Ciclo de Vida e Introdução à Linguagem r Tema 1 Aspectos fundamentais de uma pesquisa

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DESCRIÇÃO
Aspectos fundamentais para a execução de uma pesquisa, construção do questionário e a utilização de
métodos estatísticos de coleta de dados.
PROPÓSITO
Apresentar o conceito de pesquisa ao aluno e discutir os conceitos básicos fundamentais de todas as
etapas de sua realização, desde a definição dos objetivos até a apresentação dos resultados.
Apresentar também as boas práticas na construção de um questionário e os métodos de seleção de
dados através de pesquisas probabilísticas e não probabilísticas.
OBJETIVOS
MÓDULO 1
Identificar os diferentes tipos de pesquisa e os pontos chave em sua construção
MÓDULO 2
Descrever os passos fundamentais na elaboração de um questionário
MÓDULO 3
Distinguir os métodos probabilísticos e não probabilísticos de seleção de amostra e os tipos de
amostragem
INTRODUÇÃO
Inicialmente, serão abordados os conceitos básicos de todas as etapas da realização de uma pesquisa,
a importância da construção de um bom questionário com suas características e as diferenças entre os
métodos de levantamentos de dados. Por fim, será discutida a descrição da teoria da amostragem,
assim como os principais tipos de seleção amostral, incluindo métodos probabilísticos e não
probabilísticos.
MÓDULO 1
 Identificar os diferentes tipos de pesquisa e os pontos chave em sua construção
LIGANDO OS PONTOS
Você sabe como identificar os diferentes tipos de pesquisa? Diante da necessidade de elaborar uma
pesquisa, que estratégia adotaria? Para respondermos a essas perguntas, vamos analisar uma situação
prática.
Uma equipe foi contratada para analisar os níveis de satisfação dos consumidores de uma grande rede
de treinamento de educação a distância. A abrangência dos serviços dessa rede é nacional, e o público
é composto por pessoas com diferentes experiências e formações. Como realizar uma pesquisa que
realmente possa direcionar a fazer ajustes em seus serviços? Como confiar nos resultados das
análises?
Vivemos, literalmente, na Era da Informação. É possível definir a informação como um resultado da
análise de uma combinação de dados. Nesse sentido, ela é um instrumento que pode ser usado para
melhorar processos e ajudar empresas e pessoas a evoluírem, mas também para espalhar notícias
falsas e gerar conclusões completamente distorcidas.
Precisamos construir a confiança por meio do exame minucioso de especialistas que dominem o que
está sendo tratado e chancelem a informação que está sendo divulgada. Em outras palavras,
precisamos contar com pessoas que realmente tenham conhecimento sobre o assunto de treinamento
de cursos a distância apoiados por um processo básico que pode ser aplicado a qualquer contexto: a
metodologia científica.
A primeira coisa que uma pesquisa que utiliza a metodologia científica deve ter é a definição de
objetivos. Que informações uma pesquisa pode proporcionar? Quais são os benefícios que podem ser
alcançados com ela?
Em nosso caso, precisamos associar percepção com aquisição de competências. O que isso significa na
prática? Que não é suficiente receber uma informação do tipo: gosto ou não gosto. Precisamos entender
por que os objetivos propostos pelo curso de treinamento não foram atingidos. É o formato do
treinamento? O público-alvo realmente está bem definido?
Em seguida, é necessário definirmos a base metodológica na qual a pesquisa está ancorada e o
conjunto de dados que usaremos para realizá-la. Isso nos leva ao passo seguinte, que é a escolha do
procedimento para coletar os dados: qual é a periodicidade de coleta? Quais critérios invalidam um
dado?
Cumpridas essas etapas, ainda precisamos construir um questionário e estabelecer critérios para
realizar a amostragem dos dados. Depois de tudo isso, estamos preparados para coletar os dados e
processá-los com o auxílio de ferramentas de análise, como o Power BI da Microsoft, por exemplo, ou
com a ajuda de linguagens de programação, como o Python ou R.
A aplicação da metodologia científica oferece informações confiáveis, pois se distancia dos “achismos” e
oferece uma visão do real significado dos dados. A revolução proporcionada pelas áreas de Big Data e
Ciência de Dados, junto com o fortalecimento de uma conscientização ética que permeia as relações
entre os indivíduos e as organizações, tende a utilizar critérios mais rigorosos e eficientes para aumentar
o controle sobre a divulgação de informações.
Após a leitura do case , é hora de aplicar seus conhecimentos! Vamos ligar esses pontos?
3. CONSIDERE O SEGUINTE CENÁRIO: VOCÊ FOI
CONTRATADO PARA FAZER UM ESTUDO DE MERCADO DE
EQUIPAMENTOS DE GRANDE PORTE APLICADOS À
MINERAÇÃO. VOCÊ FOI INFORMADO QUE EXISTEM VÁRIAS
FONTES DE DADOS COM DIFERENTES NÍVEIS DE
CONFIANÇA E QUE COBREM ESCOPOS DIFERENTES DA
VIDA DESSES EQUIPAMENTOS, COMO DADOS
REGISTRADOS EM TEXTO LIVRE EM ORDENS DE SERVIÇO
E DADOS OBTIDOS DOS SENSORES EMBUTIDOS NO
PRÓPRIO EQUIPAMENTO. NESSE CONTEXTO, QUAL SERIA
SUA ESTRATÉGIA PARA FAZER UM ESTUDO DE
OPORTUNIDADE?
RESPOSTA
O cenário descrito já nos informa sobre o segmento de mercado que devemos estudar e quais as fontes de
dados disponíveis. Portanto, já podemos iniciar o processo de pesquisa estabelecendo algumas metas e
alguns critérios para coletar e analisar os dados. Como se trata de uma prospecção, é natural que seja
necessário rever as metas e os critérios. Isso torna a pesquisa mais confiável, pois esse processo iterativo
faz parte da metodologia científica para capturar informações com maior valor agregado.
INTRODUÇÃO
Antes mesmo de se pensar em fazer uma amostra é preciso saber como se fazer uma pesquisa. O
desenho da amostra é apenas uma das etapas no ciclo de uma pesquisa. Portanto, neste módulo,
aprenderemos mais sobre o que é uma pesquisa, sobre como realizar o planejamento corretamente e
sobre quais são as etapas básicas para uma boa execução.
PLANEJANDO SUA PESQUISA
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Atualmente, há uma intensa e incessante busca por fontes de dados e informações coletadas por
instituições governamentais, organizações, empresas, universidades e centros de pesquisa. Muitas
dessas informações precisam ser coletadas e atualizadas ao longo do tempo, já que temos um mundo
em constante transformação. Para tanto, precisamos obter esse dado bruto e, a partir de uma série de
procedimentos e processamentos pré-definidos, transformar esse dado em informação. Mas como obter
este dado? Como garantir que ele esteja correto ou que ele conseguirá de alguma maneira responder às
perguntas iniciais?
Você já parou para pensar na quantidade absurda de dados obtidos por segundo pela Netflix? A Netflix
sabe cada filme que você assistiu, quando você assistiu, onde você assistiu (TV, celular, computador,
tablet etc), quantas vezes deu pausa, se viu em tempo real ou se realizou download. Ao mesmo tempo
que é algo incrível, é também assustador.
A empresa sabe o que você procurou para chegar até esse filme ou se começou e parou outros filmes.
Segundo um diretor da Netflix, dados como geografia, gênero e idade de nada servem para estimar se
um indivíduo vai gostar de um filme.
 EXEMPLO
Por exemplo, um japonês, 17 anos, está acessando de Tóquio. O bom senso diz para oferecer um
anime, mas a especulação não está correta. Isso porque somente 10% dos acessos de animes na
Netflix vêm do Japão. Atualmente, a quantidade disponível de dados é absurda, porém trabalhar com
esses dados e transformá-los em alguma informação é o grande desafio.
O processo de coleta de dados faz parte do nosso dia a dia e, por muitas vezes, não damos a devida
atenção. Quando se faz uma sopa e se deseja experimentar seu tempero; quando, ao comprar uma
lâmpada no mercado, a testamos antes; ou quando se faz um exame e se colhe um pouco de sangue.
Todos esses exemplos são simples, acontecem o tempo inteiro, mas não percebemos o quão rico é
esse processo e o quanto a estatística está inserida nele.
O uso inadequado de um procedimento de coleta de dados pode levar a um viés/resultado impreciso nomomento de interpretação do resultado.
 RELEMBRANDO
Lembrando que viés é um termo usado na estatística para designar o que não é parcial, ou seja, que
apresenta algo tendencioso.
Por exemplo, não mexer bem a sopa antes de retirar uma colher para experimentar pode levar a uma
ideia errada da temperatura do prato todo, resultando em consequências desagradáveis para quem for
consumi-la. Imagine que você não mistura a sopa e prova exatamente a parte de cima que está sem
tempero. Logo, você acaba por adicionar mais tempero e, quando percebe, a sopa está extremamente
salgada.
De forma semelhante, pode ocorrer com o pesquisador, que fica tão envolvido na apuração e
interpretação dos dados que não se atenta em verificar possíveis vieses originários do procedimento de
coleta.
Decidir O QUE medir é uma das etapas mais difíceis em qualquer estudo. Precisamos saber COMO
medir o que foi escolhido. É fundamental, em qualquer estudo, entender exatamente como a informação
foi obtida, coletada ou perguntada.
Considere algo, aparentemente, simples, como: medir sua altura como uma régua. Tente medir algumas
vezes e veja se consegue a medida com o mesmo valor em cm de uma vez para outra. Agora, imagine
tentar medir algo mais complexo, tal como a quantidade de carboidratos na dieta de uma pessoa.
O QUE É UMA PESQUISA?
Todo procedimento que tem como objetivo coletar informações sobre as características de interesse de
unidades de uma população, usando conceitos, métodos e procedimentos bem definidos pode ser
caracterizado como pesquisa. Segundo Gil (2002), uma pesquisa pode ser definida como
PROCEDIMENTO RACIONAL E SISTEMÁTICO QUE TEM
COMO OBJETIVO PROPORCIONAR RESPOSTAS AOS
PROBLEMAS QUE SÃO PROPOSTOS. A PESQUISA É
DESENVOLVIDA MEDIANTE O CONCURSO DOS
CONHECIMENTOS DISPONÍVEIS E A UTILIZAÇÃO
CUIDADOSA DE MÉTODOS, TÉCNICAS E OUTROS
PROCEDIMENTOS CIENTÍFICOS.
Consideraremos como pesquisa, então, todo sistema de coleta de informações sobre indivíduos
(unidade de análise) ou grupos de indivíduos, normalmente, com o objetivo de descrever, comparar ou
explicar seu conhecimento, atitudes e comportamento.
A periodicidade e os respondentes também podem variar a cada pesquisa, assim, divide-se as
pesquisas em três grandes grupos. Observe o quadro 1.
Quadro 1 - Os diferentes tipos de Pesquisas.
Transversal (Cross
sectional)
Transversal Repetida (Rotating
panel)
Longitudinal (Panel
study)
Única ocasião Várias ocasiões Várias ocasiões
Estado da população Evolução da população Evolução das unidades
Única amostra A cada ocasião altera-se a amostra
Mesma amostra nas
ocasiões
Entrevista única por
unidade
Geralmente algumas entrevistas
por unidade
Várias entrevistas por
unidade
Fonte: O autor.
 Atenção! Para visualização completa da tabela utilize a rolagem horizontal
PESQUISAS TRANSVERSAIS
As pesquisas transversais são aquelas realizadas uma única vez (ocasião) para algum evento
específico. Assim, coleta-se as informações uma única vez.
São importantes para se conhecer o estado da população naquele momento específico de tempo, já que
conta com uma amostra única. Logo, cada unidade será entrevistada uma única vez.
Pense em uma pesquisa realizada apenas uma vez e não mais repetida, essa é a pesquisa transversal.
Como exemplo, podemos pensar no referendo de 2005 no Brasil sobre a proibição da comercialização
de armas de fogo e munições. A população foi à urna apenas uma vez votar se o comércio de armas de
fogo e munição deveria ser proibido no Brasil.
PESQUISAS TRANSVERSAIS REPETIDAS
Nas pesquisas transversais repetidas, dados são coletados repetidamente ao longo do tempo, com as
mesmas variáveis sendo medidas para diferentes amostras. Nesse caso, a pesquisa é refeita de tempos
em tempos, porém utiliza-se da mesma amostra. O planejamento e o questionário são mantidos, no
entanto a amostra é alterada.
Esse tipo de pesquisa é importante para avaliar a evolução da população como um todo. Por exemplo, o
Sistema de Avaliação da Educação Básica (SAEB) do Governo Federal, que avalia em larga escala o
diagnóstico da educação básica brasileira e de fatores que podem interferir no desempenho do
estudante. A pesquisa é repetida todo ano, mas os estudantes são diferentes.
Outro exemplo clássico de pesquisa transversal são as pesquisas eleitorais de avaliação do governo. Se
você já acompanhou alguma eleição, percebeu que, no ano eleitoral, as pesquisas aparecem a todo
momento. O questionário é mantido, mas as pessoas que respondem às pesquisas não são as mesmas.
Assim, conseguimos saber de forma geral a evolução da opinião da população.
PESQUISA LONGITUDINAL
Por último, temos a pesquisa longitudinal, em que as mesmas e/ou diferentes variáveis são levantadas
para os mesmos respondentes ao longo do tempo.
Nesse tipo de pesquisa, são mantidos os indivíduos em várias ocasiões de coleta. Somente nessa forma
de coleta, é possível estudar relações causais mais fortes. Se uma empresa deseja testar a eficácia de
um medicamento para diabetes, ela precisa selecionar pessoas e acompanhá-las ao longo do tempo.
Um exemplo é o teste de uma possível vacina contra a COVID19, no ano de 2020. O Ministério da
Saúde do Brasil em convênio com a Universidade de Oxford começou a testar em junho uma possível
candidata a vacina em 2 mil voluntários soronegativos (que não entraram em contato com a doença).
Assim, essas pessoas serão pesquisadas e acompanhadas ao longo do tempo.
Em uma pesquisa longitudinal, também é comum manter uma parte fixa na pesquisa e trocar uma outra
parte para não cansar os indivíduos respondentes. Como exemplo, temos as Pesquisas Anuais do
Comércio (PAC) e a Pesquisa Nacional por amostra de Domicílios continua (PNADC), ambas realizadas
pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE).
A PNADC do IBGE tem por objetivo investigar uma série de informações sobre as flutuações da força de
trabalho, sobre educação e sobre diferenças regionais e sociodemográficas na realidade brasileira.
Como o mesmo nome da pesquisa já diz, ela é contínua, logo, não é recomendado manter a mesma
pessoa respondendo a vida toda. A pesquisa faz, então, uma rotação em parte da sua amostra, para não
cansar o respondente. Então, a cada ocasião que a pesquisa vai a campo, uma parte é mantida, outra é
trocada, e assim sucessivamente.
QUAL TIPO DE PESQUISA ESCOLHER?
A escolha do tipo de pesquisa dependerá da natureza do estudo em questão. Se o objetivo for apenas
avaliar o impacto de um efeito uma única vez, então, será do tipo transversal. Porém, se a cada ciclo
concluído quiser fazer uma nova avaliação dos resultados, tem-se uma pesquisa transversal repetida.
Nesse caso, a coleta ocorre mais de uma vez, porém a cada vez novos indivíduos são entrevistados.
Por último, temos as pesquisas longitudinais, nesse caso, a pesquisa acontece em mais de uma ocasião
com todos os indivíduos ou uma parte deles sendo feito de forma repetida. Caso se queira estudar o
impacto de alguma política pública, por exemplo, ou do efeito de algum medicamento, o mais correto é
estudar os mesmos indivíduos ao longo do tempo. Somente assim será possível analisar estudos de
causa e efeito.
QUAIS SÃO OS PASSOS FUNDAMENTAIS PARA
UMA PESQUISA?
Para o sucesso de uma pesquisa, todas as fases do processo são fundamentais e devem ser
trabalhadas com atenção. Não adianta utilizar ferramentas computacionais sofisticadas para análise, ou
contratar os mais céleres estatísticos para definição da amostra se as informações coletadas não forem
verdadeiras. Da mesma forma que não adianta um questionário bem feito se a equipe de coleta, ou
também chamada de equipe de campo, não estiver bem treinada, não adianta os dois anteriores serem
bem realizados, porém não se saber como analisar os dados.
Imagine uma pesquisa sobre renda, em que o entrevistador não foi orientado para anotar se a
informação se refere à renda bruta ou líquida. Como será possível analisar os dados corretamente? Ou
ainda, em uma pesquisadomiciliar, em que apenas uma pessoa da casa será entrevistada. É muito
arriscado, pelo viés estatístico, deixar esta escolha para o entrevistador, pois ele, provavelmente,
entrevistará a própria pessoa que o atendeu ou a mais fácil.
Imagine que a pesquisa seja sobre satisfação em seu trabalho, não pode simplesmente entrevistar
qualquer pessoa, pois pode ser que, na residência, só exista desempregados, introduzindo um viés na
pesquisa.
 ATENÇÃO
Se não forem tomados cuidados, o trabalho de campo pode arruinar totalmente uma pesquisa. Assim,
deve-se planejar e usar procedimentos que minimizem os erros, ou vieses introduzidos na coleta de
dados.
A seguir, seguem os passos na elaboração correta de uma pesquisa.
DEFINIÇÃO DE OBJETIVOS, CONCEITOS E
RECURSOS
Geralmente, o objetivo de uma pesquisa está bem definido, o problema, muitas vezes, surge em como
obter a informação. Exemplo: Deseja-se investigar o efeito do uso de drogas associados a problemas
cardíacos. O objetivo está claro, mas como obter de forma simples os indivíduos para a pesquisa não
causando viés aos resultados? E como levantar essa informação com um questionário que, ao mesmo
tempo, cumpra o seu papel e não traga desconforto ou trauma a quem responde?
É nesse momento que se começa a pensar no que aquela pesquisa pretende responder e nos recursos
disponíveis para isso. Restrições quanto a tempo e orçamento são muitos comuns na prática e devem
ser levados em consideração no momento da definição dos objetivos e do escopo do estudo a ser
realizado.
Muitas vezes, deseja-se fazer uma pesquisa robusta, coletando pessoas de várias cidades, ou até
mesmo, de vários estados, porém os recursos financeiros são escassos. Esse tipo de situação deve ser
levado em consideração nesse momento, pois planejar toda uma pesquisa e depois dela pronta para ser
coletada não ter verba é desperdiçar todo o tempo destinado.
Um erro muito comum é querer mudar ou adicionar novos objetivos ao longo da pesquisa. É
fundamental que essa etapa esteja bem clara, identificando corretamente a questão que se queira
avaliar. É baseado nos objetivos definidos que se delimitará quem serão as unidades entrevistadas.
Depois que a pesquisa foi toda planejada, não é possível querer adicionar novos objetivos. Isso poderia
inviabilizar o estudo e retorná-lo ao início.
Imagine uma pesquisa que tenha por objetivo investigar a qualidade do trabalho no Brasil. Tudo foi muito
bem planejado e a coleta feita corretamente.
 EXEMPLO
No momento de análise de dados, o gestor da pesquisa decide incluir a questão de qualidade de
trabalho sobre pessoas com necessidades especiais. Pode ser que, na coleta, algumas pessoas que
responderam, realmente tenham necessidades especiais. No entanto, não é possível dar resultados
para esses indivíduos, pois a pesquisa foi desenhada para atender de maneira geral a qualidade de
trabalho no Brasil. Caso queria estudar alguma coisa específica, deve-se deixar claro no início.
OBTENÇÃO E AVALIAÇÃO DO CADASTRO
O cadastro é quem fornece acesso à população da pesquisa. É a partir dele que iremos selecionar
nossa amostra. É composto por uma lista identificadora dos elementos que formam a população.
Lembra-se da famosa e volumosa lista telefônica em papel? Aqueles exemplares são exemplos
clássicos de um cadastro. Bastava uma empresa selecionar número dali e pronto, começava a ligar para
as pessoas.
O cadastro também contém informações auxiliares para se realizar o planejamento da amostra e até
mesmo auxiliar na estimação dos resultados.
Imagine uma pesquisa eleitoral no Brasil. Nesse caso, o cadastro não seria de toda a população
brasileira, mas, sim, das pessoas que possuem direito ao voto (já que menores de 16 anos não votam).
Para que um cadastro seja considerado bom, ele precisa atender a alguns requisitos. Primeiramente,
deve conter informação suficiente sobre cada unidade da população para conseguir identificar sua
localidade. É desse cadastro que a amostra futura será selecionada, logo, seria péssimo para o
andamento da pesquisa se os indivíduos selecionados tivessem seus dados de contato desatualizados
ou ainda errados. Essa situação poderia atrasar consideravelmente a coleta de dados.
Além disso, o cadastro deve estar disponível em lugar central, com acesso rápido e fácil a todos os
envolvidos na sua manipulação. É importante também que o cadastro seja construído de acordo com os
objetivos da pesquisa. Se o interesse é selecionar pessoas para demonstrar sua intenção de voto na
eleição, o cadastro deve ser construído a partir de dados do Tribunal Superior Eleitoral, por exemplo.
 ATENÇÃO
O cadastro deve conter todos os indivíduos que correspondem aquela característica de interesse. Tal
cadastro deve sempre ser atualizado e completo. Isso porque, não adianta trabalhar com dados
defasados, pois a população é dinâmica, ou seja, está sempre se modificando.
Não adianta utilizar um cadastro de uma eleição anterior em uma eleição atual, por exemplo. Além disso,
deve ser completo porque é importante que se tenha todas as informações possíveis sobre aquele
indivíduo. Não adianta selecionar alguém para a pesquisa se você não puder contactá-la depois.
É importante também não ser redundante (com duplicações), pois não é válido para uma pesquisa se
essa mesma pessoa responder o questionário mais de uma vez. Ainda, é relevante a utilização de
cadastros múltiplos, ou seja, é possível criar vários cadastros independentes com alguma variável
identificadora (também chamada de variável chave) comum. Assim, no momento de uso, basta ativar a
identificação e obter os itens que deseja.
PLANEJAMENTO, SELEÇÃO E CONTROLE DA
AMOSTRA
Nesta etapa, ocorrerá todo o planejamento da coleta de dados. São muitas as perguntas a serem
respondidas:
Quem serão os indivíduos entrevistados?
Como serão entrevistados?
Qual abordagem será realizada?
O questionário será em papel, telefone, meio eletrônico?
Em quanto tempo a pesquisa ocorrerá?
Qual o custo estimado?
Qual o orçamento disponível?
Se a pessoa se recusar a responder o que se deve fazer?
Se não encontrar a pessoa naquele momento, quantas vezes deve retornar ao recinto?
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Essas perguntas são apenas alguns exemplos de problemas enfrentados na vida real. Todas as
respostas para tais perguntas precisam ser muito bem definidas para que não se enfrente nenhum
imprevisto no momento da coleta.
A coleta pode ser realizada de duas formas:
DIRETA
INDIRETA
A coleta de forma direta é aquela em que os dados serão coletados dentro da própria pesquisa. Além
disso, a coleta direta dos dados pode ser classificada de acordo com o tempo de retorno em:
CONTÍNUA
PERIÓDICA
OCASIONAL
CONTÍNUA
Quando os dados são coletados sem parar como dados de frequência de alunos nas salas de aula.
Dados de nascimento e óbito também são coletados de acordo com essa frequência.
PERIÓDICA
Nesse caso, a coleta é realizada de tempos em tempos, em geral, os intervalos são aproximadamente
regulares. A Pesquisa Mensal de Serviços (PMS), realizada pelo IBGE, como o próprio nome diz, é feita
mensalmente para avaliação do cenário das empresas prestadoras de Serviços no Brasil.
OCASIONAL
Quando realizada sem um intervalo de tempo bem definido. Pode ser feita em casos extremos para se
atender a uma emergência.
A coleta indireta ocorre quando não se precisa ir propriamente a campo para obter as informações. Ou
seja, existe a disponibilidade parcial ou total aos dados existentes. Imagine que você deseja estudar o
comportamento de alguma doença em determinado município do Brasil. Caso seu estudo não seja muito
específico, é possível que você encontre tudo que deseja, sem realmente precisar ir a campo.
ESTIMAÇÃO DAS QUANTIDADES DE INTERESSE
Depois de obtidos os questionários, cria-se um banco de dados completo e único com todas as
informações disponíveis.
É de posse desses dados que a análise estatísticase iniciará. Recomenda-se sempre que os dados
sejam cuidadosamente criticados antes de serem analisados. Todo dado coletado está sempre
suscetível a possíveis falhas e imperfeições, logo, é importante que essa crítica seja feita para que erros
grosseiros não apareçam e influenciem consideravelmente os resultados, ou pior, inviabilizem sua
divulgação.
Os erros podem acontecer (o que é comum) e devem ser minimizados ao máximo, porque eliminá-los é
teoricamente impossível.
 ATENÇÃO
O momento da crítica é, então, imprescindível, pois são utilizadas ferramentas para medir, monitorar e
preservar a qualidade dos dados. O motivo principal deve ser assegurar que dados e resultados
produzidos estejam adequados para o uso.
Por exemplo, se fosse realizada uma pesquisa escolar que questionasse a idade dos alunos e uma das
respostas fosse “100 anos”, logicamente, essa resposta seria um erro. Esse erro poderia ocorrer de
forma intencional, com o aluno brincando com a pesquisa, ou de forma não intencional, já que um zero
pode ter sido colocado a mais por simples distração.
Ao investigar os dados, deve-se criar regras de crítica aplicadas aos problemas. Um questionário sobre
empresas retornou com o resultado de que uma empresa possui 3 funcionários, salário zero e receita de
milhões. Concorda que seria, no mínimo, algo suspeito de investigação? Pode ser que a empresa esteja
em débito com a Receita Federal e omitiu suas informações. Nesse caso, a crítica inicial acabou
encontrando um erro. Ou não, a empresa pode ter 3 donos que se intitulem funcionários, e o salário
deles é zerado, porque somente considerou-se salário como sendo de funcionários. De acordo com a
terminologia empresarial, o termo correto para remuneração do sócio ou gerente é "pró-labore". Nesse
caso, os dados estão corretos e a crítica foi validada.
Dado que a crítica foi realizada, passa-se então à estimação das variáveis de interesse. É o momento de
se usar todo ferramental estatístico para obter respostas aos objetivos da pesquisa. As medidas mais
usuais são médias, totais, razões, variâncias, desvios-padrões e coeficientes de variações. Ainda nesse
exemplo de pesquisa de empresas, podemos estimar a média salarial, o total de funcionários, a
variabilidade do salário ou uma razão envolvendo custos operacionais. Os cálculos exigem
conhecimento matemático/estatístico para que sejam realizados, ou o domínio de um software que faça
tais cálculos. Veremos essas questões mais à frente.
AVALIAÇÃO DA QUALIDADE (PRECISÃO) DAS
ESTIMATIVAS
A precisão dos resultados está relacionada à concordância entre as diferentes medidas.
Quanto mais diferentes os valores forem medidos entre si, maior a dispersão dos resultados, ou seja,
menor a precisão. Por outro lado, quanto mais parecidos são os valores medidos, menor a dispersão
dos resultados, ou seja, maior a precisão. O ideal é que os dados de uma pesquisa sejam, ao mesmo
tempo, exatos e precisos.
Vamos analisar esses dois conceitos por meio de um exemplo. Imagine que você queria testar a
precisão e a exatidão da balança da sua casa. Primeiro, você poderia ir até uma balança de uma
farmácia ou fazer uma avaliação na academia e anotar o valor. Vamos supor que esse seja o verdadeiro
valor do seu peso. Chegando em casa, você faz diversas medições em cima da sua balança. Vamos
supor que o peso registrado na farmácia seja de 72 Kg. Ao realizar 5 medições em casa, você observa
os valores 71,5; 72,5; 72; 72,4; 71,8. Nesse caso, os valores ficaram em torno do alvo de 72 kg, porém,
com muita imprecisão. Ou seja, temos algo exato, porque ficou em torno do alvo, porém, impreciso
(porque variou muito). Se, por acaso, você encontrar 71; 71,2; 71; 71,1; 70,9 diríamos que sua balança é
inexata, porém, precisa, pois os valores ficaram próximos entre si, mas, relativamente, longe do suposto
alvo de 72 kg. Para que sua balança caseira fosse precisa e exata, você deveria encontrar medições
muito próximas, em torno do alvo 72 kg.
 SAIBA MAIS
Na prática, o cálculo dessas medidas de precisão é feito a partir de fórmulas e modelos estatísticos,
alguns muito complexos, por sinal, e resultados analíticos podem não ser disponíveis. Logo, tem de se
usar ferramentas computacionais e auxílio de software para obter aproximações.
ELABORAÇÃO DOS RESULTADOS E CONSTRUÇÃO
DO RELATÓRIO
Este é o passo final da pesquisa, momento de consolidação dos resultados obtidos e construção do
relatório. Em geral, são utilizados tabelas e gráficos no momento da divulgação.
É importante apresentar os resultados de forma eficaz, evitando dificultar a leitura da informação por
quem estiver recebendo o conteúdo. Recursos gráficos podem e devem ser adicionados aos resultados
para uma apresentação mais chamativa, com maiores destaques. De nada adianta elaborar um gráfico
colorido ou em três dimensões se ele não conseguir transmitir o mais importante: a mensagem, a
informação. Lembre-se sempre de usar gráficos com os valores verdadeiros na escala correta, com isso,
evita-se qualquer tipo de manipulação nos valores divulgados.
Outra recomendação essencial é usar uma linguagem simples, clara, objetiva. Em geral, os usuários
daquela informação não querem o trabalho de decifrar o que está escrito. O uso do português correto é
fundamental e muita cautela para não exprimir sua opinião aos resultados. Tenha em mente que o
relatório pode ser disponibilizado na web e alcançar o mundo inteiro, então, tenha muito cuidado com o
texto, com os exemplos e com possíveis críticas e/ou analogias. Use frases completas que sigam uma
linha de raciocínio e sejam coerentes com a discussão dos resultados divulgados.
Após conhecer todos os passos de elaboração de uma pesquisa, podemos construir o seguinte
fluxograma:
Perceba que todos os passos estudados até agora estão muito bem inseridos no fluxo acima. As etapas
são sucessivas e se, porventura, problemas acontecerem, pode ser necessário retornar à etapa anterior.
Esse ciclo deve ser sempre respeitado e a cada processo concluído deve-se olhar para a operação e
relatar as dificuldades enfrentadas, os obstáculos vencidos e as propostas de melhorias.
TIPOS DE PESQUISAS E AS ETAPAS DE SUA
CONSTRUÇÃO
VERIFICANDO O APRENDIZADO
MÓDULO 2
 Descrever os passos fundamentais na elaboração de um questionário
LIGANDO OS PONTOS
A metodologia científica nos fornece instrumentos eficazes para realizar pesquisas. A pesquisa em si é
um meio para obtermos informações e, a partir delas, gerarmos conhecimento.
Um artefato concreto de uma pesquisa é o questionário. Ele é o resultado da formulação de perguntas
relacionadas a um contexto específico que, quando bem formulado, fornece-nos dados mensuráveis que
serão usados como subsídio para nossas análises.
A objetividade das perguntas, a mensuração de suas respostas e de como esses elementos estão
relacionados nos ajudam a entender o que está acontecendo em determinado contexto e, se for
pertinente, a direcionar esforços para corrigir problemas.
Com base no seu entendimento a respeito do assunto, que passos você daria para elaborar um
questionário? Para entendermos os conceitos a respeito da elaboração de questionários na prática,
vamos analisar uma situação.
Vamos considerar um cenário de equipamentos pesados aplicados à mineração de cobre. Um dos
indicadores que temos interesse de monitorar é o tempo médio entre paradas, que é mais conhecido
como MTBS (mean time between stops ): o tempo médio em que um equipamento pode operar sem a
necessidade de realizar paradas para manutenção.
Esse indicador é afetado diretamente por dois itens. São eles:
Manutenção preditiva – trata-se do monitoramento de condições, que procura detectar sinais de
potenciais problemas.
Gestão de backlogs – corresponde às recomendações para que os equipamentos sejam
verificados, a fim de evitar a ocorrência de um problema.
Nesse contexto, que tipo de perguntas deveríamos realizar para monitorar o MTBS?
Todas as perguntas deveriamser direcionadas para um mesmo público?
Algumas perguntas podem ser respondidas analisando apenas os dados?
As respostas desse questionário podem prejudicar os responsáveis pela manutenção e operação
desses equipamentos?
Todas essas questões devem fazer parte da construção de um questionário que possa ser utilizado para
realizar uma pesquisa de qualidade.
Após a leitura do case , é hora de aplicar seus conhecimentos! Vamos ligar esses pontos?
3. VOCÊ JÁ SABE QUE UM QUESTIONÁRIO BEM
ELABORADO É UM IMPORTANTE INSTRUMENTO PARA
FORNECER SUBSÍDIOS A UMA PESQUISA. NO ENTANTO,
FORMULAR PERGUNTAS OBJETIVAS, MENSURÁVEIS E
SEM VIESES ENVOLVE MUITOS ASPECTOS. COM BASE EM
SUA EXPERIÊNCIA, QUAIS SERIAM ESSES ASPECTOS QUE
DEVEM SER CONSIDERADOS NA FORMULAÇÃO DE
PERGUNTAS DE UM QUESTIONÁRIO?
RESPOSTA
A metodologia científica oferece uma sequência de etapas que, se forem bem-feitas, construirão uma
pesquisa confiável. O questionário é um dos elementos da pesquisa. Desde sua elaboração, é necessário
compreender os possíveis resultados que podem ser obtidos a partir dele. Portanto, a elaboração de
perguntas deve estar vinculada a um objetivo associado às possíveis respostas. Induzir respostas ou
dificultar o entendimento de uma pergunta invalida o resultado de uma pesquisa, o que gera um prejuízo de
reputação, tempo e recursos financeiros.
INTRODUÇÃO
Agora que você já entendeu as etapas corretas de execução de uma pesquisa, vamos adentrar um
pouco mais nesse universo e discutir as boas práticas na construção do questionário. Os dados que
chegam da equipe de campo são os alicerces da pesquisa. Se eles não forem coletados corretamente,
tudo que foi feito terá sido em vão. É de suma importância que as questões que compõem a pesquisa
sejam muito bem construídas e coletadas, pois qualquer tipo de falha nesse processo pode inviabilizar
todo projeto.
CONSTRUÇÃO DO QUESTIONÁRIO
O questionário pode ser definido:
javascript:void(0)
COMO A TÉCNICA DE INVESTIGAÇÃO COMPOSTA POR UM
NÚMERO MAIS OU MENOS ELEVADO DE QUESTÕES
APRESENTADAS POR ESCRITO ÀS PESSOAS, TENDO POR
OBJETIVO O CONHECIMENTO DE OPINIÕES, CRENÇAS,
SENTIMENTOS, INTERESSES, EXPECTATIVAS, SITUAÇÕES
VIVENCIADAS ETC.
(GIL, 1999, p.128)
É importante sua elaboração correta que se costuma dizer que as perguntas são mais importantes do
que as respostas. Já que um erro na forma de se fazer um questionamento pode comprometer toda a
cadeia de respostas.
Outro ponto extremamente importante na realização de uma pesquisa é realizar uma pré-coleta para
testar, não apenas o questionário, como também toda a operação. Não adianta apenas os mentores da
pesquisa testarem as perguntas do questionário.
 ATENÇÃO
As pessoas são diferentes, recebem a informação de forma diferente; fazer uma amostra teste, ou
também chamada de amostra piloto, é fundamental para o sucesso da pesquisa. Nesse caso, não
precisa ser nada muito complexo, é só um teste, esses questionários serão descartados depois.
É mais para testar se as questões estão de fácil entendimento, se o fluxo de questões está na
cronologia correta e se as opções de resposta comportam todos os possíveis cenários. Em uma
pesquisa onde se pergunta a religião do indivíduo, não podemos disponibilizar somente 4 ou 5 opções
de resposta. Há uma enorme diversidade de religiões, então, o correto é dar todas as opções de
resposta ou deixar o campo em aberto para o entrevistador anotar a resposta.
Antes de redigir as questões do questionário leve em consideração, também, a população alvo de sua
pesquisa de forma a assegurar que o vocabulário adotado seja apropriado. Mesmo que a informação a
ser levantada seja de difícil compreensão, deve-se utilizar conceitos e palavras simples. Evite
complexidade no linguajar. Isso causa uma má compreensão e um viés na resposta.
Observe o exemplo abaixo de como NÃO fazer uma pergunta:
"Você preferiria ter lixo não reciclável em latas verdes coletadas diariamente, lixo orgânico em latas
marrons de dois em dois dias ou você preferiria recicláveis secos em latas verdes coletados de duas em
duas semanas, orgânicos em latas marrons e não recicláveis em latas azuis, ambos coletados
diariamente?"
Conseguiu absorver a questão acima? Não? Nem eu. Quando se chega ao final da pergunta, já
esquecemos seu início. Está vendo como algumas perguntas são ruins? Provavelmente, a pessoa
responderia qualquer coisa para terminar logo, e essa informação, apesar de preenchida, não serviria
para nada. As questões devem ser simples, caso seja profunda, você pode quebrar a questão em duas
perguntas, ou pode fornecer uma imagem para a pessoa escolher.
Não se esqueça também de, em toda questão, permitir, além das categorias de respostas, as categorias
outros, não sabe responder ou não quis responder. É comum juntar o não saber responder e o não
quis responder em uma só. Independente de juntar ou não, é importante adicionar essas opções, pois os
indecisos podem corresponder a uma fatia grande da população. Já a categoria outros também é
fundamental e o percentual de resposta dela deve ser pequeno. Caso seja elevado, significa que alguma
opção de resposta não foi considerada e deve ser pensada para as próximas ocasiões da pesquisa.
Como vimos acima, a construção do questionário deve ser feita com extrema cautela. Abaixo, seguem
fatores extremamente importantes que não podem ser desconsiderados na construção do questionário.
VÍCIO DELIBERADO
Quando a pesquisa é feita para investigar alguma causa, algumas vezes, as perguntas são formuladas
de maneira a influenciar as respostas na direção desejada. Cuidado com perguntas que começam
como: “Você concorda que...”. A pergunta adequada NÃO DEVE indicar a resposta desejada.
As perguntas em uma pesquisa devem ser neutras, especialmente, em pesquisas sobre opiniões e
atitudes. Perguntas não devem encorajar ou induzir os respondentes a dar certas respostas. Algumas
vezes, acabam sendo incluídas nos questionários porque os pesquisadores tentam defender seu ponto
de vista sobre um assunto, e supõem que todos compartilham de uma opinião semelhante.
Abaixo, seguem dois exemplos de como o vício deliberado pode afetar o andamento da pesquisa.
EXEMPLO 1:
Você não acha que o governo está gastando muito dinheiro com a organização de determinado evento?
O correto, sem nenhum tipo de viés seria: O Sr./Sra. apoia ou se opõe aos gastos que o governo está
fazendo com a organização do evento?
EXEMPLO 2:
Cientistas e pessoas de alto nível de escolaridade acreditam que astrologia é superstição. Qual sua
opinião sobre isso? O correto seria: Qual a opinião do Sr./Sra. sobre astrologia?
Na primeira pergunta de ambos os exemplos, o pesquisador adicionou a opinião dele ou de outras
pessoas na pergunta, já induzindo a resposta de que o governo estava gastando muito ou de que
pessoas de alta escolaridade são contra astrologia. Na segunda forma, o viés foi neutralizado, já que a
pergunta foi bem elaborada, deixando o respondente livre para dar a sua opinião sem nenhum tipo de
tendência.
VÍCIO NÃO INTENCIONAL
Esse tipo de problema acontece quando, de forma não intencional, alguma pergunta do questionário
acaba sendo mal formulada. Inicialmente, para quem a construiu, pode fazer total sentido, porém, na
prática, a formulação da pergunta é mal interpretada por muitos respondentes. Mais um viés que poderia
ser facilmente corrigido com a execução de uma amostra piloto.
A seguir, um exemplo de quando ela poderia aparecer.
 EXEMPLO
O Sr./A Sra. utiliza ou utilizou regularmente no último ano algum tipo de droga?
Se for perguntar às pessoas se elas usam/tomam drogas, você deveria especificar quais tipos de drogas
(os medicamentos prescritos pelos médicos são considerados drogas?). Ou seja, às vezes, a pergunta
foi feita de forma incorreta ou simplesmente quem a fez não conseguiu se colocar no lugar de quem iria
responder e isso acabou causando um viés no resultado.
Outro exemplo clássico é de perguntar algo com advérbios de tempoou de intensidade não muito bem
definidos. Você tem se exercitado nos últimos tempos? O que significa nos últimos tempos para você?
Com certeza, a sua interpretação será diferente da minha e será diferente de outras pessoas.
O correto é definir bem a questão do tempo para não criar nenhum tipo de confusão na resposta. Você
se exercitou, pelo menos, duas vezes por semana nesse ano? Problemas de má interpretação de
perguntas são muito comuns e devem ser evitados.
DESEJO DE AGRADAR
A maioria dos respondentes tendem a atenuar declarações sobre hábitos ou opiniões “antissociais”, ou
exagerar declarações sobre “bons hábitos”. Pessoas, naturalmente, tendem a responder de forma que
considerem socialmente desejável ou esperado.
Muitas questões geram desconforto e a pessoa que a recebeu pode ficar com vergonha e receio de
dizer a verdade na frente de um desconhecido. Já deu para perceber o quão importante é a construção
do questionário do ponto de vista psicológico, não é mesmo?
A obtenção da informação pode ser uma tarefa bastante complexa. Observe os exemplos abaixo:
EXEMPLO 1:
QUANTAS VEZES VOCÊ FALTOU AULA NO ÚLTIMO MÊS?
EXEMPLO 2:
VOCÊ JÁ FICOU BÊBADO ALGUMA VEZ NA VIDA?
É “socialmente mais respeitado” uma pessoa que não falte a nenhuma aula (como se essa fosse a única
métrica do aprendizado) ou que não tenha ficado bêbado. São questões que podem não influenciar em
nada no comportamento profissional de alguém. Porém, dizer isso em voz alta pode causar até mesmo
algum tipo de “dor na consciência”. Questões mais sensíveis ou que podem gerar desconforto têm que
ser muito bem colocadas e abordadas com bastante cautela.
É muito comum que questões desse tipo tenham uma baixa aceitação e, consequentemente, uma alta
taxa de não resposta. Em hipótese alguma, deve-se constranger o respondente. Em pesquisas de cunho
sensível, é importante a participação de profissionais capacitados na construção das perguntas. Em
casos assim, pode ser melhor não esperar uma resposta verbal e pedir ao entrevistado que escreva no
papel a resposta correta. Isso diminuirá a probabilidade de viés e irá encorajar o respondente.
PERGUNTAR AOS NÃO INFORMADOS / QUE NÃO
SABEM
As pessoas não gostam de admitir que não sabem do que se trata quando você faz uma pergunta.
 ATENÇÃO
O fato de quem estar sendo entrevistado desconhecer totalmente o assunto pode causar um grande viés
na pesquisa. Boas perguntas são as que extraem a informação verdadeira que o respondente possui.
Verifique se os respondentes teriam a informação ou conhecimento necessário para responder à
pergunta.
Fazer uma pesquisa sobre rendimentos do domicílio com um adolescente da casa pode não ser a
situação mais recomendada. Ele poderá fornecer uma ideia de gastos e salários da casa, mas,
provavelmente, será um dado pouco preciso. Observe abaixo como o não conhecimento de uma
questão poderia causar um viés elevado na resposta.
EXEMPLO:
O SR./A SRA. PERMITIRIA QUE SEU FILHO USASSE
AUTOCAD?
Essa pergunta feita para o público geral poderia ter um retorno catastrófico. A pergunta já induz uma
resposta negativa, pois o verbo permitir passa a imagem de algo que pode não ser bem aceito para a
sociedade. Além disso, muitas pessoas que não sabem do que se trata o assunto podem acreditar que
se trata de uma substância ilícita e responder de maneira completamente equivocada por simples
desconhecimento. Quando, na verdade, AutoCAD é um software para elaboração de desenhos técnicos
e criação de modelos em mais de uma dimensão.
COMPLEXIDADE DESNECESSÁRIA
Outro ponto crucial para uma boa resposta é não transformar o questionário em algo complexo demais.
Um bom questionário não pode levar muito tempo para ser preenchido, pois as pessoas se cansam, são
atarefadas ou simplesmente não querem responder.
Você pode estar defendendo a sua tese de conclusão de curso e precisar muito dos questionários
respondidos, mas não esqueça que, do outro lado, pode ter alguém que não se importe com isso.
Se com um questionário extremamente bem estruturado as pessoas podem simplesmente se recusar a
responder, imagina se for algo complicado? Por isso, as perguntas devem ser curtas, simples, diretas,
evitando-se duplas negações. Acompanhe os exemplos abaixo:
EXEMPLO 1:
“NÃO DEVERIAM OS EX-TRAFICANTES DE DROGAS NÃO
SEREM AUTORIZADOS A TRABALHAR EM HOSPITAIS APÓS
TEREM SAÍDO DA PRISÃO?”
EXEMPLO 2:
“VOCÊ NÃO CONCORDA COM A NOVA LEI QUE NÃO
APROVOU O RACIONAMENTO DE ENERGIA PARA QUE
TODOS TIVESSEM ENERGIA?”
Possivelmente, as questões acima teriam uma taxa de retorno ruim, pois as perguntas foram complexas
e mal formuladas. Os exemplos apresentam duplas negações, o que torna a resposta extremamente
desafiadora para quem escuta. A pessoa pode ficar com vergonha de pedir para que o entrevistador
repita, ou até mesmo dizer que não entendeu e simplesmente responder algo somente para avançar no
questionário e terminar logo.
É importante evitar também perguntas duplas, já que as respostas podem ser completamente diferentes.
Algumas questões podem aparentar ter o mesmo padrão de resposta, porém pode ser algo
completamente diferente.
EXEMPLO 3:
“COM QUE FREQUÊNCIA VOCÊ VISITA SEUS PAIS?”
Pergunte, separadamente, sobre o pai e sobre a mãe. Você não conhece o histórico de quem vai
responder a pesquisa, então, o questionário não pode se basear em nenhum tipo de premissa.
EXEMPLO 4:
“VOCÊ, GERALMENTE, COMPRA CARNE CONGELADA E
PEIXE CONGELADO?”
Pergunte, separadamente, sobre a carne e o peixe. Nunca tente adivinhar os hábitos de consumo dos
indivíduos, faça as perguntas independentes e coloque a opção de não consome ou não compra aquele
produto. Isso porque, ele pode comprar e não consumir ou consumir e não comprar. Leve em
consideração todas as combinações possíveis.
ORDENAÇÃO DAS CATEGORIAS DE RESPOSTA
Esse é um erro muito comum e, muitas vezes, utilizado de forma proposital por vários institutos de
pesquisa.
 ATENÇÃO
Se uma pergunta faz os respondentes refletirem sobre algo que não haviam pensado antes, então, a
ordem das perguntas pode afetar as respostas. Em geral, a regra é que a primeira questão seja fácil,
curta, interessante, estimulando a participação e aplicável a todos os respondentes.
Um bom exemplo é na pesquisa eleitoral. Imagine uma cidade com vários candidatos a prefeito, onde se
irá pesquisar sobre a intenção de voto da população. A pergunta foi feita de forma simples, curta e
direta: Qual candidato o Sr./A Sra. votará?
1- Maria
2- João
3- Carlos
4- José
5- Renata
6- Luciana
7- Marcelo
8- Júlio
 Atenção! Para visualização completa da tabela utilize a rolagem horizontal
Inicialmente, pode parecer que não há nenhum tipo de problema com a questão, porém há um enorme
problema de ordenação nas categorias. Experimentar perguntar algo a alguém e dar várias opções de
respostas, provavelmente, só o primeiro e/ou últimos casos serão lembrados. No exemplo, ao terminar
de ler os candidatos, um eleitor não muito orientado de seu voto, provavelmente, não lembrará todos os
nomes e, estatisticamente, acabará dizendo ou a primeira ou a última opção.
 DICA
Nesse caso, o mais correto é dar a ele um disco com todos os candidatos correspondendo a mesma
angulação, sem cores, pois até a cor pode causar viés na hora da resposta, já que sabemos como as
cores estão vinculadas a partidos políticos.
Perceba que, no disco, todos os candidatos têm a mesma distribuição angular (360/8 = 18°). O disco é
homogêneo, incolor e completamente regular. Além disso, todos os nomes estão voltados para o centro,
dessa forma, não há nenhum tipo de viés na resposta. Basta dar o disco na mão da pessoa e pedir que
ela aponte o candidato que ela mais se identifica. Essa é a forma correta de obter informações desse
tipo, pois, além de deixar a informação mais verdadeira, torna a coleta de dados mais interativa.
CONFIDENCIALIDADE E ANONIMIDADE
No momento do planejamento da pesquisa, dois fatores sobre os respondentes devem ser muito bemdefinidos a partir do objetivo do estudo. São eles:
CONFIDENCIALIDADE
ANONIMIDADE
Trata-se de conceitos parecidos, porém apresentam uma diferença que pode ser vital para o tipo de
resultado que se deseja.
Todas as pesquisas, por mais simples que sejam, devem privar pela confidencialidade. Nesse caso,
somente o pesquisador conhece a identidade dos respondentes. Isso é essencial para obter cooperação
honesta dos indivíduos. É o que chamamos de Lei do Sigilo.
Considera-se que há risco de identificação do informante quando o número de unidades, para o nível de
agregação tabulado, for igual ou inferior a dois. Neste caso, os dados não podem ser divulgados. Devido
à legislação que assegura o sigilo das informações estatísticas, foram adotadas regras para evitar a
identificação dos informantes a partir dos dados divulgados. Tal procedimento consistiu em aplicar um
(x) na célula correspondente ao valor a ser omitido. Esse passo chama-se desidentificação.
Nas pesquisas por empresa do IBGE, o pesquisador do IBGE sabe exatamente as informações
individualizadas de cada empresa que respondeu. Porém, no momento da divulgação dos resultados, os
dados nunca podem ser apresentados de forma que alguma empresa possa ter seus dados revelados.
Vejamos o exemplo abaixo:
Atividades da indústria de um estado X
Empresas
Total Receita de vendas (1 000 R$)
Extração de minerais metálicos 3 2 893 125
Atividades de apoio à extração de minerais 2 (x)
Fabricação de produtos alimentícios 14 17 813 285
Fabricação de bebidas 5 11 451 775
Fabricação de produtos do fumo 1 (x)
Total 25 32 158 185
Fonte: O autor, baseado na Pesquisa Industrial Anual do IBGE.
 Atenção! Para visualização completa da tabela utilize a rolagem horizontal
Esta é uma parte de uma tabela na divulgação da pesquisa industrial. Acima, estão representados os
valores do total de empresas e a receita de suas vendas. Se os usuários fizerem uma breve busca na
internet, encontrarão qual é a única empresa de fumo do estado. Logo, seus dados estariam totalmente
revelados e isso não poderia ser divulgado. Outro caso aconteceu nas “atividades de apoio à extração
de minerais” onde apareceram apenas duas indústrias. Assim, do momento que o dono de uma delas
tem acesso a esse dado, ele consegue encontrar o resultado da sua concorrente. Em ambos os casos,
os valores são substituídos por (X). Imagine se os dados fossem revelados, as empresas se sentiriam
prejudicadas por terem seu dado revelado e parariam de responder.
 ATENÇÃO
A regra básica consiste em desidentificar, no mesmo nível de subtotalização ou totalização, as colunas
para as quais se tenham informações relativas a apenas uma ou duas unidades econômicas.
Toda as pesquisas do IBGE (e todas deveriam ser assim) têm preocupação com a possível
vulnerabilidade quanto à quebra de confidencialidade.
Já a anonimidade ocorre quando nem o pesquisador sabe a identidade dos respondentes. É
necessária, às vezes, para aumentar a honestidade das respostas sobre temas sensíveis ou para
fornecer segurança a quem faz parte do estudo. Nesse caso, o respondente teria total sigilo e se sentiria
mais confortável em participar da pesquisa, pois ninguém saberia de sua identificação.
A recomendação é que todo assunto que possa causar extremo desconforto ou intimidar o respondente
deve ser tratado dessa forma. Pense que a pesquisa pode ser repetida no tempo, então, se causar
algum trauma já na primeira ocasião, pode ter um baixo retorno nas próximas.
Por exemplo, uma pesquisa feita para saber se aquele grupo de pessoas consomem algum tipo de
droga. Nesse caso, é preferível que nem o pesquisador saiba quem respondeu positivo, pois assim terão
muito mais liberdade para dizer a verdade. Um segundo exemplo pode ser no teste de eficácia de algum
medicamento. Vamos pensar no teste para uma vacina contra a COVID19. Nesse tipo de estudo, deve-
se separar, inicialmente, em dois grupos. Os que recebem o princípio ativo do medicamento e os que
recebem o placebo. O placebo não contém absolutamente nada, porém, o participante da pesquisa não
saberá o que está recebendo. Além disso, é ideal que ninguém saiba quem são os indivíduos, para não
gerarem nenhum tipo de conforto ou até mesmo perseguição.
COMO CONSTRUIR UM BOM QUESTIONÁRIO
VERIFICANDO O APRENDIZADO
MÓDULO 3
 Distinguir os métodos probabilísticos e não probabilísticos de seleção de amostra e os tipos
de amostragem
LIGANDO OS PONTOS
Há diversos exemplos de pesquisas que têm em comum a aplicação da metodologia científica. O
conhecimento adquirido a partir da análise dos dados permite direcionar esforços, traçar estratégias,
corrigir falhas e encontrar oportunidades. Portanto, é fundamental que a fase de coleta dos dados seja
bem executada, para que tenhamos confiança nos resultados obtidos.
Nesse contexto, você sabe o que são métodos probabilísticos e não probabilísticos? Conseguiria aplicá-
los para fazer seleção de amostras?
Para entendermos esse conceito na prática, vamos analisar uma situação.
Uma empresa de pesquisa de opinião foi contratada para verificar a receptividade do público consumidor
para o lançamento de um novo produto no mercado de jogos digitais. Como ela deve direcionar essa
pesquisa?
Todo processo tem um custo envolvido. Então, cada etapa deve ser bem planejada, pois ter de refazer
qualquer uma delas pode exceder o orçamento preestabelecido. Assim, antes de iniciar a pesquisa, o
primeiro passo é definir quais são os objetivos que se pretende alcançar, para, dessa forma, planejar o
orçamento que equilibra benefícios e riscos. Em seguida, é preciso definir o processo de coleta dos
dados a partir da definição de um método de amostragem de dados.
Uma amostra, desde que bem-feita, é um subconjunto de dados que representa uma população. Com
ela, podemos fazer estimativas dos resultados alcançados pela pesquisa com um custo dentro do
planejado. Portanto, o desafio principal é como realizar essa amostragem, que pode ser probabilística e
não probabilística.
Uma metodologia que permita estabelecer grau de confiança, estudos estatísticos e uma rotina de
amostragem é chamada de amostragem probabilística. Obviamente, um processo que não tem essas
características é chamado de amostragem não probabilística.
Mas quais seriam os motivos que levariam alguém a escolher uma metodologia não
probabilística no lugar da probabilística?
Normalmente, as motivações são custos e velocidade de coleta dos dados. Um dos problemas dessa
escolha é a etapa de análise, que é bem mais complexa. No caso da empresa que está realizando a
pesquisa, é possível obter informações dos possíveis consumidores do novo serviço voluntariamente, ou
é necessário incentivar a participação por meio de alguma recompensa? Ambos os casos possuem
vantagens e desvantagens. É claro que o ideal seria uma participação voluntária que permitisse aplicar
uma metodologia probabilística, mas isso é viável na prática? Em contrapartida, oferecer incentivos e
direcionar a pesquisa acelera o levantamento dos dados, mas até que ponto o resultado é confiável?
Todas essas perguntas exigem esforços com uma visão holística e crítica que é pressionada pela
necessidade prática de produzir decisões eficientes e com impactos financeiros. Portanto, a
necessidade de gerenciar recursos escassos e direcionar esforços com mais eficiência exige que
utilizemos metodologias sistematizadas em todas as etapas de uma pesquisa. Dessa forma, obtemos
garantias de qualidade.
Após a leitura do case , é hora de aplicar seus conhecimentos! Vamos ligar esses pontos?
3. VOCÊ JÁ CONHECE A IMPORTÂNCIA DE APLICAR UMA
METODOLOGIA SISTEMATIZADA PARA REALIZAR A
AMOSTRAGEM DE DADOS. COM BASE EM SUA
EXPERIÊNCIA, QUANDO DEVEMOS APLICAR UMA
ABORDAGEM NÃO PROBABILÍSTICA?
RESPOSTA
Não há dúvidas de que a amostragem probabilística é preferível à não probabilística, mas nem sempre é
possível implementá-la. Por exemplo, quando queremos realizar uma pesquisa da opinião de clientessobre
os serviços e produtos de determinada loja, mas temos uma restrição do período do dia em que ela pode ser
realizada, certamente estamos restringindo a participação da população-alvo.
Outra dificuldade na implementação da amostragem probabilística é conseguir engajar as pessoas, pois
algumas simplesmente não têm interesse em participar desse tipo de processo. Portanto, nesses casos, a
javascript:void(0)
amostragem não probabilística é uma metodologia relevante e, se for bem implementada, pode ser uma
importante fonte de coleta de dados.
INTRODUÇÃO
No módulo anterior, você percebeu a importância de uma boa construção do questionário e de como
isso pode impactar nos resultados. Neste, veremos os principais métodos de coleta de dados, a
distinção dos métodos probabilísticos e não probabilísticos de seleção de amostra e, ao final, as
diferentes formas de se classificar os tipos de amostragem. É muito importante que você entenda essas
metodologias de seleção amostral, pois serão a base na construção de planos mais elaborados.
MÉTODOS ESTATÍSTICOS DE COLETA DE
DADOS
CENSO
Em uma pesquisa do tipo censo, deve-se coletar informações sobre TODAS as unidades da população.
O correto nesse tipo de coleta é retornar ao domicílio do indivíduo até que se consiga obter a
informação.
Além disso, os dados do censo são a base necessária para as pesquisas por amostragem, tão
importantes em uma sociedade onde a informação deve ser confiável e, rapidamente, disponível. A
operação que envolve esse procedimento é grandiosa, exige uma enorme preparação, às vezes, anos
antes de se iniciar a coleta. A seguir, vamos observar exemplos de censos grandes realizados no Brasil,
todos eles de alta complexidade e realizados pelo IBGE.
CENSO DEMOGRÁFICO
O censo demográfico do Brasil é realizado a cada 10 anos pelo IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e
Estatística). Em 1872, foi realizado o primeiro censo nacional no Brasil, ainda na época do período
imperial. Foi a primeira grande operação de coleta em nosso território. O IBGE somente foi criado em
1934, então, esse foi o início das atividades estatísticas no País, tendo sido um marco na história da
nossa nação.
A população é contada em todo o território do Brasil e os resultados são usados pelo governo no
desenvolvimento de políticas públicas e na destinação dos fundos governamentais para as unidades
federativas. Ele nos diz como somos, onde estamos e como vivemos.
Em 2010, o IBGE realizou o XII censo demográfico, porém, a fase preparatória da operação censitária
teve início em 2007 e seus trabalhos foram intensificados a partir de 2008. A coleta teve início em 1º de
agosto de 2010, durando 3 meses. Os primeiros resultados foram divulgados em dezembro do mesmo
ano. O próximo aconteceria em 2020, mas, por conta do COVID-19, foi adiado (inicialmente, para 2021).
CENSO AGROPECUÁRIO
 ATENÇÃO
Apresenta uma investigação estatística e territorial sobre a produção agropecuária do país. O censo
agropecuário do Brasil também é realizado a cada 10 anos pelo IBGE (periodicidade da pesquisa é
decenal).
Em 1920, foi realizado o primeiro censo agro no Brasil, como parte integrante do recenseamento geral.
O último censo agro ocorreu em 2017 com a coleta dos dados executada de outubro de 2017 a fevereiro
de 2018. Informações sobre propriedade, produção, área, pessoal ocupado, estoques, efetivos da
pecuária, da lavoura permanente e da silvicultura, entre outras totalizações, foram levantados.
CENSO ECONÔMICO
Desde o censo econômico de 1940 que o IBGE tem levantado dados de empresas no Brasil. O último
censo econômico foi o de 1985 (censo 85), sendo que as informações sobre o conjunto de empresas só
ficaram disponíveis em 1991. Com base no censo 85 e com a adoção do número de inscrição no
Cadastro Geral de Contribuintes (CGC) foi feito um cadastro de informantes para cerca de 1,1 milhões
de empresas.
A partir de 1985, então, os censos econômicos foram substituídos por pesquisas amostrais. Atualmente,
o país conta com mais de 4 milhões de empresas e pesquisar todas elas seriam um trabalho altamente
custoso que demandaria muito tempo e dinheiro.
VANTAGENS E RECOMENDAÇÕES DO CENSO
Como já mencionado anteriormente, o censo pressupõe a coleta de todas as unidades da população. A
recomendação de sua utilização e suas principais vantagens são listadas a seguir:
ESTUDO DE POPULAÇÕES MUITO PEQUENAS
PRECISÃO MÁXIMA
PERMITE A CONSTRUÇÃO DE CADASTROS
ESTUDO DE POPULAÇÕES MUITO PEQUENAS
Se as populações forem pequenas, todos os indivíduos podem ser coletados. Não faz sentido querer
selecionar uma amostra se houver uma população muito pequena. Por exemplo, se temos interesse em
saber o conhecimento de uma turma de 30 alunos sobre política, não há necessidade de perguntar
somente a algumas pessoas. Podemos perguntar a todos, pois não são muitas pessoas a serem
entrevistadas.
PRECISÃO MÁXIMA
O grau de precisão de uma estimativa é o intervalo, em termos de percentuais, em que pode se situar a
diferença entre o valor estimado e o valor efetivo de uma variável. Assim, se a pesquisa exigir precisão
completa, o censo é obrigatório, pois, se o erro precisa ser praticamente nulo, o censo deve ser
realizado. Como toda a população será entrevista no censo, pressupõe-se que o erro seja zero. Toda
pesquisa que não seja censitária terá erros, os quais podem e devem ser sempre minimizados.
PERMITE A CONSTRUÇÃO DE CADASTROS
A base geográfica, construída por ocasião da realização do censo, representa um cadastro de áreas
completo do país, de grande aplicação, como estágio intermediário de amostragem, para o
planejamento de outras pesquisas. O censo tem papel fundamental não só para a construção dos
cadastros para a seleção das amostras probabilísticas das pesquisas domiciliares conduzidas no
período intercensitário, como para a estruturação dos planos amostrais, que, tradicionalmente, usam as
informações censitárias para o dimensionamento e a seleção das amostras.
AMOSTRAGEM
A teoria da amostragem é um dos componentes mais importantes de uma área da estatística chamada
de inferência. Esta deriva da palavra inferir, que significa chegar a conclusões a partir de alguma
informação.
 ATENÇÃO
No caso, o objetivo é apresentar resultados sobre uma população a partir de estudos realizados em
apenas uma parte dela, o que chamamos de amostra. Esses resultados são feitos baseados, por
exemplo, na estatística descritiva e no cálculo de probabilidades.
De acordo com Thompson (2002), “amostragem consiste em selecionar parte de uma população para
observar, de modo que seja possível estimar alguma coisa sobre toda a população". Perceba que o
autor da frase não usou o verbo calcular, encontrar ou obter, por exemplo, ele usou o verbo estimar.
Quando se faz uma pesquisa por amostra, o erro sempre fará parte do trabalho, então, conseguiremos
somente uma estimativa do resultado. No entanto, isso não descaracteriza a pesquisa por amostra,
muito pelo contrário, é possível fazer um excelente trabalho sem precisar entrevistar toda a população. É
impossível fazer uma pesquisa por amostragem sem erro, que, na verdade, é o preço que se paga por
não se entrevistar todos os indivíduos, ou seja, o preço por não fazer o censo.
Desta definição, concluímos que uma inferência estatística exige a adoção de um método probabilístico
ou aleatório de seleção da amostra. Os processos probabilísticos de seleção de uma amostra são
importantes porque evitam a introdução de tendências nos resultados da amostragem. Uma amostra é
dita probabilística se a sua seleção é feita de maneira que cada elemento da população tem
probabilidade conhecida de ser selecionado.
Governos, em todos os níveis, cada vez mais vêm tomando decisões de políticas públicas, tendo como
base dados obtidos através de pesquisas por amostragem. Isso porque, coletam informações sobre uma
parcela (AMOSTRA) da população. Um exemplo de população e amostra pode ser visto na figura 1.
Imaginemque a população da figura 1 seja de todas as empresas que fazem parte do cadastro do IBGE
e a amostra seja apenas aquelas que serão, de fato, selecionadas para coleta.
 Figura 1 - Exemplo de amostra e população.
Outro aspecto importante da utilização de amostras ocorre em testes destrutivos, pois é a única
alternativa viável para controle de qualidade nesses casos.
 EXEMPLO
Uma empresa que produza palitos de fósforo, por exemplo, não pode testar todos seus palitos, pois a
cada teste uma unidade é destruída. Assim, a utilização da amostragem é importante, já que a não
utilização dela acarretaria destruição de todo estoque.
Além disso, usa-se amostragem também para populações consideradas infinitas. Imagine testar um
novo formicida, é impossível saber a população e formigas de algum local, logo, trabalha-se com a
hipótese de população infinita no momento de se fazer uma amostra.
ERROS AMOSTRAIS E NÃO AMOSTRAIS
Um aspecto bastante importante ao se realizar uma pesquisa é o erro. Como vimos acima, o erro faz
parte de uma pesquisa e o importante não é negá-lo, e sim saber trabalhá-lo. Em uma pesquisa por
amostra, tem-se dois tipos de erros:
ERROS AMOSTRAIS
O primeiro tipo é o erro mensurável, é aquele que você define um valor pré-fixado antes da pesquisa ir a
campo. Quando se calcula o tamanho de uma amostra, você define um erro aceitável (veremos isso no
tema 2). Esse é o erro da amostra; se você quiser um erro muito pequeno, precisará ter uma amostra
muito grande.
ERROS NÃO AMOSTRAIS
Já o segundo erro, o não amostral, não permite um método direto de mensuração. Por exemplo, um
entrevistador que não foi bem treinado pode fazer as perguntas de forma equivocada e isso prejudicar o
preenchimento do questionário, ou ainda, que tudo tenha sido feito corretamente e o indivíduo pode se
recusar a responder a pesquisa. Esses são erros não amostrais, mas que influenciam no resultado do
processo.
Segundo Lutz (2007), erros amostrais são erros que ocorrem quando existe uma diferença entre o valor
obtido na amostra e o parâmetro de interesse na população. Erros não amostrais (sistemáticos) ocorrem
quando os dados amostrais são recolhidos, registrados ou analisados incorretamente. Em todos os
estudos, podem ocorrer erros amostrais e não amostrais. Os erros não amostrais aparecem em
qualquer etapa do levantamento amostral e, se não forem identificados e avaliados, as possíveis
distorções podem comprometer seriamente um plano amostral.
Com a tecnologia, pode-se minimizar alguns erros não amostrais, pois, se o questionário for eletrônico,
algumas críticas já podem ser programadas. Assim, o questionário não avança para a questão seguinte
se a anterior estiver em branco ainda. Com o equipamento eletrônico, pode-se também mapear se o
entrevistador realmente esteve presente naquele determinado bairro e dia, por exemplo.
Todo resultado de uma amostra é uma estimativa da população. O erro amostral é a diferença entre o
resultado real (população inteira) e a estimativa da amostra. Como não se conhece o valor real, esse
valor é desconhecido. Para que uma amostra seja uma boa representante da população, deve-se ter
controle sobre o erro amostral. Isso ocorre porque nem todos os membros da população fazem parte
amostra. Logo, os resultados de cada amostra serão diferentes. Em cada população, há diversas
amostras e cada uma delas pode fornecer resultados diferentes.
VANTAGENS E RECOMENDAÇÕES DA AMOSTRA
Assim como o censo apresentava uma série de vantagens e recomendações de uso, a amostra também
apresenta características próprias. Além disso, uma amostra bem feita tem, tanto valor científico, quanto
o estudo de uma população como um todo. Abaixo, seguem os principais fatores na hora de se optar por
uma seleção de uma amostra:
CUSTO MENOR
Com a observação de apenas uma parcela da população, o custo de coleta é muito inferior se
comparado ao de um censo (cobertura total da população). Se a pesquisa não vai coletar todas as
unidades da população, fica evidente que o custo da amostra é inferior.
VELOCIDADE MAIOR
Agilidade e rapidez também fazem parte de uma amostra, já que o tempo de coleta é pequeno
comparado ao censo. A necessidade de um tempo curto de coleta tem o objetivo de mensurar
características naquele momento. Em geral, se a variável de interesse tiver alta variabilidade em pouco
tempo, o ideal é que a amostra dure poucos dias para ser coletada.
Uma amostra que demore muito tempo para ser coletada pode não mais refletir sua população, pois
pode existir variáveis que sofram muitas alterações ao longo do tempo.
Uma pesquisa que esteja investigando a incidência do COVID 19 na população, por exemplo, não pode
demorar muito a dar um resultado, pois como o vírus pode ser fatal, o ideal é uma pesquisa rápida com
um resultado também rápido.
PRECISÃO CONTROLADA
Indica o quanto a estimativa pode se distanciar do verdadeiro valor. Aqui está uma das coisas mais belas
ao se trabalhar com a amostra. Isso porque, ao contrário do que se imagina, é possível estimar antes da
amostra ir a campo a quantidade de erro que se admite acontecer.
Um grande exemplo são as pesquisas eleitorais. Antes da pesquisa ir a campo, os cálculos de tamanho
de amostra já foram estabelecidos. Então, aquela amostra terá um erro esperado que já foi previamente
estabelecido.
Quando você escuta dizer “um erro de 4 pontos percentuais para mais ou para menos”, significa que,
antes da pesquisa acontecer, já havia sido estabelecido esse valor. O tamanho da amostra estará
totalmente vinculado a restrições orçamentárias e de tempo.
REDUÇÃO DA CARGA DE COLETA
Com um desenho amostral bem elaborado, a coleta é influenciada positivamente, já que há uma
redução em sua carga. A possibilidade de se utilizar uma amostra reduz a carga de coleta, pois, como
não se investigará toda a população, apenas uma parte dela, então a quantidade de questionários a
serem coletados diminui, diminuindo também o trabalho da rede de coleta.
Trata-se de um ponto vital para a pesquisa, pois, ao reduzir a carga de coleta, consequentemente, o
tempo e o custo também serão diminuídos. Muitos institutos de pesquisa remuneram o entrevistador por
cada questionário coletado, portanto, com menos questionários, o valor será menor.
NECESSIDADES ESPECIALIZADAS
A amostra pode atender a características específicas de que se deseja analisar. Se o interesse for
estudar apenas homens ou apenas mulheres, essa informação pode ser utilizada para elaborar o plano
amostral. A amostra te permite estabelecer previamente o foco do estudo. Se a ideia for investigar
somente a participação das mulheres no mercado de trabalho, pode-se criar uma amostra focada nas
mulheres e não na população como um todo.
TIPOS DE AMOSTRAGEM
Basicamente, a amostragem se resume a dois tipos:
PROBABILÍSTICA
NÃO PROBABILÍSTICA
O primeiro caso é aquele onde de fato você consegue estimar variâncias, estimar os erros amostrais e
generalizar resultados para a população. Esse é o tipo de amostragem utilizado pelos institutos sérios de
Estatística. Essa é a forma correta de se levantar uma informação da amostra e fazer um estudo mais
amplo sobe a população. A não probabilística é mais complicada, pois o princípio fundamental da
estatística foi quebrado, a seleção aleatória e probabilística das unidades.
Logo, levantamentos não probabilísticos podem dar uma ideia sobre aquela variável, mas jamais uma
expansão para a população como um todo. Sabe aquelas enquetes que você faz com amigos ou vê em
grupos de Facebook? Então, são exemplos clássicos de pesquisas não probabilísticas.
 EXEMPLO
Imagine a seguinte situação: uma empresa deseja fazer uma pesquisa eleitoral para investigar a
intenção de votos dos candidatos para uma eleição. Porém, ao invés de uma pesquisa probabilística,
onde todos os indivíduos teriam uma probabilidade de serem selecionadas (pode ser um valor ínfimo,
mas ainda assim deve ser maior do que zero), a empresa decide coletar somentede quem está na
praça da cidade de manhã.
Você acredita que esse resultado realmente irá refletir a realidade? Provavelmente, não. Se você nunca
passa naquela praça, então, a sua probabilidade de fazer parte da pesquisa é zero. Ou seja, você nunca
fará parte da pesquisa. Isso quebra a premissa básica da amostragem, em que todos os elementos têm
de ter uma probabilidade maior do que zero de fazer parte da amostra. Não à toa que vemos muitas
pesquisas com resultados absurdos.
AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA
Em suma, as características de uma amostragem probabilística são:
PROBABILIDADES DE SELEÇÃO INCORPORADAS NAS
ESTIMATIVAS PARA POPULAÇÃO
PROBABILIDADES DE SELEÇÃO CONHECIDAS E
CALCULÁVEIS
TODA UNIDADE DA POPULAÇÃO TEM PROBABILIDADE > 0
DE SER ESCOLHIDA
PERMITE INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
PROBABILIDADES DE SELEÇÃO INCORPORADAS NAS
ESTIMATIVAS PARA POPULAÇÃO
Significa que, quando formos calcular estimativas de interesse, um total ou uma média por exemplo, o
valor da probabilidade de seleção daquela unidade será levado em consideração.
PROBABILIDADES DE SELEÇÃO CONHECIDAS E
CALCULÁVEIS
Dado que selecionaremos algum indivíduo da amostra, a probabilidade de ele fazer parte da pesquisa
deve ser algo conhecido, ou seja, tem que ser algo que possa ter sido calculado. É impossível
selecionar algum individuo para uma pesquisa se ele não tiver uma probabilidade de seleção conhecida.
TODA UNIDADE DA POPULAÇÃO TEM PROBABILIDADE > 0
DE SER ESCOLHIDA
Condição fundamental para uma amostra probabilística, pois todas as unidades têm que ter uma
probabilidade maior do que zero. Pode ser um valor ínfimo, mas ainda assim não pode ser igual a zero.
PERMITE INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
Somente na amostragem probabilística é possível fazer generalizações para a população, a esse passo,
damos o nome de Inferência Estatística.
Existem vários tipos de amostragem probabilística, abaixo seguem as principais, que, por sinal, são as
mesmas abordadas no curso:
AMOSTRAGEM ALEATÓRIA SIMPLES
Refere-se a uma amostra selecionada de uma população de tal maneira que cada combinação dos
elementos da população tenha probabilidade igual de ser selecionada, podendo a seleção ser realizada
com reposição e sem reposição.
AMOSTRAGEM ESTRATIFICADA
Consiste em dividir a população em grupos (chamados estratos) por um processo denominado
estratificação e de cada grupo selecionar uma amostra aleatória simples ou outra forma de seleção
aleatória. A divisão da população em grupos tem por finalidade juntar em um mesmo grupo de
elementos da população mais homogêneos entre si quanto à característica em estudo do que na
população como um todo, e de estrato para estrato um comportamento diferente.
AMOSTRAGEM POR CONGLOMERADOS
Consiste em dividir a população em grupos (chamados conglomerados) e uma amostra de grupos é
selecionada aleatoriamente para representar a população. Os grupos servem como unidade de
amostragem, e a seleção pode ser feita em mais de um estágio.
AMOSTRAGEM SISTEMÁTICA
Quando os elementos da população se apresentam ordenados e a retirada dos elementos da amostra é
feita periodicamente, sendo o primeiro elemento sorteado aleatoriamente. Como o próprio nome diz, é
uma forma de sistematização, ou seja, é uma seleção amostral feita de x em x unidades regulares.
 EXEMPLO
Pesquisa Anual dos Serviços (PAS), Pesquisa de Inovação (PINTEC), PNADC (Pesquisa Nacional por
Amostra de Domicílios Continua).
Todas essas pesquisas são amostrais e realizadas pelo IBGE. Na prática, dificilmente, uma pesquisa
mais elaborada utiliza-se de apenas um método amostral. A ideia é misturar essas seleções para fazer
um método mais eficiente. Dependendo da especificidade dos objetivos da pesquisa, usa-se um tipo ou
outro.
AMOSTRAGEM NÃO PROBABILÍSTICA
Agora que você já entendeu a diferença de métodos probabilísticos e não probabilísticos, vamos
conhecer um pouco mais sobre o segundo.
Sua utilização não permite que se conheça a precisão dos resultados obtidos, sendo esta precisão
condicionada a suposições ou julgamentos que não podem ser medidos objetivamente. Isto é, não
existem fórmulas e expressões demonstradas matematicamente para esse tipo de coleta.
Assim, não podemos fazer nenhum tipo de generalização dos resultados para a população. A seguir,
temos os principais métodos não probabilísticos de seleção de amostras:
AMOSTRAGEM POR CONVENIÊNCIA
Elementos selecionados por serem imediatamente disponíveis. A seleção das unidades amostrais é
deixada a cargo do entrevistador. É aquele caso clássico de ir para a praça e entrevistar qualquer que
passe por lá, por ser mais cômodo.
AMOSTRAGEM INTENCIONAL
A seleção é baseada no conhecimento sobre a população e o propósito do estudo. Por exemplo, se o
pesquisador está estudando a natureza do espírito estudantil em um protesto, ele pode entrevistar
pessoas que não se sensibilizam para tentar desmerecer o movimento, ou uma pesquisa sobre a
importância da religião dentro de uma Igreja. Resultados completamente viesados.
AMOSTRAGEM SNOWBALL
Utilizado quando os membros da população são difíceis de localizar. O pesquisador pede a cada
elemento da amostra que identifique outros que pertençam à mesma população alvo de interesse.
Apesar da aleatoriedade da escolha dos elementos da 1° amostra, a amostra final não é probabilística!
Exemplo: Pesquisa com imigrantes sem visto de permanência no país. Um imigrante vai convidando
outro, que convida mais um e assim a "bola de neve" vai crescendo.
AMOSTRAGEM POR QUOTAS
Unidades são selecionadas com base em características da proporção da população total. A proporção
de elementos na amostra, com uma dada característica, será igual à proporção de elementos na
população. Exemplo: sexo, idade, raça etc. Pode até parecer aleatório, mas não é, porque, assim que a
sua cota é atingida, você para de entrevistar elementos com aquela característica.
MÉTODOS ESTATISTICOS DE COLETA DE
DADOS
VERIFICANDO O APRENDIZADO
CONCLUSÃO
CONSIDERAÇÕES FINAIS
Agora, você já sabe o que é uma pesquisa e quais são as etapas fundamentais para sua boa execução.
Ao longo deste tema, conhecemos toda a metodologia a ser seguida, desde a definição dos objetivos,
obtenção do cadastro, seleção e coleta da amostra, estimação das variáveis de interesse e de suas
medidas de precisão, até a finalização com a elaboração e apresentação dos resultados.
Percebemos a importância da construção de um bom questionário, suas principais características e de
como uma pergunta mal elaborada pode impactar toda a divulgação. Por fim, aprendemos os conceitos
e as diferenças entre amostragem e censo, bem como as diferenças dos métodos de seleção
probabilísticos e não probabilísticos da seleção amostral. Além disso, foram apresentados tipos de
amostragem utilizados na prática, junto com exemplos de seleções probabilísticas e não probabilísticas.
Conhecer os planos amostrais na teoria e, depois, aplicá-los em problemas reais é o objetivo final de
nossa disciplina. Demos o primeiro passo neste capítulo mais teórico sobre os tipos de pesquisas e os
diferentes planos amostrais. É muito importante definir bem os objetivos do trabalho e quem serão os
participantes da pesquisa, para que a amostra seja feita de forma correta. Em sequência, entraremos no
universo um pouco mais matemático dos desenhos amostrais, fazendo cálculos e estimando algumas
quantidades de interesse. O conhecimento da estatística, principalmente, amostragem e inferência,
aliados à parte computacional, são fundamentais na preparação e no conhecimento de um cientista de
dados.
 PODCAST
AVALIAÇÃO DO TEMA:
REFERÊNCIAS
BIEMER, P. P.; LYBERG, L. E. Introduction to survey quality. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2003.
BOLFARINE, H.; BUSSAB, W. O. Elementos de Amostragem. São Paulo: Blucher, 2005.
BONAFINI, C. F. Probabilidade e Estatística. São Paulo: Pearson Education do Brasil, 2015.
COCHRAN, W.G. Sampling Techniques, third edition. New York: John Wiley & Sons, 1977.
FERREIRA, V. A. M. Análise