Compreender a diferença entre população e amostra é fácil depois que você se lembra de uma lei estatística fundamental:
Uma amostra é sempre um grupo menor ou um subconjunto dentro de uma população.
Uma pesquisa de mercado é sempre feita com um estudo básico. Essa pesquisa é realizada observando ou experimentando uma amostra da população, a fim de obter ideias que expliquem um fenômeno. Veja abaixo a diferença entre população e amostra.
O que é uma população?
A população de pesquisa, ou população de estudo é um conjunto completo de elementos que têm um parâmetro comum entre si. É importante mencionar que todos sabemos o que a palavra “população” significa em nossas vidas diárias. É frequentemente usada para descrever a população humana ou o número total de pessoas que vivem em uma área geográfica de um país ou estado.
Já tratando-se de população em uma pesquisa de mercado, não precisa necessariamente ser humana. Pode ser qualquer coleção de dados que tenha um parâmetro comum, como por exemplo, o número total de lojas para pets em uma cidade.
Reforçando …
Em pesquisa de mercado, o termo “população” refere-se ao conjunto de elementos que estão sendo estudados ou analisados em determinado estudo ou pesquisa. É o grupo de interesse sobre o qual se deseja obter informações e conclusões. A população em pesquisa de mercado pode ser definida de várias maneiras, dependendo dos objetivos do estudo e do escopo da pesquisa.
Por exemplo, em uma pesquisa de mercado sobre preferências de consumo de café no Brasil, a população pode ser definida como todos os consumidores de café residentes no país. Em uma pesquisa sobre opiniões políticas, a população pode ser todos os eleitores registrados em uma determinada região. Em uma pesquisa sobre hábitos de compra online, a população pode ser definida como todos os consumidores que fizeram compras online nos últimos seis meses.
É importante definir claramente a população em uma pesquisa de mercado, pois é a base para a seleção de uma amostra representativa, que é um subconjunto da população que é realmente pesquisado. A partir dos dados coletados da amostra, são feitas inferências e generalizações para a população como um todo. A escolha cuidadosa da população e da amostra é fundamental para garantir a validade e a confiabilidade dos resultados de uma pesquisa de mercado.
O que é uma amostra?
Uma amostra é a menor parte do total, ou seja, um subconjunto de toda a população. Quando são realizadas pesquisas, a amostra são os membros da população convidados a participar da pesquisa. Simplificando, uma amostra é um subgrupo ou subconjunto da população, que pode ser estudado para investigar as características ou o comportamento dos dados da população.
As amostras de dados são criadas usando vários métodos de pesquisa, como amostragem probabilística e amostragem não probabilística. Os métodos de amostragem variam de acordo com os tipos de pesquisa e a qualidade das informações necessárias. Por exemplo:
Uma empresa de comida para gatos gostaria de conhecer todas as lojas de animais em que pode vender. A empresa possui dados da população sobre o número total de lojas de animais em uma cidade específica. Agora, esse fabricante de alimentos para animais de estimação pode criar uma amostra de pesquisa on-line selecionando apenas lojas de animais que vendem alimentos para gatos.
Os dados podem ser estudados para várias características e os resultados podem ser mostrados em estatísticas e relatórios para uma melhor compreensão do negócio. Usando os dados da amostra, a empresa pode descobrir maneiras de expandir seus negócios para atingir a população total de lojas de animais.
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Diferença entre população e amostra
Geralmente, uma amostra da população é usada na pesquisa, uma vez que é mais fácil e mais lucrativo processar um subconjunto menor em vez de todo o grupo População e amostra são conceitos relacionados em pesquisas e estudos, mas se diferem em termos de escopo e representatividade.
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População: A população é o conjunto completo de todos os elementos que estão sendo estudados ou analisados em uma pesquisa ou estudo. É o grupo de interesse que se deseja investigar e do qual se busca obter informações. Por exemplo, em uma pesquisa de mercado sobre hábitos de compra de smartphones no Brasil, a população pode ser definida como todos os consumidores de smartphones residentes no país.
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Amostra: A amostra é um subconjunto selecionado da população que é efetivamente estudado ou analisado. É uma parcela representativa da população que é usada para coletar dados e fazer inferências para o todo. A amostra é uma forma prática e viável de obter informações sobre a população em estudos de pesquisa, uma vez que é geralmente mais rápida e econômica do que estudar a população inteira.
A principal diferença entre população e amostra é que a população é o conjunto completo de todos os elementos que estão sendo estudados, enquanto a amostra é uma porção selecionada dessa população. A amostra é escolhida de forma a ser representativa da população em termos de características relevantes para o estudo, como idade, sexo, região geográfica, etc. Através da análise dos dados obtidos na amostra, é possível fazer inferências sobre a população como um todo, desde que a amostra seja representativa e o tamanho adequado para permitir a generalização dos resultados.
| População | Amostra |
| A característica mensurável da população, como a média ou desvio padrão, é conhecida como parâmetro. Os dados da população são completos e completos. | A característica mensurável da amostra é chamada de estatística |
| A amostra é um subconjunto da população que é obtida usando amostragem. | |
| Uma pesquisa com uma população inteira é mais precisa, sem margem para erro, exceto por imprecisões humanas nas respostas. No entanto, isso nem sempre é possível. | Uma pesquisa realizada com uma amostra da população produz resultados precisos, somente após considerar a margem de erro e o intervalo de confiança. |
| O parâmetro de população é um elemento numérico ou mensurável que define todo o sistema. | A estatística é o componente descritivo da amostra encontrado através do uso da média ou proporção da amostra. |
Razões para usar uma amostra de respondentes
Há várias razões para usar uma amostra de respondentes em pesquisas e estudos, em vez de estudar toda a população de interesse. Algumas dessas razões incluem:
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Eficiência e economia: Estudar uma população inteira pode ser impraticável, demorado e custoso. A utilização de uma amostra permite coletar dados de uma parcela menor da população, o que pode ser mais eficiente em termos de tempo, recursos e custos.
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Viabilidade: Em alguns casos, estudar a população inteira pode não ser possível devido a restrições logísticas, geográficas, financeiras ou de outra natureza. A amostragem permite contornar essas limitações, tornando o estudo viável e possível de ser realizado.
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Representatividade: A seleção cuidadosa de uma amostra pode resultar em uma parcela representativa da população de interesse. Isso significa que os resultados obtidos a partir da amostra podem ser generalizados para a população como um todo, desde que a amostra seja representativa em termos das características relevantes para o estudo.
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Praticidade: Trabalhar com uma amostra pode ser mais prático em termos de logística, coleta de dados e análise de dados. O gerenciamento de uma amostra pode ser mais simples e eficiente em comparação com a gestão de uma população inteira.
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Redução de viés: A utilização de uma amostra permite controlar e minimizar a introdução de viés na coleta e análise dos dados. A seleção aleatória ou estratificada da amostra pode ajudar a reduzir o viés de seleção e tornar os resultados mais confiáveis.
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Ética: Em alguns casos, estudar toda a população pode levantar questões éticas, como invasão de privacidade ou exposição excessiva dos participantes. O uso de uma amostra pode ser uma abordagem mais ética, desde que sejam seguidos os princípios éticos de pesquisa e os interesses dos participantes sejam protegidos.
Em resumo, o uso de uma amostra de respondentes em pesquisas e estudos pode ser uma abordagem eficiente, viável, representativa e ética para coletar dados e obter insights sobre uma população de interesse. A seleção cuidadosa da amostra e a aplicação de métodos de amostragem apropriados são fundamentais para garantir a validade e a confiabilidade dos resultados obtidos.
É prática
Na maioria dos casos, uma população pode ser muito grande para o pesquisador coletar dados precisos, considerando a limitação de tamanho. As amostras permitem aos pesquisadores coletar dados que podem ser analisados para fornecer informações a toda a população.
Veja também: Como selecionar uma amostra populacional
Oferece dados urgentes entre a população e amostra
Quando se trata de uma investigação, a quantidade de tempo disponível pode ser um fator definitivo para um estudo. Uma amostra oferece um conjunto menor que fornece dados que podem ser usados para representar toda a população. A aplicação de uma pesquisa a uma amostra menor, diferentemente de toda a população, pode economizar um tempo precioso aos pesquisadores.
Veja também: Tipos de amostragem para pesquisas
É rentável
O custo da realização da pesquisa é frequentemente um parâmetro para o estudo. Os pesquisadores devem fazer todo o possível com os recursos disponíveis para realizar um estudo e obter uma visão precisa. A realização de um estudo em uma amostra representativa de uma população é rentável, pois requer menos recursos, como computadores, pesquisadores, entrevistados, servidores e centros de coleta de dados.
Veja também: Amostra deliberada, crítica ou experimental
É representada com precisão
Dependendo do método de amostragem, a pesquisa realizada em uma amostra pode ser precisa e com menos riscos de falta de resposta do que se fosse realizada por meio de um censo. Uma amostra selecionada usando o método sem probabilidade é uma representação precisa da população. Os dados coletados podem ser usados para obter informações sobre toda a população.
Veja também: Amostra representativa da população nacional: do que se trata?
Oferecer estatísticas dedutivas entre a população e amostra
A estatística inferencial é um processo pelo qual dados representativos são usados para inferir ideias sobre toda a população. Eles são baseados no conceito de uso de dados coletados de uma amostra para deduzir dados que representam toda a população. As estatísticas inferenciais podem ser coletadas apenas usando amostras de dados.
Veja também: Tamanho da amostra
É mais preciso que um censo
Um censo de uma população inteira nem sempre fornece dados precisos devido a erros como inconsistência nas respostas ou falta de resposta. No entanto, uma amostra cuidadosamente obtida elimina esse risco e oferece dados mais precisos; o que representa adequadamente a população.
Saiba o que é amostragem voluntária e como usar esse método
É gerenciável
Às vezes, é quase impossível coletar uma população inteira de dados, já que algumas populações são muito difíceis de obter. Nesse caso, uma amostra pode ser usada para representar o estudo, uma vez que é viável e acessível. Apesar da diferença entre população e amostra, ambos são relacionados entre si, ou seja, são retiradas amostras da população. O principal objetivo da amostra é fazer inferências estatísticas sobre a população. Sem população, as amostras não podem existir. Quanto melhor a qualidade da amostra, maior o nível de precisão da generalização.
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