Saber como definir amostra de pesquisa não precisa ser um processo complicado, mas é importante prestar atenção em alguns passos que serão resumidos neste artigo.

Vamos lá?

O que é uma amostra de pesquisa?

Primeiramente, vamos contextualizar de maneira simples: amostra de pesquisa é uma parte representativa do público a ser pesquisado.

Ao realizar uma pesquisa com os consumidores de cerveja, por exemplo, não é necessário ou mesmo possível mapear e conversar com todos os consumidores de cerveja do Brasil.

Portanto, amostra seria uma parcela dos consumidores de cerveja e que pode representar o total do universo do estudo a partir de critérios estatísticos e metodológicos.

Lembre-se a metodologia de pesquisa escolhida também é muito importante!

Para ser ainda mais direto e didático: para sabermos o sabor de um bolo não é necessário comer o bolo inteiro, com 1 pedaço já saberíamos qual é o sabor do bolo. O bolo seria o universo que se deseja pesquisar e o pedaço seria a amostra. Mas como definir uma amostra de pesquisa? E como saber se uma amostra é representativa?

É o que veremos a seguir.

Como definir amostra de uma pesquisa: 4 pontos fundamentais

A definição da amostra de pesquisa envolve 4 elementos, confira cada um deles e descubra qual a amostragem ideal para uma pesquisa.

1- Perfil da amostra

O perfil da amostra é o conjunto de características da população que vai ser usado para definir o grupo a ser pesquisado.

O critério para definir o perfil da amostra pode ser baseado em características demográficas como idade, sexo e classe social, assim como em características atitudinais de comportamento de consumo, por exemplo.

É importante ter bastante cuidado nessa etapa, uma vez que deixar de incluir algumas características relevantes pode levar a conclusões erradas.

Em nossa plataforma de pesquisa de mercado é possível selecionar e criar cotas de respostas com base em características demográficas e comportamentais por meio do painel de respondentes MeSeems:

Saiba mais: Um painel de respondentes mobile em um mundo cada vez mais conectado

2- Relação margem de erro x amostra de pesquisa

A margem de erro é a diferença percentual máxima entre os dados de uma amostra de pesquisa com os dados reais do universo desta pesquisa. Não há como definir amostra de uma pesquisa sem levar isso em consideração.

Ao realizar uma pesquisa, você vai trabalhar com estimativas e opiniões pessoais. Portanto, não se preocupe, essa margem de erro é comum.

Vamos colocar de uma maneira mais prática. Sua empresa está realizando uma pesquisa de mercado utilizando uma determinada amostra. Isso significa que não serão entrevistados todas as pessoas de seu universo, mas sim uma parcela representativa deles, certo?

As respostas e opiniões desta amostra vão representar o pensamento ou visão do todo. Já a margem de erro corresponderia a quantos pontos percentuais aquelas informações pode variar, para mais ou para menos.

Por exemplo:

Caso 80% de sua amostra de pesquisa tenha declarado que concorda com determinada frase, e estamos utilizando uma margem de erro de 5 pontos percentuais a concordância com a frase será entre 75% e 85%. Ou seja, 5 pontos percentuais para cima ou 5 pontos percentuais para baixo.

3- Nível de confiança e amostra de pesquisa

O nível de confiança de uma pesquisa é a certeza de que os dados obtidos estão dentro da margem de erro.

Dando um exemplo: se o nível de confiança é de 95%, se você repetir a pesquisa 100 vezes, com amostras aleatórias, em 95 dos casos o resultado será o mesmo.

4- Como definir o tamanho da amostra de pesquisa

O tamanho da amostra de pesquisa depende diretamente do tamanho do universo a ser investigado e da margem de erro aceitável para você.

Veja como definir amostra de uma pesquisa com o auxílio da tabela acima.

Nela, trabalhamos com um intervalo de confiança de 95%. Caso o universo que você esteja pesquisando sejam homens, da classe AB, que moram em São Paulo e consomem a marca de sorvete X, estamos falando de um universo total de 5 mil pessoas.

Se buscamos uma margem de erro de 5% (informação na coluna), ao lermos o cruzamento da linha (5000) e coluna (5%), chegamos ao número de amostra ideal de 370 casos. Viu como é simples? 🙂

Mas... se eu tenho um universo muito grande e pouca verba para realizar pesquisa de mercado?

Na edição de 2017 do Miners Next, o professor Adalberto Belluomini, da FGV – Fundação Getúlio Vargas, e Rodrigo Patah, da MindMiners, apresentaram novos modelos de inovação na pesquisa de mercado.

Na palestra, eles passaram por todos os conceitos de como definir amostra de pesquisa que vimos neste artigo. Assista: