Duas abordagens: Amostragem de Probabilidade versus Amostragem sem Probabilidade
Existem duas abordagens gerais para amostragem em pesquisa de mercado: Amostragem por probabilidade e amostragem não probabilística. A amostragem de probabilidade deve atender às seguintes condições: Cada unidade de análise deve ter a mesma probabilidade de ser incluída no grupo de amostra e, em seguida, a probabilidade matemática de qualquer membro do grupo de amostra selecionado para a amostra pode ser calculada matematicamente.
O que é erro de amostragem e como posso saber se tenho?
Ao trabalhar com amostras não probabilísticas, é importante entender a ocorrência de erro amostral . Quanto menor o grupo de amostragem, maior a chance de erro de amostragem. Um tipo específico de viés é resultado da não participação. É importante entender o impacto da não participação no resultado geral de um estudo. Um exemplo vem da General Society Survey (GSS) de 1980, na qual os que não participaram da pesquisa foram considerados bastante diferentes - como um grupo - daqueles que participaram.
Os membros do grupo, difíceis de alcançar, eram significativamente diferentes de seus colegas de trabalho - mais marcadamente no status socioeconômico, no estado civil, na idade, no número de filhos, na saúde e no sexo.
O que é amostragem de conveniência? É conveniente analisar?
Amostras de conveniência são comumente usadas em ciência social e ciência comportamental devido à grande dependência de estudantes universitários, pacientes, voluntários remunerados, membros de redes sociais ou organizações formais e até mesmo prisioneiros.
O objetivo de muitas pesquisas em ciências sociais e ciências comportamentais é verificar se certas características ocorrem ou não no grupo em estudo. Uma abordagem comum é procurar relacionamentos entre vários atributos . Amostras de conveniência são úteis e adequadas para este tipo de estudo. Além disso, é útil reconhecer que uma amostra de conveniência nem sempre é fácil de montar.
Amostras de conveniência também podem ser combinadas para comparar dois grupos. Para usar amostras de conveniência correspondentes , um pesquisador deve ser capaz de identificar uma contraparte para cada membro da primeira amostra. Essas contrapartes são membros da segunda amostra (correspondida). As variáveis que são comumente correspondidas incluem gênero, idade, raça, etnia, nível educacional, local de residência, orientação política, religião, tipo de emprego e salário ou salário. A correspondência dessas variáveis ajuda a reduzir as origens do viés . No entanto, é importante reconhecer que mesmo uma correspondência cuidadosa pode não resultar em amostras livres de viés - há sempre uma possibilidade de viés de fontes ocultas.
O que é amostragem proposital? É sempre não probabilístico?
A amostragem intencional é usada quando o design da pesquisa exige uma amostra de pessoas que exibem atributos específicos.
Geralmente, esses atributos são raros ou incomuns e normalmente não são distribuídos normalmente (de acordo com uma "curva normal") na população maior. A amostragem intencional é repleta de vieses, alguns dos quais ocorrem como resultado dos métodos que são usados para identificar os membros de uma amostra intencional. Por exemplo, se o objetivo da pesquisa exigir o estudo de veteranos com traumatismo cranioencefálico (TCE), a amostra deve consistir de ex-membros das forças armadas que sofreram uma lesão cerebral traumática e que se identificam de acordo e concordam em participar do estudo. . Cada um desses atributos ou condições contribui com uma medida de viés da amostra, limitando assim o nível e o tipo de conclusões que resultam do estudo.
Uma importante limitação da abordagem de amostragem não probabilística
Uma importante limitação da amostragem não probabilística é que inferências não podem ser feitas sobre a população maior baseada em uma amostra não probabilística.
Entretanto, esse nem sempre é o caso, já que uma visão realista de como as pessoas abordam as descobertas da pesquisa identificará prontamente situações em que as pessoas tiram conclusões inadequadas de conclusões associadas a amostras não probabilísticas.
Também conhecido como: amostragem por conveniência, amostragem intencional
Exemplos:
Amostras que agem como pesquisas de opinião pública são disseminadas com a ideia de que elas representam como membros de uma população votarão em uma eleição próxima ou algo semelhante. Essas amostras devem ser altamente representativas da população para serem usadas para fazer previsões sobre resultados eleitorais, por exemplo.