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apostila de pesquisa de mercado

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Obtenção de dados sobre os alunos da faculdade “A” que estudam a noite. 
- Universo: todos os alunos da faculdade “A”. 
- População: todos os alunos que estudam a noite. 
- Amostra: os alunos pesquisados. 
 
Aspectos necessários para se obter uma boa amostra: LÓGICA E JULGAMENTO. 
 
Por ser praticamente impossível pesquisar e conhecer o comportamento ou as opiniões da 
totalidade das pessoas, com exceção nas pesquisas sobre o Censo Demográfico, a maioria dos 
estudos são realizados a partir da definição de amostras. 
 
A amostragem deve estar baseada na similaridade suficiente entre os elementos de uma 
população, de tal forma que os poucos elementos representem adequadamente as 
características de toda a população. É Hábito definir a população com base nas características 
de clientes atuais ou clientes-alvo. 
 
 
Num universo que se mostra relativamente 
homogêneo, é mais fácil obter uma amostra (veja o 
desenho a seguir): 
 
 
Porém, quando os elementos são distribuídos de forma 
heterogênea, as amostras podem apresentar erros 
significativos em relação à composição real do universo. Vai 
exigir do pesquisador, um estudo criterioso da correta 
distribuição da população. 
 
 
Disciplina: PESQUISA DE MERCADO 
Profs. Haroldo Bevilacqua Filho e Maria Lúcia Estigoni 
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CENSO 
Pesquisa realizada com praticamente a totalidade da população de interesse. Costuma-se 
realizar um Censo em casos de populações pequenas, desde que acessíveis. 
 
Vantagens da utilização da Amostra em relação ao Censo: 
 
1. Economiza de mão-de-obra e dinheiro, por ser realizada com uma parte da população e 
não com o universo todo. 
 
2. Economia de tempo, possibilitando rapidez na obtenção dos resultados. 
 
3. Os dados são mais precisos, devido às pré-análises feitas para a definição da amostra. 
 
Qualidades de uma boa amostra: 
 
ƒ Precisão: refere-se à exatidão dos resultados de medições obtidos na amostra 
(estatísticas), e também está relacionada ao erro amostral, quanto menor o erro amostral, 
mais precisa será a amostra. 
 
ƒ Eficiência: comparação de condições específicas de um determinado projeto de pesquisa 
em relação a outros, e em apresentar resultados mais confiáveis que outros projetos. 
 
ƒ Correção: uma amostra é considerada correta quando as medidas superestimadas e as 
subestimadas forem compensadas entre os membros da amostra. 
 
Passos para a seleção de amostras: 
 
1. Definir a população a ser pesquisada, quais elementos ou segmentos deverão estar 
representados (ou não) na amostra. 
2. Determinar o tamanho da amostra - quantos elementos deverão fazer parte dela. 
3. Selecionar os procedimentos operacionais para a determinação da amostra. 
4. Considerar sempre que as amostras têm um índice de mortalidade, ou seja, alguns 
questionários podem ser invalidados parcialmente ou na sua totalidade por vários motivos 
(não devolução, questões não respondidas ou rasuradas, entre outros). 
5. Determinar o grau de precisão estatística a ser atribuído aos resultados. 
 
 
Disciplina: PESQUISA DE MERCADO 
Profs. Haroldo Bevilacqua Filho e Maria Lúcia Estigoni 
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Determinação do Tamanho da Amostra 
 
Fatores que determinam o tamanho da amostra 
Para a amostra representar com fidedignidade as características do universo, deve ser 
composta por um número suficiente de indivíduos que depende dos seguintes fatores: 
 
• Extensão (ou amplitude) do universo: os universos são classificados em finitos (até 
10.000 elementos), e infinitos (acima de 10.000 elementos). 
• Nível de confiança estabelecido: é definido a partir de desvios-padrão, representados 
pela curva de Gauss ou curva “normal” (teoria das probabilidades). Em pesquisa, o número 
de desvios utilizados representa a margem de segurança dada ao cálculo da amostra, 
sendo comum a utilização das seguintes margens de segurança e respectivos desvios 
padrão: 
Margem de 
segurança 
Desvios 
-padrão 
68% 1 
95% 1,96 
95,5% 2 
99,7% 3 
 
• Erro máximo permitido: os resultados obtidos a partir de amostras não são 
rigorosamente exatos em relação ao universo de onde foram extraídas. Sempre 
apresentam erros de medição, que diminuem na proporção que aumenta o tamanho da 
amostra. O erro de medição é considerado em termos percentuais e, nas pesquisas de 
marketing, trabalha-se usualmente com uma estimativa entre 3 e 5%. 
 
• Percentagem com que o fenômeno se verifica: a estimativa prévia da percentagem 
com que se verifica um fenômeno é fundamental para a determinação do tamanho da 
amostra. Exemplo: verificar o perfil dos estudantes de nível superior residentes numa 
determinada cidade, tendo como estimativa prévia que 10% da população são estudantes 
de nível superior. 
 
 
Cálculo do tamanho da amostra 
 
Fórmula para o cálculo de amostras para populações infinitas: 
 
Onde: 
n = tamanho da amostra 
s² = nível de confiança escolhido, expresso em número 
de desvios-padrão 
p = percentagem com a qual se verifica o fenômeno 
q = percentagem complementar (100 – p) 
e = erro máximo permitido 
 
Exemplo: 
Utilizando o exemplo acima sobre o perfil dos estudantes de uma determinada cidade. Supondo que esta 
cidade tenha uma população acima de 100.000 habitantes ? em termos estatísticos, apresenta uma 
população infinita. Sabendo que 10% representam o número de estudantes de nível superior, desejando 
 
Disciplina: PESQUISA DE MERCADO 
Profs. Haroldo Bevilacqua Filho e Maria Lúcia Estigoni 
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um nível de confiança bastante alto (superior a 99%), aplica-se à fórmula 3 desvios, e tolerando um erro 
máximo de 2%, tem-se: 
 
 
 
Portanto, o número de elementos da 
amostra será de 2025. 
 
 
Porém, se for aceito o nível de confiança de 95% (correspondentes a dois desvios) e um erro máximo e 
3%, o número de elementos da amostra será bem menor: 
 
 
 
Importante lembrar que a percentagem 
com a qual se verifica o fenômeno foi 
estabelecida previamente. Quando não se 
tem essa possibilidade, deve-se 
considerar como regra, p = 50. 
 
 
 
Fórmula para o cálculo de amostras para populações finitas 
 
Quando a população a ser pesquisada não superar 100.000 elementos, a fórmula será a seguinte: 
 
 
Onde: 
n = tamanho da amostra 
s² = nível de confiança escolhido, expresso em 
número de desvios-padrão 
p = percentagem com a qual se verifica o 
fenômeno 
q = percentagem complementar (100 – p) 
e = erro máximo permitido 
 
Exemplo: 
Uma pesquisa que tem como objetivo verificar quantos dos 10.000 empregados de uma empresa são 
sindicalizados. Presume-se que esse número seja superior a 30% do total, desejando um nível de 
confiança de 95% (dois desvios) e tolerando um erro de até 3%, tem-se: 
 
 
 
 
Importante lembrar que a percentagem 
com a qual se verifica o fenômeno foi 
estabelecida previamente. Quando não se 
tem essa possibilidade, deve-se 
considerar como regra, p = 50. 
 
 
 
Disciplina: PESQUISA DE MERCADO 
Profs. Haroldo Bevilacqua Filho e Maria Lúcia Estigoni 
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Determinação da margem de erro da amostra 
 
Quando já se efetivou uma pesquisa e deseja saber a margem de erro da amostra, utiliza-se a 
fórmula: 
 
onde: 
sp = erro-padrão ou desvio da percentagem com que se verifica 
determinado fenômeno 
p = percentagem com que se verifica o fenômeno 
q = percentagem complementar (100 – p) 
n = número de elementos incluídos na amostra 
 
Exemplo: 
Uma pesquisa efetuada com uma amostra de 1.000 consumidores do produto “A”, verificou-se que 30% 
raramente o consomem. Qual a probabilidade de que tal resultado seja verdadeiro para todo o universo? 
 
 
Como o valor encontrado

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