Pesquisadores geralmente não podem fazer observações diretas de todos os indivíduos da população que são objetos de seus estudos. Em vez disso, eles coletam dados de um subconjunto de indivíduos – uma amostragem – e usam essas observações para fazer inferências sobre toda a população.
Esse é um conceito da estatística que é amplamente aplicado na metodologia Lean Six Sigma.
Idealmente, a amostra corresponde à população maior nas características de interesse. Nesse caso, as conclusões do pesquisador da amostragem provavelmente se aplicam a toda a população.
Já deu pra ter ideia do que é este conceito? Se não, vamos diretamente para a sua definição para sanar as suas dúvidas!
O que é Amostragem?
A amostragem é o processo de seleção de determinados membros ou um subconjunto da população para fazer inferências estatísticas a partir deles e estimar características de toda a população.
É amplamente utilizada pelos pesquisadores em pesquisa de mercado, para que eles não precisem pesquisar toda a população para coletar insights acionáveis. Também é um método conveniente e econômico, e, portanto, forma a base de qualquer projeto de pesquisa.
Por exemplo, se um fabricante de medicamentos deseja pesquisar os efeitos colaterais adversos de um medicamento na população do país, é quase impossível poder realizar um estudo de pesquisa que envolva todos.
Nesse caso, o pesquisador decide uma amostra de pessoas de cada grupo demográfico e, em seguida, realiza a pesquisa sobre elas, o que lhes dá um feedback indicativo sobre o comportamento do medicamento na população.
Métodos de amostragem
Qualquer estudo de pesquisa de mercado requer dois tipos essenciais de amostragem. Eles são:
Amostragem de probabilidade: a amostragem de probabilidade é um método que seleciona membros aleatórios de uma população, definindo alguns critérios de seleção. Esses parâmetros de seleção permitem que cada membro tenha oportunidades iguais de fazer parte de várias amostras.
Amostragem sem probabilidade: O método de amostragem sem probabilidade depende da capacidade do pesquisador de selecionar membros aleatoriamente.
Esse método não é um processo de seleção fixo ou predefinido, o que dificulta que todos os elementos de uma população tenham oportunidades iguais de serem incluídos em uma amostra.
Neste blog, discutimos os vários métodos de amostragem de probabilidade e não probabilidade que podem ser implementados em qualquer estudo de pesquisa de mercado.
Tipos de amostragem
Métodos de amostragem probabilística
Amostragem por probabilidade é uma técnica na qual escolhem a amostra de uma população maior usando um método baseado na teoria da probabilidade. Esse 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 um desses membros terá 1/1000 de chances na seleção para fazer parte de uma amostra. Isso elimina o viés da população e oferece uma chance justa a todos os membros de inclusão na amostra.
Existem 4 tipos de técnica 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 obter informações em que cada membro de uma população é escolhido aleatoriamente, apenas por acaso, e cada indivíduo tem exatamente a mesma probabilidade de ser escolhido para fazer parte de uma amostra.
Por exemplo, em uma organização de 500 funcionários, se a equipe de RH decidir conduzir atividades de formação de equipes, é altamente provável que eles prefiram escolher broches em uma tigela.
Nesse caso, cada um dos 500 funcionários tem a mesma oportunidade de ser selecionado.
Amostragem por cluster
A amostragem por cluster é um método em que os pesquisadores dividem toda a população em seções ou clusters que representam uma população.
Os clusters são identificados e incluídos em uma amostra com base na definição de parâmetros demográficos, como idade, local, sexo etc., o que torna extremamente fácil para um criador de pesquisa derivar inferência efetiva a partir do feedback.
Por exemplo, se o governo dos Estados Unidos deseja avaliar o número de imigrantes que vivem nos EUA, eles podem dividi-lo em grupos com base em estados como Califórnia, Texas, Flórida, Massachusetts, Colorado, Havaí etc. A maneira de conduzir uma pesquisa será mais eficaz, pois os resultados serão organizados em estados e fornecerão dados perspicazes da imigração.
Amostragem Sistemática
Usando o método de amostragem sistemática, os membros de uma amostra são escolhidos em intervalos regulares de uma população. Requer a seleção de um ponto de partida para a amostra e o tamanho da amostra que podem ser repetidos em intervalos regulares.
Esse tipo de método possui um intervalo predefinido e, portanto, essa técnica de amostragem é a que consome menos tempo.
Por exemplo, um pesquisador pretende coletar uma amostra sistemática de 500 pessoas em uma população de 5000. Numera-se cada elemento da população de 1 a 5000 e cada 10 pessoas selecionadas para fazer parte da amostra (população total / Tamanho da amostra = 5000/500 = 10).
Amostragem aleatória estratificada
A amostragem aleatória estratificada é um método em que a população pode ser dividida em grupos menores, que não se sobrepõem, mas representam a população inteira juntos. Esses grupos podem ser organizados e, em seguida, extrair uma amostra de cada grupo separadamente.
Por exemplo, um pesquisador que procura analisar as características de pessoas pertencentes a diferentes divisões de renda anual criará estratos (grupos) de acordo com a renda familiar anual, como: Menos de US $ 20.000, US $ 21.000 – US $ 30.000, US $ 31.000 a US $ 40.000, $ 41.000 a $ 50.000 etc.
Assim, com pessoas pertencentes a diferentes grupos de renda, pode-se analisar quais grupos de renda segmentar e quais eliminar, a fim de criar um roteiro que definitivamente daria resultados frutíferos.
Uso do método de amostragem probabilística
Existem vários usos do método de amostragem probabilística. Eles são:
Reduzir o viés da amostra
Usando o método de amostragem por probabilidade, o viés na amostra derivada de uma população é insignificante ou inexistente. A seleção da amostra descreve em grande parte o entendimento e a inferência do pesquisador.
A amostragem probabilística leva a uma coleta de dados de maior qualidade, pois a população é adequadamente representada pela amostra.
População diversa
Quando a população é grande e diversificada, é importante ter uma representação adequada para que os dados não sejam inclinados para uma demografia.
Por exemplo, se a Square gostaria de entender as pessoas que poderiam usar seus dispositivos de ponto de venda, uma pesquisa realizada com uma amostra de pessoas nos EUA de diferentes indústrias e contextos socioeconômicos ajuda.
Crie uma amostra precisa
A amostragem por probabilidade ajuda os pesquisadores a planejar e criar uma amostra precisa. Isso ajuda a obter dados bem definidos.
Métodos de amostragem sem probabilidade
O método de não probabilidade é um método que envolve uma coleta de feedback com base nas capacidades de seleção de amostras de um pesquisador ou estatístico e não em um processo de seleção fixo. Na maioria das situações, o resultado de uma pesquisa realizada com uma amostra não provável leva a resultados distorcidos, que podem não representar totalmente a população-alvo desejada.
Porém, existem situações como as etapas preliminares da pesquisa ou onde há restrições de custo para a realização da pesquisa, nas quais a amostragem não probabilística será muito mais eficaz do que o outro tipo.
Existem 4 tipos de amostragem não probabilística que explicam o objetivo desse método de amostragem de uma maneira melhor:
Amostragem de conveniência
Esse método depende da facilidade de acesso a assuntos como pesquisar clientes em um shopping ou transeuntes em uma rua movimentada. Geralmente é denominado como amostragem por conveniência, pois é realizado com base em quão fácil é para um pesquisador entrar em contato com os sujeitos.
Os pesquisadores quase não têm autoridade sobre a seleção de elementos da amostra e isso é feito puramente com base na proximidade e não na representatividade. Esse método sem probabilidade é usado quando há limitações de tempo e custo na coleta de feedback.
Em situações em que existem limitações de recursos, como os estágios iniciais da pesquisa, é utilizada a amostragem por conveniência.
Por exemplo, startups e ONGs geralmente realizam amostragem de conveniência em um shopping para distribuir folhetos dos próximos eventos ou promover uma causa – eles fazem isso de pé na entrada do shopping e distribuindo panfletos aleatoriamente.
Amostragem de julgamento ou proposital
Na amostragem de julgamento ou proposital, a amostra é formada pelo critério do juiz, considerando apenas o objetivo do estudo, juntamente com a compreensão do público-alvo. Também conhecido como amostragem deliberada, os participantes são selecionados apenas com base nos requisitos de pesquisa e os elementos que não são suficientes para o objetivo são mantidos fora da amostra.
Por exemplo, quando os pesquisadores querem entender o processo de pensamento de pessoas interessadas em estudar para o mestrado.
Os critérios de seleção serão: “Você está interessado em estudar para mestrado em…?” E aqueles que responderem com um “Não” serão excluídos da amostra.
Amostragem de bolas de neve
A amostragem de bolas de neve é um método de estudos que realizam para entender assuntos difíceis de rastrear. Por exemplo, será extremamente desafiador pesquisar pessoas sem abrigo ou imigrantes ilegais.
Nesses casos, usando a teoria da bola de neve, os pesquisadores podem rastrear algumas dessas categorias específicas para entrevistas e os resultados serão obtidos com base nisso. Este método é implementado em situações em que o tópico é altamente sensível e não é discutido abertamente, como na realização de pesquisas para coletar informações sobre a Aids.
Poucas vítimas responderão prontamente às perguntas, mas os pesquisadores podem contatar pessoas que possam conhecer ou voluntários associados à causa para entrar em contato com as vítimas e coletar informações.
Amostragem de cotas
A seleção de membros nessa técnica de amostragem ocorre com base em um padrão predefinido. Nesse caso, como uma amostra é formada com base em atributos específicos, a amostra criada terá os mesmos atributos encontrados na população total. É um método extremamente rápido de coletar amostras.
Uso do método sem probabilidade
Existem vários usos do método de amostragem sem probabilidade. São eles:
Criar uma hipótese: Usa-se o método de amostragem sem probabilidade para que crie uma hipótese quando limitado a nenhuma informação anterior disponível. Este método ajuda no retorno imediato de dados e ajuda a construir uma base para qualquer pesquisa adicional.
Pesquisa exploratória: Utilizam amplamente esta técnica de amostragem quando os pesquisadores buscam realizar pesquisas qualitativas, estudos piloto ou pesquisas exploratórias.
Restrições de orçamento e tempo: O método de não probabilidade quando existem restrições de orçamento e tempo e alguns dados preliminares precisam de coleta. Como o design da pesquisa não é rígido, é mais fácil escolher os entrevistados aleatoriamente e fazer com que eles respondam à pesquisa ou ao questionário.
