Qualquer pessoa que tenha trabalhado num projeto de investigação sabe que os recursos são limitados: o tempo, o dinheiro e as pessoas nunca são ilimitados. É por isso que a maioria dos projetos visa recolher dados de uma amostra de pessoas, e não de toda a população (o censo é uma das poucas exceções), para otimizar o máximo de resultados.
Mas, como é conseguida esta amostra? Vejamos então em que consiste o processo de amostragem e a sua definição.
O que é o processo de amostragem?
É o processo pelo qual certos indivíduos são retirados de uma população que é objeto de uma análise.
A amostragem é necessária porque as populações podem ser demasiado grandes e não é viável (economica e materialmente falando) recolher dados de todos os indivíduos (tal como referido).
O objetivo é que a amostra seja representativa. Ou seja, os seus indicadores, tais como idade média, rendimento médio, percentagem de homens e mulheres, entre outros, devem ser os mesmos ou muito semelhantes aos da população.
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Qual a importância da amostragem?
Os investigadores operam em condições onde o erro é possível. Logo, é importante ter uma estratégia de amostragem que forneça, no mínimo, um plano do que e onde medir, quantas unidades de amostragem a recolher, o período em que as unidades devem ser recolhidas, e a frequência.
Pode ser útil consultar estatísticos experientes durante o processo de conceção da amostragem, uma vez que vários factores importantes devem ser tidos em conta, tais como os aspectos estatísticos e análise.
Tipos de amostragem
Quando se faz então uma investigação, raramente é possível estudar toda a população em que se está interessado. É por isso que os investigadores utilizam vários tipos de amostragem quando pretendem recolher dados e responder a perguntas de investigação.
Existem duas técnicas principais de amostragem na investigação: as que se baseiam na probabilidade e as que não se baseiam. Vejamos os diferentes tipos de amostragem que pode criar utilizando ambas as técnicas para uma recolha eficiente de dados para a sua próxima investigação.
Amostragem Probabilística
A amostragem probabilística é um método que refere-se ao estudo ou análise de pequenos grupos de uma população que utiliza formas de métodos de seleção aleatória. Divide-se em:
Amostragem Aleatória Simples
A amostragem aleatória simples, como o nome sugere, é um método completamente aleatório utilizado para selecionar uma amostra. Este método de amostragem é tão fácil como atribuir números a indivíduos (amostra) e depois escolher aleatoriamente números de entre os números através de um processo automatizado. Finalmente, os números escolhidos são os membros incluídos na amostra.
Amostragem estratificada
Este é um método em que uma grande população é dividida em dois grupos menores, que geralmente não se sobrepõem, mas representam toda a população na totalidade.
Durante a amostragem, estes grupos podem ser organizados e depois cada grupo pode ser algomerado separadamente.
Uma característica comum deste tipo de método é organizar ou classificar as amostras por sexo, idade, etnia, etc. Este método divide os sujeitos em grupos mutuamente exclusivos e depois utiliza uma amostragem aleatória simples para selecionar os membros dos grupos.
Amostragem de aglomerados
Geralmente analisa uma determinada população na qual a amostra consiste em vários elementos, por exemplo, cidade, família, universidade, etc. Os aglomerados são basicamente selecionados através da divisão da população maior em várias secções mais pequenas.
Amostragem sistemática
Esta foca-se na escolha de cada “enésima” pessoa para fazer parte da amostra. Por exemplo, pode escolher cada quinta pessoa para fazer parte da amostra, ou cada décima pessoa para fazer parte da amostra.
A amostragem sistemática é uma implementação alargada da mesma técnica de probabilidade em que cada membro de um grupo é selecionado em períodos regulares para formar uma amostra.
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Vantagens da amostragem probabilística
- Rentável: este processo é eficaz em termos de custos e tempo.
- Simples e fácil: a amostragem probabilística é um método fácil, uma vez que não envolve um processo complicado. É rápido e poupa tempo.
- Não técnica: este método de amostragem não requer nenhum conhecimento técnico devido à simplicidade com que pode ser executado. Este método não requer nenhum conhecimento complexo e, felizmente, não consome tempo.
Amostragem não Probabilística
É uma técnica onde o investigador seleciona amostras com base no julgamento subjetivo e não na seleção aleatória.
Ao contrário da amostragem probabilística, em que cada membro da população tem uma hipótese conhecida de ser selecionado, na amostragem não probabilística, nem todos os membros da população têm a oportunidade de participar no estudo. Divide-se pelos seguintes tipos:
Amostragem de conveniência
Por conveniência é uma técnica de amostragem não probabilística em que as amostras da população são selecionadas apenas porque estão convenientemente disponíveis para o investigador. Estas amostras são selecionadas apenas porque são fáceis de recrutar e porque o investigador não considerou selecionar uma amostra que representa toda a população.
Amostragem consecutiva
Esta técnica de amostragem não probabilística é muito semelhante à anterior (com uma ligeira variação). Numa amostragem consecutiva, o investigador escolhe uma única pessoa ou um grupo de amostra, conduz uma investigação durante um período, analisa os resultados, e depois passa para outro sujeito ou grupo de sujeitos, se necessário.
Amostragem de quotas
Hipoteticamente, suponha que um investigador quer estudar os objetivos de carreira dos empregados de uma organização. Há 500 empregados a trabalhar nesta organização e estes são coletivamente conhecidos como a “população”.
Para melhor compreender uma população, o investigador só precisará de uma amostra, não de toda a população. Além disso, o investigador está interessado em determinados estratos da população. É aqui que a amostragem por quotas ajuda a dividir a população em estratos ou grupos.
Amostragem casual
Nesta técnica de amostragem não probabilística, as amostras são selecionadas unicamente com base no conhecimento e credibilidade do investigador. Por outras palavras, os investigadores escolhem apenas aqueles que acreditam ser apropriados (no que diz respeito aos atributos e representação de uma população) para participar num estudo de investigação.
Amostragem bola de neve
Este tipo de técnica ajuda os investigadores a encontrar amostras quando estas são difíceis de localizar. Os investigadores utilizam esta técnica quando o tamanho da amostra é pequeno e não está prontamente disponível.
Vantagens da amostragem não probabilística
- Prática: é um método prático para investigadores que implementam inquéritos no mundo real. Naturalmente, os estatísticos preferem a amostragem probabilística porque esta produz dados sob a forma de números. Mas a realidade é que, se feita corretamente, a amostragem não probabilística pode produzir resultados semelhantes, se não a mesma qualidade.
- Rápida e rentável: O processo é mais rápido e mais rentável em comparação com a amostragem probabilística porque o investigador conhece a amostra. Os participantes são frequentemente motivados a responder rapidamente em comparação com indivíduos seleccionados aleatoriamente.
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Práticas para uma boa estratégia
Algumas das melhores práticas para executar corretamente uma estratégia de amostragem são:
- A redução do erro de amostragem é o principal objetivo de qualquer técnica de seleção.
- Uma amostra deve ser suficientemente grande para responder à questão da investigação, mas não tão grande a ponto de tornar o processo de amostragem não rentável.
- É importante estimar o tamanho global da amostra. É necessária uma amostra maior para representar com precisão a população quando a quantidade de variabilidade nos grupos é maior, bem como quando a diferença entre os dois grupos é menor.
- Em geral, quanto maior a amostra, menor o erro de amostragem e melhor o trabalho que se pode fazer.
- Se vai utilizar vários subgrupos no seu trabalho (tais como homens e mulheres com 10 anos, e residentes urbanos saudáveis e pouco saudáveis), assegure-se de que a sua seleção inicial de temas é suficientemente grande para justificar a eventual ruptura de grupos de temas.
- Se estiver a enviar inquéritos por e-mail, conte com o aumento do tamanho da amostra em 40-50% para responder pela perda de correio e pela não cooperação dos sujeitos.
- Não desperdice o seu dinheiro ganho arduamente e o seu valioso tempo gerando amostras maiores do que as necessárias.
Preparado para otimizar os seus processos?
Agora que sabe o que são as estratégias, é tempo de definir o seu quadro de amostragem e escolher os métodos mais apropriados para alcançar o seu objectivo de investigação.
Felizmente, existem ferramentas como a QuestionPro que o podem ajudar nesta jornada de sucesso.
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