Buscar

GAE 164 2016 01 Slides de aula 07

Esta é uma pré-visualização de arquivo. Entre para ver o arquivo original

*
 Amostragem
GAE 164
Pesquisa de Marketing
*
Amostragem	
Amostra - é uma parte de um universo, com as mesmas características deste. É qualquer parte de uma população.
Censo – estuda o todo
Pesquisa – estuda a parte (a amostra)
Vantagens de amostrar:
Amostragem - é o processo de colher amostras de uma população.
 economiza mão de obra e dinheiro
 economiza tempo e possibilita rapidez
 pode colher dados mais precisos
 é a única opção quando o estudo resulta em destruição ou contaminação dos elementos pesquisados
Qualidades de uma boa amostra: 
Precisão – refere-se à exatidão dos resultados de medições obtidos na amostra (estatísticas) correspondentes aos resultados que seriam obtidos se mensurássemos toda a população, utilizando-se os mesmos parâmetros e métodos da amostra.
Eficiência – refere-se à medida de comparação entre diversos projetos amostrais. 
Correção – refere-se ao grau de ausência de vieses não amostrais da amostra.
*
Amostragem	
Passos para a seleção de amostras:
1. Definir a população de pesquisa
2. Identificar a lista de todas as unidades amostrais da população
3. Decidir o tamanho da amostra
4. Selecionar um procedimento específico através do qual a amostra será determinada
5. Selecionar fisicamente a amostra, tendo por base os procedimentos dos passos anteriores
Conceitos sobre amostragem: 
 População de pesquisa: é o agregado de todos os casos que se enquadram num conjunto de especificações previamente estabelecidas
 Elementos da pesquisa: é a unidade sobre a qual procuramos obter os dados.
Ex.: mais comuns – as pessoas, ... famílias, produtos, lojas, indústrias, instituições, etc...
 Unidade amostral: é o elemento ou são os elementos disponíveis para a seleção em algum estágio do processo de amostragem.
Designação apropriada:
- Definição das especificações dos elementos da pesquisa;
- Definição da unidade amostral;
- Abrangência geográfica da pesquisa; e 
- O período de tempo.
Ex.: População de mulheres consumidoras de cigarros, residentes na cidade de Lavras no mês de novembro de 2014.
*
Técnicas amostrais     
Amostragens probabilísticas:Todos os elementos da população tem igual probabilidade, e diferente de zero, de serem selecionados para compor a amostra. 
Simples - ex.: população de estudantes – escolher um
- há uma igual probabilidade, diferente de zero, de cada elemento da população ser escolhido por meio de sorteio.
Estratificada – ex.: divide a população em extratos homogêneos como sexo, idade, classe social... (determinado os extratos, os elementos da amostra são selecionados pela técnica probabilística simples) 
Sistemática – é estabelecido um intervalo entre cada elemento. Ex.: um domicílio, uma pessoa... (diminui possíveis distorções provenientes de influências entre elementos da amostra próximos)
Por conglomerado - uso de mapas de região, cidades, etc. Ex.: divisão da cidade em quarteirões (pesquisa será realizada de forma sistemática)
Tipos:
*
Técnicas amostrais     
Amostragens probabilísticas:
 
Amostragem Sistemática: etapas
a) identificar intervalo amostral i (dividir o tamanho N da população pelo tamanho n da amostra)
b) escolher um número aleatório dentro do intervalo amostral i identificado
c) a partir deste nº aleatório escolhido aplicar o intervalo amostra, identificando os demais números dos elementos da amostra.
Amostragem Estratificada : também considerar
Amostragem proporcionada – tamanho da amostra extraída de cada estrato é proporcional ao tamanho relativo do estrato na população total
Amostragem desproporcionada – tamanho da amostra de cada estrato é proporcional ao tamanho relativo do estrato e ao desvio-padrão da distribuição da característica de interesse entre todos os elementos naquele estrato
 Mais elementos devem extraídos de estratos de maior tamanho relativo e de maior desvio-padrão
Quando não dispor desta informação usar a intuição e lógica (bom senso)
*
Amostragens não probabilísticas:A seleção dos elementos da população para compor a amostra depende, ao menos em parte, do julgamento do entrevistador. 
Técnicas amostrais     
Razões para o uso:
 pode não existir outra alternativa viável (ex.: população não disponível para ser sorteada para coleta de dados pelo correio)
 na prática, a amostragem não probabilística acaba ocorrendo, em função de vários fatores inesperados como: não encontrar o entrevistado, recusa a resposta, etc.
 pode não ser o propósito da pesquisa, a precisão dos dados (ex.: exploratória)
 a disponibilidade de recursos pode exigir um amostragem não probabilística. 
Por conveniência - escolha se dá pela conveniência do entrevistador. Ex.: teste de produtos com alunos UFLA (selecionado por estar disponível no local e momento pesquisa) 
Por julgamento (intencionais) - Elementos considerados típicos da população de interesse são selecionados pelo julgamento do pesquisador. Ex.: usuários ou não de um produto (verificar as razões de compra e não compra de um produto).
- não é estatisticamente perfeita, porém, pode trazer melhores resultados para a pesquisa que a por conveniência
Por cota – é uma amostra que se identifique em alguns aspectos como o universo. Busca-se uma amostra que seja similar à população, com a mesma distribuição de algumas características controláveis e relevantes. Ex.: amostra da classe A, B, ou C.; sexo: masculino ou feminino; idade: até 30 anos e mais de 30 anos. 
Tipos:
*
Técnicas amostrais   -  Pontos fortes e fracos das técnicas básicas de amostragem
Tendenciosidade de seleção; não é representativa; não recomendada para pesq. Descritiva ou causal
Menos dispendiosa, menos tempo, mais conveniente
Pontos fortes
Pontos fracos
Amostragens Não-probabilísticas
Técnicas
Por conveniência
Por julgamento
Baixo custo, conveniente, não consome tempo
Não permite generalização; subjetiva
Por quotas
A amostra pode ser controlada em relação a determinadas características
Tendenciosidade de seleção; não há garantia de representatividade
Tipo 
Bola-de-neve
É possível estimar características raras
Consome tempo
*
Técnicas amostrais   -  Pontos fortes e fracos das técnicas básicas de amostragem
Arcabouço amostral difícil de construir; dispendiosa; baixa precisão; não garantia representatividade
Entendida facilmente; resultados projetáveis
Pontos fortes
Pontos fracos
Amostragens Probabilísticas
Técnicas
Aleatória Simples (SRS)
Sistemática
Pode aumentar a representatividade; mais fácil de implementar do que SRS; não é necessário arcabouço amostral
Pode aumentar a representatividade
Estratificada
Inclui todas as subpopulações importantes; precisão
Difícil de selecionar variáveis de estratificação relevantes; não é fácil de estratificar em muitas variáveis; dispendiosa
Por conglomerado
Fácil de implementar; baixo custo
Imprecisa; dificuldade de calcular e interpretar resultados
*
Cálculo amostral:
Em pesquisa, o número de desvios utilizados representará a margem de segurança dada ao cálculo da amostra, influindo diretamente na sua amplitude, pois, quanto maior a margem de segurança, ou intervalo de confiança, maior será a amostra. Se um cálculo amostral foi realizado com margem de segurança de 95%, significa que foi utilizado para seu cálculo um desvio padrão igual a 1,96.
Margens de segurança: “Z” (desvio padrão) - Em pesquisa de marketing, é usual a utilização das seguintes margens de segurança e respectivos desvios padrões:
68% (Z = 1); 		95% (Z = 1.96); 	95,5% (Z = 2); 	99,7% (Z = 3)
Também o conceito de erro padrão é utilizado, e representa, no cálculo amostral, qual a proporção de elementos da amostra que estará fora dos valores previstos. (ex: um cálculo realizado com 10% de erro significa que há uma variação a maior ou a menor de 10% nos resultados obtidos).
Fórmulas:
1. Universo é = ou < 10 mil 
 p =  p x q x Z x  N - n
 n N - 1 
2. Universo é desconhecido
ou > que 10 mil
p = proporção ou porcentagem dos elementos da amostra favoráveis ao atributo pesquisado
  p =  p x q x Z 
 n 
q = proporção ou porcentagem dos elementos da amostra desfavoráveis ao atributo pesquisado
 p = desvio padrão da proporção /(erro amostral)
N = números de indivíduos do universo pesquisado
n = números de indivíduos da amostra
*
Deseja-se fazer uma pesquisa para saber a aceitação de um novo produto no mercado. Qual é o número de pessoas que deve ser entrevistado com 7% de erro e 95% de segurança?
Exemplo aplicação fórmula: 
n = ?
N = desconhecido
p = 50% e q = 50% (estima-se 50% pois não sabemos quem será favorável ou desfavorável)
 p =  p x q x Z  p = 7%95% segurança - Z = 1,96
 n 
 
7 =  50 x 50 x 1,96 49 = 50 x 50 x 3,84 49 n = 2500 x 3,84
 n n
49 n = 9600	n = 195,9
n= 196
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*

Teste o Premium para desbloquear

Aproveite todos os benefícios por 3 dias sem pagar! 😉
Já tem cadastro?

Outros materiais