na investigação, uma vez que é mais fácil e mais económico processar um subconjunto mais pequeno do que todo o grupo.
Nesta tabela, podemos ver mais de perto a diferença entre população e amostra:
| População | Amostra |
|---|---|
| A caraterística mensurável da população, como a média ou o desvio padrão, é conhecida como parâmetro. | A caraterística mensurável da amostra é designada por estatística. |
| Os dados sobre a população são um todo e estão completos. | A amostra é um subconjunto da população que é recolhido por amostragem. |
| Um inquérito a toda a população é mais exato, sem margem para erro, exceto no que diz respeito à imprecisão humana nas respostas. No entanto, isto nem sempre é possível. | Um inquérito realizado com uma amostra da população produz resultados exactos, mas só depois de ter em conta a margem de erro e o intervalo de confiança. |
| O parâmetro da população é um elemento numérico ou mensurável que define o sistema definido. | A estatística é a componente descritiva da amostra, que é encontrada através da média da amostra ou da proporção da amostra. |
Razões para utilizar uma amostra
As principais razões pelas quais deves utilizar uma amostra durante o estudo de mercado são
É prático
Na maioria dos casos, uma população pode ser demasiado grande para que o investigador possa recolher dados exactos, dada a limitação da dimensão.
As amostras permitem aos investigadores recolher dados que podem ser analisados para fornecer informações sobre toda a população.
Fornece dados urgentes
Quando se trata de investigação, a quantidade de tempo disponível pode ser um fator determinante para um estudo.
Uma amostra fornece um conjunto mais pequeno de dados que pode ser utilizado para representar toda a população.
A aplicação de um inquérito a uma amostra mais pequena, em vez de a toda a população, pode poupar tempo precioso aos investigadores.
É rentável
O custo da realização da investigação é frequentemente um parâmetro para o estudo.
Os investigadores devem envidar todos os esforços com os recursos de que dispõem para realizar um estudo e obter uma imagem exacta.
A realização de um estudo sobre uma amostra representativa de uma população é rentável, uma vez que requer menos recursos, como computadores, investigadores, inquiridos, servidores e centros de recolha de dados.
Representa com exatidão
Dependendo do método de amostragem, a investigação realizada numa amostra pode ser exacta e com menos enviesamento de não-resposta do que se fosse realizada através de um censo.
Uma amostra selecionada através do método não probabilístico é uma representação exacta da população e os dados recolhidos podem ser utilizados para obter informações sobre toda a população.
Fornece estatísticas dedutivas
A estatística inferencial é um processo através do qual os dados representativos são utilizados para inferir ideias sobre toda a população.
Baseia-se no conceito de utilizar dados recolhidos de uma amostra para inferir dados que representam toda a população.
As estatísticas inferenciais só podem ser compiladas utilizando amostras de dados.
É mais preciso do que um recenseamento
Um recenseamento de toda a população nem sempre fornece dados exactos devido a erros como a incoerência das respostas ou o enviesamento da não resposta.
No entanto, uma amostra cuidadosamente selecionada elimina este enviesamento e fornece dados mais exactos, que representam adequadamente a população.
É fácil de gerir
Por vezes, a recolha de dados sobre uma população inteira é quase impossível, uma vez que algumas populações são demasiado difíceis de obter.
Neste caso, pode ser utilizada uma amostra para representar o estudo, uma vez que é viável e acessível.
Apesar da diferença entre população e amostra, as duas estão relacionadas uma com a outra, ou seja, as amostras são retiradas da população.
O principal objetivo da amostra é fazer inferências estatísticas sobre a população.
Sem a população, as amostras não podem existir.
Quanto melhor for a qualidade da amostra, maior será o nível de precisão da generalização.
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