Guia completo de amostragem probabilística: definição, tipos, etapas e dicas
A amostragem probabilística é uma estratégia que ajuda a obter resultados melhores de questionários. Saiba como esse tipo de amostragem pode fornecer os resultados confiáveis de que você precisa.
Na amostragem probabilística, todos os membros de uma população têm a mesma probabilidade de participar da pesquisa. Esse tipo de amostragem pode gerar resultados de pesquisa precisos e sem viés. Confira como a amostragem probabilística funciona e como usá-la. Também ajudaremos você a entender a diferença entre ela e a amostragem não probabilística.
O que é amostragem probabilística
A amostragem probabilística é um método que seleciona aleatoriamente um pequeno grupo (amostra) de uma população maior. A equipe de pesquisa então prevê a probabilidade de as respostas condizerem com as de toda a população.
Vamos supor que você queira avaliar a receptividade de consumidores à expansão da sua marca no sul do país. Não é possível realizar a pesquisa com todas as pessoas da região. O tamanho da amostra seria impraticável. A amostragem probabilística permite a realização de pesquisas com um grupo menor para entender a população como um todo.
Definição e requisitos da amostragem probabilística
A amostragem probabilística é um método no qual todos os membros de uma população têm a mesma probabilidade de participar da pesquisa. A seleção aleatória garante que a amostra reflita com precisão a diversidade da população. Essa abordagem minimiza o viés da seleção e permite que a equipe de pesquisa faça inferências estatísticas sobre a população.
Uma amostragem probabilística de sucesso tem três requisitos:
- Todas as pessoas da base de amostragem devem ter a mesma probabilidade de participação.
- É preciso saber qual é a chance de cada pessoa ser selecionada. Por exemplo, você pode determinar que, em uma população de 100 pessoas, a chance de cada uma delas receber a pesquisa é de 1 em 100.
- A amostragem deve ser aleatória para garantir que a amostra seja representativa da população como um todo.
Com a amostra certa, é possível obter resultados tão valiosos quanto aqueles conquistados com uma pesquisa muito mais ampla. Com isso, é possível tirar conclusões válidas sobre as preferências da amostra e tomar medidas adequadas para toda a população.
Exemplo de amostragem probabilística
A amostragem probabilística é ideal para estudos quantitativos nos quais o objetivo é tirar conclusões sobre uma ampla população. Pesquisadores usam essa estratégia para coletar dados representativos em casos em que é muito difícil ou caro realizar uma pesquisa com toda a população.
Por exemplo, uma rede nacional de padarias está expandindo seu programa de fidelidade. Antes de fazer mudanças significativas, ela precisa realizar uma pesquisa de mercado para descobrir a opinião de clientes. No entanto, não é possível realizar um teste de conceito com toda a sua base de clientes.
Com a amostragem probabilística, a empresa consegue identificar uma amostra representativa de sua base de clientes. Diferentes métodos de amostragem, como a amostragem estratificada e a amostragem por conglomerados, podem ser usados para garantir que a amostra reflita os subgrupos.
As respostas da amostra representativa refletirão precisamente a população como um todo. Dessa forma, a equipe de desenvolvimento de produtos da rede de padarias consegue criar um programa de fidelidade de acordo com as expectativas de sua base de clientes e a equipe de marketing pode apresentar o programa para o mercado de forma precisa.
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Métodos de amostragem probabilística
Considerando a ampla diversidade de casos de uso de pesquisas primárias, há quatro tipos de amostragem para atender a diferentes objetivos: aleatória simples, aleatória estratificada, por conglomerados e sistemática.
1. Amostragem aleatória simples
O que é importante saber sobre a amostragem aleatória simples:
- Na amostragem aleatória simples, todos os membros da população têm a mesma probabilidade de participar da pesquisa.
- A seleção é realizada de forma aleatória. A equipe de pesquisa pode usar ferramentas como um gerador de números aleatórios para selecionar as pessoas participantes entre a população.
- Está sujeita a viés. Quanto menor for o tamanho da amostra com relação à população, menor será a probabilidade de obter uma amostra aleatória.
2. Amostragem aleatória estratificada
Muitas populações podem ser divididas em grupos que não sobrepõem com base em características que representam toda a população quando em conjunto. Dessa forma, é possível gerar resultados mais precisos do que a amostragem aleatória simples.
O que é importante entender sobre a amostragem aleatória estratificada:
- A amostragem estratificada extrai uma amostra de cada grupo (estrato) separadamente para garantir que todos os subgrupos sejam representados.
- É comum estratificar por características, como gênero, idade, faixa de renda ou etnia.
- Os estratos precisam ser específicos e exclusivos, ou seja, cada pessoa da população só deve ser atribuída a um grupo.
- Após dividir a população em estratos, selecione pessoas de cada grupo de maneira proporcional à população total. Em seguida, combine-as em uma amostra.
3. Amostragem por conglomerados
Como na amostragem estratificada, a amostragem por conglomerados separa a população em subgrupos ou conglomerados. No entanto, é nesse ponto que os dois métodos de amostragem probabilística divergem.
Na amostragem por conglomerados:
- Cada conglomerado deve ter características semelhantes às da população. Em vez de selecionar pessoas de cada conglomerado, selecione aleatoriamente conglomerados inteiros.
- Inclua todas as pessoas de cada conglomerado selecionado na amostra final. Se os conglomerados forem muito grandes, selecione pessoas aleatoriamente em cada um deles.
- Equipes de pesquisa costumam usar grupos pré-estabelecidos e facilmente disponíveis como conglomerados, em geral com base em limites geográficos, como cidades ou estados, mas também podem ser instituições escolares ou escritórios, por exemplo.
Pesquisadores podem usar a amostragem por conglomerados para diminuir os custos de pesquisas com grandes populações geograficamente dispersas. No entanto, esse tipo de amostragem apresenta um risco maior de erro. Cada conglomerado deve representar a população total, mas pode ser difícil ter essa garantia.
4. Amostragem sistemática
A amostragem sistemática, também conhecida como amostragem por intervalo, é semelhante à amostragem aleatória simples.
Na amostragem sistemática:
- Um número é atribuído a cada membro da população e a seleção para formar a amostra é realizada em intervalos regulares. Resumidamente, cada enésima pessoa da população entra para a amostra.
- É importante garantir que não haja padrões ocultos na base de amostragem que possam afetar a seleção aleatória. Se houver risco de manipulação de dados, a amostra poderá resultar em representação insuficiente ou excessiva.
A amostragem sistemática é mais simples do que outros métodos porque tem um processo de seleção claro, sem precisar de um gerador de números aleatórios. Por outro lado, a seleção resultante pode não ser tão aleatória quanto a obtida por um gerador.
Por exemplo, vamos imaginar que você queira realizar uma pesquisa de colaboradores na sua organização, e a lista de pessoas está em ordem alfabética. Você usa a amostragem sistemática para selecionar cada quarta pessoa para a amostra. No entanto, a lista também está organizada por equipe e senioridade. É possível que você tenha muitas ou poucas pessoas de níveis seniores, resultando em viés na amostra.
Qual tipo de amostragem usar?
O uso do método de amostragem certo é fundamental para uma pesquisa prática. Ao alinhar os objetivos da pesquisa ao método de amostragem, você garante que sua amostra represente a população-alvo de forma precisa.
Pontos importantes a serem considerados ao escolher seu método de amostragem:
- Objetivos do estudo: é importante alinhar o método de amostragem aos seus objetivos.
- População-alvo: ao conhecer o tamanho e a diversidade da população, você garante que a amostra a reflita de forma adequada.
- Base de amostragem: para obter dados precisos, é necessário ter uma lista ou um banco de dados abrangente e confiável da população.
- Tamanho da amostra: o tamanho da amostra deve ser um equilíbrio entre eficácia estatística e praticidade. Para isso, você pode usar uma calculadora de tamanho de amostra.
- Coleta de dados: a forma como você coleta os dados (por exemplo, pesquisa ou entrevista) pode influenciar no método de amostragem.
- Viabilidade e recursos: considere a praticidade do alcance e do recrutamento de participantes, além do orçamento da pesquisa, do tempo e da disponibilidade de recursos.
Equipes com menos recursos ou tempo para a pesquisa podem recorrer à amostragem não probabilística. Vamos conferir essa opção.
Diferenças entre amostragem probabilística e amostragem não probabilística
Amostragem aleatória simples, amostragem estratificada, amostragem por conglomerados e amostragem sistemática são tipos de amostragem probabilística. No entanto, há outro extremo no espectro das técnicas de amostragem: a amostragem não probabilística.
Pesquisadores usam a amostragem não probabilística em pesquisas qualitativas e exploratórias. A população-alvo é normalmente composta por pessoas com conhecimento, experiências ou insights específicos.
Esse método tem um risco maior de viés do que a amostragem probabilística, pois a amostra não é aleatória. Os membros da população não têm a mesma chance de serem incluídos na amostra. Na verdade, algumas pessoas não têm qualquer chance de serem selecionadas. No entanto, o tamanho da amostra e os resultados não precisam representar a população, devido ao seu caso de uso.
Qual é a diferença entre amostragem probabilística e amostragem não probabilística?
Pode ser difícil fazer com que as pessoas respondam a uma pesquisa probabilística se elas não estiverem interessadas ou tiverem uma remuneração. A amostragem probabilística também pode levar tempo sem ferramentas para encontrar e selecionar respondentes aleatoriamente.
Muitos desses problemas podem ser resolvidos com a amostragem não probabilística, que aplica a teoria de probabilidade e amostragem para selecionar uma amostra adequada para a pesquisa.
Métodos de amostragem não probabilística
A amostragem não probabilística é dividida em quatro métodos:
- Amostragem por cotas: como na amostragem estratificada, a amostragem por cotas divide a população em subgrupos com base em características, traços ou interesses comuns. Por exemplo, uma empresa de limpeza realizando uma pesquisa para descobrir sua popularidade pode dividir sua população por idade e gênero. Em seguida, pode selecionar uma amostra de cada grupo para atender a uma cota específica.
- Amostragem em bola de neve: esse tipo de amostragem se baseia nas pessoas da população para identificar outras pessoas para a amostra. Vamos supor, por exemplo, que você esteja realizando uma pesquisa para descobrir o uso local de rampas de acesso. Sua população de interesse é composta por pessoas da sua cidade que usam cadeira de rodas. Você não tem uma lista de todas essas pessoas, portanto, a amostragem probabilística não é uma opção. No entanto, as poucas pessoas para as quais enviou a pesquisa podem conectar você a outras pessoas locais que usam cadeira de rodas.
- Amostragem por conveniência: nessa abordagem, a equipe de pesquisa reúne uma amostra de pessoas disponíveis e dispostas a participar. Essa é uma maneira conveniente de obter dados de forma rápida. No entanto, assim como nos grupos focais ou nas entrevistas de clientes, as descobertas não são necessariamente representativas. De qualquer forma, elas podem fornecer insights qualitativos.
- Subjetiva: normalmente usada em pesquisas qualitativas. Na amostragem subjetiva, a equipe de pesquisa escolhe a amostra que acredita ser mais relevante. No exemplo da rampa de acesso, a equipe poderia criar uma amostra intencional escolhendo colaboradores com deficiência para descobrir suas necessidades.
Vantagens da amostragem probabilística
A amostragem probabilística tem vários benefícios:
- Ela é econômica na criação de amostras que representem o público-alvo.
- É vantajosa quando a população é geograficamente dispersa.
- Requer pouco conhecimento técnico, pois usa uma plataforma ágil de gerenciamento de experiência.
A amostragem aleatória simples e a amostragem sistemática particularmente simplificam a implementação. É possível criar amostras de população o mais detalhadas possível.
A amostragem estratificada reduz o viés da equipe de pesquisa, e a amostragem por conglomerados limita a variabilidade do estudo. Essas duas também são úteis quando há restrição de prazo.
Limitações da amostragem probabilística
Cada abordagem tem suas desvantagens, dependendo do seu objetivo.
- A amostragem estratificada pode garantir que os estratos sejam igualmente representados, mas é possível que não reflita todas as diferenças existentes na população.
- A amostragem por conglomerados pode separar os estratos em conglomerados, mas esses conglomerados podem ter características coincidentes.
- A amostragem probabilística e a amostragem aleatória simples fornecem resultados rápidos. No entanto, é possível que os conglomerados e estratos não sejam tão representativos do público-alvo.
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Etapas da amostragem probabilística
Como realizar uma amostragem probabilística? Não é tão complicado, mas você precisa ter objetivos claros. Ter um planejamento prévio do estudo e uma compreensão dos resultados esperados ajudará você a definir como criar sua amostra e por quê.
1. Determine sua população de interesse.
Pense bem em todas as pessoas que você quer ouvir, mas também esteja ciente de pessoas que devam ser excluídas.
2. Encontre uma base de amostragem adequada.
Idealmente, sua base de amostragem deve incluir todos os membros da população de interesse (e ninguém que não esteja incluído nela).
3. Determine sua estratégia de amostragem.
Você quer conglomerados ou estratos? Você quer que todos os membros da amostra tenham a mesma probabilidade de seleção? Analise o que faz sentido para sua área de estudo, os membros da sua população e seus recursos.
4. Selecione sua amostra e comece a pesquisa
Dependendo da população-alvo, pode ser difícil encontrar uma base de amostragem adequada. Mesmo que tenha uma boa base, a decisão sobre a melhor estratégia de seleção poderá forçar você a escolher entre custo, qualidade e tempo.
Dicas para melhorar seus métodos de amostragem
Para ter uma amostragem eficaz, a equipe de pesquisa precisa investir tempo para melhorar seus métodos e seguir as práticas recomendadas.
Particularmente na amostragem probabilística, todas as pessoas precisam ter oportunidades iguais de serem selecionadas. Para evitar a exclusão de pessoas da sua amostra, tenha cuidado com opções que impeçam determinados grupos de participar.
Por exemplo, vamos imaginar que você queira entender a opinião pública sobre uma nova lei de imigração. Se não oferecer uma versão da pesquisa no idioma do país em questão, você excluirá imigrantes que não entendem português. A perspectiva dessas pessoas é valiosa. Sem a participação delas, seus resultados não refletirão a verdadeira opinião pública.
Além de garantir a inclusão dos principais segmentos, você precisa aumentar o tamanho da sua amostra. Uma amostra maior pode melhorar a precisão e a representatividade dos resultados.
Outra forma de obter uma amostra maior é tomar medidas para minimizar as respostas em branco, como realizar pesquisas de acompanhamento ou oferecer incentivos. Você também pode usar modelos de questionário de marketing para aumentar as chances de as pessoas responderem à pesquisa.
Além disso, você pode melhorar seu processo de amostragem usando diferentes tipos de pergunta de questionário para obter insights fundamentados das pessoas participantes.
Faça testes com estudos-piloto para identificar problemas que possam interferir na participação ou na precisão, confiabilidade e generalização dos resultados.
Precisa de ajuda para encontrar respondentes para sua pesquisa?
Ferramentas tecnológicas podem ajudar você a garantir uma seleção verdadeiramente aleatória e evitar que vieses ocultos influenciem a amostra. Você também pode usar um painel de pesquisa online para alcançar uma amostra aleatória.
A amostragem probabilística pode ajudar você a tirar conclusões sobre sua população-alvo. No entanto, é necessário fazer uma análise cuidadosa e, às vezes, ter muitos recursos para encontrar as pessoas certas para sua pesquisa. Se você precisar de ajuda de especialistas, conte com o SurveyMonkey Audience para alcançar as pessoas certas de forma rápida.
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