População do Estudo: Características e Técnicas de Amostragem

Publicados: 2022-08-18

Como você define uma população de estudo? Os estudos de pesquisa exigem que grupos específicos tirem conclusões e tomem decisões com base em seus resultados. Esse grupo de interesse é conhecido como amostra. O método utilizado para selecionar os entrevistados é conhecido como amostragem.

O que é uma população de estudo?

Uma população de estudo é um grupo considerado para um estudo ou raciocínio estatístico. A população do estudo não se limita apenas à população humana. É um conjunto de aspectos que têm algo em comum. Podem ser objetos, animais, medidas, etc., com muitas características dentro de um grupo.

Por exemplo, suponha que você esteja interessado no tempo médio que uma pessoa entre 30 e 35 anos leva para se recuperar de uma condição específica após consumir um tipo específico de medicamento. Nesse caso, a população do estudo será todas as pessoas com idades entre 30 e 35 anos.

Um estudo médico examina a propagação de uma doença específica em cães vadios em uma cidade. Aqui, os cães vadios pertencentes a essa cidade são a população do estudo. Essa população ou amostra representa toda a população sobre a qual você deseja concluir.

Como estabelecer uma população de estudo?

A amostragem é uma técnica poderosa para coletar opiniões de uma ampla gama de pessoas, escolhidas de um grupo específico, para aprender mais sobre todo o grupo em geral.

Para que qualquer estudo de pesquisa seja eficaz, é necessário selecionar a população de estudo que realmente represente toda a população. Antes de iniciar seu estudo, a população-alvo deve ser identificada e acordada. Ao nomear e conhecer sua amostra com antecedência, qualquer feedback considerado inútil para o estudo será amplamente eliminado.

Se sua pesquisa visa entender a eficácia de um produto ou serviço, a população do estudo deve ser os clientes que o usaram ou são mais adequados às suas necessidades e que usarão o produto/serviço.

Seria caro e demorado coletar dados de toda a população de seu mercado-alvo. Ao amostrar com precisão sua população de estudo, é possível construir uma imagem real do mercado-alvo usando as tendências nos resultados.

Escolhendo uma amostra precisa da população de estudo

A decisão sobre uma amostra apropriada depende de vários fatores-chave.

Primeiro, você decide quais parâmetros populacionais deseja estimar.
Não espere que as estimativas de uma amostra sejam exatas. Sempre espere uma margem de erro ao fazer suposições com base nos resultados de uma amostra.
Compreender o custo da amostragem nos ajuda a determinar quão precisas nossas estimativas precisam ser.
Saiba quão variável é a população que você deseja medir. Não é necessário supor que uma grande amostra seja necessária se a população do estudo for grande.
Leve em consideração a taxa de resposta da sua população. Uma taxa de resposta de 20% é considerada “boa” para um estudo de pesquisa online.

Características de amostragem na população de estudo

A amostragem é um mecanismo para coletar dados sem pesquisar toda a população-alvo.
A população de estudo é toda a unidade de pessoas que você considera para sua pesquisa. Uma amostra é um subconjunto deste grupo que representa a população.
A amostragem reduz a fadiga da pesquisa, pois é usada para evitar que os pesquisadores 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.
O rastreamento dos padrões de taxa de resposta de diferentes grupos ajudará a determinar quantos respondentes selecionar.
O estudo não se limita apenas à parte selecionada, mas é aplicado a toda a população-alvo.

Técnicas de amostragem para sua população de estudo

Agora que você entende que não pode pesquisar toda a população do estudo devido a vários fatores, você deve adotar uma das metodologias de seleção de amostra que melhor se adapte ao seu estudo de pesquisa.

Em termos gerais, duas metodologias podem ser aplicadas: amostragem probabilística e amostragem não probabilística.

Técnicas de Amostragem: Amostragem de Probabilidade

Este método é usado para selecionar objetos de amostra de uma população com base na teoria da probabilidade. Todos estão incluídos na amostra e têm a mesma chance de serem selecionados. Não há viés neste tipo de amostra. Todas as pessoas da população têm a oportunidade de fazer parte da pesquisa.

A amostragem probabilística pode ser categorizada em quatro tipos:

Amostragem Aleatória Simples: Amostragem aleatória simples é a maneira mais fácil de selecionar uma amostra. Aqui, cada membro tem a mesma chance de fazer parte da amostra. Os objetos nesta amostra são escolhidos ao acaso, e cada membro tem exatamente a mesma probabilidade de ser escolhido.
Amostragem por conglomerados: A amostragem por conglomerados é um método no qual os entrevistados são agrupados em conglomerados. Esses grupos podem ser definidos com base em idade, sexo, localização e parâmetros demográficos.
Amostragem Sistemática: Na amostragem sistemática, os indivíduos são escolhidos em intervalos iguais da população. Um ponto de partida é selecionado e, em seguida, os entrevistados são escolhidos em intervalos amostrais predefinidos.
Amostragem Estratificada: Amostragem aleatória estratificada é um processo de dividir os entrevistados 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 probabilística utiliza a preferência do pesquisador quanto à seleção da amostra. Esse método de amostragem deriva 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 pode ainda ser classificada em quatro tipos distintos:

Amostragem por Conveniência: Como o próprio nome indica, a amostragem por conveniência representa a conveniência com que o pesquisador pode chegar ao respondente. Os pesquisadores não têm autoridade para selecionar as amostras e são feitas apenas por questões de proximidade e não representatividade.
Amostragem deliberada, crítica ou de julgamento: Neste tipo de amostragem o pesquisador julga e desenvolve sua amostra sobre a natureza do estudo e a compreensão de seu público-alvo. São selecionadas apenas as pessoas que atendem aos critérios da pesquisa e ao objetivo final.
Amostragem de bola de neve: À medida que uma bola de neve acelera, ela acumula mais neve ao seu redor. Da mesma forma, com a amostragem bola de neve, os entrevistados são encarregados de fornecer referências ou recrutar amostras para o estudo assim que sua participação terminar.
Amostragem por Cotas: A amostragem por cotas é um método onde o pesquisador tem o privilégio de selecionar uma amostra com base em seus estratos. Neste método, duas pessoas não podem existir sob duas condições diferentes.

Vantagens e desvantagens da amostragem em uma população de estudo

Na maioria dos casos, da população total do estudo, as percepções só podem ser obtidas a partir de amostras pré-definidas. Isso vem com suas próprias vantagens e desvantagens. Alguns deles estão listados abaixo.

Vantagens

Altamente preciso - baixa probabilidade de erros (se bem amostrado)
Economicamente viável por natureza, altamente confiável
Alta taxa de aptidão para diferentes pesquisas Leva menos tempo em comparação com a pesquisa de toda a população Implementação de recursos reduzida
Propriedades abrangentes e com uso intensivo de dados são aplicadas a uma população maior. Ideal quando a população do estudo é vasta.

Desvantagens

Amostras insuficientes
Possibilidade de preconceito
Problemas de precisão (se a amostragem for ruim)
Dificuldade em obter a amostra típica
Falta de fontes de qualidade
Possibilidade de cometer erros.

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