UNIDADE 2 UNIP INTELIGENCIA DE MARKETING PESQUISA DE MERCADO

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INTELIGÊNCIA DE MARKETING: PESQUISA DE MERCADO
Unidade II
3 MÉTRICAS E INSTRUMENTOS DE COLETA DE DADOS
Em última análise, fazer pesquisa de marketing significa medir algo relevante para o planejamento 
mercadológico. Exemplos:
• medir quantos clientes rejeitam determinada marca;
• medir o potencial de serviços em uma cidade;
• medir o comportamento dos clientes diante do produto;
• medir o percentual de eleitores favoráveis ao meu candidato;
• medir o entendimento e a percepção dos clientes diante de peças de comunicação.
Para medir algo, precisamos de uma unidade de medida. Como você mede sua velocidade na estrada? 
Não é em km/h? E como você mede a participação de mercado de seu produto? Não é em uma razão entre 
vendas da empresa e vendas totais do mercado expressas em porcentagem (conhecido como market share)?
Figura 11 
A essa régua damos o nome de métricas. Farris et al. (2007) definem métricas como “um sistema 
de mensuração que quantifica uma tendência, uma dinâmica ou uma característica”. Vejamos então 
algumas métricas de marketing:
• Taxa de conversão: já citada anteriormente, é a razão entre clientes que efetivamente compram 
versus os clientes que entraram na loja. Também pode ser calculada em função de uma campanha 
de vendas: clientes que compram dividido por total de clientes atingidos pela campanha.
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• Taxa de retenção: razão entre clientes que saem/abandonam a empresa e total de clientes cadastrados.
• Recência de compra: tempo decorrido desde a última compra do cliente.
• Frequência de compra: tempo decorrido entre cada compra.
Como as métricas são muito variadas, e muitas vezes específicas de alguns ramos de atividade, o 
caminho para chegar até elas passa pelo processo de medição oferecido pelas ferramentas de pesquisa.
Mattar (2013) contribui dizendo que:
o processo de medição consiste em associar números a um objeto que, 
segundo uma regra estabelecida, passa a representar as quantidades de 
suas características ou atributos. Segundo esse conceito, não se mede o 
objeto em si, mas suas características ou atributos. Por exemplo, não se 
mede uma pessoa, mas sua renda, idade, sexo, nível de escolaridade, estado 
civil, número de filhos, atitudes, comportamento etc. (MATTAR, 2013, p. 93).
3.1 Tipos de escalas – conceito
Há quatro tipos básicos de escalas de medição:
• escala nominal;
• escala ordinal;
• escala intervalar;
• escala de razão.
Escala nominal
Nomeia, identifica e classifica variáveis, como sexo, usa/não usa, profissão etc., uma vez que são 
categóricas e qualitativas. Quando é expressa em números, estes só significam a identificação da pessoa 
ou do objeto associado ao número. Por exemplo, o RG é uma escala nominal e contém números.
Essa escala, portanto, atribui um nome (ou categoria) que é associado a determinada característica. Exemplos:
• Cor dos olhos: azul, castanho, verde etc. Note que os nomes são o conteúdo: azul, castanho, verde. 
Nada impede que se estabeleça azul piscina como cor dos olhos.
• Sexo: masculino e feminino. Os nomes são feminino e masculino. Alongando o raciocínio, a 
questão de igualdade de gênero pode alterar os nomes e incluir transgênero, por exemplo. Note 
que o nome é uma atribuição.
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• Tipo de loja: shopping, de rua, e‑commerce. Esses nomes identificam corretamente, e nada impede 
que outros tipos entrem na escala.
• Gosta do produto: sim e não. Mas poderíamos incluir um “não tenho opinião”.
• Faixa etária: até 18, de 19 a 30, de 31 a 45, de 46 a 60, mais de 60.
Questões que utilizam escalas nominais só permitem contagem. Não é possível calcular a média em 
uma escala nominal. Ou será que você consegue dizer qual a média da faixa etária anterior? Na verdade, 
você só conseguiria contar as respostas de cada uma das faixas.
Tabela 2 – Exemplo de contagem de escala nominal
Faixa etária Contagem
Até 18 147
19 a 30 173
31 a 45 208
46 a 60 152
Mais de 60 20
Total 700
Escala ordinal
Utiliza variáveis qualitativas também. Os números servem para ordenar/categorizar em relação a 
determinada característica, ou seja, o respondente coloca em ordem sua avaliação da variável. Exemplo: 
uma pesquisa pede para os respondentes colocarem as marcas de café Melita, Do Ponto e Pilão em 
ordem de preferência de aroma, sabor puro e sabor com leite:
Escreva as marcas em relação ao
Aroma:
1º lugar ______________________________
2º lugar ______________________________
3º lugar ______________________________
Sabor puro:
1º lugar ______________________________
2º lugar ______________________________
3º lugar ______________________________
Sabor com leite:
1º lugar ______________________________
2º lugar ______________________________
3º lugar ______________________________
Figura 12 – Exemplo de questionário com escala ordinal
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O resultado de ordenação de aroma, após a tabulação de 200 questionários, por exemplo, poderia 
ser assim:
Tabela 3 – Exemplo de tabulação de escala ordinal – valores absolutos
Ordem de preferência para aroma
1o lugar 2o lugar 3o lugar Total
50 80 70 200
100 70 30 200
50 50 100 200
200 200 200 
Ao convertermos os valores absolutos das contagens por valores relativos (percentuais), o resultado 
de ordenação de aroma ficaria assim:
Tabela 4 – Exemplo de tabulação de escala ordinal – valores relativos
Ordem de preferência para aroma
1o lugar 2o lugar 3o lugar Total
25% 40% 35% 100%
50% 35% 15% 100%
25% 25% 50% 100%
100% 100% 100% 
Ao analisarmos os quadros anteriores, podemos perceber que o café Do Ponto teve uma avaliação 
melhor do que os outros no quesito aroma: além de 50% da amostra colocar Do Ponto em 1º lugar, os 
percentuais de 1º e 2º lugares somados dão 85%, enquanto a mesma soma de Melita dá 65% e Pilão 50%.
Ainda há outras duas avaliações: a de sabor puro e a de sabor com leite. Claro que nesse nosso 
exemplo não precisamos demonstrar, uma vez que o procedimento é idêntico: tabulação/contagem 
absoluta e conversão em valores relativos.
Veja que a escala ordinal sempre pede que o respondente coloque em ordem alguma característica 
ou atributo do produto em comparação com outros.
Em Marketing, as utilizações mais frequentes de escalas ordinais estão no ordenamento de 
preferências, opiniões e percepções dos respondentes.
 Lembrete
Profissionais de Marketing, até pela natureza competitiva, disputam 
posições com os concorrentes nas escalas de avaliação de produtos (meu 
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produto é o melhor da categoria, por exemplo). Escalas ordinais permitem 
exatamente esse tipo de conclusão.
Escala intervalar
As escalas intervalares são quantitativas, portanto, expressas em números que permitem extrair a 
média, por exemplo. Os intervalos entre os números nos dizem o quanto os objetos de estudo estão 
distantes entre si, mas não permitem estabelecer a magnitude absoluta.
Opiniões e preferências medidas dessa forma podem revelar a distância entre cada opinião e 
preferência, mas não nos revelam a magnitude total dessas opiniões e preferências, pois são escalascujo ponto de partida é escolhido arbitrariamente e estabelecidas sem a existência de um zero absoluto. 
Por exemplo, uma escala de concordância:
Avalie a frase e indique seu grau de concordância
Prefiro ficar em casa a viajar
Concordo totalmente ( )
Concordo parcialmente ( )
Nem concordo, nem discordo ( )
Discordo parcialmente ( )
Discordo totalmente ( )
Figura 13 – Exemplo de questionário com escala intervalar
Em pesquisa, zero absoluto significa um ponto em uma escala, que traduz a ausência do fenômeno. 
Pense numa quantidade de pessoas em determinada loja: zero pessoas significa ausência de pessoas.
Por ser quantitativa, cada ponto dessa escala de concordância deve assumir um valor para a 
tabulação. Veja a seguir como é uma escala arbitrária e sem um zero absoluto:
Pontuação possível na escala de concordância
Opção a Opção b
Concordo totalmente +2 5
Concordo parcialmente +1 4
Nem concordo, nem discordo 0 3
Discordo parcialmente ‑1 2
Discordo totalmente ‑2 1
Figura 14 – Exemplo de pontuação com escala intervalar
Se o pesquisador escolher a pontuação da opção a, ao tabular 200 respostas (por exemplo) o número 
resultante da soma estará compreendido no intervalo entre ‑400 e +400 (‑2 x 200 numa ponta, e +2 x 
200 na outra ponta do intervalo). Se a soma da tabulação der um número positivo, quanto mais perto 
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de 200, a concordância com a frase fica mais forte. Se der um número negativo, quanto mais perto de 
‑200, a discordância fica mais forte.
Porém, como a escala intervalar é arbitrária e não tem o zero absoluto, se o pesquisador escolher a 
pontuação da opção b, ao tabular as mesmas 200 respostas o número resultante da soma estará compreendido 
no intervalo entre 200 e 1.000 (1 x 200 numa ponta, e 5 x 200 na outra ponta do intervalo). A soma da 
tabulação será um número positivo e, quanto mais perto de 200, a discordância com a frase fica mais forte, 
sendo que, quanto mais próximo de 1.000, a concordância fica mais forte. Note que não há zero nessa escala.
Escala de razão
As escalas de razão também são quantitativas e apresentam um zero absoluto: qualquer pessoa 
compreende o zero nessa escala. Variáveis, como idade, altura, quantidade de cervejas consumidas, número 
de compras por semana etc., são escalas de razão. Um zero é compreendido como um zero, ao contrário 
da escala intervalar. Portanto, é possível estabelecer a magnitude, além da posição e distância entre outros 
indivíduos. Uma pessoa que consome três latas de cerveja por semana, comparada com outra que consome 
sete latas semanais, está quatro latas atrás. E compreendemos o conceito de zero latas sem problemas.
Quadro 4 – Características das escalas básicas de medição
Escala Características Uso em pesquisas de mercado
Nominal
Identidade
Definição única de números
Marcas, sexo, raças, cores, tipo de lojas, regiões, usa/não usa, 
gosta/não gosta, e toda variável a que se possa associar 
números para identificação
Ordinal Ordem dos números Preferências, atitudes, opiniões, classes econômicas, ocupações
Intervalar Comparação de intervalos Atitudes, opiniões, conscientização, preferências, números‑índices
Razão Comparação de medidas absolutas, comparação de proporções
Idade, preço, número de consumidores, volume de vendas, 
renda, patrimônio
Adaptado de: Mattar (2013).
 Observação
A escala de razão tem uso muito mais frequente no dia a dia das 
pesquisas do que a escala intervalar.
3.2 Tipos de escalas – aplicação
As escalas básicas foram sendo adaptadas e transformadas ao longo do tempo tanto por praticantes 
quanto por acadêmicos, resultando num escopo maior de escalas passíveis de serem aplicadas na prática 
em pesquisas. As aplicações mais frequentes são:
• escala nominal;
• escala de avaliação;
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• escala de ordenação;
• escala comparativa;
• escala de comparação pareada;
• escala de diferencial semântico;
• escala Stapel;
• escala de Thurstone;
• escala Likert.
Escala nominal
A aplicação da escala nominal é simples: basta nomear (categorizar) as respostas possíveis e aplicar 
as opções. Por exemplo, na variável estado civil, quais seriam as opções? Você poderia nomear (criar as 
categorias) dessa maneira: solteiro(a) – casado(a) – separado(a) – viúvo(a).
Porém, você pode considerar que há outra categoria: pessoas que moram juntas, mas não são 
casadas oficialmente. Qual seria a categoria a ser criada? União sem casamento? Nesse caso, teríamos 
essa escala nominal: solteiro(a) – casado(a) – união sem casamento – separado(a) – viúvo(a). Veja que a 
escolha das respostas é arbitrária, ou seja, é dependente do arbítrio/julgamento do profissional que está 
desenvolvendo a questão.
Claro que para as variáveis demográficas mais conhecidas já há uma praxe das escalas nominais. O 
caso específico de estado civil é normalmente tratado por essa escala nominal: solteiro(a) – casado(a) 
– separado(a)/divorciado(a) – viúvo(a) – outros. Note que essa escala de praxe não é obrigatória, mas 
é muito funcional. Ao agregar separado(a) com divorciado(a) juntamos os que se separaram de uma 
relação oficial com os que se separaram de uma união consensual, e o acréscimo de outros permite que 
pessoas que se julguem fora dos outros itens da escala possam se posicionar (imagine alguém que more 
com alguém e, por questões morais ou religiosas, não se considere casado).
Há uma infinidade de escalas nominais prontas para uso:
• Sexo: masculino, feminino.
• Tipo de moradia: própria quitada, própria financiada, alugada/emprestada, mora com parentes, 
mora com amigos/companheiros.
• Possui cartão de crédito (ou outro bem qualquer): sim, não.
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• Gosta do produto X?: Sim, não, não tenho opinião formada.
• Nível de escolaridade: analfabeto, fundamental, médio, superior, pós‑graduado.
Perceba que a grande maioria de questionários utiliza algumas escalas nominais. São simples de 
usar/criar e há muitos exemplos disponíveis para facilitar a aplicação.
Escala de avaliação
Servem para medir a avaliação entre positiva e negativa de algo. Normalmente essas escalas são 
contínuas ou ordenadas. Podem ser aplicadas, como:
• Escala de avaliação gráfica: apresenta opções de avaliação entre o extremo favorável ao extremo 
desfavorável utilizando símbolos gráficos de fácil entendimento. Exemplo:
Qual é sua satisfação com nosso serviço de manobrista?
 ( ) ( ) ( )
Figura 15 – Exemplo de escala de avaliação gráfica
• Escala de avaliação verbal: apresenta opções de avaliação entre o extremo favorável ao extremo 
desfavorável utilizando expressões verbais de fácil entendimento. Exemplo:
Qual é sua satisfação com nosso serviço de manobrista?
Muito satisfeito ( )
Razoavelmente satisfeito ( )
Nem satisfeito, nem insatisfeito ( )
Razoavelmente insatisfeito ( )
Muito insatisfeito ( )
Figura 16 – Exemplo de escala de avaliação verbal
• Escala de avaliação itemizada: apresenta opções de avaliação opinativas com frases complexas, 
trabalhando itens referentes ao produto/serviço.
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Em relação à experiência gastronômica que você teve em nosso restaurante, qual das frases está mais deacordo com sua opinião:
( ) Eu não acreditava na qualidade da comida no início, mas me surpreendi favoravelmente.
( ) Eu não acreditava na qualidade da comida no início, e o resultado confirmou minha desconfiança.
( ) Eu acreditava que a qualidade da comida seria muito boa, mas fiquei frustrado com o resultado.
( ) Eu acreditava na qualidade da comida desde o início, e o resultado confirmou minha expectativa.
( ) Ainda não tive tempo de julgar a qualidade da comida.
Figura 17 – Exemplo de escala de avaliação itemizada
 Observação
Uma escala de avaliação itemizada exige dos respondentes capacidade 
de raciocínio e interpretação, e o público ao qual se destina deve ser 
cuidadosamente escolhido.
Escala de ordenação
Solicita ao respondente que ordene ou classifique os objetos de estudo em relação à sua atitude 
sobre eles. Essa escala é de simples concepção e aplicação e gera dados que apresentam a ordem 
de preferências.
Quadro 5 – Exemplo de escala de ordenação
Ordene as marcas de automóveis a seguir, segundo a sua opinião, em relação a cada 
um dos atributos listados à esquerda
Utilize a legenda: Ford – FD; General Motors – GM; Volkswagen – VW; Fiat – FT
Atributo 1º lugar 2º lugar 3º lugar 4º lugar
Qualidade 
Economia de combustível 
Economia de manutenção 
Durabilidade 
Acabamento 
Desempenho 
Segurança 
Confiança na marca 
Valor de revenda 
Modelos modernos 
Qualidade de assistência técnica 
Adaptado de: Mattar (2013).
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Escala comparativa
A partir de um padrão de referência, os respondentes comparam características de produtos ou 
serviços no sentido de ser melhor, pior ou igual ao padrão. Esse padrão de referência pode ser:
• o produto/serviço líder de mercado;
• o produto/serviço habitualmente consumido;
• o produto/serviço que o respondente imagina ser o ideal.
Quadro 6 – Exemplo de escala comparativa
Com relação às marcas de café A e B, qual sua opinião sobre a marca B, comparativamente à marca A, em 
relação aos seguintes atributos
Atributos Pior que A Igual à A Melhor que A Não sei
Pureza 
Sabor 
Aroma 
Qualidade 
Textura 
Torrefação 
Embalagem 
Marca 
Adaptado de: Mattar (2013).
É interessante perceber que o resultado da tabulação vai posicionar as diversas características do 
produto vis‑à‑vis com a concorrência ou com o produto dos sonhos. Além de ser um poderoso insight 
na análise de pontos fortes do produto, também propicia uma antevisão das melhorias necessárias para 
atingir um nível de excelência aos olhos da clientela.
Escala de comparação pareada
Vai além no processo de comparação e permite a inclusão de ‘n’ concorrentes utilizando a mesma escala 
comparativa anterior. A técnica reside no pareamento, ou comparação de dois de cada vez. Assim, teremos 
comparações de todas as combinações dois a dois. Recomenda‑se cautela na escolha da quantidade dos 
produtos a comparar, uma vez que isso pode gerar um enorme número de pares afugentando o respondente. 
Quatro marcas geram seis pares de comparação, por exemplo, e cinco marcas geram dez pares.
Escala de diferencial semântico
É padronizada e também conhecida como escala Osgood em função do nome de seu criador, o 
psicólogo Charles Osgood. A padronização proposta envolve uma escala de adjetivos opostos (antônimos) 
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aplicados nos extremos de uma escala de sete posições. O respondente escolhe visualmente onde sua 
posição se localiza e marca um dos sete pontos.
Sobre os automóveis da marca Ford, qual seu posicionamento sobre estas avaliações?
Caro ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Barato
Motor potente ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Motor fraco
Econômico ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Gastão
Confortável ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Desconfortável
Bonito ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Feio
Moderno ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Antigo
Figura 18 – Exemplo de escala de diferencial semântico
Osgood criou uma listagem de 50 adjetivos com os respectivos antônimos para aplicação. Como 
ele era psicólogo, essa lista era focada em aplicações voltadas ao estudo psicológico, com poucas 
delas realmente úteis em pesquisa de mercado. Porém, a imaginação é o limite para os profissionais de 
marketing, e elaborar uma lista de antônimos que descrevam produtos e suas características passou a 
ser bastante comum em termos de aplicação prática.
Escala Stapel
É uma variação da escala de Osgood e foi desenvolvida por um profissional de pesquisa de mercado 
holandês chamado Jan Stapel. A escala de sete pontos cresce para dez, e agora cada resposta gera uma 
pontuação entre ‑5 e +5, o que facilita a tabulação e a interpretação. Porém, em vez de utilizar adjetivos 
opostos, Stapel optou por utilizar os adjetivos dos atributos diretamente, ficando o respondente livre 
para avaliar entre ‑5 e +5.
Tabela 5 – Exemplo de escala Stapel
Avalie o café da marca A, segundo a sua opinião
Atributos Avaliação
Pureza ‑5 ‑4 ‑3 ‑2 ‑1 +1 +2 +3 +4 +5
Sabor ‑5 ‑4 ‑3 ‑2 ‑1 +1 +2 +3 +4 +5
Aroma ‑5 ‑4 ‑3 ‑2 ‑1 +1 +2 +3 +4 +5
Qualidade ‑5 ‑4 ‑3 ‑2 ‑1 +1 +2 +3 +4 +5
Textura ‑5 ‑4 ‑3 ‑2 ‑1 +1 +2 +3 +4 +5
Torrefação ‑5 ‑4 ‑3 ‑2 ‑1 +1 +2 +3 +4 +5
Embalagem ‑5 ‑4 ‑3 ‑2 ‑1 +1 +2 +3 +4 +5
Marca ‑5 ‑4 ‑3 ‑2 ‑1 +1 +2 +3 +4 +5
Adaptado de: Mattar (2013).
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Escala de Thurstone
Criada pelo psicólogo americano Louis Thurstone para medir atitudes. Em marketing, a técnica utiliza 
uma lista de afirmações diretas e claras sobre produtos e marcas com duas opções de resposta: concordo 
e discordo. A tabulação é feita pela contagem de respostas concordantes para cada afirmação.
Quadro 7 – Exemplo de escala de Thurstone
Assinale nas colunas da direita se você concorda ou discorda de cada uma das afirmações a seguir em relação 
ao café A:
Afirmações Concordo Discordo
1. É um café puro 
2. É um café muito forte 
3. É muito saboroso 
4. Seu sabor é diferente e marcante 
5. Seu aroma é delicioso 
6. É feito com grãos de café de alta qualidade 
7. É um café caro 
8. É torrado no ponto certo 
9. Sua embalagem protege o sabor 
10. Sua embalagem é bonita 
11. É um produto moderno 
Adaptado de: Mattar (2013).
Escala Likert
Outra escala oriunda da Psicologia foi criada pelo psicólogo Rensis Likert para medir atitudes e tem 
por base a escala de Thurstone. Entretanto, essa escala amplia as possibilidades de posicionamento do 
respondente e trabalha com uma escala de concordância de cinco pontos.
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5. Aprovo inteiramente
4. Aprovo
3. Indeciso (nem aprovo, nem desaprovo)
2. Desaprovo
1. Desaprovo inteiramente
5. Concordo inteiramente
4. Concordo
3. Indeciso (nem concordo, nem discordo)
2. Discordo
1. Discordo inteiramente
5. Concordo totalmente
4. Concordo em parte
3. Indeciso (nem concordo, nem discordo)
2. Discordo em parte
1. Discordo totalmente
5. Concordo muito
4. Concordo pouco
3. Indeciso (nem concordo, nem discordo)
2. Discordo pouco
1. Discordo muito
Figura 19 – Conjunto de termos possíveis na escala LikertQuadro 8 – Aplicação de escala Likert em uma questão
 Concordo totalmente
Concordo 
parcialmente
Nem concordo, 
nem discordo
Discordo 
parcialmente
Discordo 
totalmente
Esse comercial consegue atrair 
minha atenção na televisão
Uma pessoa que esteja reformando 
ou construindo dá importância a 
esse comercial
Esse comercial é diferente dos da 
concorrência
O conteúdo desse comercial é 
adequado para o ramo de material 
de construção
Ao assistir a esse comercial, fico 
com vontade de fazer reforma ou 
construção
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3.3 Critério de Classificação Econômica Brasil
Quando falamos de coleta de dados através de entrevistas, é razoável supor que todos os 
entrevistados consigam responder sobre sua idade, estado civil, quantidade de vezes que compra 
determinado produto etc. São dados em que não há a possibilidade do respondente se equivocar 
(muito embora possa responder de má‑fé, mas, mesmo isso, é tratado estatisticamente). Porém, se 
alguém perguntar a você qual sua classe social ou econômica, perceba que a resposta deixa de ser 
inequívoca. As pessoas, para responderem sobre a classe socioeconômica, provavelmente vão utilizar 
um critério de julgamento próprio que não tem serventia em termos estatísticos, pois cada pessoa 
poderia responder pelos próprios critérios.
Perceba que é necessário ter um critério único, entendido pelo mercado e aceito por todos, que 
possa estabelecer a questão da classe social/econômica. Esse critério existe há pelo menos 30 anos no 
Brasil e atualmente tem o nome de Critério de Classificação Econômica Brasil ou Critério Brasil.
Antes de detalhar como funciona, precisamos ter em mente que a sociedade brasileira contém tantas 
discrepâncias e variações que o conceito de classe social foi abandonado. Na verdade, o conceito ao 
qual o Critério Brasil deve respeito é de classe econômica, ou seja, as classes discriminadas (separadas) 
em função do poder de compra.
Veja que esse conceito é exatamente o que interessa em pesquisa de mercado. Conseguir separar 
determinadas populações em classes econômicas, que representam, cada uma, um poder de compra, 
atende aos mais básicos princípios de segmentação mercadológica e público‑alvo.
O Critério de Classificação Econômica Brasil, que doravante vamos denominar somente de Critério 
Brasil – exatamente como o mercado faz –, é fruto do esforço de diversas entidades, como IBGE, Kantar 
Ibope, GFK, Nielsen e outros institutos de pesquisa. Coordenado pela Abep (Associação Brasileira de 
Empresas de Pesquisa), o Critério Brasil é utilizado por agências de propaganda, veículos de comunicação, 
empresas anunciantes, institutos de pesquisa e instituições acadêmicas para discriminar, ou separar, 
determinadas populações em classes econômicas. As classes do Critério Brasil são: A; B1; B2; C1; C2; D/E.
São seis classes econômicas (e não sociais, lembre‑se) que estimam de forma padronizada a 
capacidade de consumo de domicílios em diferentes regiões do País.
Note que o objeto de estudo não é a pessoa, e sim o domicílio em que reside. Isso significa que 
qualquer pessoa do domicílio, ao responder às questões do Critério Brasil, terá uma classificação idêntica 
à de outras pessoas que residam no mesmo domicílio. Uma criança que more num domicílio de classe B2 
está na mesma classificação que seus pais ou avós (desde que residam no mesmo domicílio).
Uma limitação do Critério Brasil é sua abrangência exclusiva para áreas urbanas, ou seja, não se 
presta para aplicação junto a moradores de áreas rurais.
Você provavelmente já respondeu a questionários com o Critério Brasil. A coleta de dados é baseada 
em posse/quantidade de determinados itens, escolaridade do chefe de família e acesso a serviços 
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públicos, como água encanada e rua pavimentada. São três tabelas para serem preenchidas, o que 
muitas vezes é um fator de recusa em participação em pesquisas.
Cada resposta gera uma pontuação padronizada que vai se acumulando, sendo o total de pontos o 
indicador de qual classe econômica o domicílio do respondente pertence.
Tabela 6 – Aplicação Critério Brasil – posse de itens
Variáveis
Quantidade
0 1 2 3 4 ou +
Banheiros 0 3 7 10 14
Empregados domésticos 0 3 7 10 13
Automóveis 0 3 5 8 11
Microcomputador 0 3 6 8 11
Lava‑louça 0 3 6 6 6
Geladeira 0 2 3 5 5
Freezer 0 2 4 6 6
Lava‑roupa 0 2 4 6 6
DVD 0 1 3 4 6
Micro‑ondas 0 2 4 4 4
Motocicleta 0 1 3 3 3
Secadora de roupa 0 2 2 2 2
Fonte: Abep (2014, p. 2).
O entrevistador começa a aplicação perguntando: “quantos banheiros você tem na sua casa?”. A 
resposta deve variar de zero a quatro ou mais banheiros. Note na figura anterior que a pontuação para 
cada resposta varia de acordo com a quantidade. Se o respondente, por hipótese, tiver três banheiros 
em casa, somará 10 pontos no score. A segunda pergunta, que versa sobre empregados domésticos, 
gera pontuação em função da quantidade. E assim segue até o final da tabela de posse de itens, tendo 
o respondente um score de pontuação acumulado que vai prosseguir com a próxima pergunta.
Tabela 7 – Aplicação Critério Brasil – escolaridade do chefe da família
Escolaridade do chefe da família
Analfabeto/Fundamental I incompleto 0
Fundamental I completo/Fundamental II incompleto 1
Fundamental II completo/Médio incompleto 2
Médio completo/Superior incompleto 4
Superior completo 7
Fonte: Abep (2014, p. 2).
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É preciso definir quem é o chefe da família para efeito de padronização. O responsável pela maior 
parte da renda do domicílio é considerado o chefe da família para efeito de pontuação. Note que os 
pontos obtidos devem ser acumulados com o score anterior.
Tabela 8 – Aplicação Critério Brasil – acesso a serviços públicos
Serviços públicos
Não Sim
Água encanada 0 4
Rua pavimentada 0 2
Fonte: Abep (2014, p. 2).
A pontuação para acesso a serviços públicos é simples: se tem um dos serviços, pontua. Se não tem, 
não pontua. Os pontos devem ser acumulados com o score anterior e agora podemos estabelecer a 
classe econômica do domicílio do respondente:
Tabela 9 – Aplicação Critério Brasil – escala de pontuação
Pontos de corte
A 45‑100
B1 38‑44
B2 29‑37
C1 23‑28
C2 17‑22
DE 0‑16
Fonte: Abep (2014, p. 3).
Assim, um respondente que tenha obtido 50 pontos mora num domicílio considerado de classe 
econômica A.
 Saiba mais
Para conhecer a Abep (Associação Brasileira de Empresas de Pesquisa) e 
saber mais sobre as atividades desenvolvidas, além do Critério Brasil, acesse:
<http://www.abep.org>.
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3.4 Instrumento de coleta de dados
Documento que apresenta as questões ou tópicos elaborados para resolver o problema de 
pesquisa. Assume algumas formas, porém as mais comuns, como já vimos, são o questionário e o 
roteiro de pesquisa.
3.4.1 Questionário
Sem dúvida nenhuma, o instrumento de coleta mais utilizado em pesquisa de mercado é o 
questionário, cuja elaboração merece cuidado e atenção.
Figura 20 
O cabeçalho, tradicionalmente, contém o nome/logotipo da organização que está aplicando o 
questionário, campos para o entrevistador anotar seu nome, data e hora, campos para identificar 
o respondente (nome e telefone) e uma frase apresentando o projetoe solicitando a colaboração 
do respondente.
A maior parte do questionário é composta pelas questões, que podem ser abertas ou fechadas.
Questões abertas
Mattar (2013) explica que são questões que permitem respostas com as próprias palavras do 
respondente. Por exemplo:
1 – Qual é seu cantor ou grupo musical favorito? ____________________
Perceba que numa amostra de 1.250 entrevistados, uma questão aberta pode hipoteticamente gerar 
1.250 respostas diferentes!
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As questões abertas, para serem tabuladas, precisam ser codificadas antes do início do processamento. 
Alguns autores defendem a tese de que a codificação é parte do processamento, mas, sendo parte ou 
não, é preciso codificar as respostas antes de iniciar a tabulação/contagem.
A codificação de questões abertas nada mais é do que o agrupamento de respostas parecidas em 
categorias, que serão totalizadas. Por exemplo:
Respostas abertas para a questão:
Em qual bairro de São Paulo você mora?
Mooca
Parque da Mooca
Vila Prudente
Tatuapé
Centro
Vila Carrrão
Freguesia do Ó
Mooca
Alto da Mooca
Centro
V. Prudente
Pq. da Mooca
Tatuapé
Figura 21 – Exemplo de codificação de questões abertas – início
Na figura anterior, temos um exemplo de respostas dadas a uma questão aberta. Note que há 
problemas de grafia (Vila Prudente e V. Prudente, Parque da Mooca e Pq da Mooca). Perceba também 
que, se considerarmos todas as versões de Mooca apresentadas (Mooca, Parque da Mooca, Alto da 
Mooca, Pq da Mooca) como sendo uma só categoria, teremos uma contagem de cinco respostas Mooca. 
O mesmo vale para Vila Prudente e V. Prudente, que somam duas respostas Vila Prudente. A codificação, 
portanto, vai analisar todas as respostas e agrupar todas que tenham teor ou sentido semelhante.
Creio que você já percebeu que a codificação é bastante trabalhosa e delicada, pois um erro de 
interpretação no agrupamento pode criar desvios na análise.
 Observação
Os institutos de pesquisa possuem um banco de dados contendo todas 
as codificações de questões abertas já feitas no passado e que cresce à 
medida que novos projetos com codificação desse tipo sejam finalizados. 
Esse banco de dados facilita muito quando a variável de questão aberta no 
novo projeto já tiver sido codificada anteriormente.
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Questões fechadas
As questões fechadas especificam previamente o rol de alternativas das respostas, ou seja, os 
respondentes têm uma pequena lista de opções de resposta e devem escolher.
Esse tipo de questão assume três formas, segundo Malhotra (2012): múltipla escolha, dicotômica e 
de escala.
• Múltipla escolha: o pesquisador oferece várias alternativas de respostas pré‑definidas e o 
respondente escolhe uma ou mais.
Quando é possível responder a somente uma alternativa, temos o regime de Resposta Única (RU). 
Quando é permitido escolher mais de uma opção, o regime é de Resposta Múltipla (RM).
Qual é sua satsifação com nosso serviço de atendimento?
Estou muito satisfeito ( )
Estou razoavelmente satisfeito ( )
Estou razoavelmente insatisfeito ( )
Estou muito insatisfeito ( )
Figura 22 – Exemplo de pergunta de múltipla escolha de resposta única
Identifique todas as marcas de impressoa 
que você conhece (RM)
( ) HP ( ) Okidata
( ) Epson ( ) Samsumg
( ) Lenovo ( ) Xerox
( ) Brother ( ) Lexmark
( ) Canon ( ) Sharp
( ) Ricoh ( ) Kyocera
Figura 23 – Exemplo de pergunta de múltipla escolha de resposta múltipla
• Dicotômicas: a questão oferece somente duas alternativas de escolha, e o respondente deve optar 
por somente uma. Na verdade, o conceito de dicotomia se refere a uma ocorrência em oposição 
a uma não ocorrência. O sim é a não ocorrência do não. O masculino é a não ocorrência do 
feminino. Uma questão que ofereça somente duas respostas possíveis forçosamente trabalha 
nesse conceito.
Você assistiu à TV ontem à noite?
( ) Sim
( ) Não
Figura 24 – Exemplo de pergunta dicotômica
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• De escala: a questão utiliza nas alternativas de resposta uma escala (comparativa, Stapel, Likert 
etc.). A escolha da escala é derivada da intencionalidade da questão, ou seja, qual a intenção por 
trás dessa questão? Os exemplos de escalas podem ser encontrados em tópicos anteriores.
Qualquer que seja a forma da questão fechada, é recomendável que as respostas sejam codificadas 
previamente. Essa recomendação se transforma em obrigação no caso de os questionários estarem 
previstos para serem digitados e processados em computador, já que a codificação prévia se presta 
a facilitar a digitação (data entry). O método mais comum de pré‑codificação de questões fechadas 
envolve numerar sequencialmente todos os campos de resposta.
1. Você normalmente compra aqui para:
1 Consumo próprio (vá para a 4) 2 Meu negócio ‑ Restaurante 3 Meu negócio ‑ Padaria
4 Meu negócio ‑ Dogueiro 5 Meu negócio ‑ Bar/lanchonete/cafeteria 6 Meu negócio ‑ Pizzaria
7 Meu negócio ‑ Ambulante 8 Meu negócio ‑ Mercearia/mercado 9 Meu negócio ‑ Buffet
10 Meu negócio ‑ Pousada/hotel 11 Meu negócio ‑ Outro: __________________________________________
Figura 25 – Exemplo de codificação de questão fechada
Na figura anterior, os números de 1 a 11 que aparecem dentro dos quadrados de resposta são os 
códigos a serem digitados posteriormente. Após a digitação, todo 1 corresponde à resposta “Consumo 
próprio” da questão “Você normalmente compra aqui para”. Assim, o trabalho de digitação do questionário 
se resume a:
• digitar os números (códigos) das respostas marcadas com x.
• digitar as respostas das questões abertas do jeito que estão.
Material de apoio ao questionário
Questionários permitem a utilização de vários materiais de apoio como cartões de resposta, amostras 
de produtos, mock‑ups de embalagens, vídeos e outros.
Cartões de resposta dão apoio nos casos em que uma questão tenha muitas respostas fechadas 
e com isso o respondente pode perder o foco na hora de responder. Um cartão é impresso com as 
respostas da questão e plastificado para ser reutilizado enquanto o campo estiver ocorrendo.
Veja um exemplo de questão que requer um cartão de resposta e, a seguir, um exemplo desse cartão 
de resposta:
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Quadro 9 – Exemplo de questão com uso de cartão de resposta
Dessas atividades, (cartão 2)
Comprar 
bilhetes de 
metrô
Comprar 
ingresso de 
cinema
Recarregar 
crédito de 
celular
Revelar e 
imprimir 
fotos
Tirar cópias 
xerox
 3. quantas vezes por mês você faz? 
 4. quais já precisou e não encontrou 
na hora que precisava? 
 5. quais seria bom ter acesso a 
qualquer hora (24 horas)? 
6. quais faria numa máquina 
automática do tipo “põe dinheiro e 
aperta botão”? 
 
Cartão 2
Comprar bilhetes de metrô
Comprar ingressos de cinema
Recarregar créditos de celular
Revelar e imprimir fotos
Tirar cópias xerox
Figura 26 – Exemplo de cartão de resposta
Veja que nesse exemplo o entrevistador entregaria o cartão de resposta ao respondente e perguntaria: 
“quantas vezes por mês você...” e apontaria para o cartão, explicando que as respostas deveriam ser 
quantas vezes por mês compra bilhete de metrô,quantas vezes por mês compra ingresso para cinema 
etc. Depois, passaria para “quais desses você já precisou e não encontrou na hora que precisava?” e 
apontaria para o cartão repetindo os procedimentos, indo depois para as outras questões até o fim do 
uso do cartão de resposta, recolhendo‑o para a próxima entrevista.
Amostra de produtos podem ser utilizadas na entrevista apoiando o pesquisador. Por exemplo, uma 
pesquisa sobre capinhas de celular poderia ter as próprias capinhas para avaliação na hora da pesquisa. 
Claro que utilizar amostras de produtos é arriscado para ser feito na rua, sendo indicado para ambientes 
controlados e seguros, como lojas e quiosques.
Mock‑ups de embalagens são embalagens vazias ou representações das embalagens reais. São 
práticas para avaliação de diferentes designs e, a exemplo de amostras de produtos, não são indicadas 
para utilização em rua.
Vídeos, fotos e imagens podem apoiar pesquisas referentes a esses itens. Testar um comercial de 
TV, um anúncio de revista ou o layout da fachada de uma loja exige apresentá‑lo para a amostra. Com 
tablets é possível fazer tudo isso na rua, mas vídeos normalmente exigem mais atenção e a distração não 
pode ocorrer. Mais uma vez, ambientes controlados e tranquilos são mais indicados para essa situação.
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Pré‑teste
Imagine criar um questionário, contratar e treinar entrevistadores, montar toda a operação de campo 
e começar a receber de volta relatos de problemas com o questionário. Tempo e dinheiro se foram!
Uma das boas práticas de pesquisa de mercado, portanto, é realizar um pré‑teste com dez ou vinte 
questionários. A ideia é realizar entrevistas a título de teste do instrumento de coleta. Mattar (2013) 
explica os objetivos do pré‑teste:
• Se os termos utilizados nas perguntas são de compreensão dos 
respondentes.
• Se as perguntas estão sendo entendidas como devem ser.
• Se as opções de respostas nas perguntas fechadas estão completas.
• Se a sequência de perguntas está correta.
• Se não há objeções na obtenção das respostas.
• Se a forma de apresentar a pergunta não está causando viés.
• O tempo para aplicar o instrumento (MATTAR, 2013, p. 125).
Encontrando problemas, há tempo para saná‑los sem dispêndio de tempo e dinheiro.
3.4.2 Roteiro de pesquisa
Um roteiro de pesquisa é um instrumento de coleta não estruturado, ou seja, apresenta 
tópicos/frases curtas em vez de perguntas, e esses tópicos podem ser abordados em qualquer ordem 
de forma não estruturada. A falta de estrutura permite que um tópico já abordado e respondido 
seja retomado novamente caso surja um novo desenrolar do assunto. A expressão de resposta é 
livre e o entrevistador encoraja o respondente a realmente ir além do limite. As técnicas usadas são 
o focus group/group discussion e a entrevista em profundidade.
Veja na figura a seguir que o roteiro não trabalha com perguntas, mas, sim, com palavras‑chave ou 
tópicos. O entrevistador utiliza o roteiro como um guia sobre tudo o que será abordado sem uma sequência 
predeterminada. Aliás, é usual que o próprio respondente fale sobre um tópico espontaneamente antes 
mesmo de o entrevistador citá‑lo, já que é um formato de conversa livre.
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Roteiro de pesquisa
Tema: Xampu feminino
Embalagem
Aroma
Viscosidade
Benefícios
Tipo mais usado
Tipo que não usa nunca
Motivos para não usar
Locais de compra
Indicações para amigas
Marcas preferidas
Marcas que não recomenda
Motivos para não recomendar
Figura 27 – Exemplo de instrumento não estruturado e não disfarçado: trecho inicial de um roteiro
Material de apoio ao roteiro
A exemplo de questionários, os roteiros também podem contar com materiais de apoio. Na verdade, os 
mesmos materiais podem ser usados, dessa vez, num ambiente totalmente controlado (no caso do focus 
group) ou num ambiente praticamente controlado (no caso de entrevistas em profundidade agendadas).
Uma excelente utilização de material de apoio para roteiro é o acesso dos respondentes a protótipos 
de produtos em fase de desenvolvimento. O ambiente controlado do focus group é perfeito para esses 
casos. Imagine uma nova cafeteira expressa estilo Nespresso tendo o protótipo apresentado numa sala 
de espelho para 12 consumidores de café. Deixá‑los operar a máquina e seguir um roteiro com tópicos, 
como facilidade de uso, temperatura do café e design da máquina, entre outros, seria de muita valia 
para o time de desenvolvimento de produto.
 Lembrete
O focus group ocorre na sala de espelho. Portanto, ele é um 
ambiente controlado.
4 PROCEDIMENTOS DE AMOSTRAGEM, COLETA E PROCESSAMENTO
Malhotra (2012) comenta que a maior parte das pesquisas de mercado visa obter informações sobre 
características de uma população:
Uma população é o agregado, ou soma, de todos os elementos que 
compartilham algum conjunto de características comuns e que compreende 
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todo o universo para o problema de pesquisa de marketing. Os parâmetros 
populacionais são tipicamente números, como a proporção de consumidores 
fiéis a determinada marca de dentifrício (MALHOTRA, 2012, p. 320).
Ou seja, em pesquisa de mercado, ao se falar de população, estamos nos referindo a clientes (quem 
já tem experiência de compra) ou prospects (que não têm experiência de compra, mas reúne condições 
para tal) em determinado recorte.
Uma vez que os princípios e metodologias deste livro‑texto se aplicam a todas as ciências e áreas do 
conhecimento, vamos exemplificar populações que não são compostas por seres humanos:
• astros e estrelas da constelação X na Astronomia;
• ursos da região Ártica na Biologia;
• produtos saindo da máquina no controle de produção.
Exemplos de populações de pesquisa de mercado:
• clientes de determinada loja;
• compradores de determinada categoria de produto;
• ex‑clientes de determinado provedor de serviço;
• prospects de determinado produto.
Note, porém, que esse recorte de população talvez não seja factível. Compradores de determinada 
categoria de produto pode resultar em centenas de municípios com pessoas nessa condição. É 
bastante comum que a definição de população seja acompanhada de algum recorte geográfico, 
como cidade ou região.
No nosso exemplo anterior (fase de planejamento), tínhamos esse objetivo: “determinar o perfil 
dos clientes da loja X na cidade de São Paulo quanto a dados demográficos e sociais”. Perceba que a 
definição de população está clara: clientes da loja X na cidade de São Paulo.
Já comentamos antes que talvez seja complicado entrevistar todos os clientes, e que uma amostra 
seria uma boa solução.
Malhotra (2012, p. 320) define censo como “a enumeração completa dos elementos de uma 
população”, e amostra como “um subgrupo de uma população selecionado para participação no estudo”. 
Portanto, se fôssemos entrevistar todos os clientes da loja X, teríamos um censo e se entrevistássemos 
uma parcela desses clientes, teríamos uma amostra.
Note que até aqui não afirmamos que essa amostra tem ou não representatividade em relação à 
população. Só afirmamos que é mais viável entrevistar parte dos clientes em vez de todos.
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De qualquer forma, é possível comparar as condições que levam à escolha entre amostra e censo:
Quadro10 – Condições que levam a censo ou amostra
Amostra Censo
Orçamento Pequeno Grande
Tempo disponível Curto Longo
Tamanho da população Grande Pequeno
Variância da característica Pequena Grande
Custo de erro de amostragem Baixo Alto
Natureza da mensuração Destrutiva Não destrutiva
Atenção a casos individuais Sim Não
Adaptado de: Malhotra (2012).
Ficam claros os motivos para que a maior parte das pesquisas de mercado serem feitas com amostras, 
não é mesmo?
Em se tratando de amostragem, há duas técnicas:
• amostra não probabilística;
• amostra probabilística.
4.1 Amostra não probabilística
Imagine uma pesquisa de preços praticados no mercado. Uma empresa pede ao pessoal que trabalha 
no campo (fora da empresa) como vendedores e promotores que visitem pontos de venda e registrem 
os preços de varejo dos próprios produtos e da concorrência. A população aqui é composta por todos 
os pontos de venda, e não pelas pessoas físicas dos clientes/compradores, certo? E, se houver poucos 
pontos de venda, será um censo. Se houver muitos, a amostra se justifica. Vamos imaginar que se trata 
de produto de consumo de massa, então será uma amostra de alguns pontos de venda.
 Observação
Dá para perceber que é uma pesquisa de mercado por observação, certo? 
Não há comunicação com o respondente, e os pesquisadores observam 
e registram. Os pesquisadores (vendedores e promotores) vão observar os 
preços e registrar em algum meio (papel, smartphone etc.).
Mas a pergunta que fica em aberto é: será que a média desses preços é equivalente à média de preços de 
toda a população? Ou seja, será que essa amostra é representativa da população? Imagine que o resultado 
dê que o produto A tenha média de preço de R$ 12,87. Será que, se fizéssemos um censo, a média de preço 
do produto A seria exatamente R$ 12,87? Você provavelmente avaliou que não seria a mesma.
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Pois bem, estamos falando de uma amostra não probabilística. Segundo Malhotra (2012), trata‑se 
de uma técnica de amostragem que confia no julgamento pessoal do pesquisador e não utiliza seleção 
aleatória. Assim, quando a amostra é escolhida pelo pesquisador/entrevistador, temos uma amostra 
não probabilística. No caso dos vendedores/pesquisadores do nosso exemplo, eles irão simplesmente 
registrar os preços nos pontos de venda que estiverem em sua rota, ou seja, é uma amostra conveniente, 
pois eles escolhem os pontos de venda que estão no caminho.
Entretanto, estatisticamente o resultado dessa amostra não é representativo da população. No nosso 
exemplo, a média de preço do produto A foi de R$ 12,87 na amostra, mas um eventual (e pouco provável) 
censo provavelmente daria outro valor. O motivo é que, para haver representatividade estatística, a 
amostra deve ser selecionada pelo acaso, o que veremos a seguir na amostra probabilística.
4.2 Amostra probabilística
Veja o nome: probabilística. Tem a ver com probabilidade, certo? Probabilidade é a perspectiva de 
que algo venha a ocorrer; possibilidade, chance. É possível calcular a probabilidade de ganhar na Mega 
Sena, por exemplo. Trata‑se de chances.
Muito bem, podemos então inferir que uma amostra probabilística tem a ver com as chances de 
o elemento da população entrar na amostra. Nesse caso, todos os elementos da população devem ter 
alguma chance de entrar na amostra. Vamos a um exemplo para facilitar.
Exemplo de aplicação
Imagine uma escola com 2.000 alunos. Se a amostra for de 120 alunos (posteriormente teremos a 
metodologia de cálculo), para ser probabilística teremos de dar chance a todos os 2.000 alunos entrarem. 
Se sortearmos, damos chance a todos!
Porém, se selecionarmos os 120 por algum critério de julgamento/escolha, teremos uma amostra 
não probabilística, uma vez que não foi o acaso que determinou a entrada na amostra, mas, sim, algum 
tipo de julgamento.
Assim, quando é o acaso que determina os elementos da amostra e todos os elementos da população 
têm alguma chance, temos a amostra aleatória.
Segundo Mattar (2013), a amostra probabilística é aquela em que cada elemento da população tem 
chance diferente de zero de ser selecionado para compor a amostra. Chance diferente de zero implica alguma 
chance para todos, mas não implica chances iguais para todos. Isso é muito importante se imaginarmos um 
sorteio de cupons numa urna: quem sorteia coloca a mão dentro da urna e pega um cupom de maneira 
aleatória, certo? Todos os cupons têm chance, certo? Porém, alguns cupons têm mais chance do que outros, 
uma vez que os que estão bem no fundo, na maior parte das vezes, não são alcançados pela mão. Ou os do 
topo são ignorados na maior parte das vezes (por isso a urna é chacoalhada). Portanto, deve ficar claro que 
todos da população têm chance, mas as chances não são necessariamente iguais.
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Já dissemos que a amostra probabilística é representativa da população, certo? Essa representatividade 
está dentro de uma margem de erro, isto é, se o percentual de casados numa amostra probabilística for 
de 30%, e a margem de erro previamente definida for de 3%, o resultado é uma faixa de 27% a 33% de 
casados (30% – 3% = 27%, 30% + 3% = 33%). Caso fosse feito o censo, o resultado seria um número 
entre 27% e 33%.
A margem de erro da pesquisa é definida pelo pesquisador no momento do cálculo do tamanho da 
amostra, o que explicaremos mais adiante.
Porém, há outro fator estatístico envolvido no resultado: o nível de confiança. Trata‑se de um 
número que representa o quanto se confia no resultado da amostra, e é também definido no cálculo da 
amostra. Resumidamente: quanto maior o nível de confiança, mais se confia que o resultado da amostra 
está dentro da margem de erro.
4.3 Cálculo de tamanho de amostra
Este livro‑texto não é um livro de estatística, porém o cálculo do tamanho da amostra envolve 
conceitos e cálculos estatísticos. A parte dos conceitos se resume a poucos fatores, e a parte dos cálculos, 
felizmente, é tremendamente simples.
Figura 28 
Portanto, mesmo que você faça parte do grupo de pessoas que têm certa aversão a estatística, 
acompanhe o raciocínio e veja que é perfeitamente possível entender e aplicar. E, arrisco, é possível até 
que a aversão diminua.
Vamos entender quais são os fatores e as variáveis que entram no cálculo da amostra:
• Variável N = número de elementos da população: esse conceito você já conhece. Malhotra (2012) 
nos disse que é o agregado, ou soma, de todos os elementos que compartilham algum conjunto 
de características comuns, ou seja, é a quantidade de elementos do público‑alvo da pesquisa. Esse 
número deve ser definido antes do cálculo.
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Unidade II
• Variável e = margem de erro: é o percentual que admitimos errar. Uma amostra com margem 
de erro de 2% com resultado de 52% de sexo feminino significa que, num censo hipotético, o 
resultado seria algo entre 50% e 54% (2% de erro a mais, 2% de erro a menos). É como arco e 
flecha: o alvo é o centro, mas o lançamento acerta perto. A margem de erro é escolhida para fazer 
o cálculo.
• Variáveis P e Q = proporção dicotômica onde (P+Q = 1): trata‑se de variáveis de ajuste muito mais 
utilizadas em pesquisas de outras ciências e áreas do conhecimento. Uma proporção dicotômica 
assume duas variáveis opostas cuja soma é 1, ou 100%. Por exemplo, “sim” e “não” são variáveis 
dicotômicas que, se expressas em percentuais (sim 40% e não 60%), terão soma 100%. Para o 
propósito deste livro‑texto,vamos predeterminar P = 0,5 e Q = 0,5 no cálculo do tamanho da 
amostra. Na prática, a maioria das pesquisas de mercado adota exatamente esses parâmetros, mas 
há casos raros com outros parâmetros, como P=0,6 e Q=0,4.
• Variável n = tamanho da amostra: é o resultado que queremos calcular.
• Nível de confiança: como já comentamos, trata‑se de um número que representa o quanto se 
confia no resultado da amostra. Sem entrar nas definições estatísticas, a aplicação é bastante 
simples: há três níveis de confiança (que em estatística são chamados de intervalos notáveis de 
confiança) que são utilizados na grande maioria das pesquisas de mercado, e o pesquisador só 
precisa optar por um deles: 68%, 95% e 99,7%. Pense nesses três níveis de confiança como um 
padrão predefinido para facilitar o cálculo. Quanto maior o número, maior a confiança que o 
resultado da amostra representa à população. Porém, quanto maior o número, maior a amostra, 
portanto, maior o custo e o tempo. O nível de confiança é escolhido pelo pesquisador antes de 
fazer o cálculo do tamanho da amostra.
 Observação
Em pesquisas eleitorais, a grande maioria dos levantamentos é feita 
com nível de confiança = 95%.
Agora vamos discutir os critérios de escolha por parte do pesquisador:
• Margem de erro: percentual baixo (1%, por exemplo) se traduz em maior precisão, já que o 
resultado vai variar somente 1% para cima e 1% para baixo, porém implica amostras grandes. 
Percentual alto (6%, por exemplo) resulta em menor precisão (6% acima e 6% abaixo dá uma 
faixa de 12% de variação) e implica amostras de tamanho menor. As escolhas mais frequentes em 
pesquisa de mercado variam entre 2% e 4%.
• Nível de confiança: escolher 68% significa amostras menores, mas implica assumir que 32% das 
amostras possíveis estarão fora da margem de erro. Por outro lado, escolher 99,7% resulta em amostras 
bem maiores, e traz o benefício de entender que somente 0,3% das amostras possíveis estarão fora da 
margem de erro. A grande maioria das pesquisas de mercado ficam no meio‑termo: 95%.
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INTELIGÊNCIA DE MARKETING: PESQUISA DE MERCADO
• Número de elementos da população: na verdade não é uma escolha, e sim uma possibilidade. 
Quando se sabe o número exato da população, temos a chamada população finita, onde a 
variável N entra na conversa. Porém, quando não sabemos o número exato da população (é a 
maior parte dos casos), temos uma população infinita, cuja variável N sequer é usada. Note 
que é preciso saber o número exato, senão a população será infinita e o cálculo diferente. Por 
número exato, queremos dizer exatamente isso! Por exemplo: um clube associativo que tenha 
3.243 associados pode dizer que tem população finita, enquanto moradores do bairro do Leblon, 
Rio de Janeiro, jamais terá um número exato, pois, diariamente, moradores mudam de bairro 
ou vêm para o bairro, morrem etc. Nem o IBGE tem esse número exato, uma vez que os dados 
primários foram coletados ao menos um ano atrás.
A fórmula para calcular o tamanho da amostra foi desmembrada em seis versões objetivando facilitar 
a aplicação:
Nível de confiança de 68% n=
PQ 
n=
NPQ
e2 e2 (n‑1) + PQ
 
Nível de confiança de 95% n=
4PQ 
n=
4NPQ
e2 e2 (n‑1) + 4PQ
 
Nível de confiança de 95% n=
9PQ 
n=
9NPQ
e2 e2 (n‑1) + 9PQ
Vemos que há duas colunas: uma contém as fórmulas para cálculo a partir de populações infinitas 
(em que não se sabe o tamanho exato), a outra apresenta as fórmulas baseadas em populações finitas 
(repare que em todas aparece a variável N, que contém esse número). As três linhas se referem ao nível 
de confiança escolhido: 68%, 95% e 99,7%. O cruzamento de coluna e linha dá a fórmula para esse caso. 
Por exemplo, para calcular um tamanho de amostra de população infinita (primeira coluna) com nível 
de confiança de 95% (segunda linha) a fórmula é n=4PQ/e2.
Vamos acompanhar alguns exemplos?
População infinita, nível de confiança de 95%, margem de erro de 2%
Fórmula: n = 4PQ/e2
P e Q = 0,5
e = 2%. Deve ser em decimal (2% = 0,02)
n
x x
x
n= =
4 0 5 0 5
0 02 0 02
1
0 0004
, ,
, , ,
 n = 2500
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Unidade II
População infinita, nível de confiança de 99,7%, margem de erro de 3,5%
Fórmula: n = 9PQ/e2
P e Q = 0,5
e = 3,5%. Deve ser em decimal (3,5% = 0,035)
n
x x
x
n= =
9 0 5 0 5
0 035 0 035
2 25
0 001225
, ,
, ,
,
,
 n = 1837 arredondar sempre para cima
População infinita de 4000, nível de confiança de 68%, margem de erro de 3%
Fórmula: n = NPQ
e N PQ2 1( )− +
N= 4000
P e Q = 0,5
e = 3%. Deve ser em decimal (3,5% = 0,03)
n
x x
x x
n=
+
=
4000 0 5 0 5
0 009 3999 0 5 0 5
1000
3 8491
, ,
( , ) ( , , ) ,
 n = 260 arredondar sempre para cima
Veja que, a partir dos pressupostos (tamanho da população, margem de erro e nível de confiança), 
basta selecionar a fórmula, substituir as variáveis e calcular.
É muito importante ressaltar que:
• A aplicação na fórmula do percentual da margem de erro é sempre em forma decimal. Para encontrar 
o decimal de um percentual, basta dividir por 100. Exemplo: 2% é 0,02, uma vez que 2/100=0,02.
• Os cálculos devem ser feitos com o máximo de casas decimais.
• P e Q são sempre 0,5 cada um.
• No caso das fórmulas de população finitas, note que o divisor deve ser calculado seguindo a 
ordem de operadores: primeiro a multiplicação, depois a soma, ou seja, no divisor da fórmula 
finita de n.c. 68% e2(N‑1)+PQ, a sequência de cálculos é essa: primeiro calcule e2 x (N‑1) e depois 
some o resultado com (PxQ).
• O resultado deve ser sempre um número inteiro. Não dá para entrevistar 1.836,73 pessoas, certo? 
A regra de ouro é: arredonde sempre para cima, independentemente do que for. Se o resultado der 
678,01, arredonde para 679. Claro que se o resultado for um número inteiro não é preciso fazer nada.
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Então, tendo em mãos o tamanho da amostra, está na hora de coletar e processar dados!
 Observação
O cálculo de tamanho de amostra se presta a pesquisas com amostras 
probabilísticas, uma vez que as fórmulas utilizam parâmetros estatísticos 
de representatividade: margem de erro, população e nível de confiança. 
Para amostras não probabilísticas, o tamanho da amostra é decidido em 
função da importância do projeto, e não por cálculo estatístico.
4.4 Coleta de dados
A partir do planejamento dos procedimentos, os pesquisadores vão a campo proceder à coleta.
Vamos discutir os procedimentos dos principais tipos de pesquisa quantitativas:
• entrevista pessoal individual, com questionário;
• entrevista por telefone, com questionário;
• entrevista por meio tecnológico síncrono, com questionário;
• questionários autopreenchidos.
Também vamos discutir os procedimentos dos principais tipos de pesquisas qualitativas, a saber:
• entrevista pessoal individual com roteiro de pesquisa;
• entrevista pessoal grupal com roteiro de pesquisa.
4.4.1 Entrevista pessoal individual, com questionário
Tendo em mãos o tamanho da amostra, os procedimentos para coleta dessa pesquisa quantitativa 
envolve definir os locais de campo e a quantidade de entrevistadores – se a pesquisa utilizar amostra 
não probabilística, é só escolher os locais mais convenientes. Porém, se for uma amostra probabilística, 
no caso de pesquisas em locais de fluxo populacional, como ruas, praças e avenidas, é preciso sortear.
A partir de uma lista com lugares degrande fluxo populacional, basta criar uma mecânica de sorteio. 
Imagine uma pesquisa de 1.112 entrevistas a ser feita numa grande cidade, e que a operação de campo 
está prevista para dois dias da semana e dois dias de fim de semana (para dar chance a todos da 
população). Isso dará 278 entrevistas por dia, em média. Se alocarmos 6 entrevistadores, serão entre 
46 e 47 entrevistas diárias por entrevistador. Contratando 8 horas diárias, serão quase 6 entrevistas 
por hora, o que é razoável por dar boa margem de respondentes se recusando a participar. Claro que 
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Unidade II
é preciso levar em consideração o tempo médio de entrevista e a eventual dificuldade de conseguir 
aceitação dos respondentes. Assim, teremos de sortear da lista de pontos adequados 24 locais de campo 
(4 dias x 6 entrevistadores), dando chance a toda a população entrar na amostra.
No sorteio do passo, como citamos anteriormente, no caso de amostra probabilística, precisamos 
deixar o acaso definir quem entra na amostra. Um dado padrão (de seis faces) deve ser lançado antes de 
sair para o campo, e o número resultante deverá ser padronizado como passo entre abordagens: se der 
o número três, a cada três passantes um deverá ser abordado, por exemplo. Isso garante a aleatoriedade 
da seleção da amostra em pontos de fluxo populacional (ruas, avenidas, praças etc.).
 Lembrete
Qualquer método de sorteio pode ser utilizado, tais como: números 
sorteados num saquinho, algoritmo de computador, entre outros.
Agora é necessário ir ao local de campo, mas é preciso ter em mente que locais públicos, como 
ruas, avenidas e praças, não precisam de autorização para a realização de pesquisas. Porém, locais 
privados, como shopping centers, rodoviárias, aeroportos, estabelecimentos comerciais etc., só podem 
ser utilizados como campo se houver autorização da área administrativa do local. Uma vez no local, é 
preciso se posicionar em um ponto de fluxo, ou seja, com pessoas passando. Aplica‑se o passo (número 
sorteado), e as entrevistas começam de “n” em “n” passantes. Uma recusa a participar não é problema: faz 
parte do processo. Basta aplicar o passo novamente e abordar. Não se deve aceitar a inclusão voluntária 
de respondentes (alguém que queira responder fora do passo) pois fere o princípio de aleatoriedade. Ao 
término do período de tempo acertado, encerra‑se o dia.
Com a entrega/recolhimento dos questionários devidamente preenchidos, após o período do campo 
ter terminado, eles precisam ser encaminhados para o responsável.
4.4.2 Entrevista por telefone, com questionário
Figura 29 
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Há fornecedores especializados em fazer entrevistas por telefone, e é altamente recomendável sua 
contratação. Motivos:
• infraestrutura dedicada com PAs (pontos de atendimento) equipados com hardware e software 
específicos;
• pessoal treinado;
• know how do processo.
Utilizar pessoal da própria empresa para fazer pesquisa por telefone raramente é eficiente, pois além 
de não serem treinados não há suporte interno de software que dê produtividade ao processo.
Uma vez que esse é um mercado com dezenas de fornecedores, vale a pena a contratação. 
O custo talvez seja maior, mas a eficiência, a confiabilidade do resultado e o tempo dispendido 
compensam largamente.
De qualquer forma, em termos de procedimentos dessa pesquisa quantitativa, temos:
• Gerar lista de contatos com telefones atualizados: se a amostra for de 1.112, por exemplo, sorteie 
6.000 nomes para dar espaço à não resposta (ocupado, não atende, telefone errado etc.).
• Definir quantidade de entrevistadores: calcule uma média de 12 entrevistas por hora. Com nosso 
exemplo de 1.112, se realizarmos a pesquisa ao longo de 8 dias, são 139 entrevistas diárias, e com 
12 por hora, precisaremos de 12 entrevistadores.
• Campo: ligações telefônicas sequenciais seguindo a lista sorteada. Um computador deve ser usado 
com o questionário em forma eletrônica de preenchimento, sendo que o pesquisador faz o data 
entry (digitação).
• Entrega dos questionários: após o período do campo ter terminado, o arquivo com os questionários 
digitados deve ser encaminhado para o responsável.
4.4.3 Entrevista por meio tecnológico síncrono, com questionário
É preciso utilizar as TICs (Tecnologias de Informação e Comunicação) e inserir o questionário em 
um meio síncrono (em que ambos os lados, entrevistador e entrevistado, estejam ao mesmo tempo 
presentes na comunicação), como o chat.
Essa modalidade raramente se presta a amostras probabilísticas, uma vez que o processo de agendar 
um contato com dia e hora marcados dificilmente é eficiente. O índice de no show (desistência) é 
altíssimo. Portanto, para amostras não probabilísticas, tendo como respondentes os clientes que já 
estiverem num chat com a empresa, o processo é muito útil.
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Os procedimentos dessa pesquisa quantitativa são:
• Oferecer a pesquisa: a um cliente que já esteja num chat. Se aceitar, duas opções: transferir o chat 
para uma posição de atendimento especializada ou prosseguir com o mesmo atendente aplicando 
a pesquisa.
• Incluir questões uma a uma: insira uma questão e deixe o cliente responder. Passe para a próxima 
questão, uma a uma, até o final.
• Transcrição: os logs (arquivos em texto) das conversas do chat devem ser cortados para que 
somente o trecho da pesquisa faça parte do arquivo do questionário.
• Entrega dos questionários: após o período do campo ter terminado, o arquivo com os questionários 
transcritos deve ser encaminhado para o responsável.
4.4.4 Entrevista pessoal individual, com roteiro de pesquisa
Essa modalidade de pesquisa qualitativa é conhecida como entrevista em profundidade. O 
entrevistador seleciona as pessoas mais representativas e/ou importantes da área que deseja pesquisar, 
agenda a entrevista e utiliza o roteiro de pesquisa como instrumento de coleta de dados. Essas entrevistas 
duram um bom tempo, sendo meia hora um mínimo observado, muito embora não haja regras.
Figura 30 
A ideia é incentivar o entrevistado a falar sobre os tópicos constantes no roteiro. Não há estrutura 
nem ordem de questionamentos, e é normal retomar um tópico já coberto para esclarecer algum ponto 
ou aprofundar o raciocínio.
Para pesquisar representantes de mercados com muitos players (participantes), normalmente 
se seleciona os mais importantes, seja em termos de participação de mercado, seja em termos da 
reputação do entrevistado. Uma vez que os resultados não são quantitativos (muito embora alguns dos 
tópicos envolvam números), essa amostra não é representativa da população. Porém, ter em mãos um 
conjunto de dados que contenham a percepção qualitativa de determinados temas é muito útil para o 
planejamento mercadológico.
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Os procedimentos dessa pesquisa qualitativa são:
• Elaborar lista‑alvo de entrevistados: a partir de uma lista da população, selecionar os alvos para a 
entrevista. Os critérios podem ser: peso no mercado, importância simbólica, facilidade de contato, 
distância física e outros. Um número mínimo, em mercados competitivos, são 20 entrevistados. 
Entretanto, em mercados oligopolizados, esse número cai bastante.
• Agendar entrevistas: seja por telefone, seja por e‑mail, o agendamento deve deixar claro o motivoda entrevista. Muitas vezes é útil afirmar que não se está buscando algum segredo de negócio, 
mas, sim, dados de percepção de mercado.
• Campo: realizar as entrevistas agendadas cumprindo a hora marcada. Deve‑se gravar a conversa 
para posterior transcrição, e o entrevistado, por questões éticas, deve ser informado da gravação 
e deve concordar. O roteiro de pesquisa é um guia para cobrir os tópicos previstos, mas não é 
comum o surgimento de outros tópicos interessantes ao longo da conversa.
• Transcrição: todas as gravações devem ser transcritas e as palavras‑chave/expressões‑chave 
devem ser marcadas para análise textual. Os tópicos do roteiro são o sumário da transcrição.
4.4.5 Entrevista pessoal grupal, com roteiro de pesquisa
Temos aqui a modalidade de pesquisa qualitativa conhecida como group discussion/discussão de 
grupo. O mercado também a conhece como sala de espelhos em função do local de aplicação.
É preciso ter uma sala com mesa e cadeiras para ao menos 14 pessoas (uma vez que o grupo 
de respondentes tem de 10 a 12 pessoas), e uma das paredes dessa sala possui um espelho dupla 
face com visibilidade a partir da saleta ao lado, onde pesquisadores e cliente podem observar as 
interações dos respondentes. Essa estrutura existe em uma série de fornecedores de pesquisa e 
deve ser alugada para o projeto.
A mesa deve ter café, água, refrigerantes e/ou sucos e salgadinhos/docinhos.
Um mediador, normalmente psicólogo, é o responsável pela entrevista em grupo e conduz a conversa 
encorajando os mais quietos e restringindo os mais falantes. A ideia é ter um quadro geral de percepções 
oriundas das interações do grupo seguindo os tópicos do roteiro de pesquisa. Não há estrutura ou 
ordem e todos os tópicos devem ser cobertos.
Os pesquisadores (e o cliente, quando presente), na sala de observação ao lado, podem enviar novos 
tópicos ou questionamentos durante a entrevista, o que aproveita a dinâmica de grupo. O envio pode 
ser feito em papel entregue na sala ou por meio eletrônico em tablet/smartphone.
A duração não deve ultrapassar duas horas e é comum remunerar os entrevistados de alguma forma, 
seja dinheiro, seja produtos.
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A empresa contratante da pesquisa, na maioria das vezes, não é revelada, o que deixa os entrevistados 
à vontade para elogiar ou criticar a marca.
Os procedimentos dessa pesquisa qualitativa dividem‑se em: selecionar a amostra; campo; transcrição.
Ao selecionar a amostra, uma vez que não é probabilística, pode‑se utilizar o cadastro de clientes 
da empresa contratante para filtrar os candidatos adequados. Muitas vezes, é preciso fazer uma 
pequena pesquisa quantitativa de perfil, sem valor estatístico, para obter nome e telefone de pessoas 
com o perfil desejado. De posse de um bom número de nomes (ao menos 40 para cada grupo de 12), 
deve‑se convidá‑los para a pesquisa e agendar dia e hora passando o endereço e avisando sobre a 
remuneração proposta.
Em campo, no dia marcado, a sala deve estar pronta (comes e bebes na mesa e microfones testados) 
e a saleta ao lado deve ter uma câmera de vídeo registrando tudo. Deve‑se receber os entrevistados e 
conduzi‑los à sala de espelho quando todos já estiverem presentes. O mediador se apresenta, explica a 
dinâmica esperada, deixa todos à vontade para se servir (pois é à vontade que as pessoas falam o que 
pensam) e inicia a entrevista seguindo o roteiro.
Agora, todas as gravações devem ser transcritas e as palavras‑chave/expressões‑chave devem ser 
marcadas para análise textual. Os tópicos do roteiro são o sumário da transcrição.
4.5 Processamento de dados
Essa fase se inicia tendo em mãos um desses elementos:
• Questionários em papel: no caso de entrevista pessoal ou questionário auto preenchido em papel.
• Arquivo de dados de questionários: no caso de entrevista por telefone ou por meio síncrono.
• Transcrição da pesquisa qualitativa (seja em profundidade ou em grupo).
Um desses elementos, de acordo com o projeto, inicia o processamento de dados. Em todos, é 
necessário realizar a crítica.
4.5.1 Crítica
Segundo Mattar (2013), é preciso impor um padrão de qualidade aos dados brutos para reduzir 
ambiguidades, ou seja, deve‑se verificar os dados e, encontrando alguma divergência ou ambiguidade, 
decidir se é possível corrigir. Se não for, remover completamente o registro daquele respondente. 
Exemplo: numa questão, o respondente afirma ter renda de até R$ 1.000, mas nos hábitos de lazer 
afirma que viaja para esquiar no exterior duas vezes por ano. Se for possível contatar o respondente e 
corrigir a resposta errada, bastar fazer a correção. Se não for, talvez seja melhor remover esse registro.
Com os dados criticados, e confiando no material em mãos, devemos codificar.
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4.5.2 Codificação
Mattar (2013) reforça a necessidade do procedimento técnico através do qual os dados são 
categorizados e convertidos em símbolos para processamento. Já comentamos antes o procedimento 
de codificar previamente todas as respostas de questões fechadas através de números sequenciais 
únicos, e também já comentamos o procedimento de codificar respostas de questões abertas através da 
interpretação e categorização comum das respostas. Esse procedimento se aplica aos três elementos: 
questionários em papel, em arquivo e transcrição de pesquisa qualitativa.
O próximo passo, somente para questionários em papel, é a digitação. Os outros dois elementos já 
estão em formato digital.
4.5.3 Digitação
Trata‑se de converter os códigos do papel para um banco de dados. Não é necessário dominar 
programação ou bancos de dados: uma planilha Excel pode funcionar perfeitamente como ferramenta 
de entrada de dados (data entry).
 Observação
O processo de digitação mais confiável para evitar erros é o de dupla 
digitação. Duas pessoas digitam os mesmos questionários separadamente, 
e os arquivos digitais são comparados eletronicamente. Os registros com 
diferença são verificados no questionário em papel.
Figura 31 – Exemplos planilha para data entry
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Note que os campos referentes às questões estão na coluna A, e que na coluna B temos as regras de 
digitação. A partir da coluna C, cada coluna é um questionário.
Na grande maioria das vezes é possível digitar todos os questionários de uma amostra no Excel. Veja 
o limite de cada versão:
Tabela 10 – Limites das planilhas Excel
Versão do Excel Linhas Colunas
2003 65.536 256 
2007 1.048.576 16.384 
2010 1.048.576 16.384 
2013 1.048.576 16.384 
Somente a versão 2003 – e anteriores – é que limita as colunas a somente 256. Portanto, é bastante 
provável que sua versão do Excel permita digitar milhares de questionários.
Claro que, apesar de ser uma ferramenta de acesso comum, o Excel não é a melhor maneira de fazer 
o data entry. Havendo acesso a pessoas especializadas em banco de dados, pode valer a pena montar 
uma pequena rotina para a tarefa.
Com os dados em formato digital, o próximo passo, somente para os questionários (a pesquisa é 
quantitativa, certo?), é a tabulação:
4.5.4 Tabulação
Tabular nada mais é do que contar as respostas.
A tabulação consiste na contagem do número de casos que ocorreram em 
cada categoria. A tabulação pode ser simples, quando envolve a simples 
contagem do número de caos que ocorreram em cada uma das variáveis 
do estudo, ou cruzada, quando as ocorrências em duas ou mais variáveis do 
estudo foram contadas simultaneamente