Amostragem concepção e procedimentos

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PESQUISA DE 
MARKETING
OBJETIVOS DE APRENDIZAGEM
> Identificar diferenças entre as condições em que uma amostra é plausível
ou não de um censo.
> Reconhecer o processo de elaboração de uma amostragem, dadas suas
diferenciações.
> Analisar as diferentes técnicas de amostragem e as condições de uso para
cada uma delas.
Introdução
A realização e divulgação de pesquisas é um fato corriqueiro. Em jornais e revistas, 
por exemplo, frequentemente nos deparamos com reportagens estruturadas em 
função de dados estatísticos coletados em pesquisas dos mais diversos temas. São 
matérias sobre saúde, esporte, educação, transporte, etc. No entanto, no campo da 
governança pública, esses dados coletados são fundamentais, por exemplo, para 
se detectar um problema e, assim, embasar o desenvolvimento de novas políticas 
públicas. Na publicidade, o uso de pesquisas também é marcante para traçar o 
comportamento e a preferência dos consumidores sobre determinado produto. 
Amostragem: 
concepção e 
procedimentos
Clarisse de Mendonça e Almeida
Quando lidamos com questões relativas à pesquisa e à estatística, duas pala-
vras sempre estão presentes: amostragem e censo. Você sabe a diferença entre 
elas? Sabe em qual contexto cada uma dessas palavras é utilizada? Ao longo deste 
capítulo, identificaremos os principais elementos que diferem os dois conceitos, 
perceberemos o momento para se aplicar a técnica de amostragem e conhece-
remos como se dá o processo de elaboração de uma pesquisa por amostragem 
e as principais técnicas envolvidas. 
Amostra e censo
Vivemos na chamada Sociedade da Informação (CASTELLS, 1999). Diversos 
pesquisadores reconhecem esse período (iniciado no século XX) como aquele 
em que a informação ocupa lugar central na vida de todos. Um dos traços 
marcantes desse cenário é o grande volume de informações sendo produ-
zidas e compartilhadas pelos usuários via internet e em uma velocidade e 
intensidade nunca antes vistas. A informação assume lugar central na vida 
social, cultural e política dos indivíduos. 
O conceito de Sociedade da Informação foi referenciado pela pri-
meira vez por Fritz Machlup em 1962, mas se tornou popular com as 
obras de Manuel Castells. O conceito defende a ideia de que, com a internet e 
o desenvolvimento de tecnologias digitais, especialmente no início do século
XX, mergulhamos em um cenário em que “[...] a geração, o processamento e a
transmissão de informação tornam-se a principal fonte de produtividade e poder 
[...]”, conforme destacado no livro A Era da informação: economia, sociedade e
cultura (CASTELLS, 1999, p. 21). Isso geraria uma nova economia, que se organiza 
principalmente por meio de redes empresariais e comunicacionais.
É nesse contexto de múltiplas e variadas informações circulantes — ve-
rídicas ou não — e divulgadas por diferentes canais e fontes, que a busca 
por dados confiáveis se torna ainda mais importante. Então, as pesquisas 
ganham espaço e relevância. A credibilidade que têm, por apresentar dados 
e análises, as colocam em local de destaque.
No jornalismo e na publicidade, é muito comum encontrarmos o uso 
da pesquisa para validar e dar mais veracidade a uma informação. 
Os dados, geralmente divulgados por canais oficiais e seguros, alimentam a 
produção de reportagens sobre o comportamento dos indivíduos. 
Amostragem: concepção e procedimentos2
No cenário atual, os resultados de pesquisas são cada vez mais valoriza-
dos, pois carregam o teor da veracidade e da confiabilidade. E, sendo assim, 
tornam-se mais evidentes e populares conceitos como amostra e censo. Mas 
qual seria a diferença entre esses dois termos?
Para começar, precisamos entender que uma pesquisa se inicia em uma 
etapa anterior à pesquisa, à coleta e à análise de dados propriamente ditos. 
A etapa do planejamento é muito importante na medida em que nela se 
escolhe entre realizar a coleta por meio da técnica de amostragem ou de 
censo, dois tipos principais de pesquisa, entre outros pontos. Do contrário, 
sem o planejamento adequado, corre-se o risco de não se alcançar os obje-
tivos pretendidos. 
Há diferenças nem sempre nítidas entre censo e amostra. Você saberia 
identificá-las? Aplicamos a técnica de amostragem naqueles casos em que 
o universo de atingidos é tão amplo e vasto que seria impossível alcançar 
a todos. Sendo assim, define-se um universo de entrevistados seguindo 
procedimentos estatístico-matemáticos, tornando possível a obtenção de 
respostas confiáveis ou aquilo que chamamos de amostra representativa. 
Essa parcela de atingidos (a amostra) representa o mais fielmente possível o 
grupo todo. No caso de uma pesquisa por amostra, tiramos conclusões sobre 
o todo a partir de um universo definido, não sendo necessário analisar todos 
os integrantes desse universo amplo para se chegar a conclusões. 
Para ilustrarmos a situação da amostra, podemos pensar no seguinte 
exemplo. Bolfarine e Bussab (2005) compararam a técnica da amostra ao de 
um cozinheiro verificando a temperatura de uma sopa na panela. Para saber 
se a sopa está quente, ele retira uma pequena amostra com uma colher, 
então tira as suas conclusões sobre o prato como um todo: se está quente ou 
não. No entanto, se o cozinheiro não mexer bem a sopa, de modo a igualar a 
temperatura no volume todo, talvez tire uma conclusão equivocada sobre o 
todo. Essa é a mesma lógica das pesquisas por amostragem.
Amostragem: concepção e procedimentos 3
Na medida em que nos debruçamos no tema da pesquisa por amos-
tragem, indagamo-nos sobre como é possível entrevistar uma parcela 
definida e limitada de pessoas e a partir daí gerar resultados expressivos, 
confiáveis e científicos. Nesse caso, o pesquisador precisa definir qual técnica 
de amostragem será usada de modo a se alcançar uma amostra probabilística 
que traga resultados consistentes, gerando possíveis interferências.
Outro termo que ouvimos muito no campo da pesquisa é população. 
Chamamos de população os elementos pertencentes a um grupo. A popu-
lação representa aquelas pessoas com as mesmas características e que 
consistem no público-alvo da nossa pesquisa e foco do nosso experimento. 
Quando selecionamos uma parcela de indivíduos dessa população-alvo (um 
subconjunto dentro do universo maior), damos, assim, o nome de amostra. 
E nesse sentido, o arcabouço amostral consiste nos itens que identificam a 
nossa amostra.
Um arcabouço amostral é uma representação dos elementos da população-alvo. 
Consiste em uma lista ou conjunto de instruções para identificar a população-alvo. 
Exemplos de arcabouço amostral são listas telefônicas, listagem de associados 
de alguma entidade comercial ou o cadastro de clientes de uma empresa (ZAM-
BERLAN, 2008, p. 34).
Uma amostra precisa ter a capacidade de gerar estimativas que correspon-
dam à realidade de toda a população, apresentando um menor erro amostral 
possível e uma maior precisão nas estimativas. 
Chamamos de erro amostral a diferença existente entre observar 
uma amostra e um universo todo. Há uma diferença que precisa ser 
considerada. Se observássemos a população inteira, chegaríamos a um valor real, 
mas não é o caso quando optamos por pesquisar uma amostra. Em uma pesquisa 
sobre obesidade, por exemplo, se somássemos o peso de todos, chegaríamos 
a um valor provavelmente diferente daquele que alcançaríamos observando 
apenas uma amostra. O correto, nesse caso, se for possível, é selecionarmos 
uma amostra cuja diferença entre o valor alcançado e o valor da totalidade (se 
todos fossem pesquisados) seja a menor possível.
A boa amostra permite a generalização dos resultados dentro de limites 
aceitáveis de dúvidas. Sendo assim:
Amostragem: concepção e procedimentos4
O propósito da amostra é o de fornecer informações que permitam descrever 
os parâmetros do universo, da maneira mais adequada possível. A boa amostra 
permite a generalização dos resultados dentro de limites aceitáveis de dúvidas 
(BOLFARINE; BUSSAB, 2005, p. 14). 
Todavia, com relação ao termo censo,o utilizamos quando é possível 
analisar todos os componentes desse universo. Em um grupo pequeno, por 
exemplo, é perfeitamente possível se realizar um censo. Sobre o método, 
assim define Sass (2012, p. 133):
Um sinônimo de censo é o termo recenseamento, mais comumente aplicado para 
fazer referência à população de pessoas, caracterizado como um conjunto de 
procedimentos operacionais com o objetivo de coletar, sistematizar e divulgar 
dados demográficos, econômicos e sociais da população (constituída por todos 
os habitantes de um país ou uma região) em um momento ou vários momentos 
especificados.
O censo, ou recenseamento, faz um levantamento de todos os indivíduos 
do grupo que se quer pesquisar. No entanto, a amostragem considera um 
grupo menor, mas representativo do todo. Essa técnica tende a ser um pro-
cesso mais econômico, viável e rápido do que o censo, que é mais custoso e 
moroso para ser realizado. Se, por exemplo, nossa população-alvo da pesquisa 
for funcionários de um determinado setor de uma empresa e todos forem 
pesquisados, podemos dizer que fizemos um censo.
Um dos campos que mais investem em pesquisas por amostragem e censo 
é a Educação. Nas últimas décadas, investiu-se na realização de pesquisas 
que embasassem e justificassem a criação de políticas públicas e reformas 
educacionais com base nos dados coletados. Esses estudos permitem, por 
meio da análise de indicadores simples ou complexos, por exemplo, detectar 
problemas de fluxo escolar, analfabetismo etc. (GATTI, 2004). O censo escolar, 
realizado pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio 
Teixeira (INEP), é o principal instrumento de coleta de informações sobre o 
Ensino Básico. O objetivo é produzir um retrato da realidade educacional 
brasileira e, assim, traçar políticas públicas. 
Outro exemplo conhecido de pesquisa é o censo populacional reali-
zado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), que 
tem o objetivo de medir o número de pessoas no Brasil e identificar caracte-
rísticas importantes como sexo, raça e idade. No entanto, mesmo nesse caso, 
nem todas as pessoas que residem no Brasil são entrevistadas. Geralmente, 
uma a cada dez pessoas recebe a visita do recenseador. Usa-se uma abordagem 
Amostragem: concepção e procedimentos 5
por amostra em que se entrevista parte da população — em média, um a cada 
domicílio recebe um recenseador. As pesquisas de intenção de votos é outro 
modelo conhecido que segue a mesma lógica. Em ambas as pesquisas citadas, 
a parcela entrevistada é suficiente para que se tenha um panorama, um retrato 
de uma realidade. Sendo assim, dizemos que a pesquisa alcançou uma parcela 
representativa do todo ou, ainda, que representou uma microrrepresentação 
do todo, de acordo com Heleno Bolfarine e Wilton O. Bussab, no livro Elementos 
de amostragem.
É importante destacar que há vantagens e desvantagens no uso de pes-
quisas por amostragem na comparação com o censo. Quando a população é 
pequena ou as informações são fáceis de serem conseguidas, por exemplo, 
é conveniente realizarmos o censo ao invés da pesquisa por amostragem. 
Isso, porque a amostragem sempre apresenta uma margem de erro maior 
do que no caso do censo. Se acontecer de o seu público-alvo ter um perfil 
bem heterogêneo, os seus resultados podem ser equivocados, e a precisão, 
nesses casos, cai. No caso de um público muito heterogêneo, é conveniente 
entrevistar mais pessoas. 
Vale lembrar que um processo por amostragem não é obtido por meio 
de opinião, influências e conhecimentos do pesquisador sobre um fato. Para 
Guerra (2006, p. 43), “[...] a amostra não se constitui por acaso, mas em função 
de características específicas que o investigador quer pesquisar”. Sendo 
assim, é preciso ser transparente com relação aos meios, à escolha e à técnica 
que foram utilizados, empregar corretamente a técnica da amostragem, ser 
capaz de analisar os dados coletados e apontar possíveis desvios e erros 
no processo.
Elaboração da amostragem
Usamos uma pesquisa por amostragem, como vimos, quando não há possi-
bilidade de se alcançar todos os envolvidos — na impossibilidade de se fazer 
o censo — sendo ainda uma saída mais rápida e viável economicamente, 
ou, ainda, quando preferimos trabalhar com um grupo pequeno, de modo a 
aprofundar melhor nossos questionamentos e resultados. Para esses casos, 
selecionamos uma amostra, na qual aplicaremos nossa pesquisa.
Para o campo das Ciências Sociais, dizemos que a pesquisa por amos-
tragem se relaciona à necessidade de compreensão sobre um determinado 
fenômeno social próprio de uma parte do universo — da amostra (BARBETTA, 
2012). Tal demanda exige o desenvolvimento de um plano amostral em que 
possamos determinar o tamanho da amostra e o tipo de amostragem a serem 
Amostragem: concepção e procedimentos6
realizados (BARBETTA, 2012). E, para tanto, é necessário fazermos alguns 
questionamentos.
Os principais deles, de acordo com Cooper e Schindler (2016), são os 
seguintes:
 � Qual é o público-alvo?
 � Quais são os parâmetros de interesse?
 � Qual é o método de amostragem apropriado?
 � Qual é o tamanho de amostra necessário?
O uso dos termos amostra e amostragem pode gerar algumas con-
fusões. No entanto, amostra se refere ao recorte de indivíduos que 
serão entrevistados. É o grupo representativo que nos permitirá compreender o 
comportamento do todo. Todavia, o termo amostragem se refere ao processo ao 
qual determinamos a amostra. É o caminho que escolheremos para a realização 
da pesquisa.
De acordo com Malhotra (2001), a etapa de planejamento da pesquisa 
por amostragem contém cinco fases que acontecem de modo sequencial ou 
simultâneo.
 � definir a população;
 � determinar o arcabouço amostral;
 � escolher as técnicas amostrais;
 � determinar o tamanho da amostra;
 � executar o processo de amostragem. 
Qualquer pesquisa sempre começa com uma pergunta que se pretende 
responder. “Quantas crianças se matricularam nas escolas públicas em um 
determinado Município? Quantas pessoas estão desempregadas no ramo 
da construção civil em todo o Estado? Qual é a opinião dos trabalhadores 
sobre o transporte público no país?” A formulação da pergunta que se quer 
responder dá início ao processo de planejamento da pesquisa por amostragem. 
Em seguida, precisamos definir a população-alvo que queremos trabalhar. 
Ou seja, precisamos compreender qual público realmente nos interessa e 
definir quais elementos da população têm as características que nos inte-
ressam, determinando nosso arcabouço amostral. 
Amostragem: concepção e procedimentos 7
O planejamento de uma amostragem começa com a especificação da população-
-alvo, a coleção de elementos ou objetos que possuem a informação procurada pelo 
pesquisador e sobre as quais devem ser feitas inferências (MALHOTRA, 2001, p. 301).
Se vamos, por exemplo, trabalhar com pesquisa focada em crianças de 
10 a 12 anos, nossa unidade elementar é essa: crianças de 10 a 12 anos. Se 
vamos realizar uma pesquisa de cunho eleitoral, os eleitores serão a nossa 
unidade elementar.
É muito importante definirmos bem o público-alvo e suas caracte-
rísticas. Sem conhecermos bem o público com o qual trabalharemos, 
dificilmente chegaremos a um tamanho da amostra, por exemplo. Precisamos 
ter certeza sobre quem iremos pesquisar, pois somente assim saberemos exa-
tamente onde aplicar a pesquisa de amostragem e quantas pessoas entrevis-
taremos, diminuindo a margem de erro da pesquisa. Lembre-se: para que haja 
menor margem de erro na pesquisa, mais entrevistas serão necessárias. 
Fonte: Determinação do tamanho de uma amostra (2011, p. 2).
Junto com a definição da pergunta e do público-alvo temos a etapa de 
identificação dos objetivos. Traçar os objetivos — aquilo que se pretende 
alcançar ao final do processo — é uma das etapas mais importantes. É partir 
dos objetivos que escolhemos o método e os rumos que tomaremos. Uma 
pesquisa por amostra pode ter vários objetivos, mas é convenienteque 
se escolha um como principal, colocando os outros como secundários ou 
periféricos. 
Definidos os objetivos, chegamos ao momento de definir as variáveis ou os 
atributos. Isso significa que dentro do universo a ser pesquisado há públicos 
com características próprias, as quais nos interessa focar na pesquisa. Pense 
no seguinte exemplo. Precisamos descobrir a opinião do público feminino, 
acima de 40 anos, de classe média alta, sobre o desempenho de um determi-
nado carro de luxo. O nosso universo são aquelas mulheres que já adquiriram 
o carro. No entanto, só nos interessa o grupo com essas características: acima 
de 40 anos, pertencentes à classe média alta. Essas são as nossas variáveis. 
Amostragem: concepção e procedimentos8
Se não houver a definição clara dos nossos parâmetros — característica dos 
indivíduos que nos interessa pesquisar — corremos o risco de não alcançar 
corretamente os nossos objetivos. Isso, porque não delimitaremos nosso 
público, influenciando nos resultados. 
As variáveis podem ser de dois tipos: qualitativas e quantitativas. No 
primeiro caso, estão aquelas em que os valores não são calculados 
em termos numéricos, como, por exemplo, sexo, raça e preferências. As quanti-
tativas fazem uso de números e geram, portanto, uma quantidade mensurável, 
como idade e peso. 
O mais importante ao selecionar uma amostra é garantir que ela seja uma 
representação do todo ao qual foi selecionada. Em termos quantitativos, deve-
mos definir quantos indivíduos devem ser pesquisados para que representem 
a totalidade do universo. Deve ser obviamente um número menor do que o 
todo. Em termos qualitativos, devemos ser capazes de selecionar o perfil dos 
indivíduos, de modo que todos se sintam e sejam representados na amostra. 
O tamanho da amostra é outro ponto que precisa ser considerado. Podemos 
dizer que essa etapa merece muita atenção e conhecimento, pois precisa 
considerar, por exemplo, a heterogeneidade da população e os parâmetros 
que deseja obter. Calcular o tamanho da amostra requer fórmulas, desde as 
simples até as mais complexas. 
Uma amostra muito grande resulta em perda de tempo e recursos finan-
ceiros, e uma amostra muito pequena não trará resultados confiáveis. No 
entanto, no caso de pesquisas eleitorais e nos casos em que se estuda grupos 
separados (por sexo, localidade, faixa etária, etc.), é necessário calcular o 
tamanho da amostra para cada um desses segmentos.
Terminamos o planejamento? Ainda não. É preciso selecionar qual técnica 
de amostragem usaremos, de modo que nossos objetivos sejam atendidos, 
gerando resultados confiáveis.
Técnicas de amostragem
No momento de se planejar uma pesquisa é preciso definir qual caminho 
será escolhido. Há duas técnicas principais de amostragem: a probabilística 
e a não probabilística. 
A amostragem probabilística é a mais simples e mais usada. Nesse caso, 
a amostra é selecionada por acaso, de modo aleatório, na qual todos têm 
Amostragem: concepção e procedimentos 9
a mesma probabilidade de serem escolhidos para a pesquisa. Corresponde 
a uma amostra de elementos retirados ao acaso da população, isto é, cada 
indivíduo é escolhido completamente ao acaso e cada membro da população 
tem a mesma probabilidade se ser incluído na amostra. 
Uma das características desse método é a imparcialidade do pesquisador 
na seleção dos entrevistados. Um exemplo se dá naquelas pesquisas em que 
se escolhe aleatoriamente quais domicílios serão selecionados para uma 
pesquisa, embora todos tenham sido mapeados. Para alguns casos, pode-se 
usar software específicos de estatística que selecionam a amostra.
Há vantagens e desvantagens pela escolha desse tipo de amostragem. 
Trata-se, sem dúvida, de um método simples e rápido para se obter uma 
amostra. No entanto, como a escolha é feita de modo aleatório, corremos o 
risco de selecionar, por exemplo, vários moradores da mesma rua, ou alunos 
da mesma turma, ou pessoas com interesses iguais, o que pode influenciar a 
precisão dos resultados. Não há garantia de que a seleção será diversificada. 
Dentro dos tipos de amostragem probabilística, há alguns mais usados, são 
eles: a amostragem aleatória simples, a amostragem sistemática, a amos-
tragem estratificada e a amostragem por conglomerados. 
A amostragem aleatória simples é o processo mais elementar e frequen-
temente utilizado. Representa aquele processo ao qual selecionamos alea-
toriamente um determinado grupo. É o caso típico de quando realizamos um 
sorteio para ver quem será entrevistado. 
A amostragem sistemática acontece quando os envolvidos estão organi-
zados de modo ordenado. É o caso, por exemplo, de quando selecionamos, 
a partir de uma lista telefônica, um grupo de 20 pessoas de cada página 
para pesquisar. 
A amostragem estratificada se dá quando dividimos a população em sub-
populações (grupos ou estratos) com características diferentes (sexo, idade, 
perfil socioeconômico, etc.). Nesse caso, toma-se uma amostra de cada um 
desses grupos ou estratos. É parecido com o processo de amostragem de 
cotas, no entanto, aqui a escolha dos indivíduos é feita de modo aleatório. 
Na situação de uma amostragem por conglomerados, os elementos são 
selecionados aleatoriamente dentro de um grupo. Na impossibilidade de se 
atingir a todos, escolhe-se um indivíduo do grupo que interessa ao pesqui-
sador. Um exemplo para esse caso se dá quando os grupos residem em áreas 
geograficamente distintas e distantes, como bairros e Municípios.
 A amostragem não probabilística não dá a todos os indivíduos a mesma 
chance de participar. A amostra é selecionada previamente e intencionalmente 
pelo pesquisador ou de modo voluntário entre o público, selecionando-se um 
Amostragem: concepção e procedimentos10
grupo dentro de uma população já determinada. Um exemplo são as pesquisas 
eleitorais. Como parte do tipo de amostragem não probabilística, alguns são 
mais usados, são eles: a amostragem por acessibilidade ou conveniência, a 
amostragem por tipicidade, ou intencional, e a amostragem por cotas. 
A amostragem por acessibilidade ou conveniência é usada quando sele-
cionamos pessoas disponíveis nos locais onde estamos, como, por exemplo, 
o pesquisador aborda um transeunte na rua. Dizemos que a “pessoa estava 
no lugar certo e na hora certa”. Seria o caso ainda de pessoas sendo entre-
vistadas em um show de rock, em um shopping. Elas simplesmente estavam 
ali quando foram interceptadas pelo pesquisador.
No entanto, a amostragem por tipicidade, ou intencional, ocorre quando o 
pesquisador seleciona a amostra de acordo com os critérios que lhe convier. 
No entanto, esse tipo de pesquisa causa certa desconfiança, devido a um erro 
no julgamento e nas escolhas do pesquisador ou por trazer um baixo nível de 
credibilidade, mas é usada principalmente em pesquisas qualitativas. Imagine 
o seguinte exemplo, no qual o foco da pesquisa é o movimento sindical de 
uma determinada categoria e o pesquisador seleciona pessoas de fora do 
movimento. Dessa forma, como são pessoas alheias ao movimento, dariam 
provavelmente respostas bem heterogêneas. 
E na amostragem por cotas, os indivíduos (como parte da amostra) são 
escolhidos a partir de suas características ou qualidades, sendo realizada 
em duas etapas. Na primeira, o grupo é dividido por cotas a partir de deter-
minadas características. E, na segunda parte, selecionam-se pessoas dentro 
de cada uma dessas cotas. Seria o caso, por exemplo, de um dono de uma 
loja, com consumidores do sexo feminino e masculino. Divide-se o grupo em 
duas partes, por gêneros, e escolhe-se a amostra de cada uma das partes.
É muito importante definirmos bem o público-alvo da nossa pesquisa, 
as suas características e a quantidade. Precisamos ter certeza sobre 
quem iremos pesquisar. Somente assim saberemos exatamente onde aplicar a 
pesquisa de amostragem e quantas pessoas iremos entrevistar, diminuindo a 
margem de erro da pesquisa. E lembre-se, quanto menor a margem de erro da 
pesquisa, maisentrevistas serão necessárias. 
Terminado o planejamento, inicia-se a coleta de dados, que será realizada 
de acordo com o método escolhido pelo pesquisador. Nesse momento, chega 
a hora também de começar a análise. A primeira etapa é a edição dos dados 
brutos, garantindo, assim, que os dados coletados sejam precisos e corretos. 
Amostragem: concepção e procedimentos 11
É nessa etapa também que se detectam possíveis erros. A etapa seguinte 
diz respeito à apresentação dos dados e ao resultado propriamente dito. 
Referências
BARBETTA, P. A. Estatística aplicada às Ciências Sociais. 8. ed. Florianópolis: Ed. UFSC, 
2012.
BOLFARINE, H.; BUSSAB, W. O. Elementos de amostragem. São Paulo: Blücher, 2005.
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Paz e terra, 1999.
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ZAMBERLAN, L. Pesquisa de mercado. Ijuí: Ed. UNIJUÍ, 2008.
Leitura recomendada
BRACARENSE, P. A. Estatística aplicada às ciências sociais. Curitiba: IESDE, 2012.
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