Em termos estatísticos, a margem de erro refere-se à quantidade de erro de amostragem aleatória resultante da realização de um inquérito. É um termo importante nos estudos de mercado, pois define o nível de confiança nos resultados obtidos no inquérito ou na investigação. Quanto maior for a margem de erro, menor será o grau de confiança na investigação e vice-versa.
Antes de iniciar uma investigação, temos de definir a nossa população. A margem de erro pode ser significativa se uma população não for definida corretamente ou se os procedimentos de seleção não forem seguidos corretamente.
Muitos factores da nossa investigação dependem do tamanho da amostra: até que ponto o erro aleatório da amostra pode afetar os nossos inquéritos?
A margem de erro dá-nos uma estatística; quanto mais pequenas forem estas margens, mais exactos serão os resultados do inquérito. Numa amostra probabilística, cada elemento da população tem uma probabilidade de seleção.
Neste caso, o investigador pode assegurar-se de que a sua informação provém de uma parte representativa da população de interesse para o seu estudo e pode também calcular o erro.
Numa amostra não probabilística, a aleatoriedade é acentuada na seleção de elementos específicos da população. Isto acontece porque a seleção é feita de acordo com o que é mais conveniente ou porque esta amostra é mais barata e mais rápida de fazer. Podemos dizer, de certa forma, que neste tipo de amostra excluímos um determinado subconjunto da população.
Os resultados de uma amostra não probabilística não se projectam para a população total.
Podemos filtrar uma amostra de acordo com os nossos interesses, ou seja, se quisermos que o inquérito seja respondido, por exemplo, por 100 pessoas com mais de 30 anos, recorremos à amostragem por quotas e filtramos as pessoas que não correspondem a esta caraterística.
Podemos ter uma amostra em que há menores, mas quando respondem à primeira pergunta de um inquérito, apercebemo-nos de que não cumprem os requisitos para continuar a responder ao nosso inquérito e podemos programar uma lógica de salto para terminar a sessão.
Continuaremos a receber respostas de outros inquiridos que concordaram antecipadamente em participar na investigação, até atingirmos os 100 inquéritos em linha respondidos por pessoas com mais de 30 anos de idade que planeamos completar.
Nas amostras não probabilísticas não podemos saber o grau de representatividade da população, nem podemos calcular a margem de erro.
Quando são utilizadas amostras probabilísticas
Estabelece uma área de amostragem, traça um percurso e seleciona vários agregados familiares para inquirir. Desta forma, podes fazer o inquérito casa a casa e cobrir uma determinada área geográfica. Aqui podemos ter um erro na nossa amostragem, por exemplo, se batermos a uma casa e ninguém abrir a porta, nesse caso não poderemos inquirir as pessoas que lá vivem.
Definitivamente, quando se faz um inquérito na rua, à porta de uma loja ou por telefone, não se pode fazer uma amostragem probabilística, pelo simples facto de não ser possível inquirir toda a gente devido ao afastamento de algumas zonas.
Se falarmos em fazer inquéritos por telefone, temos de ter em conta que nem todos dispõem deste serviço, nem existe uma base de dados completa de números de telemóvel como a das listas telefónicas.
Em busca de melhores amostras e menor margem de erro
Como dissemos anteriormente, quanto mais pequenas forem estas margens de erro, mais exactos serão os resultados do inquérito, pelo que temos de trabalhar para tornar a amostra mais eficiente, de modo a que os nossos clientes não fiquem surpreendidos quando publicarmos os resultados da margem de erro dos nossos inquéritos.
