Em pesquisa, uma popula\u00e7\u00e3o<\/a> \u00e9 um conjunto completo de elementos que compartilham um par\u00e2metro comum entre eles. Todos n\u00f3s sabemos o que a palavra “popula\u00e7\u00e3o” significa no dia a dia. <\/p>\n\n\n\n Frequentemente, ela \u00e9 usada para descrever a popula\u00e7\u00e3o humana ou o n\u00famero total de pessoas vivendo em uma \u00e1rea geogr\u00e1fica espec\u00edfica, como um pa\u00eds ou estado.<\/p>\n\n\n\n A ‘popula\u00e7\u00e3o’ em pesquisa n\u00e3o precisa ser necessariamente humana. Pode ser qualquer conjunto de dados que possua uma caracter\u00edstica comum.<\/p>\n\n\n\n Exemplo:<\/strong> O n\u00famero total de lojas de animais de estima\u00e7\u00e3o na Sunset Boulevard, em Los Angeles, Calif\u00f3rnia.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n Coletar informa\u00e7\u00f5es<\/a> de uma popula\u00e7\u00e3o inteira requer um censo. Um censo \u00e9 uma coleta de dados de todos os segmentos da popula\u00e7\u00e3o. Ele representa uma identifica\u00e7\u00e3o completa da popula\u00e7\u00e3o e exige recursos significativos, raz\u00e3o pela qual os especialistas frequentemente trabalham com uma amostra.<\/p>\n\n\n\n No entanto, voc\u00ea pode coletar dados de cada membro da popula\u00e7\u00e3o se os par\u00e2metros da popula\u00e7\u00e3o-alvo forem pequenos.<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, realizar uma avalia\u00e7\u00e3o de desempenho dos representantes de atendimento ao cliente de uma ag\u00eancia banc\u00e1ria. O n\u00famero de representantes ser\u00e1 provavelmente mais razo\u00e1vel, permitindo que voc\u00ea acesse e colete informa\u00e7\u00f5es dessa popula\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n A coleta de dados de uma popula\u00e7\u00e3o inteira \u00e9 tipicamente preferida em cen\u00e1rios espec\u00edficos, onde precis\u00e3o, completude e representa\u00e7\u00e3o s\u00e3o cr\u00edticas. Aqui est\u00e3o algumas situa\u00e7\u00f5es-chave:<\/p>\n\n\n\n Uma amostra<\/a> \u00e9 uma parte menor do todo, ou seja, um subconjunto de toda a popula\u00e7\u00e3o. Ela deve ser representativa da popula\u00e7\u00e3o em um estudo. Ao conduzir pesquisas, a amostra representativa \u00e9 composta pelos membros da popula\u00e7\u00e3o que s\u00e3o convidados a participar.<\/p>\n\n\n\n Portanto, uma amostra \u00e9 um subgrupo ou subconjunto dentro da popula\u00e7\u00e3o. Essa amostra pode ser estudada para investigar as caracter\u00edsticas ou o comportamento de toda a popula\u00e7\u00e3o. A an\u00e1lise de subgrupos \u00e9 crucial para adaptar tratamentos a grupos espec\u00edficos de pacientes e otimizar os resultados de assist\u00eancia m\u00e9dica.<\/p>\n\n\n\n Amostras de dados s\u00e3o criadas usando v\u00e1rios m\u00e9todos de pesquisa, como amostragem probabil\u00edstica e n\u00e3o probabil\u00edstica. Os m\u00e9todos de amostragem variam de acordo com os tipos de pesquisa, com base no tipo de investiga\u00e7\u00e3o e na qualidade das informa\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias. O erro de amostragem \u00e9 prejudicial \u00e0 coleta de dados da amostra.<\/p>\n\n\n\n Exemplo:<\/strong> Uma empresa de comida para gatos gostaria de saber todas as lojas de animais onde pode vender seu peixe enlatado. A empresa tem dados populacionais sobre o n\u00famero total de lojas de animais na Sunset Boulevard.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n Este fabricante de alimentos para animais de estima\u00e7\u00e3o agora pode criar uma amostra de pesquisa online, selecionando apenas as lojas de animais que vendem alimentos para gatos. <\/p>\n\n\n\n As caracter\u00edsticas dos dados s\u00e3o estudadas, e os resultados s\u00e3o exibidos em estat\u00edsticas e relat\u00f3rios analisados para gerar insights de neg\u00f3cios. Usando dados da amostra, a empresa pode descobrir maneiras de expandir seus neg\u00f3cios para a popula\u00e7\u00e3o total de lojas de animais.<\/p>\n\n\n\n As t\u00e9cnicas de amostragem s\u00e3o amplamente classificadas em dois tipos: amostragem probabil\u00edstica<\/strong><\/a> e amostragem n\u00e3o probabil\u00edstica<\/a><\/strong>.<\/p>\n\n\n\n As amostras s\u00e3o escolhidas com base na teoria da probabilidade.<\/p>\n\n\n\n As amostras s\u00e3o escolhidas com base no julgamento subjetivo do pesquisador.<\/p>\n\n\n\n Embora garantamos que todos os membros da popula\u00e7\u00e3o tenham uma chance igual de serem inclu\u00eddos na amostra, isso n\u00e3o significa que as amostras derivadas de uma popula\u00e7\u00e3o espec\u00edfica que satisfa\u00e7a o crit\u00e9rio ser\u00e3o semelhantes. Elas ainda variar\u00e3o entre si, e essa varia\u00e7\u00e3o pode ser leve ou substancial.<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, um conjunto de amostras de temperaturas corporais de pessoas saud\u00e1veis mostrar\u00e1 menos diferen\u00e7a. No entanto, a diferen\u00e7a na press\u00e3o arterial sist\u00f3lica dessas pessoas seria consider\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n Tamb\u00e9m \u00e9 importante observar que a precis\u00e3o dos dados depende do tamanho da amostra. A precis\u00e3o \u00e9 muito menor com um tamanho de amostra pequeno do que com uma amostra de estudo maior. Assim, se duas, tr\u00eas ou mais amostras forem derivadas de uma popula\u00e7\u00e3o, quanto maiores elas forem, mais elas se assemelham entre si.<\/p>\n\n\n\n O conceito de popula\u00e7\u00e3o versus amostra \u00e9 importante para todo pesquisador compreender.<\/p>\n\n\n\n Entender a diferen\u00e7a entre uma popula\u00e7\u00e3o e uma amostra \u00e9 f\u00e1cil. Voc\u00ea deve se lembrar de uma lei fundamental da estat\u00edstica: uma amostra \u00e9 sempre um grupo menor (subconjunto) dentro da popula\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Em pesquisa de mercado e estat\u00edstica, todo estudo tem uma investiga\u00e7\u00e3o essencial. A observa\u00e7\u00e3o e a experimenta\u00e7\u00e3o de um tamanho de amostra<\/a> populacional determinam o resultado dessa investiga\u00e7\u00e3o. Isso \u00e9 feito para derivar insights que expliquem um fen\u00f4meno dentro da popula\u00e7\u00e3o do estudo.<\/p>\n\n\n\n Normalmente, uma amostra populacional \u00e9 usada em pesquisas, pois \u00e9 mais f\u00e1cil e econ\u00f4mico processar um subconjunto menor da popula\u00e7\u00e3o em vez de analisar o grupo inteiro.<\/p>\n\n\n\n Nesta tabela, podemos analisar mais de perto a diferen\u00e7a entre a amostra e a popula\u00e7\u00e3o:<\/strong><\/p>\n\n\n Para esclarecer os conceitos de popula\u00e7\u00e3o vs amostra, considere que uma popula\u00e7\u00e3o inclui cada item ou indiv\u00edduo relevante para um estudo, enquanto uma amostra representa um grupo menor extra\u00eddo da popula\u00e7\u00e3o para fornecer insights sem examinar o grupo inteiro. Abaixo est\u00e3o exemplos ilustrando esses conceitos em diferentes cen\u00e1rios:<\/p>\n\n\n\n A amostragem \u00e9 essencial ao conduzir qualquer estudo de pesquisa. Aqui est\u00e3o os sete principais motivos para usar uma amostra:<\/p>\n\n\n\n Na maioria dos casos, uma popula\u00e7\u00e3o pode ser muito grande para coletar dados precisos, o que n\u00e3o \u00e9 pr\u00e1tico. No entanto, as amostras permitem que pesquisadores coletem dados que podem ser analisados para fornecer insights sobre toda a popula\u00e7\u00e3o. Se amostradas adequadamente, as amostras oferecem uma representa\u00e7\u00e3o de toda a popula\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Quando se trata de pesquisa, a quantidade de tempo dispon\u00edvel pode ser um fator determinante. Uma amostra fornece um conjunto menor da popula\u00e7\u00e3o para revis\u00e3o, fornecendo dados \u00fateis para representar toda a popula\u00e7\u00e3o. Pesquisar uma amostra menor, em vez da popula\u00e7\u00e3o inteira, pode economizar tempo precioso para os pesquisadores e fornecer dados urgentes.<\/p>\n\n\n\n O custo de conduzir uma pesquisa \u00e9 frequentemente um par\u00e2metro importante para o estudo. Os pesquisadores devem fazer o melhor uso de seus recursos para conduzir uma pesquisa e obter insights precisos. Pesquisar uma amostra populacional representativa \u00e9 econ\u00f4mico, pois requer menos recursos, como:<\/p>\n\n\n\n Dependendo do m\u00e9todo de amostragem, a pesquisa conduzida em uma amostra pode ser precisa, com menor vi\u00e9s de n\u00e3o resposta, do que se realizada por meio de um censo. <\/p>\n\n\n\n Uma amostra selecionada usando o m\u00e9todo n\u00e3o probabil\u00edstico pode ser uma representa\u00e7\u00e3o precisa da popula\u00e7\u00e3o. Esses dados coletados podem ser usados para reunir insights sobre toda a comunidade.<\/p>\n\n\n\n Estat\u00edstica inferencial \u00e9 o processo pelo qual dados representativos s\u00e3o usados para inferir insights sobre toda a popula\u00e7\u00e3o. Estat\u00edsticas inferenciais s\u00f3 podem ser obtidas usando amostras de dados; tais m\u00e9todos estat\u00edsticos tamb\u00e9m est\u00e3o dispon\u00edveis. Dados coletados de uma amostra representam toda a popula\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Um censo de uma popula\u00e7\u00e3o inteira, \u00e0s vezes, n\u00e3o oferece dados precisos devido a erros como respostas inconsistentes ou vi\u00e9s de n\u00e3o resposta. Uma amostra cuidadosamente obtida, no entanto, elimina esse vi\u00e9s de amostragem e fornece dados mais precisos, que representam adequadamente a popula\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n \u00c0s vezes, coletar dados de uma popula\u00e7\u00e3o inteira \u00e9 quase imposs\u00edvel, pois algumas popula\u00e7\u00f5es s\u00e3o muito desafiadoras. Nesse caso, uma amostra pode representar o estudo como:<\/p>\n\n\n\n Embora “popula\u00e7\u00e3o” e “amostra” sejam dois termos diferentes, eles est\u00e3o relacionados. A popula\u00e7\u00e3o \u00e9 usada para extrair amostras. O principal prop\u00f3sito da amostra \u00e9 fazer infer\u00eancias estat\u00edsticas sobre a popula\u00e7\u00e3o. Sem a popula\u00e7\u00e3o, as amostras n\u00e3o podem existir. Quanto melhor a qualidade da amostra, maior o n\u00edvel de precis\u00e3o da generaliza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Ao usar o QuestionPro ou qualquer outra ferramenta de pesquisa, \u00e9 essencial saber a diferen\u00e7a entre popula\u00e7\u00e3o e amostra. Uma amostra \u00e9 um subconjunto da popula\u00e7\u00e3o estudada, enquanto uma popula\u00e7\u00e3o \u00e9 o grupo inteiro de pessoas ou coisas que um pesquisador quer estudar.<\/p>\n\n\n\n Ao planejar uma pesquisa utilizando o QuestionPro, \u00e9 essencial considerar cuidadosamente a popula\u00e7\u00e3o-alvo e selecionar um teste de delegado que reflita precisamente as qualidades da popula\u00e7\u00e3o maior. Ao fazer isso, os pesquisadores podem garantir que os resultados de suas pesquisas sejam precisos e possam ser aplicados \u00e0 popula\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Entender os padr\u00f5es fundamentais de exame e a popula\u00e7\u00e3o pode ajudar os especialistas a evitar vi\u00e9ses e complica\u00e7\u00f5es comuns, que podem afetar a precis\u00e3o de suas descobertas.<\/p>\n\n\n\n Quando combinado com uma s\u00f3lida compreens\u00e3o de popula\u00e7\u00e3o e amostragem, o uso do QuestionPro pode produzir resultados de pesquisa de alta qualidade que podem ser usados para tomar decis\u00f5es bem-informadas em v\u00e1rios campos.<\/p>\n\n\n\n A amostragem correta \u00e9 essencial para conduzir uma pesquisa de mercado perspicaz. Explore amostras de qualidade com o QuestionPro Audience.<\/a><\/p>\n\n\n\n\n
Formas de coletar dados de uma popula\u00e7\u00e3o<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Quando \u00e9 prefer\u00edvel a coleta de dados de uma popula\u00e7\u00e3o?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
\n
O que \u00e9 uma amostra em pesquisa de mercado?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
\n
Aqui est\u00e3o as t\u00e9cnicas de amostragem mais comuns<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
1. Amostragem probabil\u00edstica<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
\n
2. Amostragem n\u00e3o probabil\u00edstica<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
\n
Como escolher amostras de alta qualidade<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Popula\u00e7\u00e3o e amostra: qual \u00e9 a diferen\u00e7a?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/qa-release.questionpro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/09\/POPULACAO-1024x613.png\")
<\/figure><\/div>\n\n\nExemplos para entender melhor os conceitos de popula\u00e7\u00e3o versus amostra<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Popula\u00e7\u00e3o<\/strong><\/td> Amostra<\/strong><\/td><\/tr> Todos os livros em uma biblioteca<\/td> 50 livros selecionados aleatoriamente da biblioteca para avaliar seus g\u00eaneros<\/td><\/tr> Todos os smartphones dispon\u00edveis no mercado<\/td> 100 smartphones escolhidos de v\u00e1rias marcas para um teste de desempenho de bateria<\/td><\/tr> Todos os cinemas de uma cidade<\/td> 10 salas de cinema da cidade selecionadas para pesquisa de satisfa\u00e7\u00e3o do consumidor<\/td><\/tr> Todas as plantas em um jardim bot\u00e2nico<\/td> 25 esp\u00e9cies espec\u00edficas de plantas foram amostradas para estudar as taxas de crescimento ao longo do tempo<\/td><\/tr> Todos os voos partindo de um aeroporto importante<\/td> 30 voos aleat\u00f3rios partindo do aeroporto em um dia para monitoramento de desempenho pontual<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n Sete principais raz\u00f5es para escolher uma amostra de uma determinada popula\u00e7\u00e3o<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
1. Praticidade<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
2. Oferece dados urgentes<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
3. Custo-efetivo<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
\n
4. Precis\u00e3o da representa\u00e7\u00e3o<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
5. Estat\u00edstica inferencial<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
6. Uma amostra \u00e9 mais precisa do que um censo<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
7. Gerenci\u00e1vel<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
\n
Conclus\u00e3o<\/strong><\/h2>\n\n\n\n