PROVA 1111

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<p>Co mpo sição da Amostra</p><p>Amostrag em Pro bab ilística e Não-Pro ba bilística</p><p>Amostragem probabilística tem seu uso principalmente quando se busca uma amostra na qual todos os respondentes do universo tenham probabilidade superior a zero de serem selecionados na amostra, e porventura, responder seu questionário de pesquisa.</p><p>Em métodos probabilísticos, é necessário que haja um critério imparcial de escolha dos respondentes, como por exemplo através de um sorteio aleatório dos domicílios ou respondentes que vão participar de sua pesquisa.</p><p>Existem alguns modelos dentro do método probabilístico, como: aleatória simples, aleatória estratificada, sistemática, por área, entre outros.</p><p>A plataforma trabalha com uma metodologia de amostra não probabilística, pois a escolha dos respondentes não segue um modelo aleatório. Além disso, não existe um controle estatístico de representação do universo pesquisado em sua amostra. mesmo com os cuidados na categorização de nossa base de respondentes e qualidade na veracidade das respostas.</p><p>A inexistência de um controle estatístico ocorre em métodos onde o questionário é de autopreenchimento, portanto não probabilísticos. Entretanto, existem diversos modelos dentro deste método amostral, como: conveniência, quotas, proporcional, intencional, etc.</p><p>De modo geral, uma das principais diferenças entre os dois métodos é que em amostragem não probabilísticas, não podemos garantir o cálculo da margem de erro.</p><p>O uso da amostragem não probabilística ocorre quando as probabilidades de conhecimento e seleção de sua amostra são desconhecidas, e não existe uma base para cálculo do universo e erro amostral. Por exemplo:</p><p>· Universos muito concentrados ou irregulares, que sofrem alterações recorrentemente,</p><p>· Produtos ou marcas novas no mercado, onde ainda não se tem um controle de quantos são consumidores.</p><p>TIPOS DE AMOSTRAGEM</p><p>· Amostragem casual aleatória ou simples.</p><p>· Amostragem proporcional estratificada.</p><p>· Amostragem sistemática.</p>