Amostragem representativa para uma investigação eficaz

Para conduzir uma investigação de mercado, precisamos de uma amostragem representativa. Você pode imaginar ter que entrevistar todas as pessoas de uma cidade ou país? Definitivamente, seria algo muito complicado e levaria muito tempo. Uma amostragem representativa é um pequeno número de pessoas que reflete, com a maior precisão possível, um grupo maior. Em seguida, podemos aplicar, por exemplo, uma pesquisa on-line a uma amostra da população que procura ser a mais representativa da nossa população-alvo.

Não teremos melhores resultados se, por exemplo, enviarmos uma pesquisa sem levar em conta a representatividade e não soubermos quem responde, e se os resultados realmente representarem a opinião do nosso público-alvo.

Se não tivermos representatividade, certamente teremos dados que não nos ajudarão em nada. É importante garantir que as características que são importantes para nós e que precisamos investigar estejam na amostra que será estudada.

Leve em consideração que sempre estaremos propensos a um desvio na amostra, porque sempre haverá pessoas que não responderão à pesquisa porque estão ocupadas ou responderão incompletamente, e não obteremos os dados necessários.

Quanto ao tamanho da amostra, quanto maior seja, maior a probabilidade de ser mais representativo da população. O fato de uma amostra ser representativa nos dá maior certeza de que as pessoas incluídas são as que precisamos, também reduzimos um possível desvio Portanto, se queremos evitar imprecisões em nossas pesquisas, precisamos ter amostragens representativas e equilibradas.

Amostragem probabilística e não probabilística, 2 maneiras de obter uma amostra representativa

Se quisermos uma amostragem probabilística ou aleatória, precisamos garantir que tenhamos informações atualizadas sobre a população de onde coletamos a amostra para garantir representatividade. A amostra será escolhida aleatoriamente. Isso garante que cada membro da população tenha a mesma probabilidade de seleção e inclusão no grupo amostral.

Em uma amostragem não probabilística, procuramos ter diferentes tipos de pessoas para obter uma amostragem representativa mais equilibrada. Conhecer as características demográficas do nosso grupo ajudará, sem dúvida, a limitar o perfil da amostra desejada e a definir as variáveis que nos interessam, como sexo, idade, local de residência, etc. Ao conhecer esses critérios, antes de obter as informações, podemos ter o controle de criar uma amostragem representativa que seja eficiente para nós.

Devemos evitar ter uma amostra que NÃO reflita a população-alvo. O ideal é ter dados o mais precisos possível para o sucesso do nosso projeto.

Amostragem probabilística: conheça as vantagens de utilizá-la

Evite o erro de amostragem

Quando uma amostra não é representativa, teremos um erro de amostragem. Se queremos ter uma amostragem representativa de 100 funcionários, devemos escolher um número semelhante entre homens e mulheres. Por exemplo, se tivermos uma amostra inclinada para um determinado sexo, teremos um erro na amostra.

O tamanho da amostra é muito importante, mas isso não garante que a população seja representada com precisão. Mais do que tamanho, a representatividade está mais relacionada ao quadro de amostragem; ou seja, à lista de onde as pessoas são selecionadas para, por exemplo, fazer parte de uma pesquisa. Portanto, devemos garantir que as pessoas do nosso público-alvo sejam incluídas nessa lista para dizer que é uma amostragem representativa.

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Veja também: O que é uma população de estudo? Características e técnicas de amostragem

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