Aula_05

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Pesquisa 
de 
Mercado
Prof. José Helio de Brito
Aula 5
Objetivos da aula
Diferençar população/universo, amostra e censo.
Conceituar amostragem, demonstrando características, vantagens, qualidades, tipos de erros e passos para sua seleção.
Especificar as principais técnicas de amostragem, ressaltando propósito e adequabilidade.
Caracterizar as medidas estatísticas para o cálculo do tamanho da amostra dos projetos de pesquisa e sua aplicabilidade.
 
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Censo
 ou 
Amostragem?
População
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	É o conjunto de todos os elementos que desejamos conhecer, isto é, o mercado-alvo da pesquisa. Em marketing, são todos os clientes de uma empresa ou mercado. 
Amostra
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	É o subconjunto ou parte da população ou universo, que será efetivamente entrevistado, possibilitando que conheçamos o “pensamento” do mercado. Cada consumidor que pertence à amostra será chamado de unidade amostral.
Amostra
A amostra de uma pesquisa quantitativa, é uma parcela determinada do universo, que preserva suas características e permite que este universo seja estudado com precisão, baixo custo e rapidez.
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Amostragem
Definir a população pesquisada
Selecionar um método de amostragem
Determinar o tamanho da amostra
Selecionar a amostra
Avaliar problemas
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Amostragem
É importante definir a população pesquisada de um estudo utilizando os seguintes critérios:
Quais as unidades amostrais (domicílios, empresas, pessoas etc.)
Quem são os respondentes qualificados (donas de casa, estudantes, executivos etc.)
Qual a área geográfica coberta pela pesquisa (cidade do RJ, Zona Sul do RJ, estado de SP etc.)
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Censo
Censo é um estudo estatístico em todo universo ou população de pessoas (clientes, consumidores), com a finalidade de se adquirir conhecimentos, entrevistando os indivíduos com o objetivo de analisar os dados quantitativos acerca das características importantes desse universo.
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Censo x Amostra
“É quase impossível fazer um censo completo da maioria das populações. Uma amostra planejada adequadamente é gerenciada com maior eficiência e pode proporcionar o nível de informação necessário para preencher a maior parte dos objetivos”.
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Censo x Amostra
Censo
Sempre que possível fazer censo
O custo e o tempo são as principais barreiras para a realização do censo
Amostragem
A amostragem é mais rápida e mais barata
A pesquisa por amostragem traz sempre erro amostral
Na amostragem é necessário conhecimento de estatística para controlar o erro
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Quando o censo é apropriado
Quando a população for pequena.
Da ordem de dezenas, faça um censo.
Da ordem de centenas o custo é baixo, faça um censo.
Quando a população é pequena e os custos de um censo e da amostra forem equivalentes.
Os dados da população forem fáceis de se obter.
Se os requisitos do problema em estudo impõem de dados específicos de cada elemento da população.
Se o projeto exigir precisão absoluta.
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Censo - Desvantagens
A população pode ser infinita, neste caso o censo seria inviável.
Amostra pode ser atualizada mais facilmente que o censo.
O custo do censo pode ser proibitivo.
A precisão de um censo varia de acordo com o tamanho da população.
Fatores tempo e custo podem apontar preferência entre uma amostra e um censo.
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Preciso de amostra?
.
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 Vantagens:
Custo
Rapidez
Abrangência
Viabilidade
Confiabilidade
Desvantagens:
Precisão 
dos 
resultados
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Amostra é uma parte do todo
(que representa o todo)
 
“uma boa amostra 
é uma miniatura
do universo”
“para ser
 representativa
deve apresentar
as mesmas
características”
 Amostra é...
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Amostragem
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AMOSTRAGEM
Conjunto de técnicas que permitem retirar uma amostra de determinada população.
AMOSTRA
É qualquer parte de uma população.
UNIDADE AMOSTRAL
É a menor entidade na população a responder a pesquisa.
Precisão e amplitude amostral
A exatidão estatística dos resultados de um levantamento de dados depende de quantas pessoas serão entrevistadas, isto é, do tamanho da amostra. Quanto maior a amostra, menor a probabilidade de erro, e quanto menor a amostra, maior a probabilidade de erro. Isto significa que a margem de erro aumenta à medida que o tamanho da amostra diminui.
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Precisão e amplitude amostral
Com o suporte da teoria estatística
Tamanho da amostra
Margem de erro
Nível de confiança
Antecipadamente:
Possível determinar o erro
Possível determinar o nível de confiança
Possível determinar o tamanho da amostra
Sem o suporte da teoria estatística
Impossível determinar a precisão
Impossível determinar o nível de confiança
O tamanho da amostra é arbitrário
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Tamanho da Amostra
Margem de Erro (%)
100
10
300
6
400
5
1.000
3
Tamanho da amostra x Margem de erro
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Intervalos de confiança (%)
Desvio padrão
68,00
1,00
95,00
1,96
95,50
2,00
99,00
2,57
99,70
3,00
Intervalos de confiança mais utilizados 
em pesquisa de mercado
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E%
n
1
9600
2
2400
3
1067
4
600
5
384
6
267
7
196
8
150
9
118
10
96
Variação da Margem de Erro
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Probabilística
 todos os casos têm a probabilidade conhecida de inclusão na amostra
Não probabilística
 não se conhece a probabilidade de
 inclusão de cada 
caso na amostra
Quanto ao método de seleção:
2 tipos de amostras
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Amostras probabilísticas
Aleatória simples
Sistemática
Estratificada
Por grupo
Amostras não probabilísticas
Conveniência
Por julgamento
Cota
Autogerada
Técnicas de amostragem
Amostras probabilísticas
Aleatória simples
Amostra aleatória simples ou aleatória são extraídas ao acaso de uma população previamente definida. Todos os elementos têm a mesma probabilidade de serem escolhidos
Sistemática
Na amostragem sistemática, os elementos são selecionados aleatoriamente, e é definido um intervalo entre esses elementos.
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Amostras probabilísticas
Amostra estratificada
Na amostra estratificada a população é dividida em grupos com características semelhantes, e as amostras simples são construídas a partir desses grupos.
Quando temos grupos, segmentos ou estratos com características semelhantes em termos de comportamento, atitudes e demografia (sexo, idade, escolaridade, renda etc.), precisamos que todos os grupos sejam representados.
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Amostras probabilísticas
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Amostra por grupo
Na amostra por grupo, em vez de elementos isolados, como na amostra estratificada, selecionam-se grupo, denominados conglomerados, como quarteirões de domicílios, sorteados para compor a amostra. Na amostra por conglomerados, a população frequentemente é extensa. 
Vantagem principal: custo mais baixo
Problema: serão os grupos ou conglomerados representativos da população?
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Amostras por conveniência
Amostras por julgamento
Amostras por cota
Amostras autogerada
Amostras não probabilísticas
Amostras não probabilísticas
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Usada quando a seleção dos elementos depende de algum tipo de interferência do pesquisador ou do entrevistador.
Normalmente reduz tempo e custo da pesquisa, mas sacrifica confiabilidade dos resultados.
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Amostras não probabilísticas
É constituída por elementos a que se tem fácil acesso. 
É uma amostra reconhecidamente tendenciosa.
Amostras por conveniência
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Seu uso pode ser indicado quando:
Há limitações de custo para realização da pesquisa; e
É preciso ter uma resposta rápida para um problema para o que informação imprecisa pode ser melhor do que nenhuma informação.
Pode ser usada ainda para pré-testes de questionários ou de quaisquer instrumentos ou procedimentos a serem adotados na pesquisa.
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Amostras não probabilísticas
Amostra por julgamento
É aquela em que um especialista define uma amostra específica a ser entrevistada, em função de determinados critérios da pesquisa.
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Pode ser adequada nos seguintes casos:
para consultar experts em um tema específico.
quando se sabe que a população é muito homogênea no que se refere às características a serem pesquisadas;
quando a amostra é muito pequena (p.ex.,menos de 10);
quando o custo da amostra probabilística é exorbitante;
quando não existem listas da população.
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Amostras não probabilísticas
Amostra por cota
Na amostragem por cota ou quotas, o pesquisador procura estabelecer uma amostra que se identifique em alguns aspectos com o universo. A amostragem por quotas geralmente segue parâmetros demográficos da população, como localização geográfica, idade, sexo, nível de instrução etc.
Nesta modalidade é definido um número mínimo de elementos para cada um dos subgrupos da população.
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Amostras não probabilísticas
Amostra autogerada
É uma espécie de amostragem julgamento, em que a escolha de elementos da amostra é feita por indicação de outros elementos já selecionados.
É usada para atingir populações pequenas e especializadas, para as quais não se dispõe de uma lista.
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Por exemplo:
Entrevistar pessoas que têm como hobby o aeromodelismo.
O procedimento poderia consistir em localizar algumas pessoas que praticam este hobby e solicitar que indiquem outros praticantes e assim sucessivamente.
Assuntos a serem abordados na aula 6
Construir o instrumento de coleta de dados para pesquisa quantitativa e qualitativa;
Especificar as principais diretrizes da construção de questionários;
Redigir perguntas e alternativas de respostas suficientemente claras e completar de forma que não produzam resultados viesados.
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Atividade 5
Pesquisa 
de 
Mercado
Prof. José Helio de Brito
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Atividade
Quais são as situações adequadas para o uso da amostra não probabilística?
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Uso comum em:
Estágios exploratórios da pesquisa
Pré-teste de questionário
Quando a população é homogênea
Quando se deseja reduzir tempo e custo da pesquisa
Quando o pesquisador não possui conhecimento estatísticos suficiente
 Um razão para o uso da amostra não probabilística pode ser a falta de alternativa viável porque a população não está disponível para ser sorteada.