{"id":1012276,"date":"2019-07-18T02:00:59","date_gmt":"2019-07-18T09:00:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/o-que-e-uma-populacao-de-estudo-carateristicas-e-tecnicas-de-amostragem\/"},"modified":"2025-02-21T09:34:47","modified_gmt":"2025-02-21T16:34:47","slug":"o-que-e-uma-populacao-de-estudo-carateristicas-e-tecnicas-de-amostragem","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/pt\/o-que-e-uma-populacao-de-estudo-carateristicas-e-tecnicas-de-amostragem\/","title":{"rendered":"O que \u00e9 uma popula\u00e7\u00e3o de estudo? Carater\u00edsticas e t\u00e9cnicas de amostragem"},"content":{"rendered":"
Como defines uma popula\u00e7\u00e3o de estudo<\/strong>? Os estudos de investiga\u00e7\u00e3o requerem grupos espec\u00edficos para tirar conclus\u00f5es e tomar decis\u00f5es com base nos teus resultados. Este grupo de interesse \u00e9 conhecido como amostra. O m\u00e9todo utilizado para selecionar os inquiridos \u00e9 conhecido como amostragem.<\/p>\n Uma popula\u00e7\u00e3o de estudo \u00e9 um grupo considerado para um estudo ou racioc\u00ednio estat\u00edstico. A popula\u00e7\u00e3o de estudo n\u00e3o se limita apenas \u00e0 popula\u00e7\u00e3o humana. \u00c9 um conjunto de aspectos que t\u00eam algo em comum. Podem ser objectos, animais, etc., com muitas carater\u00edsticas dentro de um grupo.<\/p>\n Por exemplo, sup\u00f5e que estamos interessados no tempo m\u00e9dio que uma pessoa com 30-35 anos demora a recuperar de uma determinada doen\u00e7a depois de tomar um tipo espec\u00edfico de medicamento. Nesse caso, a popula\u00e7\u00e3o do estudo seria constitu\u00edda por todas as pessoas com idades compreendidas entre os 30 e os 35 anos.<\/p>\n Um estudo m\u00e9dico examina a propaga\u00e7\u00e3o de uma doen\u00e7a espec\u00edfica em c\u00e3es vadios de uma cidade. Neste caso, os c\u00e3es vadios pertencentes a essa cidade s\u00e3o a popula\u00e7\u00e3o do estudo. Esta popula\u00e7\u00e3o ou amostra representa toda a popula\u00e7\u00e3o sobre a qual se pretende tirar uma conclus\u00e3o.<\/p>\n A amostragem \u00e9 uma t\u00e9cnica poderosa para recolher opini\u00f5es de um vasto leque de pessoas, retiradas de um determinado grupo, num esfor\u00e7o para aprender mais sobre todo um grupo em geral. <\/span><\/p>\n Para que qualquer estudo de investiga\u00e7\u00e3o seja eficaz, \u00e9 necess\u00e1rio selecionar uma popula\u00e7\u00e3o de estudo que seja verdadeiramente representativa de toda a popula\u00e7\u00e3o. Antes de iniciares o teu estudo, a popula\u00e7\u00e3o-alvo deve ser identificada e acordada. Ao seleccionares e conheceres a tua amostra com bastante anteced\u00eancia, eliminar\u00e1s em grande parte qualquer feedback que seja considerado in\u00fatil para o estudo. <\/span><\/p>\n Se o objetivo do teu inqu\u00e9rito \u00e9 compreender a efic\u00e1cia de um produto ou servi\u00e7o, a popula\u00e7\u00e3o do estudo deve ser constitu\u00edda pelos clientes que utilizaram ou que melhor se adaptam \u00e0s suas necessidades e que ir\u00e3o utilizar o produto\/servi\u00e7o.<\/span><\/p>\n Seria muito dispendioso e demorado recolher dados de toda a popula\u00e7\u00e3o do teu mercado-alvo. Atrav\u00e9s de uma amostragem precisa da popula\u00e7\u00e3o estudada, \u00e9 poss\u00edvel construir uma imagem real do teu mercado-alvo utilizando as tend\u00eancias dos resultados.<\/span><\/p>\n A decis\u00e3o sobre uma amostra adequada depende de v\u00e1rios factores-chave.<\/span><\/p>\n Agora que compreendes que n\u00e3o podes inquirir toda a popula\u00e7\u00e3o do estudo devido a v\u00e1rios factores, deves adotar uma das metodologias de sele\u00e7\u00e3o da amostra que melhor se adapte ao teu estudo de investiga\u00e7\u00e3o. <\/span><\/p>\n Em termos gerais, h\u00e1 duas metodologias que podem ser aplicadas: <\/span>Amostragem probabil\u00edstica<\/span> y <\/span>amostragem n\u00e3o probabil\u00edstica<\/span>.<\/span><\/p>\n Trata-se de um m\u00e9todo em que os objectos da amostra s\u00e3o selecionados a partir de uma popula\u00e7\u00e3o com base na teoria das probabilidades. Todas as pessoas s\u00e3o inclu\u00eddas na amostra e todas t\u00eam a mesma probabilidade de serem selecionadas. Neste tipo de amostra, n\u00e3o h\u00e1 enviesamento. Todas as pessoas da popula\u00e7\u00e3o t\u00eam a oportunidade de fazer parte da investiga\u00e7\u00e3o. <\/span><\/p>\n A amostragem probabil\u00edstica pode ser classificada em 4 tipos:<\/span><\/p>\n Amostragem aleat\u00f3ria simples<\/span>: <\/span> A amostragem aleat\u00f3ria simples \u00e9 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 s\u00e3o escolhidos ao acaso e cada membro tem exatamente a mesma probabilidade de ser escolhido. <\/span><\/p>\n Amostragem de grupos<\/span>: <\/span> A amostragem por grupos \u00e9 um m\u00e9todo em que os inquiridos s\u00e3o agrupados em grupos. Estes agrupamentos podem ser definidos com base em par\u00e2metros demogr\u00e1ficos como a idade, o sexo, a localiza\u00e7\u00e3o, etc. <\/span><\/p>\n Amostragem sistem\u00e1tica<\/span>: <\/span> Na amostragem sistem\u00e1tica, os indiv\u00edduos s\u00e3o selecionados a intervalos iguais da popula\u00e7\u00e3o. \u00c9 selecionado um ponto de partida e, em seguida, os inquiridos s\u00e3o selecionados em intervalos de amostragem predefinidos. <\/span><\/p>\n Amostragem estratificada<\/span>: <\/span> A amostragem aleat\u00f3ria estratificada \u00e9 um processo de divis\u00e3o dos inquiridos em par\u00e2metros distintos mas predefinidos. Neste m\u00e9todo, os inquiridos n\u00e3o se sobrep\u00f5em, mas representam coletivamente toda a popula\u00e7\u00e3o. <\/span><\/p>\n O m\u00e9todo de amostragem n\u00e3o probabil\u00edstica utiliza a prefer\u00eancia do investigador para a sele\u00e7\u00e3o de uma amostra. Este m\u00e9todo de amostragem decorre principalmente da capacidade do investigador de aceder a essa amostra. Neste caso, os membros da popula\u00e7\u00e3o n\u00e3o t\u00eam oportunidades iguais de fazer parte da amostra. <\/span><\/p>\n A amostragem n\u00e3o probabil\u00edstica pode ainda ser classificada em quatro tipos diferentes:<\/span><\/p>\n Amostragem de conveni\u00eancia<\/span>: <\/span> Tal como o nome indica, a amostragem de conveni\u00eancia representa a conveni\u00eancia com que o investigador pode chegar ao inquirido. Os investigadores n\u00e3o t\u00eam autoridade para selecionar as amostras e s\u00e3o realizadas apenas por raz\u00f5es de proximidade e n\u00e3o representatividade. <\/span><\/p>\n Amostragem deliberada, cr\u00edtica ou de julgamento<\/span>: <\/span> Neste tipo de amostragem, o investigador julga e desenvolve a sua amostra com base na natureza do estudo e na compreens\u00e3o do p\u00fablico-alvo. S\u00f3 s\u00e3o selecionadas as pessoas que se enquadram nos crit\u00e9rios de investiga\u00e7\u00e3o e no objetivo final. <\/span><\/p>\n Amostragem de bolas de neve<\/span>: <\/span> \u00c0 medida que a bola de neve acelera, acumula mais neve \u00e0 sua volta. Da mesma forma, com a amostragem em bola de neve, os inquiridos s\u00e3o incumbidos de fornecer refer\u00eancias ou recrutar amostras para o estudo depois de conclu\u00edrem a sua participa\u00e7\u00e3o no estudo. <\/span><\/p>\n Amostragem de quotas<\/span>: <\/span> A amostragem por quotas \u00e9 um m\u00e9todo em que o investigador tem o privil\u00e9gio de selecionar uma amostra com base nos seus estratos. Neste m\u00e9todo, n\u00e3o podem existir duas pessoas em duas condi\u00e7\u00f5es diferentes. <\/span><\/p>\n Na maioria dos casos, a partir da popula\u00e7\u00e3o total do estudo, s\u00f3 \u00e9 poss\u00edvel obter informa\u00e7\u00f5es a partir de amostras pr\u00e9-definidas. Isto tem as suas pr\u00f3prias vantagens e desvantagens. Algumas delas s\u00e3o enumeradas a seguir. <\/span><\/p>\nO que \u00e9 uma popula\u00e7\u00e3o de estudo?<\/h2>\n
Como estabelecer uma popula\u00e7\u00e3o de estudo?<\/span><\/h2>\n
Escolher uma amostra exacta da popula\u00e7\u00e3o estudada<\/span><\/h2>\n
\n
Carater\u00edsticas de amostragem da popula\u00e7\u00e3o do estudo<\/span><\/h2>\n
\n
T\u00e9cnicas de amostragem para a tua popula\u00e7\u00e3o de estudo<\/span><\/h2>\n
T\u00e9cnicas de amostragem: Amostragem probabil\u00edstica<\/span><\/h3>\n
T\u00e9cnicas de amostragem: amostragem n\u00e3o probabil\u00edstica<\/span><\/h3>\n
Vantagens e desvantagens da amostragem numa popula\u00e7\u00e3o estudada<\/span><\/h2>\n
\n Vantagens<\/th>\n Desvantagens<\/th>\n<\/tr>\n \n Elevada exatid\u00e3o – baixa probabilidade de erros (se a amostragem for boa)<\/td>\n Inadequa\u00e7\u00e3o das amostras<\/td>\n<\/tr>\n \n Economicamente vi\u00e1vel por natureza<\/td>\n Potencial de enviesamento<\/td>\n<\/tr>\n \n Altamente fi\u00e1vel<\/td>\n Problemas de exatid\u00e3o (se a amostragem for deficiente)<\/td>\n<\/tr>\n \n R\u00e1cio de adequa\u00e7\u00e3o elevado para diferentes inqu\u00e9ritos<\/td>\n Dif\u00edcil de obter uma amostra t\u00edpica<\/td>\n<\/tr>\n \n Demora menos tempo em compara\u00e7\u00e3o com o inqu\u00e9rito a toda a popula\u00e7\u00e3o<\/td>\n Falta de fontes de qualidade<\/td>\n<\/tr>\n \n Reduz a utiliza\u00e7\u00e3o de recursos<\/td>\n Possibilidade de cometer erros<\/td>\n<\/tr>\n \n Dados intensivos e abrangentes<\/td>\n \u00a0<\/td>\n<\/tr>\n \n As propriedades aplicam-se a uma popula\u00e7\u00e3o mais vasta<\/td>\n \u00a0<\/td>\n<\/tr>\n \n Ideal quando a popula\u00e7\u00e3o estudada \u00e9 muito grande<\/td>\n \u00a0<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n
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