Imagine que você está conduzindo uma pesquisa sobre as preferências do consumidor para sua nova linha de produtos, mas entrevistar cada comprador em potencial levaria uma eternidade. É aqui que dois conceitos principais em pesquisa são úteis: população e amostra.
Esses dois conceitos são frequentemente confundidos, embora a diferença entre eles seja geralmente clara e fácil de explicar. Pense na população como o universo de pontos de dados que você pode estudar, enquanto a amostra é um instantâneo desse universo, representando um grupo menor e gerenciável que reflete o todo.
Neste artigo, detalharemos as diferenças entre população e amostra, exploraremos quando usar cada uma e forneceremos insights sobre como coletar dados precisos para gerar resultados de pesquisa impactantes.
O que significa população em pesquisa?
Em pesquisa, uma população é um conjunto completo de elementos que compartilham um parâmetro comum entre eles. Todos nós sabemos o que a palavra “população” significa no dia a dia.
Frequentemente, ela é usada para descrever a população humana ou o número total de pessoas vivendo em uma área geográfica específica, como um país ou estado.
A ‘população’ em pesquisa não precisa ser necessariamente humana. Pode ser qualquer conjunto de dados que possua uma característica comum.
Exemplo: O número total de lojas de animais de estimação na Sunset Boulevard, em Los Angeles, Califórnia.
Formas de coletar dados de uma população
Coletar informações de uma população inteira requer um censo. Um censo é uma coleta de dados de todos os segmentos da população. Ele representa uma identificação completa da população e exige recursos significativos, razão pela qual os especialistas frequentemente trabalham com uma amostra.
No entanto, você pode coletar dados de cada membro da população se os parâmetros da população-alvo forem pequenos.
Por exemplo, realizar uma avaliação de desempenho dos representantes de atendimento ao cliente de uma agência bancária. O número de representantes será provavelmente mais razoável, permitindo que você acesse e colete informações dessa população.
Quando é preferível a coleta de dados de uma população?
A coleta de dados de uma população inteira é tipicamente preferida em cenários específicos, onde precisão, completude e representação são críticas. Aqui estão algumas situações-chave:
- Tamanho populacional pequeno: Quando a população-alvo é pequena, é possível pesquisar cada membro, permitindo dados completos e precisos sem a necessidade de métodos de amostragem.
- Alta precisão necessária: A coleta completa de dados reduz erros e fornece uma visão abrangente em casos em que as decisões baseadas nos dados têm implicações significativas (por exemplo, estudos de saúde ou formulação de políticas).
- Minimização do viés de amostragem: Para pesquisas que precisam de resultados imparciais, a coleta de dados de toda a população elimina o viés de amostragem, pois as informações de cada membro são incluídas.
- Populações homogêneas: Para estudos envolvendo grupos altamente uniformes, a coleta de dados de toda a população pode gerar insights precisos, sem variações que possam afetar a precisão de uma amostra.
- Requisitos regulatórios ou legais: Em setores específicos (por exemplo, pesquisas censitárias ou estudos ambientais), a coleta completa de dados populacionais é necessária para atender aos padrões legais e fornecer insights em nível nacional ou estadual.
- Populações raras: Ao estudar populações raras, em que a contribuição de cada membro é crucial para obter insights precisos, geralmente é necessário coletar dados de todo o grupo para representar as características com precisão.
O que é uma amostra em pesquisa de mercado?
Uma amostra é uma parte menor do todo, ou seja, um subconjunto de toda a população. Ela deve ser representativa da população em um estudo. Ao conduzir pesquisas, a amostra representativa é composta pelos membros da população que são convidados a participar.
Portanto, uma amostra é um subgrupo ou subconjunto dentro da população. Essa amostra pode ser estudada para investigar as características ou o comportamento de toda a população. A análise de subgrupos é crucial para adaptar tratamentos a grupos específicos de pacientes e otimizar os resultados de assistência médica.
Amostras de dados são criadas usando vários métodos de pesquisa, como amostragem probabilística e não probabilística. Os métodos de amostragem variam de acordo com os tipos de pesquisa, com base no tipo de investigação e na qualidade das informações necessárias. O erro de amostragem é prejudicial à coleta de dados da amostra.
Exemplo: Uma empresa de comida para gatos gostaria de saber todas as lojas de animais onde pode vender seu peixe enlatado. A empresa tem dados populacionais sobre o número total de lojas de animais na Sunset Boulevard.
Este fabricante de alimentos para animais de estimação agora pode criar uma amostra de pesquisa online, selecionando apenas as lojas de animais que vendem alimentos para gatos.
As características dos dados são estudadas, e os resultados são exibidos em estatísticas e relatórios analisados para gerar insights de negócios. Usando dados da amostra, a empresa pode descobrir maneiras de expandir seus negócios para a população total de lojas de animais.
Aqui estão as técnicas de amostragem mais comuns
As técnicas de amostragem são amplamente classificadas em dois tipos: amostragem probabilística e amostragem não probabilística.
1. Amostragem probabilística
As amostras são escolhidas com base na teoria da probabilidade.
- Amostragem aleatória simples
- Amostragem por conglomerados
- Amostragem sistemática
- Amostragem aleatória estratificada
2. Amostragem não probabilística
As amostras são escolhidas com base no julgamento subjetivo do pesquisador.
- Amostragem de conveniência
- Amostragem proposital ou de julgamento
- Amostragem de bola de neve
- Amostragem de cotas
Como escolher amostras de alta qualidade
Embora garantamos que todos os membros da população tenham uma chance igual de serem incluídos na amostra, isso não significa que as amostras derivadas de uma população específica que satisfaça o critério serão semelhantes. Elas ainda variarão entre si, e essa variação pode ser leve ou substancial.
Por exemplo, um conjunto de amostras de temperaturas corporais de pessoas saudáveis mostrará menos diferença. No entanto, a diferença na pressão arterial sistólica dessas pessoas seria considerável.
Também é importante observar que a precisão dos dados depende do tamanho da amostra. A precisão é muito menor com um tamanho de amostra pequeno do que com uma amostra de estudo maior. Assim, se duas, três ou mais amostras forem derivadas de uma população, quanto maiores elas forem, mais elas se assemelham entre si.
População e amostra: qual é a diferença?
O conceito de população versus amostra é importante para todo pesquisador compreender.
Entender a diferença entre uma população e uma amostra é fácil. Você deve se lembrar de uma lei fundamental da estatística: uma amostra é sempre um grupo menor (subconjunto) dentro da população.
Em pesquisa de mercado e estatística, todo estudo tem uma investigação essencial. A observação e a experimentação de um tamanho de amostra populacional determinam o resultado dessa investigação. Isso é feito para derivar insights que expliquem um fenômeno dentro da população do estudo.
Normalmente, uma amostra populacional é usada em pesquisas, pois é mais fácil e econômico processar um subconjunto menor da população em vez de analisar o grupo inteiro.
Nesta tabela, podemos analisar mais de perto a diferença entre a amostra e a população:
Exemplos para entender melhor os conceitos de população versus amostra
Para esclarecer os conceitos de população vs amostra, considere que uma população inclui cada item ou indivíduo relevante para um estudo, enquanto uma amostra representa um grupo menor extraído da população para fornecer insights sem examinar o grupo inteiro. Abaixo estão exemplos ilustrando esses conceitos em diferentes cenários:
| População | Amostra |
| Todos os livros em uma biblioteca | 50 livros selecionados aleatoriamente da biblioteca para avaliar seus gêneros |
| Todos os smartphones disponíveis no mercado | 100 smartphones escolhidos de várias marcas para um teste de desempenho de bateria |
| Todos os cinemas de uma cidade | 10 salas de cinema da cidade selecionadas para pesquisa de satisfação do consumidor |
| Todas as plantas em um jardim botânico | 25 espécies específicas de plantas foram amostradas para estudar as taxas de crescimento ao longo do tempo |
| Todos os voos partindo de um aeroporto importante | 30 voos aleatórios partindo do aeroporto em um dia para monitoramento de desempenho pontual |
Sete principais razões para escolher uma amostra de uma determinada população
A amostragem é essencial ao conduzir qualquer estudo de pesquisa. Aqui estão os sete principais motivos para usar uma amostra:
1. Praticidade
Na maioria dos casos, uma população pode ser muito grande para coletar dados precisos, o que não é prático. No entanto, as amostras permitem que pesquisadores coletem dados que podem ser analisados para fornecer insights sobre toda a população. Se amostradas adequadamente, as amostras oferecem uma representação de toda a população.
2. Oferece dados urgentes
Quando se trata de pesquisa, a quantidade de tempo disponível pode ser um fator determinante. Uma amostra fornece um conjunto menor da população para revisão, fornecendo dados úteis para representar toda a população. Pesquisar uma amostra menor, em vez da população inteira, pode economizar tempo precioso para os pesquisadores e fornecer dados urgentes.
3. Custo-efetivo
O custo de conduzir uma pesquisa é frequentemente um parâmetro importante para o estudo. Os pesquisadores devem fazer o melhor uso de seus recursos para conduzir uma pesquisa e obter insights precisos. Pesquisar uma amostra populacional representativa é econômico, pois requer menos recursos, como:
- Computadores
- Pesquisadores
- Entrevistadores
- Servidores
- Centros de coleta de dados
4. Precisão da representação
Dependendo do método de amostragem, a pesquisa conduzida em uma amostra pode ser precisa, com menor viés de não resposta, do que se realizada por meio de um censo.
Uma amostra selecionada usando o método não probabilístico pode ser uma representação precisa da população. Esses dados coletados podem ser usados para reunir insights sobre toda a comunidade.
5. Estatística inferencial
Estatística inferencial é o processo pelo qual dados representativos são usados para inferir insights sobre toda a população. Estatísticas inferenciais só podem ser obtidas usando amostras de dados; tais métodos estatísticos também estão disponíveis. Dados coletados de uma amostra representam toda a população.
6. Uma amostra é mais precisa do que um censo
Um censo de uma população inteira, às vezes, não oferece dados precisos devido a erros como respostas inconsistentes ou viés de não resposta. Uma amostra cuidadosamente obtida, no entanto, elimina esse viés de amostragem e fornece dados mais precisos, que representam adequadamente a população.
7. Gerenciável
Às vezes, coletar dados de uma população inteira é quase impossível, pois algumas populações são muito desafiadoras. Nesse caso, uma amostra pode representar o estudo como:
- Viável
- Gerenciável
- Acessível
Conclusão
Embora “população” e “amostra” sejam dois termos diferentes, eles estão relacionados. A população é usada para extrair amostras. O principal propósito da amostra é fazer inferências estatísticas sobre a população. Sem a população, as amostras não podem existir. Quanto melhor a qualidade da amostra, maior o nível de precisão da generalização.
Ao usar o QuestionPro ou qualquer outra ferramenta de pesquisa, é essencial saber a diferença entre população e amostra. Uma amostra é um subconjunto da população estudada, enquanto uma população é o grupo inteiro de pessoas ou coisas que um pesquisador quer estudar.
Ao planejar uma pesquisa utilizando o QuestionPro, é essencial considerar cuidadosamente a população-alvo e selecionar um teste de delegado que reflita precisamente as qualidades da população maior. Ao fazer isso, os pesquisadores podem garantir que os resultados de suas pesquisas sejam precisos e possam ser aplicados à população.
Entender os padrões fundamentais de exame e a população pode ajudar os especialistas a evitar viéses e complicações comuns, que podem afetar a precisão de suas descobertas.
Quando combinado com uma sólida compreensão de população e amostragem, o uso do QuestionPro pode produzir resultados de pesquisa de alta qualidade que podem ser usados para tomar decisões bem-informadas em vários campos.
A amostragem correta é essencial para conduzir uma pesquisa de mercado perspicaz. Explore amostras de qualidade com o QuestionPro Audience.
Perguntas sobre população e amostra
A população é o conjunto completo de indivíduos ou elementos que possuem características comuns e que são de interesse para o estudo.
A amostra é um subconjunto da população, selecionado para representar a totalidade em uma pesquisa.
Usar uma amostra permite obter resultados representativos da população sem precisar coletar dados de todos os indivíduos, o que economiza tempo e recursos.
A população é o grupo total de interesse para a pesquisa, enquanto a amostra é apenas uma parte dessa população que será estudada.
Idealmente, sim. A amostra aleatória aumenta a precisão e a generalização dos resultados, reduzindo viés.
