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Você fez algumas pesquisas, mas há alguns problemas. Os resultados não foram como esperado. No entanto, você pensou que estava fazendo tudo corretamente. Então, qual é exatamente o motivo disso? Você poderia ter cometido um erro de amostragem?
Se você perguntar o que é um erro de amostragem, não se apresse, pois será explicado extensivamente no restante do artigo, mas saiba que: um erro de amostragem é algo com que todas as pessoas estão familiarizadas no mundo da análise e que, infelizmente, você terá que lidar com ele.
Um erro de amostragem é um problema de pesquisa que surge quando uma população estudada não reflete realmente toda a população.
A razão principal para esse erro padrão é que a amostra da população não é compatível com a verdadeira população em termos de diversidade e número. Embora os pesquisadores incluam uma margem de erro em suas pesquisas, o erro de amostragem é sempre um problema com o qual eles devem lidar.
As empresas frequentemente recorrem à análise para obter uma posição melhor. No entanto, quando essas análises não são feitas com cuidado, elas podem causar algumas imprecisões, como erros de amostragem. Os tipos de erros de amostragem mais frequentemente observados estão listados abaixo:
Tipos de erro de amostragem em pesquisas de mercado
Um exemplo de erro de amostragem será dado aqui. No entanto, primeiro você deve saber como calcular o erro de amostragem. Você pode usar programas de análise e inteligência artificial como um calculador de erro de amostragem, mas ainda pode ser útil saber a fórmula de erro de amostragem.
Erro de amostragem = Z x STD/Sqrt (N)
Z- é o escore z correspondente ao nível de confiança desejado (1,96 para um nível de confiança de 95%).
STD- é o desvio padrão da população.
N- é o tamanho da amostra.
Por exemplo, uma pesquisa de mercado tem como objetivo alcançar o número de pessoas que usam chapéus no verão. Para isso, uma empresa conduz uma pesquisa para estimar a proporção de pessoas que usam chapéus regularmente durante a temporada de verão em uma pequena cidade. Eles selecionaram uma amostra aleatória de 400 indivíduos e descobriram que 120 deles relataram usar chapéus regularmente durante o verão. Os pesquisadores usaram a fórmula acima para encontrar a margem de erro.
A margem de erro para a proporção estimada de pessoas que usam chapéus durante a temporada de verão é de aproximadamente 0,0448. Isso significa que, com um nível de confiança de 95%, é provável que a verdadeira proporção de usuários de chapéus na população esteja dentro de 4,48 pontos percentuais da proporção observada (30%) obtida na amostra.
Erros de amostragem não são os únicos erros estatísticos encontrados em pesquisas; também existem erros não-amostrais. Ambos afetam negativamente o resultado da pesquisa. Então, quais são exatamente as diferenças entre esses dois?
Para que a pesquisa produza resultados precisos e confiáveis, a margem de erro deve ser bastante baixa. Essa margem de erro é geralmente considerada aceitável entre 5% e 3%. Portanto, ao repetir uma pesquisa, o resultado deve ser mais ou menos o mesmo. Caso contrário, pode haver um erro de amostragem, etc. Então, como você deve tomar precauções contra esse erro?
Como reduzir o erro de amostragem
Nesta seção, você pode facilmente encontrar o que tem curiosidade e deseja aprender mais sobre o erro de amostragem.
Em biologia, o erro de amostragem ocorre quando as amostras de organismos vivos, tecidos ou células não correspondem às caraterísticas da população em geral. Esta inconsistência é causada por uma seleção incorrecta ou incompleta da amostra. A redução do erro de amostragem é essencial para que as análises estatísticas biológicas sejam mais bem sucedidas.
Um erro, como o nome sugere, é uma situação indesejável. Afeta negativamente a saúde de qualquer investigação. Em primeiro lugar, faz com que as previsões e os cálculos sejam imprecisos e incompletos. Portanto, reduz a precisão dos resultados. Isto causa perda de tempo e dinheiro, pois a pesquisa terá de ser reamostrada e editada novamente.
Evitar erros de amostragem é, de facto, bastante simples. Não é necessário possuir vastos conhecimentos para o efeito; basta fazer o seguinte.
Manter sempre a dimensão da amostra elevada
Evitar grupos homogéneos e aplicar uma amostragem aleatória controlada
Determinar bem o foco da investigação e a base de amostragem
Realizar estudos-piloto
Obter ajuda de peritos em estatística
Assegure-se de que a investigação é sempre válida.
O erro de amostragem é, em geral, o reflexo de uma investigação superficial e de um investigador inexperiente. Para explicar melhor estas razões, por exemplo, deixar o curso da investigação ao acaso, não agrupar os grupos-alvo ou manter a dimensão da amostra pequena, continuar a investigação sem qualquer metodologia e registo, não utilizar as técnicas de análise de forma inadequada e recolher dados incorrectos são algumas delas.
Como resultado, os erros de amostragem são erros enganosos na coleta e análise de dados para a população alvo. Você precisa evitá-los para que sua pesquisa possa fornecer resultados precisos.
Este artigo explica a definição e os tipos de erros de amostragem com exemplos. Também mostra a fórmula de cálculo que você pode usar para o erro de amostragem. Sua diferença do erro não amostral e como você pode minimizar o erro de amostragem são explicados. Assim, agora você tem mais informações sobre o erro de amostragem.
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