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A SurveyMonkey foi feita para atender a todos os casos de uso e necessidades. Explore e veja como a SurveyMonkey pode te ajudar.

Obtenha insights baseados em dados com questionários online.

Tenha acesso a recursos e ferramentas avançadas em uma única plataforma robusta.

Crie e personalize formulários para coletar dados e pagamentos.

Integre seus dados com mais de 100 aplicativos e plug-ins.

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Como a SurveyMonkey obtém dados

Fazemos perguntas de pesquisa em grande escala para coletar dados de alta qualidade.

Todos os dias, mais de 2 milhões de pessoas conversam usando a SurveyMonkey.

Clientes, funcionários, pesquisadores de mercado ou participantes de eventos e pessoas de todo o mundo usam a SurveyMonkey para dar feedback sobre qualquer assunto. Simplesmente pedimos a opinião de uma pequena porcentagem dessas pessoas sobre questões importantes para acessar uma amostra da população dos EUA.

Esse acesso nos permite pesquisar o público americano a respeito de opiniões sobre acontecimentos atuais importantes, enquanto nossa equipe de cientistas especialistas em pesquisa garante que a amostragem de unidades individuais corresponda à população dos EUA em geral.

Como a SurveyMonkey obtém dados? Veja cada etapa desse processo.

1. Mais de 2 milhões de pessoas respondem a pesquisas na plataforma da SurveyMonkey todos os dias.

Dois milhões de pessoas

2. Uma seleção aleatória dessas pessoas é convidada a participar de uma pesquisa opcional.

Seleção aleatória

3. Após responderem às perguntas, filtramos pessoas que não concluíram a pesquisa (sem respostas).

Filtragem de respostas

4. Nossos especialistas em pesquisa ajustam cuidadosamente os dados para que sejam representativos da população da amostra.

Ajuste dos dados

5. Isso significa que, se os grupos da amostra não correspondem à população, usamos inferências estatísticas avançadas que equilibram os dados.

Adequação das amostras

6. Agora, começamos a olhar para os resultados. Agregamos e compilamos respostas para mostrar um resumo simples do que as pessoas estão pensando.

Respostas compiladas

7. A escala da nossa amostra nos permite identificar opiniões específicas, mostrando uma visão interna da opinião pública e experiências de respondentes.

Informações de perfil

Nossa equipe de especialistas em metodologia de pesquisa é responsável por nossos dados devido a três princípios fundamentais:

Escala e diversidade: durante milhões de conversas de pesquisa que temos todos os dias, interagimos com pessoas com perfis demográficos diversos, como médicos com menos de 30 anos, trabalhadores de construção civil ou aposentados. Você pode acessar nossos respondentes a partir de diferentes categorias:

  • Área do país (até o nível estadual)
  • Idade, gênero, etnia
  • Informações pessoais (renda, cargo, afiliação política)

Amostra conhecida: ao contrário de outras empresas, pedimos a autorização de clientes para coletar informações pessoais. Reunimos dados de perfil demográfico para ter acesso a um contexto importante na hora de gerar resultados. Essa coleta também permite uma ponderação mais sofisticada dos nossos dados, tornando-os ainda mais precisos.

Transparência: é nossa política ser transparente sobre nossos métodos de ponderação e amostragem. Os detalhes da nossa metodologia de pesquisa estão abertos a todos. Quer conhecê-los? Basta entrar em contato conosco.

A equipe de pesquisa da SurveyMonkey realiza pesquisas todos os dias sobre política, esportes, acontecimentos atuais, mídia e qualquer outro assunto que desperte nossa curiosidade. Pesquisamos mais de 1 milhão de eleitores ao longo de 2016 e mantemos esse ritmo, mesmo com breves mudanças na nossa metodologia. Esta página é um recurso para qualquer pessoa interessada no nosso processo de elaboração de amostra, pesquisa, metodologia de ponderação e disponibilidade de dados. Por isso, continue a leitura!

Mais de 2 milhões de pessoas fazem pesquisas geradas por usuários na plataforma da SurveyMonkey todos os dias. Selecionamos uma amostra aleatória desses respondentes para participar das nossas pesquisas de forma voluntária. Depois de preencher uma pesquisa inicial, respondentes têm acesso a uma página de agradecimento. Nessa etapa, lhes convidamos a fazer uma pesquisa adicional, que é opcional e realizada em parceria com meios de comunicação e outras organizações.

Nosso processo de amostragem é semelhante ao modo como a pesquisa é feita tradicionalmente, mas atualizado para a era da Internet. Em vez de aleatoriamente coletar respondentes a partir de uma lista de números de telefone, selecionamos da nossa diversificada base de participantes diários de pesquisa. Perguntamos a respondentes quantos anos têm, se possuem título de eleitor, em que estado vivem e assim por diante, exatamente como faríamos em uma pesquisa por telefone.

Nossos respondentes de pesquisas são de diversas regiões: cidades, subúrbios, zonas rurais e muito mais. Como a SurveyMonkey é uma plataforma online, respondentes devem ter acesso à Internet para concluir nossas pesquisas. No entanto, com o aumento da acessibilidade à rede e do uso de celulares e aparelhos móveis, a conexão com respondentes fica cada vez mais fácil.

As pesquisas da SurveyMonkey estão em campo continuamente, e temos respondentes que completam estas pesquisas opcionais 24 horas por dia, 7 dias por semana. Todas as pesquisas são escritas em inglês, embora ocasionalmente também ofereçamos tradução para o espanhol. Sempre pedimos a respondentes para darem informações sobre gênero, etnia, idade, estado e escolaridade para que possamos usar esses dados na ponderação dos resultados, gerando representatividade no contexto nacional.

Frequentemente incluímos perguntas sobre identificação de partidos, aprovação presidencial, e os problemas que preocupam nossos respondentes, para podermos acompanhar as alterações nessas perguntas regularmente. Se várias pesquisas forem realizadas ao mesmo tempo, agregamos respostas a essas perguntas. Não há risco de que perguntas anteriores em pesquisas diferentes influenciem as respostas de participantes, pois essas perguntas são sempre feitas primeiro.

Podemos escolher entre vários esquemas de ponderação, dependendo do tamanho da amostra e da população de interesse de cada pesquisa. Para cada um dos esquemas descritos abaixo, usamos a American Community Survey (ACS) de 2015 do Departamento do Censo dos Estados Unidos para gerar estimativas que refletem a composição demográfica mais atualizada dos EUA em termos de idade, etnia, gênero, educação e região geográfica. É necessário que todos os respondentes respondam às perguntas usadas para ponderar esses parâmetros em cada uma das nossas pesquisas.

  1. Ponderação da população geral nacional (padrão)
    Ao fazer estimativas nacionais para pesquisas com menos de 10 mil respondentes, realizamos uma classificação em vários estágios para definir pesos nacionais. Primeiro, definimos as unidades geográficas de estados/seções de acordo com o tamanho da população no nível do estado e a classificação da seção do Censo. Os estados com mais de cinco milhões de habitantes são definidos como unidades independentes, enquanto estados menores são agrupados em uma seção do Censo para formar unidades geográficas secundárias. No primeiro estágio da classificação, a amostra é ponderada para tamanhos populacionais adultos de unidades geográficas de estado/seção para gerar pesos iniciais. O segundo estágio ajusta os pesos iniciais por gênero, idade, etnia e escolaridade em cada região do Censo para corresponder às metas obtidas na ACS.
  2. Ponderação nacional da população geral: amostras grandes
    Quando uma pesquisa nacional tem mais de 10 mil respondentes, realizamos uma classificação em vários estágios para definir pesos nacionais. No primeiro estágio da classificação, a amostra é ponderada para tamanhos de população adulta de 50 estados mais o Distrito de Colúmbia com o objetivo de gerar pesos iniciais. O segundo estágio ajusta os pesos iniciais por gênero, idade, etnia e escolaridade em cada região do Censo para corresponder às metas da ACS.
  3. Ponderação no nível do estado
    Para pesquisas que se concentram em um estado específico, como as nossas pesquisas realizadas imediatamente antes das eleições especiais no Alabama, na Virgínia e em Nova Jersey no ano de 2017, usamos a classificação para definir pesos no nível estadual. Primeiro, classificamos os códigos postais em cinco grupos, de acordo com o tamanho da população. Obtivemos pesos iniciais de respondentes a partir das taxas de amostragem estimadas na página de agradecimento da SurveyMonkey News em cada grupo de código postal. Em seguida, coletamos os pesos iniciais de respondentes por gênero, idade, etnia e escolaridade no estado para corresponder às metas obtidas na ACS.
  4. Ponderação no nível da região
    Para pesquisas com foco em uma região dos Estados Unidos, como nossa enquete dos estados do sul para a NBC, usamos a classificação em vários estágios para definir pesos no nível regional. Primeiro, definimos as unidades geográficas do estado/seção de acordo com o tamanho da população do estado e a classificação da divisão do Censo na região amostrada. Os estados com mais de cinco milhões de habitantes são definidos como unidades independentes, enquanto estados menores são agrupados em uma seção do Censo para formar unidades geográficas secundárias. Em seguida, classificamos os códigos postais em cinco grupos, de acordo com o tamanho da população em cada unidade geográfica. Obtemos pesos iniciais de respondentes a partir das taxas de amostragem estimadas na página de agradecimento da SurveyMonkey em cada grupo de código postal. No primeiro estágio da classificação, os pesos iniciais são controlados para tamanhos de população de unidades geográficas. A classificação do segundo estágio ajusta os pesos do primeiro estágio por gênero, idade, etnia e escolaridade para corresponder às metas da ACS para a unidade geográfica.

As pesquisas que usam modelos baseados em probabilidade podem calcular e relatar uma margem de erro estimada para cada estatística que produzem. Você verá frequentemente expressões como "esta pesquisa tem uma margem de erro de +/- 3,5 pontos percentuais", o que significa que, se a diferença entre duas estimativas estiver dentro da margem de erro, não poderemos dizer com segurança qual delas é maior.

As pesquisas da SurveyMonkey não têm um modelo baseado em probabilidade, já que não há um quadro de amostragem de respondentes bem definido. Portanto, para evitar problemas, não relatamos uma margem de erro. Em vez disso, utilizamos uma “estimativa de erro modelada”, que é calculada usando um intervalo de confiança inicial. De acordo com a Associação Americana de Pesquisa de Opinião Pública (AAPOR), esse método é uma prática recomendada para pesquisas sem probabilidade, já que "aproxima a variação de um estimador de pesquisa pela variabilidade calculada a partir de uma série de subamostras retiradas do conjunto de dados da pesquisa".

Veja um exemplo de resumo típico de metodologia:

Esta pesquisa online da SurveyMonkey foi realizada nos dias 5 e 6 de janeiro de 2017 com uma amostra nacional de 1.725 adultos com 18 anos ou mais. Os respondentes desta pesquisa foram selecionados dentre os quase 3 milhões de pessoas que respondem a pesquisas na plataforma da SurveyMonkey todos os dias. Os dados desta semana foram ponderados por idade, etnia, gênero, escolaridade e região geográfica usando a American Community Survey do Departamento do Censo dos Estados Unidos para refletir a composição demográfica dos Estados Unidos. A estimativa de erro modelada para esta pesquisa é mais ou menos 3,5 pontos percentuais. Para obter resultados completos da linha superior, acesse este link.

Nesse caso, a estimativa de erro modelada de mais ou menos 3,5 pontos percentuais tem a mesma interpretação que o exemplo de margem de erro acima. Em cada postagem ou relatório do blog, sempre incluiremos as datas em que a pesquisa esteve em campo, o número total de respondentes, uma breve descrição da nossa metodologia de ponderação e a estimativa de erro definida para a pesquisa.

Observação: como somos uma organização de pesquisa online, as pessoas geralmente supõem que nossas pesquisas são administradas a um painel não probabilístico. Essa informação é incorreta. Embora a SurveyMonkey mantenha um painel de respondentes disponível para clientes, raramente usamos esse recurso para recrutar respondentes. Nossa declaração de metodologia sempre indica a forma como obtivemos nossa amostra de respondentes e como fizemos a ponderação dos nossos resultados.

Se você quiser acompanhar nossos insights em andamento, veja algumas formas de fazer isso:

Aprovação do governo Trump: toda sexta-feira, publicamos dados semanais sobre o índice de aprovação do presidente Donald Trump. Veja o arquivo aqui.

Confiança do consumidor: publicamos um índice de confiança do consumidor com base em perguntas sobre a saúde financeira atual dos indivíduos e as expectativas para o futuro. Veja o arquivo aqui.

Confiança para pequenas empresas: a cada trimestre, em parceria com a CNBC, perguntamos aos proprietários de pequenas empresas sobre o mercado atual e as expectativas para o futuro. Veja o arquivo aqui.

Parcerias: nunca tivemos tantas parcerias. Confira os resultados recentes publicados por NBC News, Axios, FiveThirtyEight, The New York Times, ESPN, Vanity Fair’s Hive & theSkimm, OZY e CNBC.

O SurveyMonkey Audience é uma ferramenta específica que usa um método diferente para recrutar respondentes. No Audience, pessoas respondem a pesquisas em troca de doações para instituições de caridade, e clientes podem pagar para conhecer essas opiniões. O método de pesquisa descrito nesta página não está disponível para compra. Essa é a ferramenta perfeita para aplicar pesquisas de teste de conceito, marketing de conteúdo e muito mais.

A SurveyMonkey emprega uma equipe de metodologistas de pesquisa. Esse grupo é formado por cientistas que estudam pesquisas, enquetes, opinião pública e coleta de dados. Estas pessoas sabem exatamente como estruturar pesquisas, fazer perguntas e analisar dados para obter resultados precisos.

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