O documento discute métodos de pesquisa quantitativa e qualitativa, incluindo métodos de coleta de dados como entrevistas, observação e questionários. Ele também aborda o desenho de amostras, escalas de medição e técnicas para elaboração de questionários.

1. introdução ao
marketing
Pesquisa Quantitativa
PA3
Aula 3
Filipe Campelo Xavier da Costa
fcampelo@unisinos.br

2. Métodos de pesquisa
Pesquisa qualitativa
• Metodologia de pesquisa exploratória não
estruturada baseada em amostras pequenas que
propiciam insights e entendimento do problema
Pesquisa quantitativa
• Metodologia de pesquisa que procura quantificar
dados e normalmente aplica alguma forma de
análise estatística. Envolve grandes amostras e
procedimentos de coleta de dados bastante
estruturados

3. Métodos de pesquisa
quantitativa
• Observação
• Levantamento
Critérios utilizados na escolha do método
• versatilidade
• tempo e custo
• acuracidade dos dados
• conveniência para o respondente

4. Métodos de levantamento
• Entrevista telefônica
– tradicional
– assistida por computador
• Entrevista pessoal
– em casa
– abordagem em locais públicos
– assistida por computador
• Entrevista pelo correio
– correio
– painel postal
• Entrevista eletrônica
– e-mail
– internet

5. Métodos de observação
• Observação estruturada versus não estruturada
• Observação disfarçada versus não disfarçada
• Observação natural versus planejada
Métodos
– observação pessoal
– observação mecânica
– auditoria
– análise de conteúdo
– análise de traço

6. Comparação entre métodos
de coleta
CARACTERÍSTICAS MÉTODOS QUALITATIVOS MÉTODOS QUANTITATIVOS
Objetivos de Descoberta e identificação de novas Validação de fatos, estimativas,
pesquisa idéias e insights preliminares predições, relacionamentos
Tipo de pesquisa Normalmente exploratória Descritiva e causal
Tipo de questões Abertas, semi ou não-estruturadas Na sua maioria estruturadas
Tempo de execução Relativamente curto Normalmente longo
Limitada à amostra, normalmente Boa, em função da amostra
Representatividade
pequena normalmente grande
Análises subjetivas, interpretativas, Estatísticas descritivas, predições e
Tipo de análise
de conteúdo relacionamentos causais
Habilidades do De comunicação interpessoal, De procedimentos científicos e
pesquisador observação e interpretação estatísticos
Normalmente muito boa, com
Generalização dos Bastante limitada – apenas
possibilidade de inferências sobre
resultados descobertas preliminares
fatos e estimativas

7. Escalas de medição
• Escala nominal
• servem para categorizar as opções de resposta. Ex.: marcas,
nomes/tipos de lojas, classificação dos sexos.
• Escala ordinal
• permite a ordenação das opções de respostas. Ex.
ranqueamento de preferências, posição de mercado e classes
sociais.
• Escala intervalar
• diferenças entre objetos podem ser comparadas; o zero é
arbitrário. Ex.: atitudes e opiniões
• Escala de razão
• permite a comparação a partir do “zero absoluto”. Ex. idade,
renda, vendas.

8. Técnicas de escala
• Escalas comparativas
– comparação aos pares
– ordenamento
– soma constante
• Escalas não comparativas
– de classificação contínua
– de classificação por itens
• Likert
• de diferencial semântico
• Stapel

9. Processo de elaboração
de um questionário
1. Especificar a informação de que necessitamos
2. Especificar o tipo de método da entrevista
3. Determinar o conteúdo das perguntas individuais
4. Determinar a forma de resposta de cada questão
5. Decidir quanto à estrutura das questões
6. Determinar o fraseado das questões
7. Determinar a ordem das questões
8. Determinar layout do questionário
9. Eliminar defeitos por meio de um pré-teste

10. Instrumento de coleta de
dados
• Seqüência das questões
– questões pessoais, delicadas ou difíceis de
responder devem ser colocadas no final do
questionário
– questões referentes ao mesmo tópico devem ser
agrupadas
– dentro do mesmo tópico, as diversas questões
devem seguir a ordem do geral para o específico
– minimizar e simplificar os saltos de uma questão
para a outra

11. Instrumento de coleta de
dados
Formato das questões
• questões abertas
• questões estruturadas
• dicotômicas
• categorias múltiplas

12. Instrumento de coleta de
dados
• Relevância
– não incluir mais questões do que o necessário
– não incluir questões que o respondente não possa
responder significativamente ou verdadeiramente
• Redação das questões
– evitar questões
• de duplo sentido
• indutoras
• parciais
• complexas
• com suposições implícitas

13. Desenho da amostra
1. Definir a população
2. Identificar a composição da amostra
3. Selecionar o procedimento da amostra
4. Determinar o tamanho da amostra
5. Selecionar os elementos da amostra

14. Tipos de amostra
Amostra probabilística
• Uma amostra na qual cada elemento da população tem a
probabilidade conhecida, diferente de zero, de estar
incluído na amostra
Amostra não-probabilística
• Uma amostra que conta com o julgamento pessoal em
algum lugar do processo de seleção dos elementos e que,
por conseguinte, proíbe a estimativa de probabilidade que
qualquer elemento da população terá de ser incluído na
amostra

15. Técnicas de amostragem
• Amostras não-probabilísticas
– conveniência
– julgamento
– quotas
– tipo “bola-de-neve”
• Amostras probabilísticas
– aleatória simples
– estratificada
• proporcionada
• desproporcionada
– sistemática
– por conglomerado

16. Amostras não-probabilísticas
• Amostragem por conveniência
– É aquela que os elementos incluídos na amostra entram “por
acidente”, ou seja, por estarem no local do estudo no momento
em que está sendo conduzido. A seleção das unidades
amostrais é deixada a cargo do entrevistador
• Amostragem por julgamento
– É uma forma de amostragem por conveniência em que os
elementos da população são selecionados com base no
julgamento do pesquisador
• Amostragem por quotas
– Consiste em uma amostragem por julgamento em dois estágios:
primeiro determinam-se categorias ou quotas de controle de
elementos da população; segundo, selecionam-se elementos de
cada quota com base na conveniência ou no julgamento

17. Amostras probabilísticas
• Amostragem aleatória simples
– Cada elemento da população tem uma probabilidade conhecida e
igual de ser selecionado e cada combinação desses elementos é
uma possibilidade de amostra
• Amostragem estratificada
– Caracterizada por um procedimento que compreende duas etapas:
1. A população é dividida em estratos mutuamente exclusivos e
completos, e 2. Uma amostra aleatória simples é escolhida
independentemente de cada grupo ou estrato
• proporcionada - o tamanho da amostra extraída de cada estrato
é proporcional ao tamanho relativo do estrato na população total
• desproporcionada - determinados estratos têm maior peso em
função de maior variabilidade das variáveis do estrato ou da
maior representatividade do estrato com relação à população

18. Amostras probabilísticas
• Amostragem sistemática
– A amostra é escolhida selecionando-se um ponto de partida
aleatório e, em seguida, extraindo-se cada i-ésimo elemento
sucessivamente do arcabouço amostral
• Amostragem por conglomerado
– 3 etapas: 1. A população é dividida em subpopulações (clusters)
representativas da população; 2. É selecionada uma amostra
aleatória simples de alguns clusters; 3. Para cada cluster, ou se
incluem todos os elementos na amostra ou se extrai uma amostra
probabilística