{"id":931286,"date":"2018-10-05T02:00:26","date_gmt":"2018-10-05T09:00:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/o-que-e-a-amostragem-por-quotas\/"},"modified":"2025-01-24T13:16:51","modified_gmt":"2025-01-24T20:16:51","slug":"o-que-e-a-amostragem-por-quotas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/pt\/o-que-e-a-amostragem-por-quotas\/","title":{"rendered":"O que \u00e9 a amostragem por quotas?"},"content":{"rendered":"\n

A amostragem por quotas \u00e9 um m\u00e9todo de <\/span>amostragem n\u00e3o probabil\u00edstica <\/span><\/a>em que os investigadores podem formar uma amostra com indiv\u00edduos que representam uma popula\u00e7\u00e3o e que s\u00e3o escolhidos de acordo com as suas caracter\u00edsticas ou qualidades. <\/span><\/p>\n\n\n\n

Os investigadores podem decidir a carater\u00edstica de acordo com a qual a sele\u00e7\u00e3o do subconjunto da amostra ser\u00e1 efectuada, de modo a que a amostra possa ser eficaz na recolha de dados e possa ser generalizada a toda a popula\u00e7\u00e3o. O subconjunto final ser\u00e1 decidido apenas de acordo com o conhecimento que o entrevistador\/investigador tem da popula\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Nas fases iniciais de um estudo, os investigadores podem recolher dados representativos a partir de uma amostra formada atrav\u00e9s do m\u00e9todo de amostragem por quotas. \u00c9 muito semelhante ao <\/span>amostragem estratificada<\/span> que \u00e9 um m\u00e9todo de amostragem probabil\u00edstica. A principal diferen\u00e7a entre estas duas t\u00e9cnicas \u00e9 que, na amostragem por quotas, os elementos da amostra n\u00e3o s\u00e3o seleccionados aleatoriamente de cada estrato, como acontece na amostragem aleat\u00f3ria estratificada.<\/span><\/p>\n\n\n\n

Os investigadores preferem geralmente t\u00e9cnicas de amostragem n\u00e3o probabil\u00edsticas, como a amostragem por conveni\u00eancia e a <\/span>amostragem por quotas, em situa\u00e7\u00f5es em que existam restri\u00e7\u00f5es financeiras ou de tempo para a investiga\u00e7\u00e3o. Al\u00e9m disso, em alguns casos em que a rapidez do inqu\u00e9rito \u00e9 mais importante do que a exatid\u00e3o dos resultados obtidos, \u00e9 utilizado este m\u00e9todo de amostragem.<\/span><\/p>\n\n\n\n

H\u00e1 dois pontos principais que um investigador deve ter em conta para criar estratos exactos:<\/span><\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Compreender todos os elementos de uma popula\u00e7\u00e3o<\/span><\/li>\n\n\n\n
  2. Inten\u00e7\u00e3o de investiga\u00e7\u00e3o<\/span><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Por exemplo, um investigador pode criar uma amostra por quotas dividindo a popula\u00e7\u00e3o inteira por idade, sexo, estatuto, etc. Dever\u00e3o ter em conta a propor\u00e7\u00e3o de cada grupo (estratos). Se a tua popula\u00e7\u00e3o-alvo for 40% feminina e 60% masculina, a amostragem por quotas deve tamb\u00e9m incluir elementos na mesma propor\u00e7\u00e3o, caso contr\u00e1rio os resultados obtidos ser\u00e3o altamente enviesados.<\/span><\/p>\n\n\n\n

    Etapas da amostragem por quotas<\/span><\/h2>\n\n\n\n

    As t\u00e9cnicas de amostragem probabil\u00edstica envolvem um n\u00famero significativo de regras que devem ser seguidas para formar amostras. No entanto, uma vez que a amostragem por quotas \u00e9 uma t\u00e9cnica de amostragem n\u00e3o probabil\u00edstica, n\u00e3o existem regras para a cria\u00e7\u00e3o formal de amostras. Em geral, h\u00e1 quatro passos que podem ser seguidos para formar uma amostra:<\/span><\/p>\n\n\n\n

    O passo mais importante \u00e9 dividir toda a popula\u00e7\u00e3o em subgrupos, onde os elementos de cada um dos subgrupos devem fazer parte de apenas um desses subgrupos.<\/span><\/p>\n\n\n\n

    Por exemplo, se um investigador quiser compreender o seu mercado-alvo para uma futura variante de aparelhos auditivos Bluetooth, o nicho mais exato a atingir ser\u00e1 baseado em grupos et\u00e1rios.<\/span><\/p>\n\n\n\n

    Espera-se que o investigador avalie a propor\u00e7\u00e3o em que existem subgrupos na popula\u00e7\u00e3o. Esta propor\u00e7\u00e3o deve ser mantida na amostra selecionada atrav\u00e9s deste m\u00e9todo de amostragem.<\/span><\/p>\n\n\n\n

    Por exemplo, se 58% das pessoas interessadas em comprar os teus auscultadores Bluetooth t\u00eam entre 25 e 35 anos, os teus subgrupos tamb\u00e9m devem ter as mesmas percentagens de pessoas pertencentes ao respetivo grupo et\u00e1rio.<\/span><\/p>\n\n\n\n

    Na terceira etapa da amostragem por quotas, o investigador deve selecionar a dimens\u00e3o da amostra, mantendo a propor\u00e7\u00e3o avaliada na etapa anterior. Se o tamanho da popula\u00e7\u00e3o for 500, o investigador pode escolher uma amostra de 50 elementos.<\/span><\/p>\n\n\n\n

    A amostra escolhida depois de seguir as tr\u00eas primeiras etapas deve representar a popula\u00e7\u00e3o-alvo.<\/span><\/p>\n\n\n\n

    Exemplos de amostragem por quotas<\/span><\/h2>\n\n\n\n

    A amostragem por quotas \u00e9 efectuada com um estrato\/subgrupo a partir do qual o investigador pode escolher livremente o subconjunto. A forma como a investiga\u00e7\u00e3o ser\u00e1 conduzida e o subconjunto em que ser\u00e1 realizada ser\u00e3o decididos exclusivamente pelo investigador. Por este motivo, a amostragem por quotas \u00e9 considerada uma t\u00e9cnica de amostragem n\u00e3o probabil\u00edstica.<\/span><\/p>\n\n\n\n

    Quando um investigador procura realizar uma an\u00e1lise comparativa do mercado e descobrir como utilizam um produto, de acordo com diferentes grupos et\u00e1rios, meios socioecon\u00f3micos e tamb\u00e9m por sexo, s\u00e3o criadas quotas na popula\u00e7\u00e3o-alvo de acordo com estas tr\u00eas vari\u00e1veis.  <\/span><\/p>\n\n\n\n

    O investigador pode criar v\u00e1rios estratos com base em tr\u00eas vari\u00e1veis, considerando a propor\u00e7\u00e3o de cada vari\u00e1vel que existe na popula\u00e7\u00e3o. De acordo com o modo de <\/span>investiga\u00e7\u00e3o em linha <\/span>ou offline, o investigador pode realizar inqu\u00e9ritos, sondagens ou question\u00e1rios para recolher dados para o seu estudo.<\/span><\/p>\n\n\n\n

    Outro exemplo de amostragem por quotas \u00e9 quando um entrevistador quer saber qual o desempenho da sua marca de sapatos. A sua popula\u00e7\u00e3o-alvo situa-se entre os 25 e os 40 anos de idade. O entrevistador pode ainda dividir os estratos de acordo com o sexo e selecionar 100 mulheres e homens pertencentes a esse grupo populacional. <\/span><\/p>\n\n\n\n

    Uma vez que os estratos est\u00e3o divididos de acordo com o g\u00e9nero, ser\u00e3o \u00fanicos, pois uma pessoa n\u00e3o pode ser simultaneamente mulher e homem. O investigador pode criar subconjuntos de subgrupos de acordo com o seu conhecimento da popula\u00e7\u00e3o, ou seja, pode decidir entrevistar uma lista filtrada da sua lista de clientes utilizando meios em linha ou realizar um inqu\u00e9rito junto dos seus trabalhadores, mantendo constante a propor\u00e7\u00e3o de homens e mulheres.<\/span><\/p>\n\n\n\n

    Quando utilizar a amostragem por quotas<\/span><\/h2>\n\n\n\n

    Em situa\u00e7\u00f5es em que os investigadores t\u00eam crit\u00e9rios espec\u00edficos para realizar a investiga\u00e7\u00e3o. Um tra\u00e7o ou carater\u00edstica pode ser o filtro para a forma\u00e7\u00e3o de subgrupos.<\/span><\/p>\n\n\n\n

    Uma an\u00e1lise comparativa entre dois subgrupos pode ser observada utilizando a t\u00e9cnica de amostragem por quotas. <\/span><\/p>\n\n\n\n

    H\u00e1 casos em que dois subgrupos (que n\u00e3o t\u00eam elementos comuns) apresentam caracter\u00edsticas extremamente interligadas. Nestes casos, este m\u00e9todo de amostragem pode ser extremamente vantajoso.<\/span><\/p>\n\n\n\n

    Vantagens da amostragem por quotas<\/span><\/h2>\n\n\n\n