Juliana Caminha Noronha Universidade Federal de Itajubá.

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1 Juliana Caminha Noronha Universidade Federal de Itajubá

2 Sumário 1. Amostragem Pesquisa de marketing 2. Tamanho da amostra

3 1. Amostragem 3

4 Conceitos fundamentais População – total de elementos que compartilham algum conjunto de características. Parâmetros da população – cada projeto tem uma população singularmente definida, que é descrita em termos de parâmetros. – Ex.: a proporção de consumidores leais a uma marca de creme dental. 4

5 Amostra x Censo Censo – envolve uma contagem completa de cada elemento de uma população. – O censo é preferível quando há uma população pequena (ex. produtos industriais) e quando há grande variação na população. Exemplo: existem diferenças acentuadas no uso de máquinas operatrizes entre a Ford e a Honda. Se uma empresa nesse mercado necessitasse de uma pesquisa seria recomendado realizar um censo. Amostra – é um subgrupo da população. – Amostra é preferível em: Em populações grandes. Ex.: consumidores de bens de consumo. Em casos em que o processo de medição requer uso do produto. Necessidade em se focar em casos especiais. Existe a necessidade de manter o estudo secreto. 5

6 Amostra x Censo 6 Condições que favorecem o uso Amostra x CensoAmostraCenso 1. OrçamentoPequenoGrande 2. Tempo disponívelCurtoLongo 3. Tamanho da populaçãoGrandePequeno 4. Variância na característicaPequenaGrande 5. Custo do erro de não-amostragemBaixoAlto 6. Custo do erro de amostragemAltoBaixo 7. Atenção a casos individuaisSimNão

7 Amostragem O procedimento de amostragem envolve 5 passos: 7 Definir a populaçãoDeterminar a estrutura de amostragemEscolher as técnicas de amostragemDeterminar o tamanho da amostraExecutar o processo de amostragem

8 Definir a população alvo População alvo é a coleção de elementos ou objetos que possuem a informação que o pesquisador está buscando. É definida em função: – Elementos - é o objeto (pessoa) sobre o qual a informação é desejada. – Unidade de amostragem – pode ser o elemento em si, ou unidade prontamente disponível que contenha o elemento. – Extensão – limites geográficos. – Período de tempo – período de interesse. 8

9 Definindo a população alvo A Natura deve definir claramente a população alvo caso queira avaliar uma nova linha de Batons. 9 Elemento: mulheres acima de 18 anos Unidade de amostragem: domicílios com mulheres acima de 18 anos Extensão: mercado doméstico – Brasil. Período de tempo: próximo verão.

10 Estrutura de amostragem A estrutura de amostragem inclui instruções específicas para identificar a população alvo e gerar aleatoriamente números (residenciais/telefone/etc). – Uma estrutura de amostragem pode ser comprada, vir de uma lista telefônica ou de um computador capaz de gerar números telefônicos. 10 Consiste numa lista ou conjunto de instruções para definir a população alvo.

11 Técnicas de amostragem Amostragem não-probabilística: depende do julgamento pessoal do entrevistador na escolha dos elementos da amostra. Nela, elementos são selecionados arbitrariamente, por conve- niência ou por decisão consciente. 11 Amostragem probabilística: elementos são escolhidos por chance, aleatoriamente. Técnicas de amostragem Amostragem probabilística Amostragem não- probabilística

12 Classificação das técnicas de amostragem não-probabilísticas 12 Técnicas de amostragem não- probabilísticas Amostragem por conveniência Amostragem por julgamento Amostragem por cota Amostragem autogerada

13 Amostragem por conveniência Base na conveniência do pesquisador – Entrevistados escolhidos por estarem no lugar certo, na hora certa. Úteis em pesquisas exploratórias. – Ex.: uso de alunos de uma escola, abordagem em shopping sem que haja uma qualificação do entrevistado, questionários destacáveis em uma revista, abordagens via sites na internet. 13 Vantagens Barata e rápidaUnidades acessíveis e cooperativas Desvantagens Amostra não é representativa (resultados não podem ser generalizados) Tendenciosidade

14 Amostragem por julgamento Escolha por julgamento do pesquisador – Elementos escolhidos pois acredita-se que representem a população-alvo. Depende da perícia/criatividade do pesquisador – Ex.: mercados teste para um novo produto, engenheiros de compra numa pesquisa de marketing industrial, zonas eleitorais indicadores de uma tendência de comportamento, lojas de departamento selecionadas para um teste de display. 14 Vantagens Barata e rápidaUnidades cooperativas Desvantagens Amostra é subjetiva (resultados não podem ser generalizados) Tendenciosidade

15 Amostragem por cotas Técnica tenta obter amostras representativas a baixo custo Envolve duas etapas: 1.Definição de categorias de controle/cotas como: sexo, idade, raça. 2.Seleção dos elementos utilizando processo de conveniência ou julgamento *Pode envolver cotas proporcionais ou obter amostras maiores de elementos com certas características. Nesse caso a amostra é não representativa, porém pode demonstrar resultados relevantes. Ex.: Utilizar amostras maiores de usuários assíduos. 15 Vantagens Barata e rápidaUnidades cooperativas Desvantagens Características importantes podem não ser consideradas nas cotas Tendenciosidade (entrevistador pode evitar certos elementos)

16 Exemplo: amostragem por cotas Perfil do leitor da Revista Metropolitan 1000 adultos morando em uma área metropolitana foram selecionados Idade,sexo,raça foram utilizados para definir a composição da amostra 16 Característica de controle% na populaçãoAmostra (1000) Sexo Feminino48480 Masculino52520 Idade 18-3027270 31-4539390 46-6016160 Acima de 6018180 Raça Branca59590 Negra35350 Outra660

17 Amostragem autogerada Grupo inicial é selecionado (normalmente de forma aleatória) *Utilizada para características raras ou difíceis de identificar Ex: viúvos abaixo de 35 anos, albinos. Após serem entrevistados, pede-se que identifiquem pessoas pertencentes à população alvo (efeito autogerado). – Esse processo inicia-se probabilístico, mas gera uma amostra não- probabilística já que entrevistados referência tendem a ter características demográficas e psicográficas similares aos indicados. 17 Vantagens Baixa variação e custo baixos Aumenta a probabilidade de localizar a característica desejada Desvantagens Tendenciosidade (concentração em certas características demográficas/psicográficas)

18 Exemplo: amostragem autogerada Para estudar o perfil demográfico de entrevistadores de pesquisa de marketing em Ohio, uma amostra de entrevistadores foi gerada com uma variação da amostra autogerada. Eles foram inicialmente contatados mediante a colocação de anúncios classificados nos jornais das sete principais áreas metropolitanas. Esses anúncios solicitavam que entrevistadores experientes em pesquisa de marketing dispostos a responder 25 perguntas sobre seu trabalho escrevessem para o pesquisador. Essas respostas foram aumentadas mediante um sistema de indicação: solicitou-se que cada entrevistado nome e endereço de outros entrevistadores. No final identificou-se entrevistadores de várias comunidades em todo estado que não haviam visto os anúncios nos jornais. Somente 27% dos questionários respondidos resultaram dos anúncios. 18

19 Classificação das técnicas de amostragem probabilísticas 19 Técnicas de amostragem probabilísticas Amostragem aleatória simples Amostragem sistemática Amostragem estratificada Amostragem por grupo

20 Amostragem aleatória simples (AAS) Cada elemento na população tem uma probabilidade de seleção conhecida e idêntica. – Ex.: nomes sorteados, discagem de dígitos aleatórios. 20 Vantagens Facilmente entendidaProduz dados representativos Desvantagens Complexa definição de estrutura de amostragem Pode ser cara e consumir muito tempo Pode resultar em baixa precisão, produzindo amostras com padrão de erro Amostra pode não ser representativa se a amostra for pequena

21 Amostragem sistemática A amostra é escolhida definindo-se um ponto de partida aleatório e depois escolhendo a cada elemento i em sucessão. – A frequência i com a qual os elementos são tirados é chamada de elemento de amostragem. *Importante levar em consideração a organização da lista base. Exemplo: uma lista de empresas organizada em ordem de vendas produzirá uma amostra que inclui empresas grandes e pequenas. 21 Vantagens Menos custosa e mais fácil que a AAS Produz dados representativos Desvantagens Difícil aplicação em estruturas cíclicas. Ex.: amostras de vendas mensais.

22 Exemplo: amostragem sistemática A amostragem sistemática pode ser utilizada para sortear entrevistados em varejos. Ex: Cada i pessoa que sair de uma loja de departamentos ou de um shopping pode ser abordada. Numa população de 100 mil elementos, em que seja desejada uma amostra de 1000, o intervalo de amostragem – i – pode ser definido como 100. Na sequência um número aleatório de 1 a 100 é sorteado. Se o número 23 for escolhido, a amostra consiste nos elementos 23, 123, 223, 323, 432 e assim por diante. 22

23 Exemplo: amostragem sistemática A revista Tennis realizou um levantamento pelo correio com seus assinantes para obter melhor compreensão do seu mercado. Nesse projeto foi tirada uma amostragem sistemática da lista de assinantes para produzir uma amostra de 1472 elementos. A lista foi classificada por ordem de duração da assinatura. *Garantindo a inserção de novos e antigos assinantes. Supondo que a lista de assinantes tivesse 1.472.000 elementos, o intervalo de amostragem seria 1000 (1.472.000/1.472). Se o ponto de partida escolhido fosse 589 seriam selecionados os seguintes assinantes: 589, 1589, 2589, etc. Um incentivo de uma nota de 1 dólar e cartões de aviso com uma semana de antecedência e 10 dias após o envio do questionário, levaram o projeto a um de índice de resposta de 56%. 23

24 Amostragem estratificada Pressupõe dois estágios – População é dividida em subgrupos chamados de camadas. – Elementos das camadas são escolhidos aleatoriamente.  A escolha pode envolver AAS, ou outros procedimentos como amostragem sistemática. *Seu objetivo é aumentar a precisão sem elevar os custos. **Desafio: definir variáveis relevantes de estratificação. As camadas se baseiam em 4 critérios: 24 Elementos nas camadas são similares. Homogeneidade Elementos precisam ser diferentes entre as camadas. Heterogeneidade Variáveis de estratificação precisam ter relação com a característica de interesse. Parentesco Número de camadas varia de 2 a 6. *Mais camadas podem ser custosas. Custo

25 Amostragem por grupo Pressupõe dois estágios – População é dividida em subpopulações mutuamente excludentes e coletivamente exaustivas. – Uma amostra aleatória dos grupos é escolhida. a)Na amostragem por grupo de um estágio para cada grupo escolhido, todos os elementos são incluídos na amostra. b)Na amostragem por grupo de dois estágios para cada grupo escolhido, são tiradas amostras de elementos de forma probabilística.  A escolha pode envolver AAS, ou outros procedimentos como amostragem sistemática. 25 Vantagens Viabilidade e baixo custo. Desvantagens Imprecisão, especialmente quando os grupos são semelhantes.

26 Amostragem por grupo x Amostragem estratificada 26 Amostragem por grupo Apenas uma amostra das subpopulações é selecionada Dentro da camada, os elementos são heterogêneos Aumenta a eficiência ao se reduzir custos Amostragem estratificada Todas as camadas são selecionadas para a amostragem Dentro da camada os elementos são homogêneos Aumenta a precisão

27 27 2. Tamanho da amostra

28 Determinar o tamanho da amostra Determinar o tamanho da amostra envolve algumas considerações qualitativas e quantitativas. Fatores qualitativos envolvem: – Importância da decisão (+ importância  maior a precisão) – Natureza da pesquisa (pesquisas exploratórias trabalham amostras pequenas / pesquisas descritivas necessitam de amostras grandes) – Número de variáveis (+ variáveis  maior a amostra) – Natureza da análise (análises complexas  maior a amostra) – Tamanho de amostra utilizado em estudos similares – Limitação de recursos 28

29 Tamanho de amostras usados em estudos de marketing 29 Tipo de estudoTamanho mínimoAmplitude geral Pesquisa de identificação de problemas (Ex. potencial de mercado) 5001000-2500 Pesquisa de solução de problemas (Ex. precificação) 200300-500 Testes de produtos200300-500 Publicidade TV/rádio/impresso (por anúncio testado) 150200-300 Auditorias de mercado teste10 lojas10-20 Discussões em grupo6 grupos10-15 grupos

30 Determinação do tamanho da amostra: médias Um pesquisador quer estimar as despesas mensais por domicílio em compras em lojas de departamento para que a estimativa esteja +-5 dólares do verdadeiro valor da população.  Qual deve ser o tamanho da amostra? Especifique o nível de precisão: diferença máxima permitida (D) entre a média da amostra e da população. No caso enunciado: + ou – 5 dólares. Especifique o nível de confiança: suponha que seja desejado o nível de confiança 95%. Determine o valor z associado com o nível de confiança: para um nível de confiança de 95% o valor associado z é 1,96. (Ver tabela anexa) Determine o desvio padrão da população: pode ser calculado dividindo a amplitude dos dados por 6 (mais ou menos 3 desvios padrão). No caso o valor estimado é de $55,00. Determine o tamanho da amostra usando a fórmula para o erro-padrão da média: 30 n= σ 2 z 2 = 55 2 (1,96) 2 = 464,83 = 465 D 2 5 2

31 Determinação do tamanho da amostra: proporções Um pesquisador quer estimar a proporção de domicílios que possuem cartão de crédito de uma loja de departamentos. *Nesse caso, a estatística de interesse é uma proporção e não uma média. Qual é o tamanho da amostra? Especifique o nível de precisão: diferença máxima permitida (D) entre a média da amostra e da população. No caso enunciado: + ou – 0,05. Especifique o nível de confiança: suponha que seja desejado o nível de confiança 95%. Determine o valor z associado com o nível de confiança: para um nível de confiança de 95% o valor associado z é 1,96. (Ver tabela anexa) Determine o desvio padrão da população: pode ser estimada a partir de dados secundários ou em julgamentos do pesquisador. Suponha que a partir de dados secundários o pesquisador estime que 64% dos domicílios na população-alvo possuam cartão de lojas de departamento. Logo: π = 0,64. Determine o tamanho da amostra usando a fórmula para o erro-padrão da proporção: 31 n= π (1- π)z 2 = 0,64 (1-0,64) (1,96) 2 = 354,04 = 355 D 2 (0,05) 2

32 Ajustando o tamanho da amostra estatisticamente determinado O tamanho da amostra por métodos estatísticos é um tamanho final. Para tanto, um excedente de amostragem inicial é necessário para alcançar a amostragem líquida desejada. – Taxa de incidência refere-se à taxa de ocorrência. Suponha um estudo sobre mulheres chefes de família, entre 25 e 55 anos. Das mulheres entre 20 e 60 que podem ser abordadas, aproximadamente 75% são chefes de família entre 25 e 55 anos. Isso significa que a média de abordagem para obter um entrevistada é de 1,33 (1/0,75). – Taxa de conclusão denota a taxa de entrevistados qualificados que completam a entrevista. Para um taxa esperada de 80% de conclusão, o número de contatos deve ser de 1,25 (1/0,80). 32 Tamanho inicial da amostra = Tamanho final da amostra Taxa de incidência x Taxa de conclusão

33 Executar o processo de amostragem Para executar um processo de amostragem deve-se levar em conta alguns procedimentos: Definição clara da unidade de amostra – Ex.: o que configura um lar ou um chefe de família (definição operacional) É necessário qualificar os entrevistados em potencial para se certificar que pertencem a população-alvo? Quais são os procedimentos para domicílios vazios? Quais os procedimentos para rechamada? 33

34 Case Gillette 34 Após gastar mais de 30 milhões de dólares para desenvolver a tecnologia do Clear Stick, a Gillette empreendeu uma pesquisa com o consumidor para lançar um novo antitranspirante nessa tecnologia. Como primeiro passo, a empresa definiu como população de interesse os chefes de família. Depois desenvolveu um questionário para (1) medir as preferências por desodorantes em bastão em relação a outras formas, como spray e roll-on, (2) e para comparar o bastão transparente com o tradicional. Dado o tamanho da população-alvo e o tempo limitado, era inviável entrevistar toda população. Uma amostra foi extraída do subgrupo da população foi escolhido para participar da pesquisa. A unidade básica da qual se tirou a amostra foram os domicílios. Nos domicílios foram selecionados os chefes de família. A amostragem probabilística de 1000 lares foi adotada, sobre o formato de amostra aleatória simples. Foram utilizados programas de computador para gerar aleatoriamente números de telefones residenciais. Os entrevistados foram recrutados por telefone após a promessa de incentivo monetário. A partir desse contato receberam o questionário por correio. O tamanho da amostra foi definido qualitativamente levando em consideração: a importância da decisão, natureza da pesquisa, análises estatísticas necessárias e experiências passadas com esse tamanho de amostra. Os resultados indicaram que 56% dos homens preferiam desodorantes em bastão. Além disso, os bastões transparentes foram preferidos pelos seguintes atributos: facilidade em deslizar, facilidade de aplicação e ausência de resíduos brancos na pela ou na roupa.

35 Case Gillette 35 Elemento da população-alvo: homens chefes de família. Unidade de amostragem: domicílio. Extensão/Limite geográfico: Estados Unidos. Parâmetro na população: preferência por desodorante em bastão 56% dos homens. Estrutura de amostragem: sistema capaz de gerar número de telefone residenciais aleatoriamente. Técnica de amostragem: probabilística.

36 Pesquisa Quantitativa Hábitos e atitudes em relação a atividade física Uma franqueada de uma rede de academia para mulheres está estudando a viabilidade de se instalar em Itajubá. Para tanto, é importante levantar informações prévias sobre a relação com as atividades físicas do mercado potencial. Com uma amostra de 100 mulheres, entre 19 e 45 anos, realize uma pesquisa descritiva quantitativa, com os seguintes objetivos: – Verificar as associações, crenças e as atitudes em relação à prática de atividades físicas. Aborde fatores de pré-disposição, sociais, falta de informação, tempo, frequência, trabalho, questões financeiras. – Identificar quais atividades formais e informais as entrevistadas realizam. – Verificar as razões da não-realização de atividades físicas por parte dos que não praticam. *ENTREGA: 24/11/2011 36

37 Tarefa Em grupos, realizem um diário de bordo para a apresentação de resultados de uma pesquisa. – Apontem o passo a passo – Incluam dicas – Ilustrem com exemplos de certo e errado Data de entrega: 17/11 Referência: Pesquisa de Marketing – Naresh Malhotra * Disponível no xerox – pasta de ADM-064 VALOR: 5 pontos 37

38 Referências bibliográficas 38 AAKER, D. A.; KUMAR, V.; DAY, G. S. Pesquisa de Marketing. Segunda edição - São Paulo: Editora Atlas, 2010. MALHOTRA, Naresh. Pesquisa de Marketing: uma orientação aplicada. Terceira edição - Porto Alegre: Bookman, 2006. MALHOTRA; N.; ROCHA, I.; LAUDISIO, M. C.; ALTHEMAN, E.; BORGES, F. M. Introdução à pesquisa de marketing. São Paulo: Prentice Hall, 2005. HAIR, J. J.; WOLFINBARGER, M.; ORTINAU, D.; BUSH, R. P. Fundamentos da pesquisa de Marketing. Porto Alegre: Bookman, 2010.

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