Entenda o que é amostragem probabilística

Como realizar pesquisas precisas considerando que o Brasil tem mais de 215 milhões de habitantes? É impossível enviar uma pesquisa para absolutamente todas essas pessoas, mas é possível usar a amostragem probabilística para obter dados tão precisos quanto, mesmo com um grupo muito menor.

Amostragem probabilística é uma técnica de amostragem que envolve a seleção aleatória de um pequeno grupo (amostra) de uma população maior e a previsão da probabilidade de todas as respostas combinadas condizerem com as de toda a população. 

Há dois requisitos importantes na amostragem probabilística:

Essas duas regras ajudam a escolher adequadamente (ou seja, aleatoriamente) na base de amostragem a lista de pessoas de toda a população que farão parte da amostra. A seleção aleatória é fundamental. A amostragem probabilística visa garantir que todas as pessoas tenham a mesma probabilidade de serem incluídas. Desde sortear nomes e tirar no palitinho até processos mais complexos de seleção aleatória, eles garantem que a amostra obtida represente a 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 com base nos desejos, nas necessidades ou nas opiniões da amostra e tomar medidas que façam sentido para toda a população.

Há vários métodos de amostragem que se enquadram na ampla categoria de amostragem probabilística. Eles variam com base não apenas no tipo de pesquisa e de dados desejados como também no tempo para realizar a pesquisa e nas ferramentas disponíveis. Confira estes quatro tipos de abordagem de amostragem probabilística usados por equipes de pesquisa:

Na amostragem aleatória simples, todos os membros da população têm a mesma chance de serem selecionados, e a seleção é feita aleatoriamente. Para isso, a equipe de pesquisa pode usar ferramentas como um gerador de números aleatórios para selecionar as pessoas participantes entre a população geral para fazer parte da amostra. No entanto, embora seja a estratégia mais simples de amostragem, como o nome indica, a amostragem aleatória simples é propensa a vieses. Por exemplo, quanto menor for o tamanho da amostra comparado à população geral, menor será a probabilidade de obter uma amostra confiável de maneira totalmente aleatória. 

O SurveyMonkey Audience pode ajudar você a obter uma amostra verdadeiramente representativa com distribuição demográfica e segmentação flexível.

Muitas populações podem ser divididas em grupos menores com base em características específicas que não se sobrepõem e representam toda a população quando em conjunto. Com a amostragem aleatória estratificada, é possível obter uma amostra de cada um desses grupos (ou estratos) separadamente. Dessa forma, é possível garantir que cada subgrupo seja representado de forma adequada, gerando resultados mais precisos do que a amostragem aleatória simples.

É comum estratificar por características, como gênero, idade, faixa de renda ou etnia. Os estratos precisam ser específicos e mutuamente exclusivos, ou seja, cada pessoa da população só deve ser atribuída a um grupo. Após dividir a população em estratos, usa-se a amostragem aleatória simples para selecionar pessoas de cada grupo de maneira proporcional à população total. Essas pessoas formam, então, uma amostra.

Como na amostragem estratificada, a amostragem por conglomerados também envolve a separação da 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, começamos selecionando aleatoriamente conglomerados inteiros. Se possível, também podemos incluir todas as pessoas de cada conglomerado selecionado na amostra final. Se os conglomerados forem muito grandes, é necessário selecionar 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. A amostragem por conglomerados é usada com frequência para economizar custos quando a população da pesquisa é muito grande ou espalhada geograficamente. No entanto, o erro de amostragem é maior. Cada conglomerado deve representar a população total, mas pode ser difícil ter essa garantia. 

A amostragem sistemática é semelhante à amostragem aleatória simples, embora seja um pouco mais fácil de ser realizada. Um número é atribuído a cada membro da população. A seleção para formar a amostra é realizada em intervalos regulares (por isso, ela também é conhecida como amostragem por intervalo). Resumidamente, cada enésima pessoa da população é selecionada para a amostra.

Por exemplo, em uma população de 1.000 pessoas, você pode escolher cada nona pessoa para a amostra. Esse pode ser um método de amostragem mais simples que os demais, pois tem uma abordagem clara e sistemática na escolha das pessoas que não envolve um gerador de números aleatórios. Por outro lado, a seleção resultante pode não ser tão aleatória quanto a obtida por um gerador. Além disso, é importante garantir que não haja padrões ocultos na lista que possam afetar a seleção aleatória. Se houver risco de manipulação de dados, a amostra será distorcida e poderá resultar em representação insuficiente ou excessiva. 

Por exemplo, vamos imaginar que você pretenda realizar uma pesquisa de colaboradores na sua organização, e a lista de pessoas está em ordem alfabética. Você pretende usar a amostragem sistemática para selecionar cada quarta pessoa para a amostra. No entanto, se a lista alfabética também estiver organizada por equipe e senioridade, é possível que você tenha muitas ou poucas pessoas de níveis seniores, resultando em viés na amostra.

A amostragem probabilística tem vários benefícios. No geral, é econômico criar amostras que representem o público-alvo de compra. Também é vantajoso quando a população é geograficamente dispersa. 

Cada tipo de amostragem probabilística tem suas vantagens. Por exemplo, a amostragem aleatória simples e a amostragem sistemática simplificam o processo de implementação, a amostragem estratificada reduz o viés da equipe de pesquisa, e a amostragem por conglomerados limita a variabilidade no estudo de pesquisa. A amostragem probabilística requer pouco conhecimento técnico, pois usa uma plataforma ágil de gerenciamento de experiência. Também é possível ter mais detalhes ao criar amostras na amostragem estratificada e na amostragem sistemática. Se o prazo for curto, a amostragem por conglomerados e a amostragem aleatória simples são as melhores opções. 

Cada vantagem tem suas desvantagens. Por exemplo, para obter a melhor amostra da população possível, é necessário fazer uma pesquisa um pouco mais aprofundada, o que requer tempo e recursos. A amostragem estratificada pode garantir que os conglomerados 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. Embora a amostragem probabilística e a amostragem aleatória simples possam fornecer resultados rápidos, é possível que os conglomerados e estratos não sejam tão representativos do público-alvo. 

A amostragem probabilística é ideal para estudos quantitativos nos quais o objetivo é usar análise estatística para tirar conclusões sobre uma ampla população. Em casos em que é muito difícil ou caro realizar pesquisa com toda a população, é possível usar essa estratégia de amostragem para coletar dados representativos.

A amostragem probabilística é muito usada em pesquisa de mercado para obter insights de uma ampla população, por exemplo, para: 

Além do monitoramento do setor, do comportamento de compradores e da inteligência da concorrência, a amostragem probabilística permite que as empresas confirmem novas ideias e melhorem os negócios explorando dados que refletem todo o mercado-alvo. 

Vamos considerar, por exemplo, uma rede de cafeterias com centenas de unidades espalhadas por todo o país. A empresa quer expandir seu programa de fidelidade de clientes oferecendo mais opções de pagamento e novas formas de recompensas. No entanto, antes de fazer qualquer mudança significativa, ela quer saber se a sua base de clientes responderá bem às mudanças propostas. 

Não é viável alcançar toda a base de clientes em todas as unidades, mas a empresa pode adotar uma abordagem de amostragem probabilística para criar uma amostra que represente a população como um todo de maneira precisa. As respostas refletirão a opinião de todo o público-alvo com relação à mudança do programa de fidelidade. Já a empresa, por sua vez (desde o departamento de marketing até a equipe de representantes de atendimento a clientes), pode usar os dados para entender melhor quais mudanças são necessárias ou como promover o novo programa de fidelidade de maneira eficaz. Além disso, se quiser garantir que a amostra reflita os subgrupos da população, como gênero, faixa etária ou nível de renda, a empresa pode usar alguns tipos de método de amostragem probabilística, como a amostragem estratificada ou a amostragem por conglomerados. 

No exemplo acima, a amostragem probabilística é uma ótima forma de lidar com uma ampla população: nesse caso, centenas de unidades. Com amostras probabilísticas verdadeiras, ter amostras maiores ajuda a reduzir a chance de erro de amostragem, que pode ocorrer ao selecionar uma amostra que não represente toda a população. Além disso, no geral, a amostragem aleatória pode ajudar a minimizar erros de amostragem, pois usa uma abordagem sistemática, não subjetiva, de seleção de amostra.

Ninguém quer excluir pessoas da população de propósito. Atente-se a casos em que determinados grupos possam ser involuntariamente impedidos de participar.

Por exemplo, vamos imaginar que você queira entender a opinião pública sobre uma nova lei de imigração. Você oferecerá a versão em espanhol da pesquisa? Deveria. Caso contrário, é provável que não consiga alcançar falantes de espanhol que não se sentem confortáveis respondendo a perguntas em português, mas que têm opiniões sobre imigração que seriam extremamente valiosas para sua pesquisa. Dessa forma, os resultados da pesquisa não corresponderão à verdadeira opinião pública.

Se você não puder dar a toda a sua população a chance de responder à pesquisa, sua amostra não será representativa e, portanto, não será baseada na amostragem 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. Mesmo que você opte por usar a seleção aleatória para sua amostra, vale a pena conhecer os fundamentos da amostragem não probabilística, incluindo como e por que ela é usada por equipes de pesquisa. 

Na amostragem não probabilística, membros da população geral não têm a mesma chance de fazer parte da amostra: sua seleção não é aleatória. Na verdade, algumas pessoas não têm qualquer chance de serem selecionadas. Enquanto a amostragem probabilística visa tirar conclusões sobre uma ampla população, a amostragem não probabilística é normalmente usada para pesquisa exploratória e qualitativa, que é mais focada em ouvir pessoas com conhecimento, experiências e insights específicos. 

Vamos supor, por exemplo, que você esteja pesquisando o uso local de rampas de acessibilidade, e sua população de interesse sejam 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, você conhece algumas pessoas que concordam em participar do seu estudo, e elas indicam outras pessoas que também usam cadeira de rodas na cidade. Embora não envolva seleção aleatória, essa amostragem não probabilística, também conhecida como amostragem em bola de neve, pode colocar você em contato com outras pessoas relevantes para a pesquisa.

A amostragem não probabilística é normalmente mais simples e barata, mas tem um risco maior de viés de amostragem do que a probabilística. Isso se deve ao fato de que o processo de seleção da amostra é baseado no julgamento subjetivo da equipe pesquisadora, não na aleatoriedade. Além disso, o tamanho da amostra e os resultados não necessariamente precisam representar toda a população. 

Como realizar uma amostragem probabilística? Não é tão complicado, mas você precisa ter objetivos e interesses claros para seu estudo. Ter um planejamento prévio e uma compreensão detalhada dos resultados esperados ajudará você a definir como planeja criar sua amostra e por quê. 

Pense bem em todas as pessoas que você quer ouvir, mas também esteja ciente de pessoas que devam ser excluídas.

Idealmente, sua base de amostragem deve incluir todos os membros da população de interesse (e ninguém que não esteja incluído nela).

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.

Dependendo da sua 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, representação, qualidade e tempo.

Pode ser difícil conseguir que as pessoas respondam a uma pesquisa de probabilidade real, porque elas podem não ter interesse no assunto ou querer uma recompensa pelo tempo e esforço. Além disso, ela pode ser demorada. Por exemplo, se você estiver realizando uma pesquisa de mercado sem a ajuda de ferramentas para encontrar e selecionar as pessoas aleatoriamente, a criação de uma amostra grande pode ser demorada e trabalhosa, isso sem nem considerar a análise. 

Muitos desses problemas podem ser resolvidos com uma amostragem probabilística que, apesar do nome, aplica a teoria de probabilidade e amostragem para selecionar uma amostra adequada para o questionário.

Se você tem recursos ilimitados ou uma população de interesse pequena, dificilmente a amostragem é necessária. No entanto, na maioria dos casos, a criação de uma amostra probabilística poupará tempo, dinheiro e muita frustração. Dificilmente é possível enviar questionários para todo mundo, mas é possível dar a todos a chance de responder ao questionário. É isso que a amostragem probabilística faz.

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