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.
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.
O curso gratuito de "Fundamentos da Ciência de Dados" da FM2S é uma ponte vital para profissionais que aspiram a transformar suas carreiras utilizando habilidades altamente relevantes no contexto de negócios moderno. Especialmente focado em interpretar e analisar grandes volumes de dados, este curso ensina a maximizar o valor para o cliente e a fortalecer a competitividade no mercado através de uma gestão de dados eficaz e inovadora.

Um dos aspectos cruciais da ciência de dados abordados neste curso é o entendimento e aplicação de medidas estatísticas, como o desvio padrão. Essa medida é fundamental para avaliar a variabilidade ou dispersão dos dados dentro de um conjunto, aspecto essencial para a análise de risco, qualidade e precisão em qualquer investigação ou decisão baseada em dados.
Isso enriquece o conhecimento técnico dos participantes e os prepara para aplicar estas técnicas de forma prática e eficiente em suas organizações, fomentando uma cultura de decisões informadas e baseadas em dados confiáveis.
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 bola de neve
A amostragem de bola 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.
Por exemplo, em uma pesquisa para avaliar a aceitação de um novo sabor de refrigerante em supermercados de São Paulo, os pesquisadores podem criar cotas com base em:
- Idade: 50% de clientes entre 18-40 anos e 50% acima de 40 anos.
- Gênero: 50% homens e 50% mulheres.
Se a amostra for de 200 pessoas, seriam selecionados 100 clientes entre 18-40 anos (50 homens e 50 mulheres) e 100 acima de 40 anos (50 homens e 50 mulheres). Esse método garante que a pesquisa capture opiniões representativas de diferentes grupos de consumidores.
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.