{"id":359695,"date":"2022-06-03T12:45:55","date_gmt":"2022-06-03T19:45:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=359695"},"modified":"2023-04-03T16:51:20","modified_gmt":"2023-04-03T16:51:20","slug":"conheca-5-tipos-de-erro-amostral-e-saiba-minimiza-los","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/qa-release.questionpro.com\/blog\/pt-br\/conheca-5-tipos-de-erro-amostral-e-saiba-minimiza-los\/","title":{"rendered":"Conhe\u00e7a 5 tipos de erro amostral e saiba minimiz\u00e1-los"},"content":{"rendered":"
O erro de amostragem, tamb\u00e9m chamado de erro amostral, ocorre quando a amostra de uma pesquisa n\u00e3o \u00e9 capaz de representar toda a popula\u00e7\u00e3o. <\/span>Isso significa que o n\u00famero e a diversidade das pessoas entrevistadas durante um estudo n\u00e3o \u00e9 capaz, do ponto de vista estat\u00edstico, de representar o comportamento, as caracter\u00edsticas ou a opini\u00e3o de um determinado grupo de pessoas.<\/span><\/p>\n O problema \u00e9 que, quando esse tipo de erro ocorre, os resultados da pesquisa s\u00e3o comprometidos. <\/span>Como consequ\u00eancia, os pesquisadores e interessados no estudo podem ser induzidos a conclus\u00f5es erradas sobre a realidade.<\/span><\/p>\n Para evitar esse problema, voc\u00ea precisa conhecer os tipos de erros amostrais e aprender como evit\u00e1-los.<\/span><\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Existem 5 tipos de erros de amostragem diferentes que podem provocar problemas na valida\u00e7\u00e3o estat\u00edstica da sua pesquisa.<\/span><\/p>\n Conhe\u00e7a esses tipos abaixo e aprenda como evitar o erro de amostra provocado por cada um deles.<\/span><\/p>\n <\/p>\n Esse tipo de erro ocorre quando os pesquisadores n\u00e3o sabem exatamente o que est\u00e3o pesquisando. <\/span>Eles podem ter dificuldade de estabelecer um objetivo espec\u00edfico para o seu estudo, o que tamb\u00e9m dificulta a delimita\u00e7\u00e3o de um grupo de pessoas consultadas durante a pesquisa.<\/span><\/p>\n Por exemplo: vamos supor que uma empresa deseja realizar uma pesquisa sobre roupas femininas. <\/span>Como esse \u00e9 um tema muito abrangente, \u00e9 necess\u00e1rio segmentar o p\u00fablico-alvo da pesquisa por meio da defini\u00e7\u00e3o de um objetivo espec\u00edfico. <\/span>A empresa em quest\u00e3o pode entrevistar mulheres de 18 a 40 anos, por exemplo, para entender h\u00e1bitos de consumo, prefer\u00eancias sobre determinado tipo de cal\u00e7ado, entre outros temas. <\/span>Lembre-se que o universo da moda feminina \u00e9 bem amplo e que possui v\u00e1rios p\u00fablicos espec\u00edficos, com prefer\u00eancias espec\u00edficas.<\/span><\/p>\n Seguindo esse mesmo racioc\u00ednio, os pesquisadores precisam entender quais s\u00e3o as quest\u00f5es centrais que motivam a realiza\u00e7\u00e3o do estudo antes de selecionar os participantes e criar o question\u00e1rio.<\/span><\/p>\n <\/p>\n O erro de sele\u00e7\u00e3o acontece em pesquisas que aceitam a participa\u00e7\u00e3o volunt\u00e1ria de respondentes. <\/span>Por conta disso, somente quem realmente est\u00e1 interessado na pesquisa aceita participar. <\/span><\/p>\n Esse tipo de erro amostral pode ocorrer em enquetes realizadas nas redes sociais ou atrav\u00e9s do formul\u00e1rio do Google distribu\u00eddo aleatoriamente. <\/span>Como consequ\u00eancia, os resultados ficam comprometidos, j\u00e1 que n\u00e3o existe ou h\u00e1 pouco controle sobre a amostra.<\/span><\/p>\n Al\u00e9m disso, n\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel calcular a margem de erro da pesquisa, o que tamb\u00e9m compromete sua an\u00e1lise. <\/span>Para evitar esse problema, \u00e9 importante investir num planejamento bem eficiente antes da aplica\u00e7\u00e3o dos question\u00e1rios. <\/span><\/p>\n Tamb\u00e9m \u00e9 fundamental organizar corretamente o desenho do estudo, aumentando a taxa de participa\u00e7\u00e3o dos respondentes.<\/span><\/p>\n Por fim, \u00e9 recomend\u00e1vel entrar em contato com os participantes em potencial antes de enviar o link ou material da pesquisa.<\/span><\/p>\n Vale lembrar que a aplica\u00e7\u00e3o dos question\u00e1rios de forma presencial, por exemplo, tamb\u00e9m pode aumentar as taxas de respostas, desde que seja bem planejada.<\/span><\/p>\n <\/p>\n Esse tipo de erro de amostragem ocorre quando o pesquisador seleciona um grupo de pessoas inadequado para responder o question\u00e1rio. <\/span>Em fun\u00e7\u00e3o disso, o estudo provoca a exclus\u00e3o de uma parcela da popula\u00e7\u00e3o verdadeiramente capaz de fornecer as informa\u00e7\u00f5es que reflitam a realidade.<\/span><\/p>\n Vamos supor que uma empresa quer entender quais mudan\u00e7as ocorreram na dieta dos brasileiros em fun\u00e7\u00e3o do aumento do pre\u00e7o dos alimentos, por exemplo. <\/span>Esse aumento atinge principalmente as pessoas de classe baixa (D e E), que muitas vezes n\u00e3o t\u00eam acesso \u00e0 internet.<\/span><\/p>\n Nesse contexto, se a empresa utilizar apenas uma ferramenta de pesquisa online para fazer o estudo, ir\u00e1 excluir as pessoas que n\u00e3o t\u00eam acesso \u00e0s redes de conex\u00e3o. <\/span>Como esse p\u00fablico \u00e9 um dos mais afetados pelo aumento do pre\u00e7o dos alimentos, os resultados da pesquisa ser\u00e3o comprometidos, j\u00e1 que n\u00e3o v\u00e3o retratar a realidade.<\/span><\/p>\n Para evitar que isso comprometa a amostra de respondentes, o recomend\u00e1vel \u00e9 que o pesquisador entenda e estude as quest\u00f5es sociais por tr\u00e1s da quest\u00e3o que eles pretendem investigar.<\/span><\/p>\n Al\u00e9m disso, ele pode mesclar o uso de diferentes ferramentas de pesquisa, como a pesquisa online e o aplicativo de pesquisa offline.<\/span><\/p>\n <\/p>\n Esse tipo de erro ocorre quando os pesquisadores t\u00eam dificuldade para entrar em contato com os respondentes. <\/span>O problema tamb\u00e9m ocorre quando essas pessoas n\u00e3o querem participar da pesquisa.<\/span><\/p>\n Nos dois casos, a pesquisa pode ser comprometida por uma baixa taxa de resposta, que pode criar respostas enviesadas e que n\u00e3o refletem a realidade.<\/span><\/p>\n Vamos supor que uma empresa vai fazer uma pesquisa de mercado para entender como o p\u00fablico reage ao lan\u00e7amento de um certo produto, por exemplo. <\/span>Nesse caso, o ideal \u00e9 que o produto n\u00e3o seja testado apenas por pessoas que j\u00e1 fazem parte de sua clientela. <\/span>A recomenda\u00e7\u00e3o \u00e9 que o mesmo produto tamb\u00e9m seja testado por consumidores que ainda n\u00e3o conhecem ou n\u00e3o consomem os itens da marca. <\/span>Afinal, o objetivo dos lan\u00e7amentos tamb\u00e9m \u00e9 conquistar e fidelizar mais clientes, bem como aumentar a receita da empresa.<\/span><\/p>\n Por isso, \u00e9 importante utilizar estrat\u00e9gias e ferramentas de pesquisa que reduzam a ocorr\u00eancia desse tipo de erro amostral.<\/span><\/p>\n <\/p>\n O tamanho da amostra de respondentes de um estudo tamb\u00e9m influencia nos resultados da pesquisa. Quanto maior a amostra, menores s\u00e3o as taxas de erros. <\/span>Afinal, al\u00e9m de ser mais diversificada e representar melhor a realidade, \u00e9 poss\u00edvel reduzir o n\u00famero ou impacto dos erros descritos acima. <\/span>Por isso, caso a amostra de respondentes seja desproporcional \u00e0 popula\u00e7\u00e3o estudada, os resultados do estudo tamb\u00e9m ser\u00e3o comprometidos.<\/span><\/p>\n Para evitar esse tipo de erro, voc\u00ea pode utilizar uma calculadora de amostra de respondentes. <\/span>Esse tipo de calculadora exige que o pesquisador forne\u00e7a algumas informa\u00e7\u00f5es sobre o estudo para calcular o n\u00famero exato de pessoas que devem ser entrevistadas durante a pesquisa.<\/span><\/p>\n A<\/span> calculadora de amostra de pesquisa da QuestionPro<\/span><\/a>, por exemplo, utiliza os dados da popula\u00e7\u00e3o estudada, o n\u00edvel de confian\u00e7a e a margem de erro esperada, para fazer esse c\u00e1lculo.<\/span><\/p>\n Com o aux\u00edlio dessa ferramenta, voc\u00ea consegue reduzir os erros estat\u00edsticos da pesquisa e consegue organizar melhor os grupos que devem ser entrevistados durante o estudo.<\/span><\/p>\n Para facilitar todo esse trabalho e ainda aproveitar recursos mais avan\u00e7ados de pesquisa, voc\u00ea tamb\u00e9m pode utilizar o software de pesquisa da<\/span> QuestionPro<\/span><\/a>, que \u00e9 a solu\u00e7\u00e3o mais completa e inteligente do mercado.<\/span><\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n5 tipos de erros amostrais que devem ser evitados<\/strong><\/h2>\n
1- Erro de especifica\u00e7\u00e3o da popula\u00e7\u00e3o<\/span><\/h3>\n
2- Erro de sele\u00e7\u00e3o<\/span><\/h3>\n
3- <\/span>Frame error<\/span><\/i><\/h3>\n
4- Erros por falta de resposta<\/span><\/h3>\n
5- Erro no tamanho da amostra<\/span><\/h3>\n
Agora que voc\u00ea j\u00e1 sabe o que \u00e9 e como evitar o erro amostral, \u00e9 hora de come\u00e7ar a pesquisar! <\/strong><\/h4>\n
Na QuestionPro voc\u00ea encontra ferramentas de pesquisa online<\/a> e offline<\/a>. <\/strong><\/h4>\n
Conhe\u00e7a todos os recursos dispon\u00edveis em nossas diferentes licen\u00e7as! <\/strong><\/h4>\n