Na hora de realizar uma coleta de dados, o processo que ajuda na determinação da pesquisa se dá através da amostragem. Esse recorte deve representar uma parcela dos elementos ideais para selecionar o que chamamos de “população estatística”.
A realização de um censo envolve exames de todos os elementos de um determinado grupo, diferenciando-se da amostragem, que envolve o estudo de uma parcela desses elementos existentes. Assim, o principal objetivo da amostragem é examinar os elementos de um grupo, de forma geral, mas com dados que possam refletir uma parcela ainda maior da população que se pretende estudar.
Existem algumas formas diferentes para realizar a coleta de amostras, no intuito de reter e concluir dados. Dentre elas, podemos citar a aleatória simples e a aleatória estratificada.
Tipos de amostra
Na aleatória simples, cada membro – ou conjunto de membros – tem a mesma chance de ser incluído na amostra. Tecnologia, geradores de números aleatórios ou algum outro tipo de processo que permita a aleatoriedade são indispensáveis durante o processo.
Esse é considerado um bom método, visto que as amostras aleatórias costumam oferecer uma representação verossímil, já que não têm como natureza o favorecimento de determinados membros.
Já para a amostra aleatória estratificada, o primeiro passo é dividir a população estudada em grupos. A amostra geral leva em consideração a escolha aleatória de membros de cada um dos conjuntos pré-determinados.
Assim, há a garantia de que os membros de cada grupo tenham sua representação na amostra – o que pode ser interessante, por exemplo, quando o objetivo da pesquisa é justamente incluir na coleta final alguns membros de cada grupo.
Temos, ainda, a amostra aleatória por agrupamento. Após realizar a divisão da população em grupos, a amostra geral é formada por todos os membros a partir de uma seleção aleatória. O método é positivo quando a amostra por agrupamento envolve todos os membros de alguns dos grupos e é particularmente interessante quando, em determinados casos, cada grupo reflete a população como um todo.
Por fim, temos a amostra aleatória sistemática, onde os membros da população são colocados em uma ordem pré-determinada, em que um ponto inicial é selecionado aleatoriamente para fazer parte do estudo.
Como calcular a amostragem necessária para a coleta de dados?
Quando uma pesquisa necessitar de amostragem, os dados devem ser bem definidos para evitar resultados contestáveis. Para alcançar os números ideais, existem modelos estatísticos que auxiliam no aumento dos níveis da confiabilidade dos resultados da coleta.
Existe um modelo estatístico, conhecido como cálculo amostral, constituída pelas seguintes variáveis:
- População: é a totalidade do universo de indivíduos ou eventos que é objeto da pesquisa;
- Amostra: é a parcela do universo da pesquisa que será efetivamente investigado/entrevistado;
- Erro amostral: representa a porcentagem de variação dos resultados da pesquisa.
Para entender essa variável importante, vamos considerar uma pesquisa que pretende encontrar a proporção de brasileiros com casa própria. No anúncio de resultados o índice da margem de erro é de 5%.
Assim, se a pesquisa mostrar como resultado um número de 45% da população possuindo casa própria, o erro amostral indica que o resultado real pode variar em 5 pontos percentuais para mais ou para menos. Em outras palavras, o número de brasileiros com casa própria pode ser tanto de 45% quanto 40% ou 50%. Discrepâncias dentro dessa expectativa podem ser consideradas erros na coleta ou apuração dos dados.
- Distribuição da população: é o índice de homogeneidade da população objeto da pesquisa. Quanto menos variada for a população, menor será a amostragem necessária, pois existirão menos grupos de pessoas que vão demandar representatividade na pesquisa;
- Nível de confiança: índice que mostra que os resultados obtidos refletem a opinião da população pesquisada.
Quais ferramentas usar para descomplicar o cálculo de amostras?
Para além das dificuldades de lidar com diversos números, o desenvolvimento de ferramentas – principalmente tecnológicas – para descomplicar esse processo são bem-vindas. Afinal, dentre seus muitos benefícios, um dos principais é evitar erro humano na consolidação da pesquisa.
Dessa forma, contar com um programa de pesquisa e análise de dados pode ser a saída ideal, já que a automatização auxilia na redução de custos, tamanho da equipe, necessidade de equipamentos para realização do censo e garante maior acuidade nos resultados finais.
Algumas empresas já oferecem softwares de pesquisa como produto, com o objetivo de ajudar o pesquisador a coletar dados de forma correta e calcular as amostragens necessárias. A Data Goal, por exemplo, é uma plataforma que faz todo esse serviço de forma segura e fácil. Nosso programa pode atuar em pequenos ou grandes contextos, desde uma pesquisa de satisfação interna a intenção de voto em campanhas eleitorais.
Se você ainda não tinha se dado conta de que os erros mais simples podem prejudicar seus resultados, considere a utilização de um software de pesquisa na campanha eleitoral de 2020 ou em qualquer outra demanda de pesquisa que você tiver.
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