Para enviar uma pesquisa, uma das primeiras coisas de que você precisará é definir uma base de amostragem ou um conjunto de indivíduos de quem você pretende coletar os dados. Mas existem muitas maneiras de definir uma amostra para sua pesquisa, e é fácil se perder e se confundir, principalmente ao distinguir uma amostra de uma população em uma pesquisa. Neste guia, trazemos uma perspectiva sobre as diferentes abordagens de amostragem praticadas, suas vantagens e desvantagens e como saber quando usar cada uma delas para tomar o caminho certo na sua jornada de pesquisa de mercado.

Você já pode ter visto os termos população e amostra sendo usados como sinônimos em uma pesquisa, mas na verdade são dois grupos de indivíduos muito diferentes. Uma população é um conjunto completo de pessoas que potencialmente poderiam participar da sua pesquisa. Por exemplo, se você está tentando obter feedback de clientes sobre um produto que lançou no ano passado, a população seria todas as pessoas que compraram, experimentaram ou interagiram de qualquer forma com o produto. Já uma amostra é um subconjunto da população. A amostra pode ser identificada e selecionada de várias maneiras. Por exemplo, se tiver interesse no feedback de clientes mulheres, você pode focar no perfil demográfico de clientes, e o gênero seria a base da sua estratégia de amostragem. Outras características que poderiam formar a base da amostragem incluem atributos geográficos ou comportamentais. Além disso, se a população for muito grande, o que dificulta a coleta de dados, você pode preferir selecionar uma amostra mais fácil de manusear usando uma abordagem aleatória.

Aprimore sua terminologia de pesquisas antes de conduzir uma pesquisa de mercado.

Coletar dados de uma população ou de uma amostra são dois métodos válidos. Além disso, existem algumas boas regras para saber qual abordagem usar e quando.

Em um mundo ideal, ao conduzir qualquer tipo de pesquisa, seja de conhecimento de marca ou de coleta de feedback de clientes, os dados seriam coletados de uma população inteira. Por quê? Se cada integrante da população proporcionasse dados para a pesquisa, você teria a melhor garantia de que as conclusões que você tirar dos resultados serão representativas da população. Em outras palavras, coletar dados de uma população ajuda a melhorar a validade e a confiabilidade das suas constatações.

No entanto, na prática, nem sempre é possível coletar dados de uma população de pesquisa. O principal motivo é que as populações muitas vezes são difíceis de identificar e ainda mais difíceis de acessar para que suas respostas sejam estatisticamente válidas. Se as fronteiras da população estiverem claramente delineadas e o público estiver acessível, coletar dados de uma população faz sentido. Por exemplo, se você tiver interesse em coletar dados de envolvimento de colaboradores, é possível usar uma abordagem de população usando uma lista de todos os colaboradores no registro de RH e enviar um email para cada pessoa diretamente.

Além disso, essa abordagem faz sentido se a população for pequena e cooperar ou tiver interesse nos resultados da pesquisa (como todos os 30 usuários-piloto de um novo serviço). No entanto, quando as fronteiras da população não são claras, a população é muito grande ou dispersa geograficamente, normalmente será necessário definir uma amostra.

Se coletar dados de uma população te colocará na melhor posição para colher insights válidos e verdadeiros, por que usar uma amostra em vez de uma população? A resposta resumida é necessidade. Raramente é possível para pesquisadores acessar a população-alvo inteira, devido ao tamanho e à dispersão geográfica. Digamos que você tenha um food truck bem movimentado em um parque comercial. Você quer entrevistar executivos nos escritórios próximos sobre suas preferências de almoço. Usar uma abordagem de população requer acesso a uma lista completa e correta de todos os trabalhadores, algo que muito provavelmente você não tem. Em casos assim, é necessário coletar dados de um subconjunto da população. As constatações podem ser generalizadas para uma população maior. Em outras palavras, usando uma amostra, muitas vezes você pode presumir que as constatações da pesquisa são representativas da população mais ampla da qual a amostra foi retirada. Muitas vezes, mas nem sempre. Vamos analisar isso mais a fundo.

Existem duas principais estratégias de amostragem disponíveis se você decidir usar a abordagem de amostra: as amostragens probabilística e não probabilística.

A amostragem probabilística é um método aleatório de amostragem

Ele descreve qualquer abordagem em que todas as pessoas integrantes da população têm uma chance igual de ser incluídas na amostra. Por exemplo, se você tem uma lista da população, conhecida como base de amostragem, pode usar um gerador de números aleatórios e selecionar cada pessoa cuja posição na lista corresponda ao número gerado. Isso é conhecido como abordagem de amostragem aleatória simples. 

Outra maneira pode ser usar uma abordagem de amostragem aleatória sistemática, selecionando, digamos, cada 10ª ou 100ª pessoa da base de amostragem. A amostragem estratificada é parecida com a aleatória, mas a população é dividida em grupos com atributos parecidos. Por exemplo, os clientes podem ser divididos em grupos com base em quão frequentemente compram de você ou quanto gastam. Em seguida, uma abordagem aleatória simples ou sistemática é usada para selecionar os indivíduos de cada grupo. Isso ajuda a garantir que diferentes segmentos da população sejam representados na amostra final.

A amostragem não probabilística é mais seletiva

Com esse método, nem todas as pessoas integrantes da população têm a mesma chance de ser escolhida para a amostra. Por exemplo, se você entrevistar todos os visitantes do seu site em um sábado de manhã, somente compradores que comprarem no fim de semana têm chance de ser entrevistados. Por outro lado, você pode enviar pesquisas somente para clientes com quem você tem uma relação pessoal, enquanto clientes que você não conhece bem são ignorados. Isso pode introduzir erros à sua amostra e pode torná-la não representativa da população. Então por que usar essa abordagem? Abordagens probabilísticas, embora sejam ideais, requerem acesso à tão importante e tão rara lista da população.

Como já vimos, em muitos casos, você precisará coletar seus dados de uma amostra em vez de de uma população completa. Só fazer isso por necessidade não quer dizer que não há vantagens em coletar dados de uma amostra:

Independentemente se você estiver coletando dados de uma amostra ou uma população, é importante usar a terminologia correta. Uma das grandes diferenças entre as abordagens de população e de amostra tem a ver com determinar o tamanho da amostra. Como explicamos em mais detalhes aqui, o tamanho da amostra é uma estimativa do número-alvo de pessoas que você idealmente gostaria que concluísse sua pesquisa. Os termos estatística e parâmetro são dois conceitos relacionados, mas diferentes em relação à coleta de dados de uma amostra ou uma população. Vamos dar uma olhada em ambos.

Um parâmetro é uma medida de um traço da população, com base em dados coletados de uma população inteira. Digamos, por exemplo, que você decidiu aderir à semana de trabalho de quatro dias como uma maneira de melhorar a motivação e o comprometimento da sua equipe (equipe sortuda, hein?). Você envia uma pesquisa para todas as pessoas integrantes da equipe perguntando qual dia da semana elas preferem ter de folga. Se todos os colaboradores responderem à pesquisa e 80% deles disserem que preferem a sexta-feira de folga, esse número é um parâmetro da população. 

Por outro lado, uma estatística é uma constatação presumida de dados coletados de uma amostra da população. Imagine que seu quadro de colaboradores seja muito grande, então você decidiu enviar a pesquisa para uma amostra representativa aleatória. Os resultados são basicamente os mesmos do que se tivesse coletado dados da população inteira: a ampla maioria dos colaboradores (77%) espera por um fim de semana prolongado com sextas-feiras de folga. Nesse caso, o resultado não muda, mas a maneira como você o descreve, sim. Esse número, 77%, agora é chamado de uma estatística. Por que você precisa saber a diferença entre esses dois? A resposta está em o que chamamos de erro de amostragem.

Um erro de amostragem é outro termo importante relacionado a amostras que você precisa conhecer. De modo simples, um erro de amostragem é a diferença entre um parâmetro da população e uma estatística da amostra. Voltando ao exemplo de antes, nós vimos que, quando a população inteira foi abordada sobre seu dia de folga preferido, 80% das pessoas disseram sexta-feira, mas, quando uma amostra foi abordada, 77% disseram sexta-feira. O erro de amostragem é a diferença entre os resultados derivados da população e os resultados derivados da amostra, que no caso é 3%.

Esse exemplo demonstra a importância de tentar obter uma amostra que represente a população o máximo possível. E se, por exemplo, você colhesse uma amostra somente de colaboradores de meio período, incluindo muitos que nunca nem mesmo trabalharam nas sextas-feiras? Você poderia obter um resultado bem diferente e que não reflete as preferências da população toda. 

É manter a precisão e minimizar erros. Erros de amostragem podem ocorrer mesmo ao usar uma estratégia de amostragem probabilística. Isso é porque as medidas estatísticas de dispersão e tendência central (como médias e desvios padrão) serão um pouco diferentes, mesmo se a amostra for representativa da população. Seu objetivo é manter o erro de amostragem o menor possível. Você pode reduzir o erro de amostragem aumentando o tamanho da amostra. 

Como decidir quantas pessoas entrevistar na sua pesquisa? Elaborando, enviando e contando com a sorte? Não é bem assim. Se você puder coletar dados da sua população, isso se torna irrelevante: o tamanho ideal do público é exatamente o tamanho da população. Mas, se estiver entrevistando uma amostra, existem outras considerações a fazer.

Primeiro, você precisa fazer uma estimativa do tamanho da população. Mesmo que não tenha uma lista da população atualizada, é uma boa ideia ter um número aproximado em mente. Por exemplo, se você tiver interesse em saber sobre os perigos nas estradas da sua região do ponto de vista de ciclistas, pode usar dados secundários para estimar que há cerca de 20.000 ciclistas na sua área de captação. Com esse número em mãos, é possível aplicar uma margem de erro. Isso é simplesmente uma medida da precisão dos seus resultados, e é expressada como uma porcentagem. Se você tiver disposição para tolerar uma margem de erro de 5%, isso significa que você estima que o resultado verdadeiro esteja em uma margem de 5% acima ou abaixo da sua estatística. Sendo assim, aplicar a margem de erro de 5% à estatística que mostra que 77% dos colaboradores entrevistados preferem folga nas sextas-feiras significa que o número verdadeiro está provavelmente entre 72% e 82%.

Por fim, você pode usar um gráfico de tamanho da amostra para comparar o tamanho da população com sua margem de erro e obter uma estimativa aproximada do tamanho da amostra desejado. Mas não se esqueça que nem todos irão responder à pesquisa! Por isso, se o tamanho da amostra for 100, vale a pena abordar muito mais respondentes do que isso para conseguir atingir o tamanho da amostra desejado.

Saiba mais sobre como determinar o número de pessoas que precisam responder à pesquisa.

De maneira resumida, essa é a diferença entre coletar dados de uma população e de uma amostra. Seja qual for seu caso, comece explorando os diferentes tipos de pesquisa de mercado que existem e encontre o melhor.