O bom projeto de pesquisa de pesquisa começa com uma forte estratégia de amostragem
A pesquisa de mercado tradicional baseia-se na ideia de que uma amostra - um grupo representativo de respondentes - pode ser identificada e acessada.
Amostras Representativas na Pesquisa de Pesquisa
Em pesquisa de mercado, o termo amostra representativa refere-se a:
- A seleção de alguns consumidores que correspondem aos membros de um universo alvo de consumidores. Um exemplo de universo-alvo pode ser proprietários e usuários de SmartPhones, com idades entre 20 e 30 anos.
- A correspondência entre a amostra e o universo deve ser forte para todos os atributos que serão influenciados nos resultados da pesquisa.
- Um exemplo de uma combinação de amostra para universo poderia ser a seleção de consumidores para um perfume projetado por uma celebridade jovem e feminina. Nesse caso, os atributos que se espera influenciar nos resultados da pesquisa seriam do sexo feminino, entre 18 e 28 anos, interessados em entretenimento.
- Um conjunto secundário de atributos pode ser: Residentes urbanos, matriculados em colégios, residentes na costa leste ou oeste, renda discricionária (níveis de renda).
- As proporções de membros a quem as características relevantes podem ser atribuídas em uma amostra devem aproximar-se das proporções de membros no universo-alvo dos consumidores.
- Por exemplo, se o universo do consumidor contiver pessoas de negócios, universitários e idosos, uma amostra representativa não poderia ser construída a partir de alunos agradáveis na livraria da universidade às tardes de quarta-feira.
- O acesso aos participantes da pesquisa pode ser difícil. É uma das principais razões pelas quais painéis profissionais de consumidores são frequentemente usados em iniciativas de pesquisa.
- Outra estratégia eficaz é usar um procedimento de amostragem aleatória estratificada que auxilie um pesquisador a extrair dados sobre subgrupos.
Seleção de amostra em pesquisa de pesquisa
Os membros de uma amostra são selecionados de várias formas com o objetivo de reduzir o viés. Isso significa que a probabilidade de gerar conclusões de pesquisa válidas é aumentada e as conclusões podem ser generalizadas para o universo-alvo.
As amostras de pesquisa são preferencialmente selecionadas através de um processo de randomização. Por exemplo, se membros de amostra forem selecionados de um banco de dados, cada terceiro membro na listagem de banco de dados poderá ser selecionado. Ocasionalmente, os membros de uma amostra podem precisar ser designados em vez de selecionados aleatoriamente. Não é uma abordagem preferida, pois, mesmo sob as melhores condições, as pesquisas estão sujeitas a imprecisões baseadas em amostras que têm tudo a ver com o acaso e nada a ver com o design da pesquisa. Vejamos uma lista de fontes de erro, modificadas a partir de questões de votação por telefone do eleitor identificadas pelos Recursos Experimentais . Esta lista inclui possíveis fontes de imprecisões no design de pesquisas, implementação de pesquisas e análise de dados de pesquisas:
- Informações incompletas sobre os membros de um banco de dados fazem com que variáveis importantes sejam deixadas de fora da amostra
- Os membros da amostra que foram selecionados não estão dispostos a participar da pesquisa.
- Amostra membros que se recusam a participar do estudo são diferentes no que diz respeito a uma variável importante no estudo do que os membros da amostra que concordam em participar.
- Os respondentes da pesquisa fornecem respostas falsas ou incompletas às perguntas da pesquisa.
Os itens nesta lista, novamente modificados a partir da lista de sondagem telefônica pela Experimental Resources , estão relacionados ao design da pesquisa.
- Um processo de randomização foi usado, mas - por acaso - ele pega muitos outliers. *
- As perguntas sobre a pesquisa estão mal formuladas e confundem os respondentes.
- A ordem das questões sobre a pesquisa influencia indevidamente as respostas das questões subseqüentes.
- As respostas da pesquisa são submetidas a ponderação ou agrupamento que distorce os dados.
Uma vez que um pesquisador de mercado esteja razoavelmente à vontade que uma amostra seja representativa da população-alvo em sua pesquisa de pesquisa, a atenção pode mudar para a consideração do tamanho da amostra e dos intervalos de confiança .
Experiment Resources é um site interessante criado por pesquisadores de psicologia que estavam tentando descobrir como calcular e remover outliers.