Baixe o app para aproveitar ainda mais
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 * * * * * * * * * *
Compartilhar