LIVRO - ESTATÍSTICA

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ESTATÍSTICA
Juliane Silveira Freire
da Silva
Tipos de amostragem
Objetivos de aprendizagem
Ao final deste texto, você deve apresentar os seguintes aprendizados:
 � Diferenciar amostra qualitativa de amostra quantitativa.
 � Comparar amostras representativas.
 � Identificar as diferentes formas de se obter amostras qualitativas.
Introdução
Neste capítulo, você vai compreender o que são amostras qualitativas e 
quantitativas e o que as difere em alguns aspectos. Você também vai veri-
ficar as diferenças entre amostragens probabilísticas e não probabilísticas; 
dentro das probabilísticas, veremos alguns tipos de amostragem. Por fim, 
você vai explorar um pouco mais as amostras qualitativas e verificar qual 
tipo de amostragem pode ser representativa da população.
Amostras qualitativas e quantitativas
Para que você possa compreender a distinção entre amostras qualitativas e 
quantitativas, primeiramente, precisa conhecer as definições de população 
e amostra. População é um grupo de pessoas, seres ou objetos que tem pelo 
menos uma característica em comum entre seus elementos; já a amostra é um 
subgrupo dessa população, conforme mostra a Figura 1. Assim, a característica 
comum (que pode ser mais de uma) presente na população estará presente 
também na amostra.
Figura 1. Representação de população e amostra.
Fonte: Ramos ([2018?], documento on-line). 
Amostra
População
Quando selecionamos todos os elementos de uma população para uma 
pesquisa, fazendo um levantamento de dados, estamos realizando um censo, 
e as medidas numéricas oriundas desse censo são chamadas de parâmetros. 
Quando selecionamos os elementos de uma amostra para uma pesquisa, es-
tamos realizando uma amostragem, e as medidas numéricas oriundas dessa 
amostragem são chamadas de estatísticas ou estimadores.
Existem várias maneiras de se selecionar uma amostra, assim como existem 
usos diferentes para as informações coletadas. Podemos ter uma maior profundi-
dade nas informações, dependendo do tipo de amostragem utilizada. As amostra-
gens podem ser classificadas em amostras qualitativas e quantitativas, que diferem 
quanto à metodologia de coleta dos dados e à profundidade dos levantamentos.
As amostras qualitativas costumam ter uma profundidade maior das in-
formações; os questionamentos ou observações são realizados mais deta-
lhadamente, e, normalmente, são poucas as unidades amostrais analisadas. 
Justamente por esse motivo, a amostra qualitativa não nos permite fazer 
generalizações para toda a população, isto é, inferir a população. Segundo 
Gibbs (2009), esse tipo de pesquisa visa a abordar o mundo “lá fora” — e 
não contextos especializados de pesquisa, como laboratórios — e entender, 
descrever e, às vezes, explicar os fenômenos sociais “de dentro”, de diversas 
Tipos de amostragem2
maneiras diferentes. Ela é realizada analisando-se experiências, examinando 
interações e comunicações e investigando documentos.
Por exemplo, queremos saber sobre hábitos de consumo dos consumidores de chantilly 
industrializado em uma grande capital brasileira. As características da nossa população 
são: residir na grande capital brasileira escolhida e ter o hábito de adquirir chantilly 
industrializado. Primeiramente, quantas pessoas que você conhece têm o hábito de 
comprar chantilly industrializado? Percebe-se que é difícil ter acesso e saber onde 
encontrar esses consumidores, bem como conhecer o perfil e o comportamento deles. 
Nesse caso, uma pesquisa quantitativa seria muito difícil e onerosa de ser delineada; 
o mais apropriado é partir para uma pesquisa qualitativa. Poderíamos, de repente,
pedir indicações em redes sociais de pessoas que se disponibilizassem a responder um 
questionário com perguntas dissertativas sobre o assunto ou, até mesmo, participar
de entrevistas pessoais em profundidade. Essa pesquisa de forma alguma permitiria 
afirmar que toda a população de consumidores da capital tem o perfil encontrado;
ou seja, não poderíamos generalizar os resultados. Mas, para a tomada de decisão
de uma empresa de chantilly, as informações poderiam ajudar a nortear a escolha de 
novas estratégias. 
Já as amostras quantitativas generalizam as informações obtidas das amos-
tras; as informações são mais resumidas, pode-se realizar resumos numéricos 
mais confiáveis, e, por esse motivo, é possível generalizar para toda a população, 
desde que essa amostra seja probabilística.
Pense em uma pesquisa de marketing com os consumidores de uma loja de departa-
mentos específica, sendo essa pesquisa relacionada à disposição dos setores de moda. 
A característica comum aos elementos da população é frequentar a determinada loja 
na primeira quinzena do mês de janeiro. Sabemos quem são esses clientes e temos, 
de certa forma, fácil acesso a eles. Podemos aqui fazer uma pesquisa quantitativa, 
selecionando de forma aleatória cada um dos elementos da amostra. Nesse caso, 
poderemos generalizar para todos os frequentadores da loja no período especificado.
3Tipos de amostragem
Nesse sentido, a tomada de decisão quanto à escolha entre amostras qua-
litativas e quantitativas dependerá de fatores como:
 � tempo disponível;
 � objetivos da pesquisa;
 � resultado esperado;
 � análises finais que se deseja realizar;
 � população escolhida;
 � hipóteses de pesquisa;
 � disponibilidade das unidades amostrais;
 � valor monetário disponível.
Esses fatores devem ser definidos pelo pesquisador. A escolha do me-
lhor processo de amostragem deve estar estreitamente ligada à definição da 
população-alvo e do problema de pesquisa (hipótese de pesquisa). É a partir 
daí que todas as escolhas devem ser feitas.
A definição do local, da população a ser avaliada e do período de coleta 
é fundamental. A partir desses objetivos, as características comuns da po-
pulação e o delineamento amostral começam a ser definidos. Porém, nem 
sempre temos uma listagem das nossas unidades amostrais; esse fator delimita 
algumas técnicas, pois muitas vezes não sabemos o tamanho exato da nossa 
população ou como identificar ou localizar os elementos que a compõem. 
O resultado esperado — as análises e as extrapolações que queremos obter 
com a amostragem — é também muito relevante, pois determina como se 
deve coletar a amostra, as variáveis a serem estudadas e a análise de dados a 
ser feita após a coleta. Todos os fatores a serem analisados após a escolha da 
população-alvo e do problema de pesquisa devem ser pesados para a escolha 
do tipo de amostragem a ser realizado.
Tipos de amostragem4
A escolha do tipo de amostragem, qualitativa ou quantitativa, depende 
muito desses e de outros fatores. Muitas vezes, podemos fazer uso de ambos 
os tipos de amostragem. Por exemplo, podemos ter um problema de 
pesquisa em que não sabemos muito sobre um assunto. Pode ser que, nesse 
Amostragem é uma técnica de seleção de uma amostra que possibilita o estudo 
das características de uma população
caso, seja preciso fazer uma pesquisa qualitativa para conhecermos melhor 
o perfil da nossa população e, a partir daí, montar a nossa pesquisa 
quantitativa, obtendo os dados necessários para extrapolar para toda a 
população.
 Em resumo, as pesquisas qualitativas terão perguntas, questionamentos 
e observações, em sua maioria com respostas discursivas. Já as pesquisas 
quantitativas terão questões estruturadas e fechadas que, em sua maioria, 
serão objetivas. Lembrando que cada questionamento ou observação feita 
em uma pesquisa nada mais é do que uma variável de pesquisa; assim, elas 
devem ser muito bem pensadas para que se atinja os objetivos definidos no 
início da pesquisa.
Para fins de análise, normalmente, as pesquisas qualitativas nos fornecem 
um aprofundamento maior da questão da pesquisa, e o resultado será uma 
análise mais descritiva das variáveis estudadas. As pesquisas quantitativas 
nos fornecem resumos numéricos, gráficos e estatísticas; se as respostas 
forem coletadas de forma aleatória, a pesquisa quantitativa pode nos fornecer 
inferências para todaa população.
É muito importante termos em mente que só podemos extrapolar, ou seja, inferir para 
toda a população, quando tivermos uma pesquisa quantitativa e probabilística. É apenas 
nesse caso que podemos afirmar o erro e a confiabilidade dos resultados obtidos.
Amostras representativas
A premissa de uma amostra é que ela deve ter as mesmas características 
presentes na população. Por exemplo, no caso de termos determinado uma po-
pulação como sendo os brasileiros que estejam morando em território nacional 
atualmente, não podemos simplesmente, por comodidade ou conveniência, 
entrevistar um amigo que é brasileiro, mas não mora mais no país. Como as 
características da população são ser brasileiro e residir no Brasil, podemos 
entrevistar apenas pessoas que tenham nacionalidade brasileira e estejam 
morando atualmente em território nacional. Essa é a primeira observação 
que precisamos fazer.
5Tipos de amostragem
É preciso prestar muita atenção ao coletar uma amostra para que ela possa 
ser representativa de toda a população. Para tanto, ela precisa ter as mesmas 
características que foram definidas para delimitar a população-alvo da pesquisa. 
A escolha entre uma amostragem qualitativa ou quantitativa também pode 
determinar se a amostra será representativa ou não. A amostragem qualitativa 
não vai gerar uma amostra representativa, por dois motivos principais:
1. na amostragem qualitativa, a amostra coletada não costuma ser muito
numerosa e, sendo assim, não terá tamanho suficiente para alcançar
qualquer representatividade;
2. nesse tipo de amostragem, os questionamentos são realizados de forma 
mais profunda e descritiva, não permitindo uma generalização — na
grande maioria das vezes, as informações coletadas são válidas para
um pequeno número de observações.
Já as amostras quantitativas podem ou não ser representativas da população 
em estudo. Isso dependerá da maneira como a amostra quantitativa foi coletada, 
isto é, qual foi o seu delineamento amostral. Somente as amostras quantitativas 
probabilísticas poderão ser consideradas representativas da população. Uma 
amostra não pode ser tendenciosa e precisa ter imparcialidade.
Mas, o que significa amostragem probabilística? Significa que cada um 
dos elementos da população deve ter uma probabilidade diferente de zero 
de compor a amostra. Quando temos uma amostragem não probabilística, 
a escolha das unidades amostrais pode depender, pelo menos em parte, do 
julgamento do pesquisador. Já em uma amostragem probabilística, as unidades 
amostrais são selecionadas de forma aleatória, por sorteio, independentemente 
do julgamento de escolha do pesquisador.
Com isso, de maneira geral Método (Amostragem) Probabilístico: 
cada elemento da população tem a mesma chance de ser selecionado e é o 
método que podemos aplicar as técnicas estatísticas, assim é possível 
interferir ou induzir algo sobre a população, de acordo com os resultados da 
amostra. Método (Amostragem) Não Probabilística: nestas amostragens a 
escolha é deliberada dos elementos da amostra e também não é possível 
generalizar o resultado da pesquisa para a população.
Então, quando coletamos uma amostra quantitativa probabilística, temos 
uma amostra representativa de toda a população, o que nos permite fazer 
inferências, ou seja, extrapolar para a população inteira com base na amostra. 
Somente com amostras probabilísticas podemos fixar a probabilidade de 
erro que aquela amostra pode nos gerar e a margem de erro percentual ou de 
erro média que estamos cometendo ao coletar uma amostra em vez dos 
dados de toda a população.
Tipos de amostragem6
A probabilidade de erro é o nível de confiança dos dados. Por exemplo, ao 
dizermos que a pesquisa tem uma confiança de 95% — os níveis de confiança 
mais utilizados são 90%, 95% e 99% —, isso indica que a probabilidade de 
estarmos coletando dados que refletem realmente o resultado da população, 
considerando a margem de erro, é de 95%.
Então, se somente as amostras quantitativas probabilísticas nos permitem 
realizar inferências para toda a população e garantem uma margem de erro e 
uma boa probabilidade de estarmos acertando o verdadeiro valor da população, 
porque temos outros tipos de amostragem? Acontece que nem sempre con-
seguimos realizar uma amostragem quantitativa probabilística, pelos fatores 
já citados nesse texto. E, muitas vezes, o objetivo do resultado coletado não 
é o de fazer extrapolações. 
A amostra qualitativa pode nos dar um panorama do comportamento das 
populações quando não temos informações suficientes para qualquer tomada 
de decisão ou formulação de hipótese de pesquisa. A amostra quantitativa 
não probabilística, às vezes, é a única alternativa para uma pesquisa quanti-
tativa, quando não temos meios de tornar a pesquisa aleatória, por dificuldade 
de acesso às unidades amostrais ou devido a outras limitações que possam 
aparecer. Isso não significa que o resultado dessa pesquisa estará incorreto — 
de forma alguma podemos dizer isso. Porém, o resultado dessa pesquisa 
quantitativa não probabilística trará o resultado apenas da amostra pesquisada, e 
qualquer extrapolação (inferência) fica inválida, afinal, essa amostra pode 
não ser representativa da população, pois não sabemos o erro que estamos 
cometendo com os dados coletados.
Temos como exemplos de amostragem não probabilística a amostragem por 
quotas, na qual o entrevistador precisa preencher quotas, por exemplo, de sexo, 
escolaridade e renda. O entrevistador não pode escolher de forma aleatória 
os elementos da amostra, já que precisa escolher as unidades amostrais que 
se adequem às quotas que precisam ser preenchidas. Dentre as técnicas não 
probabilísticas, esse método é o que tem resultados mais satisfatórios.
Outro exemplo é a amostragem bola de neve, na qual as unidades amostrais 
são escolhidas por indicação: cada um dos entrevistados indica um amigo para 
responder à pesquisa, e, assim, a rede de respostas toma forma. Temos também a 
escolha racional, em que, de certa forma, induz-se a escolha de unidades 
amostrais que tenham alguma característica que seja importante para a hipó-
tese de pesquisa. Semelhante a esta, temos a amostragem não probabilística 
geográfica, na qual se escolhem os elementos por proximidade geográfica.
Hoje em dia, a amostragem por voluntários, que também não será probabi-
lística, é uma maneira de coleta de dados muito fácil e rápida. Podemos enviar 
e-mails ou publicar em redes sociais e solicitar respostas aos questionários. 
Assim, os respondentes são voluntários da pesquisa, mas não foram selecio-
nados de forma aleatória.
7Tipos de amostragem
Em pesquisas qualitativas, realizamos observações ou entrevistas com um número 
pequeno de unidades amostrais. Nessas entrevistas, podemos ter um roteiro para 
nortear os pontos a serem investigados, com as questões que devem ser investigadas ao 
longo da observação ou entrevista. Por exemplo, em uma pesquisa com consumidores 
de chantilly industrializado, podemos ter um roteiro com questões que nos levem ao 
resultado do comportamento desse consumidor, como a frequência de uso, o tipo de 
utilização que o consumidor faz do produto, o que mais agrada no sabor, o que chama 
a atenção na embalagem, etc. Esses questionamentos são feitos ao consumidor, e ele 
será instigado a dar detalhes das suas escolhas.
Em pesquisas quantitativas temos um questionário estruturado, na maioria das 
vezes com perguntas fechadas (que tenham as opções de resposta) e algumas vezes 
até perguntas abertas. Para as perguntas fechadas, é muito importante que as opções 
de resposta sejam exaustivas, ou seja, que o entrevistado tenha todas as opções de 
resposta e não seja obrigado a escolher outra opção devido a sua resposta não estar 
disponível. Essas opções também precisam ser exclusivas; ou seja, é necessário que as 
opções de resposta não sejam duplicadas ou deem a impressão de significar a mesma 
coisa em opções diferentes de resposta.
Tipos de amostragem qualitativaComo já vimos, a amostragem qualitativa pode ser muito útil quando queremos 
conhecer com mais profundidade um grupo de pessoas, seres ou objetos, ou 
desejamos coletar informações mais detalhadas sobre um assunto, de acordo 
com nossos objetivos.
Segundo Flick (2009), de modo diferente da pesquisa quantitativa, os 
métodos qualitativos consideram a comunicação do pesquisador em campo 
como parte explícita da produção de conhecimento, em vez de simplesmente 
encará-la como uma variável a inferir no processo. A subjetividade do pes-
quisador, bem como daqueles que estão sendo estudados, tornam-se parte do 
processo de pesquisa. 
Tipos de amostragem8
 Antes de trabalharmos com os tipos de amostragem qualitativa que é o 
foco do nosso, vamos citar os diferentes tipos de amostragem de acordo o 
método, para conhecimento da existência e diferença entre eles. Começando 
com os métodos probabilísticos, alguns deles são: o Aleatório Simples, 
Sistemático, Estratificado e por Conglomerado. Já entre os métodos não 
probabilísticos, podemos citar o Acidental, Intencional e por Quotas.
Existem alguns tipos de amostragem qualitativa bastante utilizados. Dentre 
eles podemos citar os grupos focalizados, a pesquisa de cliente oculto e a 
pesquisa por observação. Nos grupos focalizados, procura-se um determi-
nado perfil que possa responder algumas perguntas e dar o maior número de 
informações a respeito. Segundo Barbour (2009), o método se baseia em 
gerar e analisar a interação entre os participantes, em vez de perguntar a 
mesma questão (ou lista de questões) para cada integrante do grupo por vez, 
o que é mais usualmente referido como “entrevista de grupo”. Os grupos 
focalizados são pequenos grupos nos quais existe um mediador que segue 
um roteiro e instiga que o grupo responda às perguntas com riqueza de 
detalhes.
Por exemplo, queremos lançar uma nova água mineral saborizada inédita no mercado 
e direcionada ao público fitness. Então, podemos inicialmente fazer um teste cego 
com alguns sabores experimentais e, assim, descobrir as percepções do grupo. Na 
sequência, podemos mostrar diversas embalagens e questionar qual a mais atrativa 
e por quais motivos, dentre outras questões que poderíamos investigar. Os resultados 
do grupo focalizado fornecem uma grande riqueza de detalhes que pode, inclusive, 
servir para a tomada de decisão e, a partir daí, gerar uma pesquisa quantitativa já com 
um número mais assertivo de opções para teste.
Na pesquisa de cliente oculto, utilizam-se pesquisadores que se passam 
por clientes para avaliar o próprio atendimento ou até mesmo comparar lojas 
quanto à sua concorrência. Por exemplo, estamos querendo verificar, dentro 
de uma rede de lojas, porque algumas delas têm um faturamento superior 
às demais. Um entrevistador se passa por cliente e verifica alguns pontos 
que podem influenciar na escolha de uma loja, como limpeza do ambiente, 
atendimento dos vendedores, aspecto físico dos vendedores, acessibilidade 
à loja, dentre outras informações. O pesquisador precisa ser bastante atento 
aos detalhes, bem como ser apto a relatar todos os detalhes do roteiro após a 
visita, para que, assim, seja possível traçar um relatório comparativo entre as 
lojas pesquisadas dessa rede.
No caso da pesquisa por observação, o próprio nome já a define. Por 
exemplo, se desejarmos investigar os hábitos alimentares de um bairro pobre, 
podemos pedir permissão e observar dados dos próprios residentes, como peso 
e altura, requisitar exames mais específicos e fazer uma observação visual 
de armários e geladeira.
Assim como na amostragem quantitativa, a escolha do tipo de técnica a 
ser utilizada dependerá dos objetivos da pesquisa. O Quadro 1 apresenta um 
resumo comparativo dos tipos de amostragem.
9Tipos de amostragem
Amostragem
Tamanho da 
amostra
Forma de coleta
Tipos de 
resultados
Quantitativa 
probabilística
Depende do erro 
e da confiança a 
serem aceitos.
Um número 
representativo 
da população.
Escolha feita de 
forma aleatória 
(sorteio).
Dados 
quantitativos, 
estatísticas, 
resumos 
numéricos, 
tabelas, gráficos. 
Pode-se fazer 
inferência para a 
população. Erro e 
confiança fixados.
Quantitativa 
não 
probabilística
Um número 
representativo 
da população.
Escolha feita de 
forma não aleatória, 
de acordo com 
o julgamento 
do pesquisador 
(quotas, 
conveniência, 
proximidade, etc.).
Dados 
quantitativos, 
resumos 
numéricos, 
tabelas, gráficos. 
Não se pode fazer 
inferência para 
a população.
Qualitativa Um pequeno 
grupo de 
unidades 
amostrais.
Escolha feita de 
forma não aleatória, 
de acordo com 
o julgamento do 
pesquisador.
Dados 
qualitativos, maior 
profundidade 
na análise. 
Não permite 
generalizações.
Quadro 1. Comparação entre amostra qualitativa e quantitativa
Acesse o link ou código a seguir e assista a um vídeo 
explicativo sobre as pesquisas qualitativa e quantitativa.
https://goo.gl/mZQaRh
Tipos de amostragem10
Suponhamos as seguintes situações.
Situação 1: Um gerente deseja pesquisar sobre o clima do setor entre seus 15 ven-
dedores. Para isso, pegou a lista dos nomes de todos eles e fez um sorteio aleatório 
de 10 vendedores, que responderam à pesquisa.
Situação 2: Um corretor de imóveis está divulgando um novo empreendimento; ele 
deseja pesquisar sobre a satisfação com o projeto apresentado. Para isso, ele convidou 
três pessoas que passavam pela rua e pediu a cada uma delas que, além de responder 
às questões, indicassem mais pessoas que pudessem fazer o mesmo.
Na situação 1 temos uma amostra quantitativa representativa dos vendedores, ou 
seja, um número de amostra representativo da população. Essa amostra é probabi-
lística, pois cada um dos vendedores tinha uma probabilidade diferente de zero de 
compor a amostra, e a forma de coleta dos dados foi feita por sorteio, sendo assim, 
os respondentes foram escolhidos de forma aleatória.
Na situação 2 temos também uma amostra quantitativa, porém ela não é probabilís-
tica, pois não foi realizada de forma aleatória, já que as pessoas acabaram respondendo 
ao questionário por indicação.
BARBOUR, R. Grupos focais. Porto Alegre: Artmed, 2009.
FLICK, U. Introdução à pesquisa qualitativa. 3. ed. Porto Alegre: Artmed; Bookman, 2009.
GIBBS, G. Análise de dados qualitativos. Porto Alegre: Bookman, 2009. (Coleção pesquisa 
qualitativa). 
RAMOS, R. População-amostra. [2018?]. Disponível em: <https://oestatistico.com.br/
estatistica-basica/populacao-amostra/>. Acesso em: 29 set. 2018.
Leitura recomendada
DRESCH, A.; LACERDA, D. P.; ANTUNES JUNIOR, J. A. V. Design science research: método 
de pesquisa para avanço da ciência e tecnologia. Porto Alegre: Bookman, 2015. (Série 
Métodos de pesquisa).
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