Ao fazer pesquisas com um público alvo, sejam pesquisas de opinião ou até mesmo dos efeitos colaterais de alguma medicação, é necessário utilizar técnicas de amostragem para torná-las viáveis. Porém, não se pode escolher uma amostra da população sem seguir um método bem definido. O artigo de hoje vai explicar tudo que você precisa saber sobre o assunto e te preparar para utilizar essa técnica nos seus trabalhos.
Você vai encontrar aqui:
- O que é amostragem
- Conceitos básicos de amostragem
- Tipos de amostragem
- Para que serve a amostragem
- Vantagens e desvantagens do processo de amostragem
- Cálculo amostral
- Métodos de automatização do cálculo amostral
- Vídeo sobre população e amostra na prática de estatística
- Ficou com dúvidas? Podemos ajudar
- Perguntas frequentes
- Checklist
O que é amostragem
A amostragem é uma técnica utilizada por pesquisadores em diversos tópicos para coletar dados em relação a um determinado tema dentro de um grupo que representa o alvo da pesquisa sendo realizada.
Isso é comum em pesquisas de mercado, nas quais se define um grupo do público alvo do produto em um número grande o suficiente para coletar as informações necessárias para a pesquisa e verificar se o produto está dentro das expectativas e interesses do público.
Conceitos básicos de amostragem
Para entender melhor o que é amostragem, é importante que você esteja familiarizado com alguns conceitos básicos que envolvem esse tipo de pesquisa. A seguir vamos apresentar os conceitos essenciais para você continuar seus estudos nesse assunto. Confira!
Tamanho da população | O tamanho da população não se refere ao tamanho da população mundial ou até mesmo ao tamanho da população do país. Quando se fala sobre população no tópico de amostragem, a ideia é o número total de pessoas que pertencem ao público alvo da pesquisa em questão. Se você estiver conduzindo uma pesquisa sobre a satisfação dos estudantes universitários da sua instituição de ensino com a qualidade do sistema de matrículas, então a sua população são todos os alunos da universidade que já utilizaram o sistema. Nesse caso é comum que calouros sejam excluídos pois muitas vezes não têm acesso a esse sistema em seu primeiro semestre. |
Tamanho da amostra | O tamanho da amostra é o número total de indivíduos que serão incluídos no grupo utilizado no seu estudo. O ideal é que seja um número definido em relação ao tamanho da população, à margem de erro, nível de confiança e desvio padrão, porém isso nem sempre é possível. No caso do exemplo de amostragem do tópico anterior a população é relativamente pequena, porém nem sempre é possível alcançar um tamanho de amostra adequado porque depende de conseguir levar esse questionário aos estudantes, algo que pode ser difícil. |
Margem de erro | A margem de erro em pesquisas quantitativas utilizando amostragem são talvez o ponto mais conhecido da população em geral desse tipo de pesquisa de opinião. Durante o período eleitoral sempre são feitas análises sobre a intenção de voto e as mesmas incluem informações sobre a margem de erro dos resultados. É impossível não incluir erros em exemplos de amostragem, porém a maior importância no contexto de estatística está em que o desempenho desta prática respeite uma margem de erro bem definida. Assim evitando que os dados obtidos nas amostras da população alvo estejam fora da média geral. |
Nível de confiança | Nos métodos de amostragem é importante definir qual o seu nível de confiança em relação aos resultados. Isso se refere ao quanto você como pesquisador está confiante de que os resultados obtidos estão dentro da margem de erro da média real da população. No geral, esses níveis costumam ser de acima de 90%, com os valores mais utilizados para níveis de confiança sendo: 90%, 95% e 99%. |
Desvio padrão | O desvio padrão tem por objetivo definir o quanto os resultados da sua pesquisa e os indivíduos presentes na amostra estão dentro da média da população. Ele também serve como um indicador do quanto as respostas que você recebeu variam em relação umas às outras e à média geral. Casos em que uma amostragem não probabilística é utilizada podem ter um desvio padrão muito alto por permitirem a probabilidade de resultados muito fora da média serem incluídos na amostra. No início da pesquisa você não tem como saber o valor do desvio padrão, por isso de costume o desvio padrão é definido como 0.5 e é ajustado de acordo com o conhecimento do pesquisador sobre a amostra aumentar. |
Tipos de amostragem
Existem diversos tipos de amostragem que podem ser utilizados em uma pesquisa e é importante escolher aquele que seja ideal para o seu trabalho, porém isso nem sempre é uma decisão fácil.
Pensando nisso, elaboramos uma lista com uma breve descrição de alguns dos tipos mais relevantes de amostragem para você ficar mais informado e preparado para fazer a escolha certa para a sua pesquisa. Confira a seguir.
Amostragem sistemática
Esse é talvez o tipo de amostragem mais fácil e prático para se utilizar. Nesse tipo de amostragem, os membros são escolhidos em intervalos regulares já predefinidos, isso faz com que a técnica demande menos tempo.
Porém, apesar de ser mais fácil do ponto de vista do tempo, a amostra sistemática pode nem sempre ser a mais fácil para o pesquisador devido aos cálculos envolvidos na sua definição.
Amostragem probabilística
Esse tipo de amostragem utiliza técnicas de probabilidade para definir que em uma amostra cada indivíduo tem uma probabilidade igual de ser escolhido em qualquer momento da pesquisa. Isso serve para que os pesquisadores não dêem preferência para algum exemplo específico da amostra.
Utilizar amostragem probabilística é particularmente importante para garantir que qualquer membro do grupo geral da população tem chance de ser selecionado como parte da amostragem, o que melhora as chances de a amostragem demonstrar o padrão da população com uma taxa de erro pequena.
Amostragem estratificada
Essa amostragem é um tipo de amostragem aleatória que permite que a população geral seja dividida em subgrupos e a partir desses subgrupos analisar se os mesmos são relevantes para a pesquisa, se devem ser removidos ou se devem ser divididos ainda mais.
Amostragem aleatória simples
A amostragem aleatória simples é uma das mais simples, efetivas em relação a recursos e rápidas de utilizar. Nesse tipo de amostragem os indivíduos selecionados para o grupo são selecionados de forma totalmente aleatória, garantindo que cada membro da população tem a mesma chance de ser selecionado.
Isso pode ser feito de forma bastante simples em grupos menores, sendo possível utilizar técnicas como adicionar todos os nomes em uma lista e utilizar um gerador de números aleatórios para selecionar pessoas, por exemplo.
Para que serve a amostragem
Como já foi discutido anteriormente, os métodos de amostragem tem diversas aplicações dentro do campo de pesquisa, tanto para pesquisas acadêmicas e científicas quanto para pesquisas de mercado.
As técnicas de amostragem servem principalmente para viabilizar que pesquisas envolvendo grandes grupos sejam conduzidas, afinal não é possível fazer uma pesquisa envolvendo todas as possibilidades, porém podemos definir uma amostra de pesquisa e assim conduzir o estudo em relação a essa amostra.
Vantagens e desvantagens do processo de amostragem
O uso de amostragem, assim como acontece em qualquer outra técnica utilizada em pesquisas, possui vantagens e desvantagens. Por isso, é importante que antes de tomar uma decisão sobre o uso dessa metodologia na sua pesquisa você considere os pontos positivos e pontos negativos relacionados à mesma.
Para facilitar a sua decisão nesse momento e demonstrar esses pontos de forma clara, a seguir selecionamos as principais vantagens e desvantagens da utilização de amostragem nas suas pesquisas.
- Vantagens: As principais vantagens de utilizar amostragem probabilística em estudos é que essa técnica permite analisar dados da população alvo sem precisar utilizar um grande número de recursos para obter esses dados das amostras e ainda oferecem um nível alto de confiança e precisão.
- Desvantagens: As desvantagens do uso de amostra da população alvo é que dependendo do tamanho da amostra pode não ser possível obter dados confiáveis sobre a população e quando o estudo não é conduzido com o devido cuidado pode acontecer de o desvio padrão ser muito alto com dados resultantes que não servem para entender melhor a população da amostra.
Cálculo amostral
Para fazer o cálculo amostral você precisa possuir algumas informações sobre a pesquisa que você tem a intenção de conduzir. Essas informações são parte dos conceitos básicos que discutimos anteriormente, porém para algumas delas você precisa fazer o cálculo para ter a resposta, enquanto outras são a base para o cálculo.
A fórmula para fazer esse cálculo é bastante simples e será apresentada a seguir.
O elemento dessa fórmula que provavelmente faz menos sentido pra você no momento e que você não deve saber como encontrar é o escore-Z. Esse elemento envolve utilizar uma tabela para encontrar o escore-Z a partir do nível de confiança do seu estudo.
Porém, considerando os níveis de confiança mais comuns de serem utilizados em pesquisas desse tipo, decidimos fazer uma lista com exemplos de escore-Z para você usar nos seus cálculos.
- Para um nível de confiança de 90%: 90% - escore-Z = 1,645
- Para um nível de confiança de 95%: 95% - escore-Z = 1,96
- Para um nível de confiança de 99%: 99% - escore-Z = 2,576
Isso ainda deve ser bastante confuso para você, porém é mais simples do que parece. Para demonstrar isso, a seguir vamos realizar o cálculo passo a passo utilizando um nível de confiança de 99% e desvio padrão de 0.5 e uma margem de erro de 5%.
- ((2,576)^2 * 0.5(0,5))/(0,05)^2
- (6,6358 * 0,25) / 0,0025
- 1,6590 / 0,0025
- 663,6
Se você pegar o resultado e arredondar, isso nos dá o número 664. Ou seja, o tamanho da amostra necessário para fazer uma análise de dados com esse grau de confiança é de 664 participantes.
É claro que às vezes pode não ser viável fazer uma pesquisa com tantos participantes e nesses casos você pode reduzir o grau de confiança ou aumentar a margem de erro do seu estudo. Porém, essas decisões afetam os resultados obtidos e diminuem a qualidade e credibilidade do seu conteúdo.
Métodos de automatização do cálculo amostral
Para facilitar o processo de calcular a amostragem é possível utilizar ferramentas para o cálculo de amostragem das suas pesquisas. Em diversos sites você encontra calculadoras nas quais basta incluir os dados da sua pesquisa para que seja feito o cálculo de forma automática.
Esse tipo de calculadora é particularmente útil em casos de um número pequeno na população, porém em outros casos pode ser melhor também fazer o cálculo para ter certeza que o valor resultante está correto.
Além disso, você também pode consultar algumas tabelas que incluem valores padrão e apresentam o resultado do cálculo amostral.
Vídeo sobre população e amostra na prática de estatística
Ficou com dúvidas? Podemos ajudar
O conceito de amostragem pode ser bastante complexo para pesquisadores iniciantes e até mesmo para quem já tem alguma experiência no assunto. É natural que você ainda tenha dúvidas sobre o assunto ao concluir a leitura desse artigo, porém não precisa enfrentar suas dificuldades sozinho.
Na StudyBay contamos com diversos especialistas em qualquer assunto que você possa precisar e basta entrar em contato para encontrar o profissional ideal para te auxiliar nesse momento.
Perguntas frequentes
O que é análise por amostragem?
A análise feita por amostragem é uma técnica em que os pesquisadores utilizam de fatores, na sua maior parte aleatórios, para determinar uma resposta a uma questão. Essa técnica de análise é muito usada pois os pesquisadores não podem entrevistar individualmente cada pessoa da sua esfera de interesse, tendo que depender de fórmulas matemáticas para chegar o mais próximo possível da resposta sem a necessidade de entrevistar um número muito grande de pessoas.
Qual o objetivo do processo de amostragem?
O objetivo principal da amostragem é tornar uma pesquisa que necessita de grande volume de participantes em algo mais simples de ser resolvido, tornando uma pesquisa que, inicialmente parecia ser inviável, em algo possível.
Qual a diferença entre amostra e amostragem?
Ao invés de serem diferentes, a amostra na verdade está contida na amostragem. Quando utilizamos o método de amostragem para chegar ao resultado de uma pesquisa, a amostra vai ser a parte da população que usamos para o estudo, sendo utilizada de formas diferentes dependendo do tipo de amostragem que será decidida para a pesquisa.
Quais as técnicas de amostragem probabilísticas mais usadas?
A amostra matemática é sem dúvidas, uma das técnicas mais usadas. Isso se dá pelo fato da amostra sistemática ser feita com base em números, se tornando viável na maior parte das estatísticas, principalmente as que necessitam de exatidão. Atrás dessa técnica temos as amostra por conglomerado e amostra por conveniência sendo também muito utilizadas.
Quais as vantagens e desvantagens de utilizar amostragem?
A grande vantagem de utilizar a amostragem é a rapidez do processo de uso das amostras e a acessibilidade em conduzir diferentes experimentos, além de diminuir muito o custo de uma pesquisa. Uma das desvantagens na técnica de amostragem é que essa técnica não se dá bem quando há um número pequeno de pessoas a serem utilizadas como amostra. Outro ponto negativo é o fato de que essa técnica se baseia em uma generalização da população, podendo refletir erroneamente uma opinião como se fosse a opinião da maioria caso a amostra não seja coletada adequadamente.
Checklist
Autora do Studybay
Meu nome é Juliana, sou Bacharel em Filosofia pela IFCH e pós-graduada em Instituto de Filosofia e Ciências Humanas da Unicamp. Tenho experiência grande com artigos, trabalhos acadêmicos, resumos e redações com garantia antiplágio.