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26/5/20092Amostragem probabilística• Amostragem sistemática– A população deve ser ordenada de forma que oselementos sejam ...
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MÉTODOS E TÉCNICAS DE PESQUISA EM TURISMO Profa Márcia Shizue Massukado-Nakatani Aula 22 – Amostragem 20/05/200

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MÉTODOS E TÉCNICAS DE PESQUISA EM TURISMO Profa Márcia Shizue Massukado-Nakatani Aula 22 – Amostragem 20/05/200

  1. 1. 26/5/20091MÉTODOS E TÉCNICAS DEPESQUISA EM TURISMOProfa Márcia Shizue Massukado-NakataniAula 22 – Amostragem20/05/2009Amostragem• Pesquisa com universo de elementos grande• Impossibilidade de considerar o universo emsua totalidade• Trabalhar com uma pequena parte deelementos que compõem o universo• Universo ou população– Conjunto de elementos que possuemdeterminadas característicasEx.: turistas que vem a Curitiba a negócios, total dehotéis em Curitiba, quantidade de pacotesturísticos sobre a Disney vendidos no ano de2008.• Amostra– Subconjunto do universo ou da população, por meiodo qual se estabelecem ou se estimam ascaracterísticas desse universo ou população.Ex.1: 200 passageiros de um universo de 6000 querealizaram o passeio de trem da Serra Verde Expressno mês de maio/2009.Ex.2: x turistas que se hospedaram no Eco Hostel e noRoma Hostel de uma população de y turistas.Tipos de amostragem• Amostragem probabilística– São rigorosamente científicos e baseados em leiscientíficas• Amostragem não-probabilística– Depende dos critérios e julgamentos dopesquisadorAmostragem probabilística• Amostragem aleatória simples– Assegura que todos os elementos do universo tema mesma possibilidade de serem considerados.Ex.1: Aplicar um questionário sobre satisfação comos serviços da agência em 10 clientes de umbanco de dados de 100 pessoas.- aleatória simples: atribuir um número a cadacliente e proceder com o sorteio de 10 clientes
  2. 2. 26/5/20092Amostragem probabilística• Amostragem sistemática– A população deve ser ordenada de forma que oselementos sejam identificados pela posição.– Verificar se é possível previamente identificar a posição decada elemento.Ex.1: Aplicar um questionário sobre satisfação com osserviços da agência em 10 clientes de um banco de dadosde 100 pessoas.- sistemática: define-se aleatoriamente uma unidade e apartir dela inspeciona-se a k-ésima unidade seguinte. Se oprimeiro escolhido foi o terceiro, os seguintes serão o 13º,23º, 33º, etc. (até a amostra de 10 clientes sercompletada)• Amostragem estratificada– Caracteriza-se pela seleção de uma amostra de cada subgrupo dapopulação selecionada– Pode ser de acordo com sexo, idade, renda ou classe social.– Assegura a representatividade em relação às propriedades adotadascomo critérios para estratificação– Pode ser proporcional ou não-proporcionalEx.1: Aplicar um questionário sobre satisfação com os serviços da agênciaem 10 clientes de um banco de dados de 100 pessoas.– Estratificada: verifica-se que das 100 pessoas 30% são mulheres e 70%são homens. Delimita-se que dos 10 clientes a serem entrevistados 3devem ser mulheres e 7 homens.• Amostragem por conglomerados– Indicada para situações onde é difícil a identificação doselementos. (ex.: população de uma cidade)– Seleção da amostra por conglomerados típicos comoquarteirões, famílias, organizações, edifícios, fazendas, bairrosetc.Ex.: Visão do residente de Curitiba sobre a realização da Copa doMundo na cidade.Seleção de quarteirões localizados próximos à Arena da Baixada,contagem das pessoas que residem naqueles quarteirões eseleção aleatória dos elementos que comporão a amostra• Amostragem por etapas– Útil quando se deseja pesquisar uma populaçãocujos elementos se encontram dispersos em umagrande área, como um estado ou país.Ex: iniciar com o estado, regiões turísticas,municípios turísticos, empreendimentos turísticos.Amostragem não-probabilística• Amostragem por acessibilidade ou porconveniência– O menos rigoroso de todos os tipos deamostragem– Seleção dos elementos aos quais se tem acessoEx.: Entrevistar os gerentes gerais dos hotéis x e y,pois foram os que autorizaram a entrevista.• Amostragem intencional– Selecionar um subgrupo da população, que combase nas informações disponíveis, possa serconsiderado representativo de toda a população– Requer conhecimento da população e dosubgrupo selecionadoEx.: entrevista com os representantes de turma docurso de turismo, aplicação de questionários comos líderes da comunidade
  3. 3. 26/5/20093• Amostragem por cotas– Apresenta maior rigor dentre as amostragens nãoprobabilísticas– Etapas: classificar a população*, determinar aproporção da população para cada classe, fixar cotasem observância à proporção das classes consideradas– É utilizada quando não existe um cadastro dapopulação que possibilite a realização do sorteionecessário à amostragem aleatória mas, ao mesmotempo, existe informação suficiente sobre o perfilpopulacional .*classificação com base na revisão de literatura ou na observação do fenômenoFatores que determinam o tamanhoda amostra• Amplitude do universo– Os universos de pesquisa podemser finitos ou infinitos.– Convencionou-se que os finitos são aqueles cujonúmero de elementos não excede a 100.000.– Universos infinitos, por sua vez, são aqueles queapresentam elementos em número superior aesse.• Nível de confiança estabelecido– O nível de confiança de uma amostra refere-se à áreada curva normal definida a partir dos desvios-padrãoem relação à sua média.– 1 desvio padrão = 68% de representatividade– 2 desvios = 95,5% de seu total– 3 desvios = 99,7% da amostra ou populaçãoATENÇÃO: quanto maior o nível de confiança, maioro tamanho da população.• Erro máximo permitido– Os resultados obtidos numa pesquisa elaborada a partir deamostras não são rigorosamente exatos em relação ao universo.Esses resultados apresentam sempre um erro de medição. Naspesquisas sociais trabalha se usualmente com uma estimativade erro entre 3 e 5%.• ATENÇÃO: quanto maior a amostra, menor o erro.Percentagem com que o fenômeno se verifica– A estimação prévia da percentagem com que se verifica umfenômeno é muito importante para a determinação do tamanhoda amostra.Quando a população pesquisada não supera100.000 elementos, a fórmula para o cálculo dotamanho da amostra é a seguinte:onde:• n =Tamanho da amostra.• 2 = Nível de confiança escolhido, expresso em número de desvios-padrão.• p = Percentagem com a qual o fenômeno se verifica.• q = Percentagem complementar (100-p).• N = Tamanho da população.• e2 = Erro máximo permitido.Fórmula para cálculo de amostraspara populações infinitas• n = Tamanho da amostra• 2 = Nível de confiança escolhido, expresso em númerode desvios- padrão• p = Percentagem com a qual o fenômeno se verifica• q = Percentagem complementar (100 - p)• e2 = Erro máximo permitido

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