Como obter uma amostra representativa para sua pesquisa

Ao conduzir uma pesquisa, muitas vezes é quase impossível capturar feedback de todas as pessoas do grupo ou público em questão. Mesmo se você conseguir abordar todas essas pessoas, algumas com certeza não responderão ou se recusarão a participar.

A boa notícia é que você não precisa entrevistar todas as pessoas do grupo-alvo para obter dados extremamente úteis e esclarecedores. Na verdade, é possível até cometer um excesso desnecessário ao entrevistar grupos muito grandes, o que pode custar tempo e dinheiro e aumentar a complexidade do processo.

Por meio de uma amostra representativa, você pode analisar os resultados para obter dados práticos e insights úteis para apoiar sua pesquisa de mercado e seus trabalhos de experiência de clientes.

Uma amostra representativa é um subconjunto de dados, normalmente de um grupo maior com características semelhantes. Usar uma amostra representativa ajuda a analisar populações maiores, pois os dados gerados contêm versões menores e mais fáceis de manusear do que os do grupo maior. Nós vemos as amostras representativas em ação durante eleições, quando as pesquisas entrevistam grupos reduzidos de eleitores para saber como cada candidato está se saindo.

A amostragem representativa pode poupar bastante tempo e dinheiro. Por meio da análise estatística e dos dados, você pode capturar uma representação precisa de um público mais amplo, ou de um grupo específico dentro desse público, sem ter que entrevistar todas ou quase todas as pessoas em questão.  

Mas obter resultados corretos e confiáveis requer bons conhecimentos sobre os claros benefícios e as possíveis armadilhas da amostragem representativa. Com esse conhecimento, você pode usar estrategicamente essa ferramenta para obter insights melhores sobre seus clientes e usar as informações para melhorar a experiência de clientes ou tomar decisões melhores com mais informações sobre sua empresa.

Imagine que você tinha um grupo de 300 pessoas, sendo 150 homens e 150 mulheres, que passaram por um determinado programa de treinamento. Você quer obter feedback sobre o programa para identificar possíveis problemas e descobrir quais elementos do programa as pessoas participantes acharam mais valiosos. 

Ao contar com a amostragem representativa como parte do processo da pesquisa, você precisa de respostas da maioria das pessoas que participaram do treinamento. Em vez disso, de um grupo de 300 pessoas, você pode gerar uma amostra representativa realista que pode incluir 60 pessoas, sendo 30 homens e 30 mulheres. Essas respostas seriam representativas do grupo completo.

Ao receber essas respostas, você pode analisar os resultados para obter insights que representem as opiniões do grupo inteiro. Como você tem uma divisão representativa de homens e mulheres que concluíram o programa, também pode avaliar as respostas com base em gênero.

Em vez de ter de contar com 300 pessoas respondendo à pesquisa, você pode obter resultados altamente realistas de apenas 60 respostas, com uma divisão igual entre homens e mulheres. Isso economizará tempo e dinheiro.

O SurveyMonkey Audience pode te fornecer sua amostra representativa te colocando em contato com seus respondentes ideais, mesmo se estiverem espalhados pelo mundo.

Existem vários métodos estabelecidos para obter uma amostra representativa que foram testados e comprovados com o temo por meio de pesquisas acadêmicas, científicas e de mercado. 

Os métodos mais comuns incluem: 

Ao usar um destes métodos de captura de amostras representativas, você terá resultados preciso e confiáveis.

A amostragem probabilística é uma técnica em que você escolhe amostras de uma população maior usando um método baseado na teoria da probabilidade. Para os participantes serem considerados para uma amostra probabilística, eles devem ser selecionados usando uma seleção aleatória, que é simplesmente uma seleção em que cada pessoa da população-alvo tem uma chance igual de ser selecionada. Sendo assim, se você tivesse uma população de 1.000 pessoas, cada uma teria a chance de 1 em 1.000 de ser selecionada.

Como as pessoas que estiverem conduzindo a pesquisa não podem selecionar a dedo quem fará parte da amostra, a amostragem probabilística oferece a melhor chance de capturar uma amostra realmente representativa da população. Ou seja, a amostragem probabilística remove o potencial de viés humano ou erro de amostragem e conta com a teoria estatística para selecionar aleatoriamente um grupo pequeno de pessoas de uma população maior e prever que todas as suas respostas corresponderão às da população maior.

É sempre bom manter as coisas simples. E uma amostragem aleatória simples é exatamente como soa e oferece um caminho direto para obter uma amostra viável.

A amostragem aleatória simples é apenas atribuir um número para cada pessoa do grupo ou da amostra e selecionar aleatoriamente os números por meio de um processo aleatório para determinar quem será incluído na amostra. Você pode escolher os números usando um sistema de loteria ou um software de geração de números que os seleciona aleatoriamente para você.

Esse método é uma das melhores maneiras de evitar um viés de amostragem, que pode ocorrer ao conduzir um teste de conceito. O viés de amostragem pode se infiltrar na sua pesquisa quando algumas pessoas de uma população são sistematicamente mais prováveis de ser selecionadas do que outras. O viés de amostragem pode render resultados que pareçam favoráveis ou tendem a um determinado ponto de vista e podem levar a um erro de amostragem, suposições falsas e decisões ruins.

A amostragem aleatória simples reduz drasticamente a chance de viés de amostragem fornecendo chances iguais para cada pessoa da população de ser escolhida para o estudo em questão.

A amostragem não probabilística não é tão aleatória. Em vez disso, ela é uma técnica em que as pessoas que conduzem a pesquisa selecionam amostras com base em decisões subjetivas, em vez de seleção aleatória. Essas decisões subjetivas não são estabelecidas por fórmulas ou análises estatísticas. Em vez disso, elas dependem de uma opinião ou experiência profissional de uma pessoa para identificar os respondentes que serão incluídos na amostra.

Ao conduzir uma amostragem não probabilística, nem todos os integrantes da população têm a mesma chance de participar no estudo. Isso significa que cada pessoa da população tem uma chance conhecida de ser selecionada.

Como pode já ter adivinhado, a diferença entre a amostragem probabilística e não probabilística é que a não-probabilística é um método menos estrito, pois introduz decisão humana, e potencialmente erro humano e viés de amostragem. Por outro lado, a abordagem pode ser uma maneira mais eficiente e eficaz de garantir que as pessoas entrevistadas ou incluídas no estudo forneçam informações mais úteis. A amostragem não probabilística é uma ferramenta frequente em pesquisas qualitativas que focam em dados não numéricos para gerar insights e conclusões.

Então, se não é tão rigorosa ou confiável, faz sentido usar uma amostragem não probabilística? Em alguns casos, a resposta é sim. A amostragem não probabilística pode ser útil especialmente para estudos exploratórios, como uma pesquisa piloto (fazer uma pesquisa com uma amostra menor, em vez de um tamanho de amostra predeterminado). Além disso, ela muitas vezes é usada em casos em que a amostragem probabilística aleatória seria difícil ou impossível devido a limites de tempo, custos ou outros problemas.

A amostragem por cotas pode proporcionar resultados representativos que ajudam sua organização a tomar boas decisões com base em dados quando você precisa saber mais sobre um subconjunto específico da sua população-alvo e não tem um orçamento grande. 

Esse é um método não probabilístico, pois os pesquisadores podem criar uma amostra envolvendo indivíduos que representam uma população específica. Com a amostragem por cotas, você consegue resultados que refletem sua população-alvo. A amostragem por cotas envolve uma relação risco-benefício parecida com a da amostragem não probabilística, mas é uma maneira muito eficaz de capturar dados e insights práticos de um público específico.

Se sua amostra for muito grande, a pesquisa e sua análise podem se tornar complexas, caras e demoradas. Em um mundo perfeito, conduzir uma pesquisa maior adequadamente e obter um percentual maior de respostas aumenta a precisão e a certeza sobre os dados resultantes. No entanto, essas vantagens normalmente não valem a pesquisa cara, lenta e complicada que você teria de fazer. Uma amostragem representativa oferece uma maneira mais rápida, fácil e acessível de obter resultados válidos e estatisticamente relevantes.

É importante fazer o cálculo do tamanho da amostra, pois, se ela for muito pequena, você tem mais chances de obter resultados que não sejam estatisticamente relevantes. Por exemplo, você pode acabar incluindo uma quantidade desproporcional de pessoas que são atípicas ou não representem o grupo maior. Isso pode afetar seus resultados e levar a dados falhos ou incompletos e a decisões ruins. Por isso, você deve sempre tentar encontrar o tamanho da amostra representativa ideal. Quando sua amostra estiver no tamanho certo, você economizará tempo e dinheiro enquanto obtém estatísticas confiáveis e representativas. A SurveyMonkey disponibiliza uma calculadora de tamanho de amostra para facilitar sua vida. Ao usar essa simples ferramenta, você pode rapidamente determinar sua amostra representativa.

O viés de amostragem ocorre quando algumas pessoas de uma população são sistematicamente mais prováveis de ser selecionadas em uma amostra do que outras. Quando você ouve falar de controvérsias sobre a validade de uma pesquisa política, ela geralmente foca em um potencial viés de amostragem em que a pesquisa acaba entrevistando uma quantidade desproporcional de pessoas de determinada tendência política.

O viés de amostragem traz resultados que parecem favoráveis e parecem suportar uma teoria, uma ideia ou um esforço que você preferia, mas, se esses resultados não refletirem a realidade, você pode tomar decisões ruins ou prejudicar a reputação da sua organização e talvez até da sua própria.

A melhor maneira de evitar o viés de amostragem é conduzir uma amostragem aleatória simples, em que as amostras são totalmente sorteadas. Isso proporciona chances iguais para cada pessoa da população ser escolhida como participante do estudo. Se optar por uma amostragem não probabilística em que os participantes são selecionados por decisão humana, as pessoas envolvidas devem ter experiência, credibilidade e consciência da necessidade de evitar vieses de amostragem que afetariam os resultados e as conclusões.

É quase impossível evitar algum elemento de viés de amostragem em pesquisas que contam com amostragem representativa. Por exemplo, pessoas extremamente ocupadas tendem a participar menos de pesquisas. Com isso, as pesquisas tendem a não capturar totalmente as perspectivas dessas pessoas, o que significa que são muitas vezes subrepresentadas.

Procurando mais maneiras de reduzir vieses? Os modelos de pesquisa de mercado da SurveyMonkey incluem vários tipos de pergunta para ajudar seus respondentes a responder de forma mais completa e verdadeira. 

Amostras representativas são importantes, pois garantem que todos os tipos relevantes possíveis de pessoas são incluídos na sua amostra e que a mistura certa de pessoas seja entrevistada. Isso ajuda a promover resultados objetivos e sem viés e também a evitar representar demais certos grupos.

As amostras representativas oferecem as seguintes vantagens:

A amostragem representativa pode ser um elemento crucial para obter o máximo das suas pesquisas gerando dados e insights úteis que servem de apoio para seus objetivos de pesquisa de mercado, experiência de clientes e outros.

Confira as Soluções de pesquisa de mercado da SurveyMonkey para obter ajuda ao conduzir pesquisas usando amostras representativas. Precisa identificar uma amostra representativa? A Calculadora de público da SurveyMonkey torna esse processo fácil e rápido.