O documento discute os conceitos e métodos de amostragem em pesquisas de mercado, destacando que a amostragem permite selecionar uma parcela representativa de uma população de forma a obter dados com menor custo e maior rapidez em comparação a um censo completo. São descritos os principais tipos de amostragem probabilística e não probabilística, assim como fórmulas para o cálculo do tamanho adequado de uma amostra.

1. Pesquisa de mercado
7 de outubro de 2014

2. Amostragem
 Processo de seleção de uma parcela de
indivíduos que preserva as mesmas
características ou atributos relevantes para a
pesquisa. Tais características são preservadas
para que possam ser descritas e estudadas
(estimadas) por meio da amostra.
Fonte: PINHEIRO, Roberto M. et al. Comportamento do consumidor e pesquisa de mercado. Rio
de Janeiro: Editora FGV, 2006.
2 Renato Cruz – Senac – 7/10/2014

3. Vantagens
 Custo baixo – trabalhar com amostras gera um menor investimento
do que realizar um censo com o universo de interesse (obter dados
com toda a população);
 Rapidez – as amostras permitem maior agilidade no trabalho de
campo;
 Viabilidade – para certos casos, a amostragem é o único método
viável, por exemplo, em testes destrutivos, para aferir e controlar a
qualidade dos produtos;
 Qualidade – as amostras possibilitam coletas de dados mais
precisos, o que não pode ser garantido plenamente num censo.
Fonte: PINHEIRO, Roberto M. et al. Comportamento do consumidor e pesquisa de mercado. Rio de Janeiro: Editora FGV,
2006.
3 Renato Cruz – Senac – 7/10/2014

4. Tipos
 Probabilística – processo de seleção no qual cada unidade
amostral na população tem uma probabilidade conhecida e
diferente de zero de pertencer à amostra. A amostra é
estabelecida por meio de um sorteio aleatório dos elementos
que pertencem ao universo, garantindo assim uma seleção não
arbitrária e sem distorções.
 Não probabilística – a probabilidade de seleção de cada
amostra da população é desconhecida para algumas ou para
todas as unidades da população. A amostragem não
probabilística adota um procedimento não aleatório de seleção
de amostras, ou seja, a escolha ocorre de forma arbitrária.
Fonte: PINHEIRO, Roberto M. et al. Comportamento do consumidor e pesquisa de mercado. Rio de Janeiro:
Editora FGV, 2006.
4 Renato Cruz – Senac – 7/10/2014

5. Probabilística (I)
 Aleatória simples – conjunto de dados
extraídos ao acaso de uma população finita,
previamente definida, de modo que em cada
extração todos os elementos tenham a mesma
probabilidade de serem escolhidos;
 Sistemática – os elementos da amostra serão
selecionadas aleatoriamente e será
estabelecido um intervalo entre esses
elementos;
Fonte: PINHEIRO, Roberto M. et al. Comportamento do consumidor e pesquisa de mercado. Rio
de Janeiro: Editora FGV, 2006.
5 Renato Cruz – Senac – 7/10/2014

6. Probabilística (II)
 Estratificada – a população é dividida em
grupos com características semelhantes e as
amostras simples são construídas com esses
grupos. Apesar de mais eficiente, é usada em
poucos casos;
 Por conglomerados – em vez de elementos
isolados, selecionam-se grupos denominados
conglomerados, por exemplo, quarteirões,
bairros e domicílios, sorteados para compor a
amostra.
Fonte: PINHEIRO, Roberto M. et al. Comportamento do consumidor e pesquisa de mercado. Rio de
Janeiro: Editora FGV, 2006.
6 Renato Cruz – Senac – 7/10/2014

7. Não Probabilística (I)
 Por conveniência – são selecionados os elementos de
uma população dos quais é mais fácil obter
informações. É o tipo mais frágil de amostragem,
apesar de economizar tempo e dinheiro;
 Por julgamento – há uma seleção dos integrantes da
população que apresentam as melhores perspectivas
de fornecer as informações procuradas, da maneira
mais precisa possível. Como, por exemplo, em
entrevistas com especialistas e formadores de
opinião;
Fonte: PINHEIRO, Roberto M. et al. Comportamento do consumidor e pesquisa de mercado. Rio de Janeiro:
Editora FGV, 2006.
7 Renato Cruz – Senac – 7/10/2014

8. Não Probabilística (II)
 Por cota – procura-se estabelecer uma amostra
que se identifique em alguns aspectos com o
universo pesquisado. Essa identificação pode
estar ligada a características demográficas,
psicográficas e comportamentais. A quantidade a
ser entrevistada é subjetiva, de acordo com a
necessidade da pesquisa. As cotas são atribuídas
de modo que a proporção dos elementos da
amostra seja a mesma que a proporção de
elementos da população com essa característica.
Fonte: PINHEIRO, Roberto M. et al. Comportamento do consumidor e pesquisa de mercado. Rio de
Janeiro: Editora FGV, 2006.
8 Renato Cruz – Senac – 7/10/2014

9. Confiança
Intervalos de confiança (%) Índice Z
68,0 1,00
95,0 1,96
95,5 2,00
99,0 2,57
99,7 3,00
Fonte: PINHEIRO, Roberto M. et al. Comportamento do consumidor e pesquisa de
mercado. Rio de Janeiro: Editora FGV, 2006.
9 Renato Cruz – Senac – 7/10/2014

10. Cálculo da amostra (I)
Para universos infinitos:
n = (S2 * Z2) / e2
Onde:
n = tamanho da mostra
S2 = variância da mostra
Z = desvio padrão relacionado ao índice de confiança
e = valor de tolerância (erro amostral)
Fonte: PINHEIRO, Roberto M. et al. Comportamento do consumidor e pesquisa de mercado. Rio de Janeiro:
Editora FGV, 2006.
10 Renato Cruz – Senac – 7/10/2014

11. Cálculo da amostra (II)
Para universos finitos:
n = (S2 * Z2 * N) / (S2 * Z2 + e2 * (N - 1))
Onde:
n = tamanho da mostra
S2 = variância da mostra
Z = desvio padrão relacionado ao índice de confiança
e = valor de tolerância (erro amostral)
N = tamanho do universo
Fonte: PINHEIRO, Roberto M. et al. Comportamento do consumidor e pesquisa de mercado. Rio de Janeiro:
Editora FGV, 2006.
11 Renato Cruz – Senac – 7/10/2014

12. Cálculo da variância (I)
S2 é definido pelo pesquisador, por meio de mostra-piloto ou
estimativa.
Quando não se tem informação:
S2 = ((L – l) / 6) 2
Onde:
L = limite superior da estimativa da média
l = limite inferior da estimativa da média
6 = 99,7% de confiança
Fonte: PINHEIRO, Roberto M. et al. Comportamento do consumidor e pesquisa de mercado. Rio de Janeiro:
Editora FGV, 2006.
12 Renato Cruz – Senac – 7/10/2014

13. Cálculo da variância (II)
Para cálculos envolvendo proporções:
S2 = 0,25
Pois:
Se a maior variância possível for 50% favoráveis (½) e 50% desfavoráveis
(½), então S2 = 0,5 * 0,5 = 0,25.
Então, para universos infinitos:
n = (0,25 * Z2) / e2
E para universos infinitos:
n = (0,25 * Z2 * N) / (0,25 * Z2 + e2 * (N-1))
Fonte: PINHEIRO, Roberto M. et al. Comportamento do consumidor e pesquisa de mercado. Rio de Janeiro: Editora
FGV, 2006.
13 Renato Cruz – Senac – 7/10/2014