Ao realizar uma pesquisa de mercado é importante ter em mente qual será a sua população e deixar claro qual a amostra do estudo.
Apresentar dados de pesquisa sem informar quem respondeu (sejam características demográficas ou comportamentais) é um dos erros mais comuns na área de comunicação.
Este artigo tem como objetivo explicar, de maneira simples, a diferença entre população e amostra em uma pesquisa de mercado. Fale a verdade: você sabe, exatamente, o que é cada coisa? Veja só!
O que é população e amostra da pesquisa de mercado
Vai ser fácil entender o que é população e amostra da pesquisa com nossos exemplos.
Acompanhe esse primeiro: quantas vezes você leu um artigo ou visualizou um vídeo com diversos números percentuais, como “80% consomem a marca X de chocolate”, mas em nenhum momento do conteúdo são apresentadas informações do que representam esses 80%.
Em qual cidade ou país a pesquisa foi realizada? Qual a classe social e idade dos respondentes? Tudo isso é muito amplo, concorda?
Esse tipo de omissão é muito comum, mas trata-se de um erro que deve ser evitado para garantir mais veracidade e qualidade aos seus dados e análises.
Ao apontar a população e a amostra do seu estudo, as pessoas terão conhecimento de quem respondeu à pesquisa. Se eles são de uma região ou cidade específica, se a empresa trabalhou com pessoas de classe AB ou DE , jovens ou idosos, entre outros.
Veja mais em: Critério Brasil: como segmentamos os respondentes do painel MeSeems
Ter um conhecimento claro destas informações é importante para a análise dos resultados e tomada de decisões estratégicas em sua empresa. Isso também oferece mais credibilidade ao estudo.
Uma empresa que trabalha com um produto para a classe C, não pode ter como base ou verdade uma pesquisa realizada somente com uma amostra da classe AB, já que isso levaria a diversos erros de interpretação.
E qual é a diferença entre população e amostra?
Selecionamos um exemplo visual que pode ajudar a entender o que é população e amostra em uma pesquisa de mercado. Veja estas definições:
População – é o grupo mais abrangente de pessoas que você pretende representar com sua pesquisa e resultados. Podem ser pessoas da classe AB, consumidores de refrigerante, moradores de uma região, ou qualquer outro perfil. Tudo depende do seu objetivo.
Amostra – São as pessoas dentro da sua população que irão responder à pesquisa. Se a minha população são moradores de uma determinada região, vou selecionar algumas pessoas dentro desse grupo para compor a minha amostra da pesquisa.
Portanto, amostra é esse grupo de indivíduos que responderam à sua pesquisa. É importante destacar que as pessoas para as quais você enviou a pesquisa, mas não responderam, não compõem a amostra.
Vamos pensar agora em mais alguns exemplos?
Se queremos realizar uma pesquisa sobre a categoria de cerveja, nossa população será todas as pessoas que consumiram cerveja nos últimos 30 dias e que têm 18 anos ou mais.
Seria impossível realizar pesquisas com todos os consumidores, já que isso demandaria um tempo, logística e custo absurdos. Em vez disso, trabalhamos com uma amostra de pessoas que fazem parte desta população e as respostas delas irão representar o total de consumidores.
Como selecionamos a amostra em um painel de respondentes?
Agora que você já sabe o que é população e amostra da pesquisa, entenda como definir uma amostra de pesquisa.
Na MindMiners, primeiramente, o cliente define qual será a população que quer trabalhar em sua pesquisa. Isto é: qual é o perfil de respondentes, tanto demográfico quanto comportamental, que deseja ouvir.
Com base nisso, é traçada a amostra, que indica quantas pessoas dentro do nosso painel de respondentes, o MeSeems, irão responder à pesquisa.
Definida a amostra, o questionário é enviado aleatoriamente para algumas pessoas dentro do perfil desejado, de maneira automatizada e transparente para que nossos clientes possam acompanhar tudo de perto.
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