Uma pesquisa é como uma foto: com uma pesquisa, só é possível tirar conclusões sobre um único momento, lugar e grupo de pessoas. E, muitas vezes, isso é tudo o que você precisa fazer.
Mas, às vezes, você também quer entender como as pessoas entrevistadas estão mudando. Nesse caso, uma só pesquisa não é suficiente, e precisamos de pesquisas recorrentes para monitorar e entender as mudanças ao longo do tempo.
Existem duas maneiras de ver como as pessoas estão mudando. A primeira é usar uma referência para comparação, o que significa que você estaria fazendo para diferentes grupos a mesma pergunta ao longo de um período para ver como as opiniões mudaram. A segunda, que é o foco deste artigo, é a pesquisa longitudinal.
Ao realizar um estudo ou um questionário longitudinal, você segue o mesmo grupo de respondentes por um período, como semanas, meses ou até mesmo anos.
Trata-se de uma pesquisa diferente da transversal, na qual cada respondente responde somente uma vez, embora você possa fazer a pesquisa várias vezes para coletar dados de referência.
Mas por que fazer um estudo longitudinal? Bom, assim como este estudo que começou em 1968 e continua até hoje, você pode querer monitorar mudanças ao longo das vidas dos respondentes para poder tirar conclusões sobre um grupo (muito constante!) de respondentes.
Embora talvez você não esteja precisando de um estudo que dure décadas, pode aproveitar os benefícios de usar pesquisas recorrentes e monitorar as mudanças nas atitudes e nos comportamentos dos respondentes com o tempo. (A propósito, ao entrevistar as mesmas pessoas várias vezes, você está fazendo o que também chamamos de pesquisa de painel).
Por exemplo, você é um profissional de marketing online e quer saber como seus leitores reagirão a um novo design de boletim informativo por email.
Em vez de enviar aos leitores uma pesquisa depois de ter mudado seu design, envie-os uma pesquisa perguntando de que eles gostam ou não gostam sobre o design atual (ou seja, crie um teste de conceito). Você pode até usar seu feedback como base para seu novo design!
Em seguida, envie aos respondentes uma pesquisa de acompanhamento depois de ter enviado seu novo boletim informativo. Como você estará entrevistando as mesmas pessoas, é possível comparar suas atitudes e opiniões sobre o primeiro design e sobre o segundo, e as menores mudanças serão estatisticamente relevantes. Se decidir fazer duas pesquisas transversais com diferentes grupos de pessoas, você precisará ver uma mudança maior para ver uma diferença significativa.
Se você fizer outras mudanças no design com base no feedback dos leitores, poderá continuar refinando o design com o tempo para garantir que o nível de satisfação não seja menor que os níveis iniciais relacionados ao primeiro design.
Temos milhões de pessoas qualificadas para responder à sua pesquisa.
Pesquisas recorrentes com o mesmo painel funcionam bem ao acompanhar mudanças nas atitudes e nos comportamentos dos respondentes. No entanto, nem sempre é possível entrevistar exatamente as mesmas pessoas sempre.
Nesse caso, mesmo se estiver enviando seu boletim informativo para as mesmas pessoas, você pode não conseguir capturar as mesmas opiniões. As pessoas podem cancelar a assinatura do seu boletim, e novos leitores podem ter chegado.
É nesses casos que você conduz algo chamado de pesquisa de painel rotativo. Tudo o que você precisa fazer é gradualmente retirar parte da sua amostra inicial do painel e inserir novos leitores. (Nesse caso, você poderia facilmente ver quem da sua lista de email está preenchendo as pesquisas).
Dessa forma, seu questionário dará uma boa estimativa das opiniões de todo o seu público, antigo ou novo, captando também as mudanças de opiniões do mesmo grupo de pessoas.
Tenha estas três coisas em mente ao criar um estudo longitudinal:
Se parar para pensar, as aplicações de um estudo longitudinal são infinitas. Você pode ver se seu novo anúncio realmente influencia as pessoas a comprar de você ou dar seguimento com as pessoas que compraram para ver se elas gostaram de usar seu produto.
Mesmo que um conjunto de dados só possa esclarecer uma única ocorrência, o contexto resultante da repetição de pesquisas ao longo do tempo ajuda a tomar decisões informadas e a fazer melhorias.
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