Amostragem não probabilística

Realizar uma pesquisa de grande escala pode ser uma tarefa difícil. Por mais que o ideal seja que os resultados representem toda a população, é difícil alcançar todas as pessoas que você gostaria de ouvir.

Uma solução realista é usar amostragem não probabilística, sobre a qual a SurveyMonkey tem certo conhecimento. Com mais de meio milhão de pessoas disponíveis para responder a pesquisas no nosso painel do Audience a qualquer momento, a SurveyMonkey tem a maior amostra não probabilística dos EUA.

A amostragem não probabilística seleciona um grupo de respondentes de uma população maior, tendo consciência de que alguns membros da população não têm chance de responderem à pesquisa. Isso não é permitido na amostragem probabilística, que requer que todos os membros da população tenham chance não nula de serem selecionados.

Quer esteja usando um painel como o SurveyMonkey Audience ou qualquer outro tipo de amostragem não probabilística, a forma como você seleciona os respondentes sempre deixará, intencionalmente, alguns membros da população de fora.

Às vezes, essas exclusões são óbvias, como quando as pessoas podem aceitar ou se recusar a responder à pesquisa. Por exemplo, você pode solicitar que o cliente forneça seus emails para participar de uma pesquisa de feedback de cliente. Alguns provavelmente se recusarão a fornecê-lo, ou seja, eles não têm a chance de serem selecionados na sua amostra de pesquisa.

Outras vezes, essas exclusões são mais sutis. Por exemplo, vamos imaginar que você pretenda aplicar uma pesquisa às 100 primeiras pessoas que entrarem na sua loja em um dia específico. Essa pode parecer uma amostragem probabilística aleatória. No entanto, provavelmente, há uma diferença entre o tipo de pessoa que pode entrar na sua loja de manhã e aquela que visitará a loja mais tarde.

Caso sua loja abra às 9h, os primeiros clientes do dia possivelmente terão menor probabilidade de serem empregados do que aqueles que chegarem às 19h ou 20h. Como parte da população não tem chance de estar entre esses 100 primeiros clientes do dia, seus resultados poderão ser enviesados. Portanto, na verdade, você estará usando a amostragem não probabilística.

Veja alguns exemplos de amostragem não probabilística usados regularmente, embora não sejam adequados para todos os tipos de pesquisa:

A amostragem probabilística é preferida pelos estatísticos. No entanto, para pessoas normais que realizam pesquisas, a amostragem não probabilística é mais prática. Se realizada corretamente, a amostragem não probabilística pode fornecer os mesmos dados de alta qualidade (ou até melhores) esperados de uma amostra probabilística.

Grande parte das pesquisas é destinada a uma população específica e não precisa garantir a mesma diversidade e representação fornecida pela amostragem probabilística. Se você estiver realizando uma pesquisa de mercado com mães de crianças, não precisará de uma amostra probabilística que inclui homens, pessoas sem filhos ou pessoas com filhos adultos.

Mesmo quando uma amostra não probabilística não se sobrepõe perfeitamente à sua população de interesse, há diversas vantagens em adotá-la.

A obtenção de respostas com amostragem não probabilística é normalmente mais rápida e mais barata porque os membros da amostra são mais motivados a responder que as pessoas que receberam o convite de forma aleatória. As pessoas selecionadas por uma lista de emails, por exemplo, têm maior probabilidade de serem fiéis a uma empresa que as pessoas obtidas fora dela.

O maior desafio da amostragem não probabilística é recriar o mesmo tipo de resultados não enviesados que a amostragem probabilística fornece.

Tenha sempre cuidado para que a forma como você recruta os respondentes não distorça seus dados. Alguns painéis online pagam seus respondentes. Isso pode causar viés de respondentes "profissionais" que respondem apenas por dinheiro e não fornecem informações precisas.

Ao realizar uma pesquisa não probabilística, considere as possíveis causas de viés. Nem sempre é fácil antecipar o que enviesará seus resultados. No entanto, é essencial começar com um grupo diverso de respondentes com características que correspondem à sua população de interesse. Dessa forma, seus dados serão tão precisos quanto os de uma amostragem probabilística, além de serem muito mais baratos e rápidos.