Os pesquisadores utilizam amplamente diferentes métodos de amostragem em pesquisas de mercado, portanto, não precisam investigar toda a população para coletar insights acionáveis.
Hoje conheceremos as características de cada um desses métodos para que você decida qual deles deve realizar para que seu projeto de pesquisa seja um sucesso.
O que é amostragem?
A amostragem é uma técnica de seleção de membros individuais ou de um subconjunto da população para fazer inferências estatísticas a partir deles e estimar as características de toda a população.
É também um método conveniente em termos de tempo e custo-efetivo e, portanto, constitui a base de qualquer projeto de pesquisa. Técnicas de amostragem podem ser usadas em software de pesquisa para uma derivação ideal.
Por exemplo, se um fabricante de medicamentos quiser investigar os efeitos colaterais adversos de um medicamento na população do país, é quase impossível realizar uma pesquisa que envolva todos.
Para isso, o pesquisador opta por ter uma amostra de pessoas de cada grupo demográfico para depois investigar, dando-lhes feedback indicativo sobre o comportamento do medicamento.
Quais são os métodos de amostragem?
Existem dois métodos de amostragem: amostragem probabilística e amostragem não probabilística:
Amostragem probabilística: Este método envolve que um pesquisador estabeleça critérios de seleção e escolha aleatoriamente membros de uma população. Todos os indivíduos têm a mesma oportunidade de fazer parte da amostra com este método de seleção.
Amostragem não probabilística: Neste caso, o pesquisador seleciona membros da pesquisa sem seguir um processo de seleção fixo ou predefinido. Isso torna difícil garantir que todos os elementos da população tenham a mesma probabilidade de serem incluídos na amostra.
Exemplos de métodos de amostragem
Vamos explorar vários tipos de amostragem probabilística e não probabilística que podem ser aplicados em estudos de pesquisa de mercado.
Amostragem probabilística
A amostragem probabilística é uma técnica na qual os pesquisadores selecionam amostras de uma população maior utilizando métodos baseados na teoria da probabilidade. Este método considera todos os membros da população e forma amostras com base em um processo fixo.
Por exemplo, em uma população de 1.000 membros, cada indivíduo teria uma chance de 1/1.000 de ser selecionado para fazer parte da amostra. A amostragem probabilística elimina vieses na seleção da população, proporcionando a todos os membros uma chance justa de serem incluídos na amostra.
Existem quatro tipos de técnicas de amostragem probabilística:
Amostragem Aleatória Simples
Uma das melhores técnicas de amostragem probabilística, que ajuda a economizar tempo e recursos, é o método de amostragem aleatória simples. É um método confiável de obtenção de informações em que cada membro de uma população é escolhido aleatoriamente, simplesmente por acaso. Cada indivíduo tem a mesma probabilidade de ser escolhido para fazer parte de uma amostra.
Por exemplo, em uma organização com 500 funcionários, se a equipe de recursos humanos decidir realizar atividades de team building, muito provavelmente preferirá pegar fichas de uma tigela. Nesse caso, cada um dos 500 funcionários tem a mesma oportunidade de ser selecionado.
Amostragem por Conglomerados
Também conhecida como amostragem por conglomerados, é um método no qual os pesquisadores dividem toda a população em seções ou conglomerados que representam uma população. Os grupos são identificados e incluídos numa amostra com base em parâmetros demográficos como idade, sexo, localização, etc. Isso torna muito fácil para o criador da pesquisa extrair inferências eficazes do feedback.
Por exemplo, se o governo dos Estados Unidos quiser avaliar o número de imigrantes que vivem no seu território, pode dividi-los em grupos baseados em estados como Califórnia, Texas, Flórida, Massachusetts, Colorado, Havaí, etc. Esta forma de realizar uma pesquisa será mais eficaz, pois os resultados serão organizados por estado e fornecerão dados objetivos de imigração.
Amostragem Sistemática
Os pesquisadores usam o método de amostragem sistemática para escolher membros da amostra de uma população em intervalos regulares.
Isso requer a seleção de um ponto de partida para a amostra e um tamanho de amostra que possa ser repetido em intervalos regulares. Este tipo de método de amostragem tem um escopo predefinido e, portanto, é a técnica de amostragem que consome menos tempo.
Por exemplo, um pesquisador pretende coletar uma amostra sistemática de 500 pessoas em uma população de 5.000. Ele numerará cada elemento da população de 1 a 5.000 e escolherá cada 10 indivíduos para fazer parte da amostra (População total/tamanho da amostra = 5.000/500 = 10).
Amostragem Estratificada
A amostragem aleatória estratificada é um método em que o pesquisador divide a população em grupos menores que não se sobrepõem, mas representam toda a população. Durante a amostragem, esses grupos podem ser organizados e então extrair uma amostra de cada grupo separadamente.
Por exemplo, um pesquisador que queira analisar as características de pessoas pertencentes a diferentes divisões de renda anual criará estratos (grupos) com base na renda anual da família, como menos de US$ 20.000, US$ 21.000 a US$ 30.000, US$ 31.000 a US$ 40.000, US$ 41.000 a US$ 50.000, etc.
Com isso, o pesquisador conclui as características das pessoas pertencentes a diferentes faixas de renda. Os profissionais de marketing podem analisar quais grupos de renda atingir e quais eliminar para obter os resultados desejados.
Usos da amostragem probabilística
A amostragem probabilística tem vários usos:
Redução do viés da amostra: Os métodos de amostragem probabilística minimizam ou eliminam o viés da amostra originado de uma população. Isso resulta em uma coleta de dados de maior qualidade, pois a amostra representa adequadamente a população.
Diversidade da população: Quando a população é ampla e diversificada, é crucial ter uma representação adequada para evitar que os dados se concentrem apenas em um único grupo demográfico.
Criação de uma amostra precisa: A amostragem probabilística auxilia os pesquisadores no planejamento e na criação de uma amostra precisa, o que facilita a obtenção de dados bem definidos.
Amostragem não probabilística
O método não probabilístico é uma das abordagens de amostragem que envolve a coleta de informações com base na capacidade de seleção da amostra por parte de um pesquisador ou estatístico, em vez de um processo de seleção fixo.
Na maioria das situações, os resultados de uma pesquisa realizada com uma amostra não probabilística tendem a ser tendenciosos e podem não representar adequadamente a população-alvo desejada. No entanto, em situações como as fases preliminares da pesquisa ou quando há restrições de custo na condução da pesquisa, a amostragem não probabilística pode ser mais útil do que outros tipos.
Aqui estão quatro tipos de amostragem não probabilística que explicam melhor o propósito desse método:
Amostragem por conveniência
Esse método depende da facilidade de acesso aos sujeitos, como em pesquisas com clientes em um shopping ou com pedestres em uma rua movimentada. Muitas vezes é chamado de amostragem por conveniência devido à facilidade com que o pesquisador pode alcançar os sujeitos.
Os sujeitos são selecionados com base na proximidade, não na representatividade. A amostragem por conveniência é usada quando há limitações de tempo e custo na coleta de informações, como nas fases iniciais da pesquisa.
Por exemplo, startups e ONGs frequentemente realizam amostras de conveniência em shopping centers para distribuir panfletos sobre eventos futuros ou promoção de uma causa, abordando aleatoriamente os clientes na entrada do shopping.
Amostragem deliberada, crítica ou de juízo
Nesse tipo, as amostras são formadas de acordo com o critério do pesquisador, considerando apenas o objetivo do estudo e a compreensão do público-alvo. Por exemplo, quando os pesquisadores desejam entender o processo de pensamento de pessoas interessadas em cursar um mestrado, os critérios de seleção são estabelecidos com base nessa questão.
Amostragem em bola de neve
Esse método é aplicado quando os sujeitos são difíceis de rastrear. Por exemplo, é extremamente difícil entrevistar pessoas sem-teto ou imigrantes ilegais.
Os pesquisadores usam a técnica da bola de neve para rastrear algumas categorias para entrevistar e obter resultados. Também é aplicada em situações delicadas, como em inquéritos sobre o HIV/AIDS, onde as vítimas podem relutar em responder diretamente.
Amostragem por quotas
Nesse método, os associados são selecionados com base em atributos específicos, garantindo que a amostra tenha as mesmas características da população total. É uma forma rápida de coletar amostras.
Usos de amostragem não probabilística
Ela utilizada para diversos fins:
- Formulação de hipóteses: Os pesquisadores empregam métodos de amostragem não probabilística para formular hipóteses quando têm acesso limitado a informações prévias. Esse método permite a obtenção rápida de dados e estabelece uma base para pesquisas futuras.
- Pesquisa exploratória: Essa técnica de amostragem é amplamente empregada em pesquisas qualitativas, estudos pilotos ou investigações exploratórias, onde o objetivo é explorar novos temas, conceitos ou ideias.
- Restrições de orçamento e tempo: É utilizada quando há limitações de orçamento e tempo, e é necessário coletar dados preliminares. Como o desenho da pesquisa não é rígido, é mais fácil selecionar entrevistados aleatoriamente e obter suas respostas por meio de pesquisas ou questionários.
Como decidir qual método de amostragem usar?
Para decidir qual método de amostragem usar, é essencial seguir algumas etapas:
- Definir os objetivos da pesquisa: Comece identificando claramente os objetivos da sua pesquisa. Estes podem incluir considerações de custo, precisão, representatividade da população e outros critérios relevantes.
- Identificar técnicas de amostragem adequadas: Com base nos objetivos da pesquisa, identifique as técnicas de amostragem que são mais apropriadas para alcançar esses objetivos. Considere se você precisa de uma amostra representativa da população, se está buscando dados qualitativos ou quantitativos, e se há restrições de tempo ou orçamento a serem consideradas.
- Avaliar as opções: Teste cada método de amostragem em potencial para determinar sua eficácia em atender aos seus objetivos. Isso pode envolver simulações, análise de casos anteriores ou consultas com especialistas.
- Selecionar o método mais adequado: Com base nos resultados da avaliação, escolha o método de amostragem que melhor se adapte às necessidades da sua pesquisa. Certifique-se de que o método selecionado seja capaz de fornecer os dados necessários com o nível desejado de precisão e confiabilidade.
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