Qual É O Melhor Tamanho De Amostra?

Uma das disciplinas que mais tem ajudado a Pesquisa de Mercado é a Estatística. Conhecer as características de uma população sempre representa um desafio, pois geralmente é impossível para todas as empresas realizar um censo que consiga conhecer todos os indivíduos de um universo em um determinado momento. Às vezes, nem os próprios governos podem bancar uma empresa dessas e por isso os Censos da População e da Habitação costumam ser realizados a cada dez anos e as Pesquisas são utilizadas para responder perguntas sobre temas mais específicos.

Projetar uma pesquisa que represente uma determinada população da melhor forma possível é um dos trabalhos que mais exige cuidado dentro da Pesquisa de Mercado. Se não for feito corretamente, não haverá ajuste ou cálculo que valha a pena corrigi-lo após o término do trabalho de campo. E é que além de garantir que todos os participantes tenham a mesma probabilidade de serem escolhidos para responder nossas perguntas, também deve ser alcançado um reflexo proporcional do número total de pessoas que buscamos conhecer detalhadamente.

Ao falar deste tipo de estudo estamos falando de pesquisa quantitativa, pois em sua contrapartida qualitativa o que mais importa para nós é o indivíduo ou um pequeno grupo deles. Assumindo que estamos falando de populações que tendem ao infinito para fins estatísticos (da ordem de mais de um milhão de pessoas em geral) podemos dizer que uma amostra aleatória não deve ter menos de 1.500 participantes se quisermos que nossos dados tenham 2,5 a mais menos margem de erro percentual com um intervalo de confiança de 95%

A margem de erro indica o grau de confiança que podemos ter nos dados de um estudo. Quanto menor, mais confiáveis ​​serão os resultados de uma investigação, pois se referem a erros muito pequenos. Em geral, os resultados de uma amostra com percentuais iguais ou inferiores à margem de erro devem ser rejeitados devido à incerteza de que fazem ou não parte da caracterização da população a que se referem.

Em relação ao intervalo de confiança, sobre o qual falamos em posts anteriores deste blog, podemos indicar que é a probabilidade de nossa amostra coincidir ou não com a realidade em um determinado momento. Em outras palavras, se falarmos de um intervalo de confiança de 95%, podemos dizer que de 20 vezes que projetamos ou tiramos uma amostra de uma população, apenas uma vez ela não corresponderá ao universo que buscamos conhecer.

É fácil perceber que quanto menor nossa amostra, maior a margem de erro e, portanto, nossos resultados serão menos confiáveis ​​para entender o universo e tomar decisões com base nele. Portanto, ao buscar otimizar tempo e custos, sempre vale a pena levar em consideração a relação proporcional quase direta entre o tamanho de nossa amostra e a margem de erro para considerar outras alternativas como aumentar o número de entrevistadores ou o uso de tecnologias que reduzir os tempos de captura e análise em vez de reduzir o tamanho das amostras.

Na Acertiva realizamos estudos quantitativos na América Latina há quase duas décadas. Você pode nos escrever hoje para nos contar sobre suas necessidades de pesquisa de mercado em nossa região. Temos certeza de que podemos ser seus aliados regionais no conhecimento do consumidor latino-americano.



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