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Você fez algumas pesquisas, mas há alguns problemas. Os resultados não foram como esperado. No entanto, você pensou que estava fazendo tudo corretamente. Então, qual é exatamente o motivo disso? Você poderia ter cometido um erro de amostragem?
Se você perguntar o que é um erro de amostragem, não se apresse, pois será explicado extensivamente no restante do artigo, mas saiba que: um erro de amostragem é algo com que todas as pessoas estão familiarizadas no mundo da análise e que, infelizmente, você terá que lidar com ele.
Vamos começar do início: O que é um erro de amostragem?
Um erro de amostragem é um problema de pesquisa que surge quando uma população estudada não reflete realmente toda a população.
A razão principal para esse erro padrão é que a amostra da população não é compatível com a verdadeira população em termos de diversidade e número. Embora os pesquisadores incluam uma margem de erro em suas pesquisas, o erro de amostragem é sempre um problema com o qual eles devem lidar.
Tipos de erro de amostragem em pesquisas de mercado
As empresas frequentemente recorrem à análise para obter uma posição melhor. No entanto, quando essas análises não são feitas com cuidado, elas podem causar algumas imprecisões, como erros de amostragem. Os tipos de erros de amostragem mais frequentemente observados estão listados abaixo:
Tipos de erro de amostragem em pesquisas de mercado
- Seleção aleatória da população: Uma seleção aleatória da população pode deixar espaço para erro, pois significa deixar a pesquisa inteiramente ao acaso. Mas se você fizer isso de forma sistemática, então é chamado de amostragem sistemática, que é uma técnica decente.
- Foco errado da população: Esse erro ocorre quando os pesquisadores selecionam uma população que eles acham adequada para a pesquisa, mas que é irrelevante para o objetivo da pesquisa.
- Encobrir toda a população: Por exemplo, conduzir uma pesquisa na Internet significa ignorar a população que não usa a Internet ou não pode usá-la.
- Erro de população voluntária: Assim como a seleção aleatória da população, grupos voluntários também são conhecidos por afetar negativamente o resultado da pesquisa.
- Erro de tamanho da população: O tamanho da amostra pode precisar ser mantido grande ou pequeno, dependendo do foco da pesquisa. Se os pesquisadores não mantiverem esse equilíbrio, eles encontrarão resultados errados.
- Erro de viés de seleção: Este erro também ocorre quando o pesquisador seleciona a população a favor da pesquisa para provar a hipótese da pesquisa. Portanto, esse método não reflete a realidade.
Exemplo do erro de amostragem
Um exemplo de erro de amostragem será dado aqui. No entanto, primeiro você deve saber como calcular o erro de amostragem. Você pode usar programas de análise e inteligência artificial como um calculador de erro de amostragem, mas ainda pode ser útil saber a fórmula de erro de amostragem.
Erro de amostragem = Z x STD/Sqrt (N)
Z- é o escore z correspondente ao nível de confiança desejado (1,96 para um nível de confiança de 95%).
STD- é o desvio padrão da população.
N- é o tamanho da amostra.
Por exemplo, uma pesquisa de mercado tem como objetivo alcançar o número de pessoas que usam chapéus no verão. Para isso, uma empresa conduz uma pesquisa para estimar a proporção de pessoas que usam chapéus regularmente durante a temporada de verão em uma pequena cidade. Eles selecionaram uma amostra aleatória de 400 indivíduos e descobriram que 120 deles relataram usar chapéus regularmente durante o verão. Os pesquisadores usaram a fórmula acima para encontrar a margem de erro.
A margem de erro para a proporção estimada de pessoas que usam chapéus durante a temporada de verão é de aproximadamente 0,0448. Isso significa que, com um nível de confiança de 95%, é provável que a verdadeira proporção de usuários de chapéus na população esteja dentro de 4,48 pontos percentuais da proporção observada (30%) obtida na amostra.
Erro de amostragem vs. Erro não-amostral
Erros de amostragem não são os únicos erros estatísticos encontrados em pesquisas; também existem erros não-amostrais. Ambos afetam negativamente o resultado da pesquisa. Então, quais são exatamente as diferenças entre esses dois?
- Erros de amostragem são causados por problemas relacionados apenas aos parâmetros populacionais incorretos da pesquisa.
- Eles geralmente ocorrem devido a viés de pesquisa, erro de medição e amostragem incorreta ou aleatória.
- Erros não-amostrais são causados por outras partes da pesquisa. Existem mais tipos desses erros, pois existem diferentes erros dependendo se a pesquisa é em partes como coleta de dados, análise de dados e interpretação de dados.
- Exemplos de erros não-amostrais geralmente são problemas como falta ou imprecisão de dados, inconsistência na análise ou codificação problemática, desenho incorreto da pesquisa ou qualidade ruim das perguntas.
Como minimizar o erro de amostragem
Para que a pesquisa produza resultados precisos e confiáveis, a margem de erro deve ser bastante baixa. Essa margem de erro é geralmente considerada aceitável entre 5% e 3%. Portanto, ao repetir uma pesquisa, o resultado deve ser mais ou menos o mesmo. Caso contrário, pode haver um erro de amostragem, etc. Então, como você deve tomar precauções contra esse erro?
Como reduzir o erro de amostragem
- Aumentar o tamanho da amostra: Quanto maior a população que um estudo abrange, mais próximo da realidade ele será. Isso ocorre porque um tamanho de amostra pequeno tem muitas desvantagens e, portanto, causa erros. As principais desvantagens desses são falha em determinar diferenças entre grupos, viés do pesquisador, e erro de generalização.
- Amostragem por conglomerados: Dividir a população alvo da pesquisa em grupos torna possível classificá-los com mais facilidade e fazer as perguntas certas. Isso é muito útil, pois não é apenas uma solução prática, mas também conhecida como uma solução econômica.
- Familiaridade com a população: É essencial que os pesquisadores tenham conhecimento prévio sobre a população que é objeto de pesquisa. Isso garante que a pesquisa esteja livre de perguntas aleatórias ou preparadas de forma irregular. Também melhora o desempenho da análise de forma geral, permitindo uma melhor avaliação dos resultados.
- Teste piloto: Por fim, você pode fazer um teste piloto em um pequeno grupo ou região. Claro, isso pode mostrar um resultado que está longe do resultado da pesquisa, mas você pode usar esse método para determinar claramente o objetivo e o método da sua pesquisa e resolver possíveis problemas antecipadamente.
Perguntas frequentes sobre o erro de amostragem
Nesta seção, você pode facilmente encontrar o que tem curiosidade e deseja aprender mais sobre o erro de amostragem.
Em biologia, o erro de amostragem ocorre quando as amostras de organismos vivos, tecidos ou células não correspondem às caraterísticas da população em geral. Esta inconsistência é causada por uma seleção incorrecta ou incompleta da amostra. A redução do erro de amostragem é essencial para que as análises estatísticas biológicas sejam mais bem sucedidas.
Um erro, como o nome sugere, é uma situação indesejável. Afeta negativamente a saúde de qualquer investigação. Em primeiro lugar, faz com que as previsões e os cálculos sejam imprecisos e incompletos. Portanto, reduz a precisão dos resultados. Isto causa perda de tempo e dinheiro, pois a pesquisa terá de ser reamostrada e editada novamente.
Evitar erros de amostragem é, de facto, bastante simples. Não é necessário possuir vastos conhecimentos para o efeito; basta fazer o seguinte.
Manter sempre a dimensão da amostra elevada
Evitar grupos homogéneos e aplicar uma amostragem aleatória controlada
Determinar bem o foco da investigação e a base de amostragem
Realizar estudos-piloto
Obter ajuda de peritos em estatística
Assegure-se de que a investigação é sempre válida.
O erro de amostragem é, em geral, o reflexo de uma investigação superficial e de um investigador inexperiente. Para explicar melhor estas razões, por exemplo, deixar o curso da investigação ao acaso, não agrupar os grupos-alvo ou manter a dimensão da amostra pequena, continuar a investigação sem qualquer metodologia e registo, não utilizar as técnicas de análise de forma inadequada e recolher dados incorrectos são algumas delas.
Palavras finais
Como resultado, os erros de amostragem são erros enganosos na coleta e análise de dados para a população alvo. Você precisa evitá-los para que sua pesquisa possa fornecer resultados precisos.
Este artigo explica a definição e os tipos de erros de amostragem com exemplos. Também mostra a fórmula de cálculo que você pode usar para o erro de amostragem. Sua diferença do erro não amostral e como você pode minimizar o erro de amostragem são explicados. Assim, agora você tem mais informações sobre o erro de amostragem.
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