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Amostragem. Orelhões: dos 100 telefones públicos testados, 39 não funcionaram. São Paulo possui cerca de 69 mil telefones públicos. A Telefônica vende 200 cartões telefônicos por minuto. O que dá cerca de 105 milhões de cartões telefônicos todos os anos. Matéria da Veja São Paulo.
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Orelhões: dos 100 telefones públicos testados, 39 não funcionaram • São Paulo possui cerca de 69 mil telefones públicos. A Telefônica vende 200 cartões telefônicos por minuto. O que dá cerca de 105 milhões de cartões telefônicos todos os anos. • Matéria da Veja São Paulo
A veja São Paulo testou aleatóriamente 100 destes. • O resultado da amostra 39 não funcionam. http://vejasp.abril.com.br/revista/edicao-2159/orelhoes-telefones-publicos
Sugestão de Leitura • Pesquisa de Mercado. Marina Rutter. Sergio Augusto de Abreu. Ática. 2007 • Pesquisa de Marketing. NareshMalhotra. PersonPrentice Hall. 2005
Fundamentos da Amostragem • Temos utilizado o termo Survey com o sentido implícito de “Survey por amostragem” em oposição a um estudo com todos os membros de uma população.
Fundamentos da Amostragem • Tipicamente o Survey é usado para estudar ou segmento ou parcela – uma amostra – de uma população para fazer estimativas sobre a natureza da população total da qual a amostra foi selecionada.
Fundamentos de Amostragem • As duas razões principias para se justificar a amostragem são o Tempo e o Custo. • A economia de se estudar 2.000 pessoas ao invés de 500.000 é obvia.
Fundamentos da Amostragem • Embora quando realizada de forma bem feita uma amostra seja representativa da população, é possível que uma amostra represente erroneamente a população da qual é obtida. O pesquisador tem de estar preparado para tolerar certa ambigüidade.
Amostragem • Se todos os membros de uma população fossem idênticos uns aos outros, não haveria necessidade de procedimentos de amostragem, qualquer amostra seria suficiente. De fato em casos extremos, um exemplar bastaria.
Amostragem • Porém para estudos sociais, devemos considerar que cada população humana é composta de indivíduos variados. Uma amostra de indivíduos de uma população deve conter a mesma variação existente na população.
Amostragem • Amostras de Survey devem representar as populações das quais são retiradas, se devem fornecer estimativas úteis quanto às características daquela população.
Amostragem • Não necessitam contudo, serem representativas em todos os aspectos. Representatividade no sentido de amostragem, limita-se às características relevantes para o interesse da pesquisa.
Amostragem • Uma regra básica é: uma amostra será representativa da população da qual foi selecionada se todos os membros da população tiverem oportunidade igual de serem selecionados para a amostra.
Amostragem • Amostras probabilísticas (embora jamais perfeitas) são tipicamente mais representativas do que outros tipos de amostra. • A teoria da probabilidade permite estimar qual a precisão ou representatividade da amostra.
Elemento • Um elemento é a unidade sobre a qual a informação é coletada, e que serve de base para a análise. Tipicamente, na pesquisa de Survey os elementos são pessoas ou certos tipos de pessoas. (Porém podem incluir corporações, escolas, clubes).
População • Agregação dos elementos do Survey. O grupo total de pessoas ou instituições sobre a qual você quer obter informação. • Uma população é o total de elementos que compartilham algum conjunto comum de características.
Amostra ou Censo • O pesquisador deve obter informações sobre parâmetros de populações utilizando um censo ou uma amostra. • Um censo envolve uma contagem completa de cada elemento de uma população.
Amostra ou Censo • Já uma amostra é um subgrupo da população. Populações pequenas, que variam muito em termo das características de interesse para o pesquisador, são próprias para um censo. Caso o processo de medição resultar na inutilização ou no consumo do produto, a amostragem é preferível
Estrutura de Amostragem • É a lista de unidades de amostra (elementos ou conjunto de elementos considerados para seleção). Geralmente composta na forma de uma lista. • Na prática muitas vezes são as molduras de amostra disponíveis que definem as populações de Survey e não o contrário.
Estrutura de Amostragem • As condições existentes no campo onde a pesquisa será realizada quase sempre são imperfeitas. Uma moldura de amostragem é a lista de todos os elementos da população da qual selecionarei a amostra.
Estrutura de Amostragem • Lembrar que os achados por amostragem só podem ser considerados representativos da agregação de elementos que constituem a moldura da amostragem.
Estrutura de Amostragem • Muitas vezes tais molduras nem sempre incluem todos os elementos. Uma primeira preocupação deve ser avaliar a extensão destas omissões.
Estrutura de Amostragem • Para poder generalizar a população que compõe a moldura de amostragem é necessário que todos os elementos tenham representação nela. Do contrário elementos que aparecem mais terão mais chances de serem selecionados.
Teoria da Amostragem • A finalidade de uma amostra é selecionar um conjunto de elementos de uma população de tal forma que a descrição destes elementos (estatísticas) descrevem com precisão a população total da qual foram selecionadas.
Teoria da Amostragem • A chave de tal processo é a seleção aleatória. Neste processo todos os elementos tem a mesma chance de serem escolhidos. O uso da seleção aleatória nos permite utilizar a teoria da probabilidade como base em nossas estimativas.
Definição da População Alvo • A elaboração da amostragem começa com a especificação da população alvo. A população alvo é a coleção de elementos ou objetos que possuem a informação que o pesquisador está buscando.
Definição da População Alvo • A definição da população alvo envolve traduzir o problema da pesquisa em uma declaração exata de quem deve e de quem não deve ser incluído na amostra. • A população alvo deve ser definida em termos de elementos, unidades de amostragem, extensão e período de tempo.
Definição da População alvo • Uma unidade de amostragem pode ser o elemento em si ou uma entidade mais prontamente disponível que contenha o elemento. • O problema básico é especificar as características dos indivíduos ou coisas (companhias, lojas) do qual a informação é necessária para atender aos objetivos da pesquisa. • Além de definir quem será incluído na população de interesse, as vezes é importante definir quem será excluído.
Determinar a estrutura da amostragem • Uma estrutura de amostragem é uma representação dos elementos da população alvo. Ela consiste em uma lista ou conjunto de instruções para definir a população alvo.
Determinar a estrutura da amostragem • Desenvolver uma estrutura de amostragem adequada é muitas vezes um dos problemas mais desafiadores que o pesquisador enfrenta na área de amostragem.
Determinar a estrutura da amostragem • Em uma situação ideal, devemos obter a lista dos elementos da população, completa e precisa. Com freqüência, porém, não temos essa lista.
Exemplo • Por exemplo, a população para determinado estudo pode ser definida como aqueles indivíduos que beberam cerveja na última semana. Obviamente não existe uma lista completa destes indivíduos. Nesses casos, em vez de uma estrutura de amostragem no sentido tradicional, teremos de refletir a estrutura de amostra por meio de algum procedimento que produza uma amostra representativa dos indivíduos com características desejadas.
Escolher uma técnica de amostragem • A seleção de uma técnica de amostragem envolve a amostragem não probabilística e a probabilística.
Amostragem Probabilística • Na amostragem probabilística, os elementos são escolhidos por chance, ou seja, aleatoriamente. • Todos os elementos possuem uma probabilidade conhecida diferente de zero de ser selecionado.
Amostragem Probabilística • Intervalos de confiança podem ser calculados em torno das estimativas de amostra, e é importante projetar estatisticamente os resultados da amostra para a população, ou seja, tirar conclusões em relação à população-alvo.
Amostragem Não Probabilística • A amostragem não probabilística depende do julgamento pessoal do pesquisador, em vez do acaso, na escolha dos elementos da amostra.
AmostraAgemNão Probabilística • Ainda que a amostragem não probabilística produza boas estimativas sobre a característica da população essas técnicas são limitadas. Não há como avaliar a precisão dos resultados da amostra objetivamente. A precisão se refere ao nível de incerteza sobre a característica que está sendo medida.
ATENÇÃO • Com amostragem probabilística cada unidade da população tem um probabilidade conhecida de ser selecionada. A amostragem probabilística permite que o pesquisador avalie a CONFIABILIDADE e a VALIDADE dos dados coletados, calculando a probabilidade dos achados da amostra serem diferentes da população alvo. • Os resultados obtidos podem ser generalizados para a população alvo dentro de uma margem de erro específica.
ATENÇÃO • Na amostragem não probabilística, a probabilidade de seleção de cada unidade é desconhecida. Portanto o erro de amostragem é desconhecido. A seleção é feita com base na intuição ou conhecimento do pesquisador. O nível de representatividade da amostra em relação a população depende da abordagem amostral e a qualidade da seleção depende do pesquisador.
Determinar o tamanho da amostra • O tamanho da amostra refere-se ao número de elementos a serem incluídos no estudo. A determinação do tamanho da amostra envolve considerações qualitativas e quantitativas.
Determinar o tamanho da amostra Deve-se considerar: 1) Importância da decisão 2) A natureza da pesquisa 3) O número de variáveis 4) A natureza da análise 5) Os tamanhos de amostras usados em estudos parecidos 6) Limitações de recursos.
Amostragem Aleatória Simples • Na amostragem aleatória simples, cada elemento da população tem uma probabilidade de seleção conhecida e idêntica. • A dedução de um procedimento de amostragem aleatória é que cada elemento pode ser selecionado independente dos outros.
Amostragem Aleatória Simples • Teoricamente é a técnica mais perfeita para se obter uma amostra representativa do universo ou população.
Amostragem Aleatória Simples • Método de amostragem básico suposto pelos cálculos estatísticos de Survey. Uma vez estabelecida uma moldura de amostragem, você numera cada elemento da lista e sorteia aleatoriamente os selecionados.
