PESQUISA DE MARKETING 8a Aula

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1 PESQUISA DE MARKETING 8a Aula
PROCEDIMENTOS DE AMOSTRAGEM PESQUISA DE MARKETING 8a Aula

2 AMOSTRA E AMOSTRAGEM AMOSTRA: é qualquer parte de uma população.
AMOSTRAGEM: é o processo de colher amostras de uma população. Proporciona relevantes informações da população. O censo é a utilização de toda a população em uma pesquisa.

3 Realização de Censos da População
Quando a população for pequena. Quando os dados a respeito da população forem facilmente obteníveis, ou já estejam semidisponíveis em um cadastro ou banco de dados. Se os requisitos do problema em estudo impõem a obtenção de dados específicos de cada elemento da população. Por imposição legal.

4 VANTAGENS DA AMOSTRAGEM
A amostra economiza mão-de-obra e dinheiro. A amostra economiza tempo e possibilita rapidez na obtenção dos resultados. Amostra pode colher dados mais precisos, pois no censo a incidência de erros não amostrais é maior (muitos entrevistadores e supervisores). Amostra é a única opção quando o estudo resulta em destruição ou contaminação dos elementos pesquisados. Ex.: o teste de uso do produto resulta no consumo do produto (não é lucrativo fazer com toda a pupulação: muito gasto).

5 QUALIDADES DE UMA BOA AMOSTRA
Precisão: exatidão dos resultados de medições obtidos na amostra (estatísticas) em relação aos resultados que seriam obtidos se medíssemos toda a população. Precisão é a medida do erro amostral: quanto menor o erro, mais precisa será a amostra. Eficiência: é a medida de comparação entre diversos projetos amostrais. Um projeto é mais eficiente do que outro se trouxer resultados mais confiáveis do que o outro. Correção: é a ausência de vieses não amostrais na amostra.

6 PASSOS PARA SELEÇÃO DE AMOSTRAS
1. Definir a população de pesquisa. 2. Identificar uma lista de todas as unidades amostrais da população. 3. Decidir o tamanho da amostra. 4. Selecionar um procedimento específico através do qual a amostra será determinada. 5. Selecionar fisicamente a amostra tendo por base os procedimentos dos passos anteriores.

7 EXEMPLO População – homens consumidores de cigarros, residentes na grande Porto Alegre no mês de dezembro de 2009. Unidade Amostral – Homens consumidores de cigarros. Abrangência – Grande Porto Alegre. Período de Tempo – dezembro 2009. Tamanho da amostra – “X” homens consumidores de cigarros da grande POA em dezembro de 2009.

8 TIPOS DE AMOSTRAGENS 1. AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA (ou ALEATÓRICA OU RANDÔMICA): aquela em que cada elemento da população tem uma chance conhecida e diferente de zero de ser selecionado para compor a amostra. 2. AMOSTRAGEM NÃO PROBABILÍSTICA: aquela em que a seleção dos elementos da população para compor a amostra depende, ao menos em parte, do julgamento do pesquisador ou do entrevistador de campo. Não há nenhuma chance conhecida de que um elemento qualquer da população venha fazer parte da amostra.

9 TIPOS DE AMOSTRAGENS Amostras probabilísticas fornecem estimativas com precisão da população; permitem o controle do erro amostral. Amostras não probabilísticas não permitem o controle do erro amostral. Para escolher o processo de amostragem o pesquisador deve considerar: o tipo de pesquisa, a acessibilidade aos elementos da população, a disponibilidade ou não de ter os elementos da população, a representatividade desejada ou necessária, a disponibilidade de tempo e de recursos (humanos, financeiros e materiais). Uma não é melhor do que a outra.

10 USOS DE AMOSTRAGENS NÃO PROBABILÍSTICAS
Quando não há outra alternativa viável. A população toda não está disponível para ser sorteada (fazer com aquelas que estão dispostas a colaborar). 2. Problemas com a amostra probabilística que enfraquecem o seu uso: quando os entrevistadores não seguem as instruções ao selecionar os respondentes, ou omitem algumas perguntas ao entrevistar algumas pessoas; alguns selecionados podem se recusar a ser entrevistados ou podem não serem encontrados. Assim, o processo, ao invés de probabilístico, torna-se não probabilístico.

11 USOS DE AMOSTRAGENS NÃO PROBABILÍSTICAS
3. A obtenção de uma amostra de dados que reflita a população não seja o propósito da pesquisa. Quando não há intenção de generalizar os dados obtidos da amostra para a população então não deve haver preocupação da amostra ser mais ou menos representativa da população. 4. Quando os recursos financeiros, materiais e humanos são excassos para uma amostragem probabilística. 5. Quando os dados sobre a população (número, listagens, etc.) não são ou não estão disponíveis, impedindo a construção de amostras probabilísticas.

12 TIPOS DE AMOSTRAS NÃO PROBABILÍSTICAS
1. AMOSTRAS POR CONVENIÊNCIAS (OU ACIDENTAIS): selecionadas por alguma conveniência do pesquisador (estar disponíveis no local e no momento em que a pesquisa estava sendo realizada). É o menos confiável, mas barato e simples. É utilizado em pesquisas exploratórias e não recomendado para pesquisas conclusivas. Ex.: Solicitar a pessoas que voluntariamente testem um produto e em seguida respondam a uma entrevista. Parar pessoas num supermercado e colher suas opiniões. Durante um programa de televisão ao vivo, colocar à disposição dos telespectadores linhas telefônicas acopladas a computadores para registrar, automaticamente, opiniões a favor ou contra alguma colocação formulada.

13 TIPOS DE AMOSTRAS NÃO PROBABILÍSTICAS
2. AMOSTRAS INTENCIONAIS (OU POR JULGAMENTO): realiza-se julgamento para escolher os casos a serem incluídos na amostra. Escolhem-se casos julgados como típicos da população em que o pesquisador está interessado. Afirmações conclusivas sobre a população em estudo não poderão ser feitas. Porém, se os critérios de julgamento da amostra forem corretos, essa amostra trará melhores resultados do que a amostra por conveniência. Ex.: razões de compra/não compra de produtos: escolhem-se dois grupos a serem pesquisados - usuários e não usuários do produto.

14 TIPOS DE AMOSTRAS NÃO PROBABILÍSTICAS
3. AMOSTRAS POR COTAS (OU PROPORCIONAIS): constituem um tipo especial de amostras intencionais. O pesquisador procura obter uma amostra que seja similar, sob alguns aspectos, à população. Ex.: 1a característica: sexo – 2 categorias: homens e mulheres. 2a característica: idade – 2 categorias: até 30 anos e mais de 30 anos. São 4 grupos: homens até 30 anos; homens com mais de 30 anos; mulheres até 30 anos; mulheres com mais de 30 anos. Precisa ser conhecido para estabelecer as cotas de cada grupo/célula na amostra a proporção da população em cada grupo/célula, a qual pode ser obtida nos censos do IBGE. A medida que o número de características for aumentando, fica difícil aplicar esse processo de amostragem . Mas são bastante utilizadas pela sua simplicidade e baixo custo.

15 TIPOS DE AMOSTRAS NÃO PROBABILÍSTICAS
Existem três métodos que são variações dos três tipos de amostras não probabilísticas vistas. a) AMOSTRA POR TRÁFEGO: é a observação ou entrevista com pessoas que trafegam por determinado local (supermercado, loja departamento, etc.). Os entrevistadores escolhem entre os passantes a quem entrevistar, conforme as cotas foram determinadas. Assim, o trabalho de campo é realizado em diferentes horas do dia, em diferentes dias da semana, em diferentes dias do mês, a medida que haja variação do público que trafega no local da pesquisa.

16 TIPOS DE AMOSTRAS NÃO PROBABILÍSTICAS
b) AMOSTRAS AUTOGERADAS: para alguns casos de amostras por cotas quando o pesquisador desconhece a população. Assim, solicita-se aos elementos da população que se conhece que indiquem outros que façam parte da mesma população. Ex.: pesquisa sobre motos: clubes de motoqueiros (conhece um e pede que este indique outros). c) AMOSTRAS DESPROPORCIONAIS: para qualquer tipo de amostragem em que a proporção dos estratos na população seja conhecida. Nem sempre é possível que os elementos da amostra tenham a mesma proporcionalidade em cada estrato (amostra de algum estrato for muito pequena inviabilizando a análise por estrato; quando uma parte da população for mais heterogênea do que outra; quando o custo de contatar parte da população for muito elevado). Ex.: comportamento de compra dos consumidores de automóveis: os fabricantes de automóveis têm diferentes participações de mercado (36%, 28%, 22%, 14%), mas defino a mesma amostra para todos: 4 marcas, 25% da população em cada amostra (75 unidades). Depois, o resultado de cada subamostra é multiplicado pelo “peso” de cada marca na representatividade dela na população.

17 AMOSTRAGENS PROBABILÍSTICAS
Conhece-se as probabilidades de que cada elemento da população possa vir a fazer parte da amostra. Isso significa que a amostra será constituída de elementos selecionados objetivamente por processos aleatórios (Ex.: sorteios) e não pela vontade do pesquisador, dos entrevistadores de campo, ou mesmo pelo entrevistado. Significa que a amostragem probabilística permite calcular em que medida os valores de variáveis obtidas nas amostras diferem dos valores da população, ou seja, o pesquisador tem controle sobre o erro amostral. É isso que a difere da não probabilística.

18 TIPOS DE AMOSTRAS PROBABILÍSTICAS
1. AMOSTRAGEM ALEATÓRIA SIMPLES Amostragem probabilística que se caracteriza pelo fato de que cada elemento da população ter probabilidade conhecida, diferente de zero, idêntica a dos outros elementos, de ser selecionado para fazer parte da amostra. Significa que qualquer conjunto de elementos de uma população pode se constituir numa amostra dessa população. Ex.: Supermercados (100) – sorteia-se aqueles que participaram.

19 TIPOS DE AMOSTRAS PROBABILÍSTICAS
2. AMOSTRAGEM ALEATÓRIA ESTRATIFICADA Amostragem probabilística em que se subdivide uma população em estratos (grupos homogêneos), selecionam-se amostras aleatórias simples de cada estrato e, a seguir, combina-as em uma amostra única. Ex: Supermercados: pequenos, médios e grandes; Sexo: masculino e feminino; Classes sócio-econômicas: A, B, C,...

20 TIPOS DE AMOSTRAS PROBABILÍSTICAS
2. AMOSTRAGEM POR CONGLOMERADOS (OU GRUPOS) Amostragem probabilística em que grupos de elementos da população (grupos heterogêneos) são simultaneamente sorteados. Ex: Grupo 1: Cidade 1 - 1, 2, 3, 4 Grupo 2: Cidade 2 - 5, 6, 7, 8, 9 Grupo 3: Cidade , 11, 12, 13, 14, 15