Compreender a diferença entre população e amostra é fácil quando você se lembra de uma lei fundamental da estatística:
“Uma amostra é sempre um grupo ou subconjunto menor dentro de uma população.”
A pesquisa de mercado é sempre realizada com um estudo básico. Essa pesquisa é conduzida observando ou experimentando uma amostra da população, a fim de obter insights que expliquem um fenômeno.
O que é uma população?
Na pesquisa, a população é um conjunto completo de elementos que compartilham um parâmetro comum. É importante notar que, no nosso cotidiano, a palavra “população” é frequentemente usada para descrever a população humana ou o número total de pessoas em uma área geográfica, como um país ou estado.
No entanto, a população de uma pesquisa não precisa ser exclusivamente humana. Pode ser qualquer conjunto de dados que possua um parâmetro comum, como o número total de pet shops em uma cidade.
O que é uma amostra?
Uma amostra é uma parte representativa de toda a população, ou seja, um subconjunto dos membros da população. Em pesquisas, a amostra é composta pelos indivíduos que são selecionados para participar do estudo.
Simplificando, uma amostra é um subgrupo ou subconjunto da população que pode ser analisado para investigar características ou comportamentos da população como um todo.
As amostras de dados são obtidas por meio de diferentes métodos de pesquisa, como amostragem probabilística e amostragem não probabilística. A escolha do método de amostragem depende do tipo de pesquisa e da qualidade da informação necessária.
Por exemplo, imagine que uma empresa de ração para gatos deseja identificar todas as lojas de animais onde pode vender seus produtos. A empresa tem dados populacionais sobre o número total de pet shops em uma determinada cidade.
A empresa pode então criar uma amostra para a pesquisa on-line, selecionando apenas as lojas de animais que vendem alimentos para gatos.
Os dados coletados podem ser analisados para diversas características, e os resultados podem ser apresentados em forma de estatísticas e relatórios para melhor compreensão do negócio.
Com base nos dados da amostra, a empresa pode descobrir estratégias para expandir seus negócios para toda a população de lojas de animais.
Diferença entre população e amostra
Uma amostra da população é geralmente utilizada em pesquisas, pois é mais fácil e mais econômico processar um subconjunto menor do que o grupo inteiro. Nesta tabela, podemos ver mais de perto a diferença entre população e amostra:
| População | Amostra |
|---|---|
| A característica mensurável da população, como a média ou desvio padrão , é conhecida como parâmetro. | A característica mensurável da amostra é chamada de estatística. |
| Os dados populacionais são inteiros e completos. | A amostra é um subconjunto da população obtido por amostragem. |
| Uma pesquisa realizada em uma população inteira é mais precisa, sem margem para erro, exceto a imprecisão humana nas respostas. No entanto, isso nem sempre é possível. | Uma pesquisa realizada com uma amostra da população produz resultados precisos, somente após consideração adicional da margem de erro e do intervalo de confiança. |
| O parâmetro populacional é um elemento numérico ou mensurável que define todo o sistema. | A estatística é o componente descritivo da amostra, que é encontrado através da utilização da média amostral ou da proporção amostral. |
Razões para usar uma amostra
Os principais motivos para utilizar uma amostra em pesquisas de marketing são:
Praticidade
Na maioria dos casos, uma população pode ser grande demais para que o pesquisador colete dados precisos, considerando as limitações de tempo e recursos. As amostras permitem aos pesquisadores obter dados representativos que podem ser analisados para gerar insights sobre toda a população.
Dados urgentes
O tempo disponível pode ser um fator crítico em pesquisas. Uma amostra oferece um conjunto menor de dados que pode ser analisado rapidamente e usado para inferir informações sobre a população total.
Economia
O custo de realizar uma pesquisa é um aspecto importante do estudo. Os pesquisadores devem maximizar o uso dos recursos disponíveis para conduzir a pesquisa e obter insights precisos. Realizar um estudo com uma amostra representativa é mais econômico, pois requer menos recursos, como computadores, pesquisadores, entrevistados, servidores e centros de coleta de dados.
Representação precisa
Dependendo do método de amostragem, uma pesquisa realizada com uma amostra pode ser mais precisa e ter menos viés de não resposta do que um censo completo.
Uma amostra selecionada por métodos não probabilísticos pode representar com precisão a população, permitindo que os dados coletados sejam utilizados para gerar informações sobre toda a população.
Fornece estatísticas inferenciais
A estatística inferencial é um processo que usa dados representativos para fazer inferências sobre toda a população. Esse conceito se baseia na utilização de dados coletados de uma amostra para obter insights que representem a população total. Estatísticas inferenciais só podem ser obtidas através de amostras de dados.
É mais preciso que um censo
Um censo de toda a população nem sempre fornece dados precisos devido a erros como inconsistências nas respostas ou viés de não resposta. No entanto, uma amostra cuidadosamente selecionada pode reduzir esse viés e fornecer dados mais precisos que representam adequadamente a população.
É administrável
Em alguns casos, coletar dados de uma população inteira pode ser praticamente impossível, especialmente se a população for difícil de acessar ou muito grande. Nesse contexto, uma amostra é uma solução viável e acessível, permitindo realizar o estudo de forma prática e gerenciável.
Apesar da diferença entre população e amostra, ambas estão intrinsecamente relacionadas, pois as amostras são extraídas da população. O principal objetivo de uma amostra é fazer inferências estatísticas sobre a população.
Sem a definição clara da população, as amostras não podem ser adequadas. Portanto, quanto maior for a qualidade da amostra, mais precisa será a generalização dos resultados.
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