Já vimos anteriormente o que é uma amostra, mas você sabia que existem vários tipos? A amostragem aleatória simples é um dos muitos tipos de amostra do tipo probabilística e é o tipo mais usado de todos. Nesse caso, os indivíduos são selecionados por sorteio e por esse motivo têm a mesma probabilidade de serem selecionados para a compor a amostra.
Sabemos que um dos temas mais importantes para a pesquisa online é a amostragem que deve constar de tamanho e qualidade ideal, combinado com os tipos certos de perguntas, e seguido de uma boa análise de dados. Por esse motivo, daremos uma atenção atenção especial ao tipo de amostragem aleatória simples.
Tipos de amostragem
O tipo da amostra é tão importante quanto o tamanho da mesma e, em conjunto, fornecerão os dados que você busca em sua pesquisa. Sendo assim, a amostragem é o que determinará se os dados são de boa ou má qualidade.
Veja os tipos de amostragem usadas em pesquisas de mercado e pesquisas de um modo geral:
- Aleatória simples
- Estratificada
- Sistemática
- Conglomerados
Amostragens não probabilísticas
- Amostra por conveniência
- Amostra por julgamento
- Amostra por cotas
- Amostra bola de neve
- Amostra desproporcional
Amostragem probabilística aleatória simples
Amostragem aleatória simples dá a cada elemento da população alvo a mesma probabilidade de serem selecionados, pois essa seleção é feita em forma de sorteio.
Etapas para selecionar uma amostra aleatória simples
- Definir a população-alvo.
- Identificar um quadro de amostragem atual da população-alvo ou desenvolva um novo.
- Avaliar o quadro de amostragem para a falta de cobertura, cobertura excessiva, cobertura múltipla e agrupação.
- Determinar um número único para cada elemento da trama.
- Calcular o tamanho da amostra. (use nossa calculadora)
- Selecionar aleatoriamente o número específico de elementos da população.
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- Para selecionar o número de elementos da população é possível recorrer ao método de loteria. Isto é, uma tabela de números aleatórios é gerado através de um programa de computador. Como resultado, em um sistema de sorteio, os números que representam cada um dos elementos da população alvo são colocados em fichas.
- Após isso, as fichas são misturadas.
- Em seguida, selecionam as fichas a partir do recipiente até que se tenha obtido o tamanho da amostra desejada.
- Em uma tabela de números aleatórios não se segue um padrão particular. Eles podem ser lidos de qualquer maneira, ou seja, horizontal, vertical, diagonal, para frente ou para trás.
- O número de dígito utilizado deve corresponder ao tamanho total da população-alvo e o número que o investigador encontra que não combina com o atribuído ao elemento da população-alvo é ignorado.
- Você também pode usar um software estatístico ou planilha de cálculos para gerar números aleatórios, e os elementos de populações cujos números correspondem aos números atribuídos gerados pelo software são incluídos na amostra.
- Você pode selecionar um número de uma tabela aleatória para usá-lo como o número de partida para o procedimento.
Saiba a diferença entre população e amostra.
Subtipos de amostragem aleatória simples
Existem dois tipos de amostragem aleatória simples:
- de reposição – um item que é selecionado no quadro de amostragem, é devolvido e pode ser elegível novamente.
- sem reposição – o item depois de escolhido uma vez, é retirado e não pode mais ser selecionado.
Vantagens da amostragem aleatória simples
(comparado com outros métodos de amostragem probabilística)
- Cada combinação possível de amostragem tem igual probabilidade de ser selecionado. É mais fácil de compreender e comunicar a outros.
- Tende a produzir amostras representativas.
- Os procedimentos estatísticos necessários para analisar erros de dados e de software de estatística são mais fáceis.
Também existem algumas desvantagens…
(comparado com outros métodos de amostragem probabilística)
- Não tirar proveito do conhecimento que o pesquisador poderia ter sobre a população.
- Ter erros maiores e com menos precisão do que outros projetos de amostragem com o mesmo tamanho da amostra.
- Subgrupos da população tem interesses particulares e não podem ser incluídos com um número suficiente na amostra.
- Com a população dispersa, em que os custos por coleta de dados podem ser mais altos do que de outros modelos da amostra
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