Como você define uma população de estudo? Uma “população de estudo” é definida como o grupo que está sendo considerado para um estudo estatístico ou raciocínio. Muitos estudos de pesquisa requerem grupos específicos para tirar conclusões e tomar decisões com base em seus resultados. Esse grupo de interesse é conhecido como uma amostra. O método usado para selecionar os respondentes é conhecido como amostragem.
Por exemplo, se você está interessado no tempo médio que uma pessoa entre 30 e 35 anos leva para se recuperar de uma certa doença depois de consumir certo tipo de medicamento, a população do estudo será composta por pessoas entre 30 e 35 anos de idade com a doença que usa este medicamento.
A população do estudo não está limitada apenas à população humana. É um conjunto de aspectos que têm algo em comum. Eles podem ser objetos, animais, medições, etc. que têm muitas características dentro de um grupo.
Por exemplo, um estudo médico examina a propagação de uma doença específica em cães de rua de uma cidade. Aqui, os cães de rua pertencentes a essa cidade são a população do estudo. Essa população ou amostra representa a população inteira na qual você deseja tirar conclusões. Leia também: O que é uma amostra representativa da população nacional?
Como estabelecer uma população de estudo?
A amostragem é uma técnica poderosa para reunir opiniões de uma ampla gama de pessoas, escolhidas de um grupo específico, com o esforço de conhecer mais sobre um grupo inteiro em geral.
Para que qualquer estudo de pesquisa seja eficaz, é necessário selecionar a população do estudo que seja verdadeiramente representativa de toda a população. Antes de iniciar seu estudo, a população-alvo deve ser identificada e acordada. Ao selecionar e conhecer sua amostra com bastante antecedência, qualquer feedback considerado desnecessário para o estudo será eliminado em grande medida.
Se o objetivo da sua pesquisa é entender a eficácia de um produto ou serviço, então a população do estudo deve ser os clientes que a utilizaram ou que melhor se adaptam às suas necessidades e que usarão o produto / serviço.
Seria muito caro e lento coletar dados de toda a população do seu mercado-alvo. Por meio de uma amostragem precisa de sua população de estudo, é possível construir uma imagem real do mercado-alvo usando as tendências dos resultados. O que é amostragem discricionária?
Escolhendo uma amostra precisa entre a população do estudo
A decisão sobre uma amostra adequada depende de vários fatores-chave
- Primeiro, decida quais parâmetros de população você deseja estimar.
- Não espere que as estimativas tiradas de uma amostra sejam precisas. Sempre espere uma margem de erro ao fazer suposições com base nos resultados de uma amostra.
- Entender o custo da amostragem nos ajuda a determinar a precisão de nossas estimativas.
- Saiba como é variável a população que você quer medir. Não é necessário supor que uma grande amostra seja necessária se a população do estudo for grande.
- Leve em conta a taxa de resposta de sua população. Uma taxa de resposta de 20% é considerada “boa” para um estudo de pesquisa online. Veja também: Etapas para realizar uma pesquisa de qualidade de vida
Características da amostragem na população do estudo
- A amostragem é um mecanismo para coletar dados sem a realização de pesquisas para toda a população-alvo.
- A população do estudo é a unidade completa de pessoas que você considera para sua pesquisa. Uma amostra é um subconjunto desse grupo que representa a população.
- A amostragem reduz a fadiga da pesquisa, pois é usada para evitar que as pesquisas realizem muitas pesquisas, aumentando assim as taxas de resposta.
- Além disso, é muito mais barato e economiza mais tempo do que medir todo o grupo.
- Seguir os padrões das taxas de resposta dos diferentes grupos ajudará a determinar quantos entrevistados selecionar.
- O estudo não se limita apenas à parte selecionada, mas se aplica a toda a população-alvo.
Técnicas de amostragem para sua população de estudo
Agora que você entende que não é possível pesquisar toda a população do estudo devido a vários fatores, é necessário adotar uma das metodologias de seleção de amostra mais adequadas ao seu estudo de pesquisa. Em termos gerais, existem duas metodologias que podem ser aplicadas: Amostragem probabilística e amostragem não probabilística.
Técnicas de amostragem: amostragem de probabilidade
Este é um método no qual os objetos de amostra de uma população são selecionados com base na teoria da probabilidade. Todos estão incluídos na amostra e todos têm as mesmas oportunidades para serem selecionados. Não há riscos neste tipo de amostra. Cada pessoa na população tem a oportunidade de fazer parte da investigação. Leia tambbém: Pesquisas web, o que são?
A amostragem probabilística pode ser categorizada em 4 tipos:
Amostragem aleatória simples:
A amostragem aleatória simples é a maneira mais simples de selecionar uma amostra. Aqui, cada membro tem as mesmas possibilidades de fazer parte da amostra. Os objetos nesta amostra são escolhidos aleatoriamente e cada membro tem exatamente a mesma probabilidade de ser escolhido.
Amostragem por conglomerados:
A amostragem por conglomerado é um método no qual os entrevistados são agrupados em clusters. Esses grupos podem ser definidos com base em parâmetros demográficos, como idade, sexo, localização etc.
Amostragem sistemática:
Na amostragem sistemática, os indivíduos são escolhidos em intervalos iguais da população. Um ponto de partida é selecionado e, em seguida, os respondentes são selecionados em intervalos de amostra predefinidos.
Amostragem Estratificada:
A amostragem aleatória estratificada é um processo de dividir os respondentes em parâmetros distintos, mas predefinidos. Nesse método, os entrevistados não se sobrepõem, mas representam coletivamente toda a população.
Técnicas de amostragem: amostragem não probabilística
O método de amostragem não probabilístico utiliza a preferência do pesquisador em relação à seleção de uma amostra. Esse método de amostragem é derivado principalmente da capacidade do pesquisador de acessar essa amostra. Aqui os membros da população não têm as mesmas oportunidades de fazer parte da amostra.
A amostragem não probabilística também pode ser classificada em quatro tipos diferentes:
O método de amostragem não probabilístico utiliza a preferência do pesquisador em relação à seleção de uma amostra. Esse método de amostragem é derivado principalmente da capacidade do pesquisador de acessar essa amostra. Aqui os membros da população não têm as mesmas oportunidades de fazer parte da amostra.
A amostragem não probabilística também pode ser classificada em quatro tipos diferentes:
Amostragem de conveniência
Como o nome indica, a amostragem de conveniência representa a conveniência com a qual o pesquisador pode alcançar o respondente. Os pesquisadores não têm autoridade para selecionar as amostras e são feitos apenas por razões de proximidade e não representatividade.
Amostragem deliberada, crítica ou experimental
Nesse tipo de amostragem, o pesquisador julga e desenvolve sua amostra sobre a natureza do estudo e a compreensão de seu público-alvo. Somente as pessoas que se encaixam nos critérios de pesquisa e o objetivo final são selecionados.
Amostragem de bolas de neve
Quando uma bola de neve acelera, ela acumula mais neve ao redor de si mesma. Da mesma forma, com a amostragem de bolas de neve, os entrevistados têm a tarefa de fornecer referências ou recrutar amostras para o estudo, uma vez que concluem sua participação no estudo.
Amostragem por parcelas
A amostragem por cotas em um método em que o pesquisador tem o privilégio de selecionar uma amostra de acordo com seus extratos. Nesse método, duas pessoas não podem existir sob duas condições diferentes. O que é amostragem discricionária?
Vantagens e desvantagens da amostragem em uma população de estudo
Na maioria dos casos, da população total do estudo, apenas percepções podem ser obtidas de amostras pré-definidas. Isso vem com suas próprias vantagens e desvantagens. Aqui estão algumas delas.
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Vantagens
- Muito preciso – baixa probabilidade de erros. (se for bem amostrado)
- Economicamente viável por natureza.
- Altamente confiável
- Relação de alta aptidão em relação às diferentes pesquisas.
- Demora menos tempo em comparação com o levantamento de toda a população.
- Redução da implantação de recursos
- Dados intensivos exaustivos
- Propriedades se aplicam a uma população mais ampla
- Ideal quando a população do estudo é muito grande.
Desvantagens
Insuficiência de amostras
Possibilidades de riscos.
Problemas de precisão (se a amostragem for ruim)
Dificuldade para obter a amostra típica.
Ausência de fontes de qualidade.
Possibilidades de cometer erros.
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