É impossível enviar um questionário para absolutamente todas essas pessoas, mas é possível usar a amostragem probabilística para obter dados tão precisos quanto, mesmo vindo de uma população muito menor.
A amostragem probabilística usa a teoria estatística para selecionar aleatoriamente um pequeno grupo (amostra) de uma população maior e prever a probabilidade de todas as respostas reunidas condizerem com as de toda a população.
Toda amostra probabilística tem dois requisitos igualmente importantes:
1. Todos os membros da população precisam de uma chance maior que zero de serem selecionados (ou seja, deve haver uma chance de você enviar um questionário para todos eles).
2. É necessário saber especificamente qual é a chance de cada pessoa ser selecionada.
Seguir essas duas regras ajudará a escolher uma amostra adequada que represente a população geral. Com a amostra certa, seu resultado será tão válido quanto se tivesse enviado o questionário para toda a população.
Você não quer que ninguém da sua população seja excluído da amostra de propósito. Esteja atento 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 expansiva de imigração. Você oferecerá a versão em espanhol do questionário? Deveria. Se não o fizer, provavelmente perderá vários imigrantes hispânicos de primeira geração que não se sentem bem em responder às perguntas em inglês, mas têm opiniões claras e coerentes sobre imigração. O resultado do questionário não corresponderá à verdadeira opinião pública.
Se você não puder dar a toda a sua população a chance de responder ao questionário, sua amostra não será representativa e, portanto, será tendenciosa.
Em uma amostragem aleatória simples, todos os membros da população têm igualmente chance de serem selecionados, e a seleção é feita aleatoriamente. Como o nome indica, essa é a estratégia mais simples de amostragem, mas também a com maior probabilidade de ser tendenciosa. Quanto menor o tamanho da amostra comparado à população geral, menor a probabilidade de obter uma amostra confiável de maneira totalmente aleatória. Use nossa calculadora de tamanho de amostra para melhorar seus resultados.
Muitas populações podem ser divididas em grupos menores que não se sobrepõem, mas representam toda a população quando unidos. Ao obter uma amostragem, é possível extrair uma amostra de cada um desses grupos (ou estratos) separadamente. É comum estratificar por sexo, idade ou etnia, atribuindo probabilidades de seleção diferentes para estratos diferentes. Contanto que todos os membros da amostra sejam incluídos em um mesmo estrato e uma amostra seja extraída de cada estrato, o design de probabilidade é sustentado.
A amostragem por conglomerados é a mais usada para economizar custos quando as populações da pesquisa são muito separadas geograficamente. Em vez de selecionar pessoas aleatoriamente, diferentes áreas geográficas (ou conglomerados) são selecionadas aleatoriamente. Em seguida, alguns ou todos os membros dos conglomerados selecionados são abordados.
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 probabilidades iguais de seleção?
Dependendo da população que estiver tentando consultar, pode ser difícil encontrar uma base de amostragem adequada. Mesmo se tiver uma boa base, a decisão sobre a melhor estratégia de seleção forçará você a escolher entre custo, representação, qualidade e pontualidade.
Fazer com que as pessoas respondam a um questionário de probabilidade real é difícil, porque elas provavelmente não estão interessadas no assunto do questionário ou querem ser compensadas pelo tempo e esforço dedicados a responder ao questionário.
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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