O documento discute técnicas de amostragem em pesquisas de mercado, definindo conceitos como população, amostra e métodos de seleção de amostras probabilísticas e não probabilísticas. Explica como determinar o tamanho da amostra considerando fatores como tamanho da população, nível de confiança, erro amostral e percentual de ocorrência do fenômeno estudado.

1. Técnicas de
Aula 5 – Amostragem
Prof. Ueliton Leonidio
Como funcionam as
pesquisas eleitorais?

2. Pesquisa de Marketing
2
Pesquisa de Mercado - Prof. Ueliton Leonidio
Etapa 2 – Planejamento da pesquisa
Objetivos
 Objetivo(s) principal(ais)
 Objetivos secundários
Questão (ões) e / ou Hipótese(s)
Dados, variáveis e indicadores a pesquisar
Fontes de dados
Metodologia:
 Tipo(s) de pesquisa(s)
 Métodos e técnicas de coleta de dados
 População, amostra e amostragem
 Planejamento da coleta de dados
 Planejamento do processamento e da análise

3. 3
Conceito de amostragem
• Amostra é qualquer parte de uma população.
• Amostragem é o processo de colher amostras de uma
população. Ou seja, pesquisar apenas uma parte da
população para inferir conhecimento para o todo, em vez de
pesquisá-la toda, realizando um censo.
• População é o agregado de casos que se enquadram em
um conjunto de especificações preestabelecido.
• A amostragem é viável partindo da premissa que há
similaridade suficiente entre os elementos de uma
população e que a discrepância entre os valores das
variáveis da população e a amostra serão minimizados
Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra
• Vantagens: Economia de mão-de-obra, dinheiro, tempo,
obtenção de resultados. Os dados podem ser mais
precisos.

4. Conceito de amostragem
• Exemplo:
– Objetivo: Obter dados sobre os alunos da
UCP que estudam a noite.
• Universo: Todos os alunos da UCP
• População: Todos os alunos que estudam a noite
• Amostra: Os alunos pesquisados
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5. Passos para a seleção de amostras
1. Definir a população de pesquisa, incluindo elementos e
segmentos que representarão ou não a amostra.
2. Elaborar ou dispor de uma lista de todas as unidades
amostrais da população.
3. Decidir o tamanho da amostra. Quantos elementos
deverão fazer parte da amostra?
4. Selecionar um procedimento específico através do qual
a amostra será determinada ou selecionada.
5. Selecionar fisicamente a amostra, tendo por base os
procedimentos dos passos anteriores. Lembre-se que
haverão questionários invalidados, não devolvidos,
rasurados.
6. Determinar o grau de precisão estatística a ser
atribuído aos resultados
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6. 6
Não probabilísticas
• Não é conhecida a probabilidade de cada elemento fazer
parte da amostra. Não permite ter controle sobre o erro
amostral.
• Razões para o uso:
- Quando não há alternativas viáveis, ou seja, o que o pesquisador
pode fazer se a população não esta disponível, não quer colaborar
?
- Impasse: Não faz a pesquisa ou faz com os que se dispõem a
colaborar?
- Se a amostra é grande e não tem recursos, a opção é fazer a
pesquisa com o que se tem disponível, ou ainda, por oportunidade,
uma feira, um encontro onde os elementos da amostra estão
concentrados. Ou ainda, pela disponibilidade dos dados sobre a
população.
Tipos de amostragens
Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra
http://www.fecap.br/adm_online/art23/tania2.htmSaiba mais em:

7. 7
Tipos de Amostras Não probabilísticas
• Básicas:
• Conveniência ou Acidental – Pela conveniência ou
acesso do pesquisador. É barata e simples. É mais indicada
para fins exploratórios, em casos de dificuldade de
encontrar, produtos de baixa incidência. Ex. Parar pessoas
em um shopping, supermercado, praça...pedir para testar
produtos e responder um questionário/entrevista.
• Intencional ou Julgamento - O pesquisador usa o seu
julgamento para selecionar os membros da população que
são boas fontes de informação precisa. Ex. escolha de
experts sobre o assunto, para se avaliar preferência por
determinado cosmético, visitar salões de beleza e
entrevistar as pessoas no local.
Tipos de amostragens
Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra
http://www.fecap.br/adm_online/art23/tania2.htmSaiba mais em:

8. 8
• Cotas ou Proporcional – busca-se uma amostra similar,
sob alguns aspectos, à população. Há necessidade de
se conhecer, a priori, a distribuição na população de
algumas características controláveis e relevantes para o
delineamento da amostra. A mesma proporcionalidade
da população é aplicada na amostra.
• Tráfego – entrevistar pessoas que trafegam em
determinados locais e em diferentes horários/dias.
• Autogerada – Chamada “Bola de Neve”, que acontece
à medida que se encontra um elemento da solicita-se
que indique conhecidos.
Tipos de amostragens
Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra
http://www.fecap.br/adm_online/art23/tania2.htmSaiba mais em:

9. 9
Probabilísticas
• É conhecida “a priori”a probabilidade de cada elemento da população
de fazer parte da amostra, onde pode-se ter controle sobre o erro
amostral. Os elementos são selecionados objetivamente por processos
aleatórios.
- Aleatória simples - escolha aleatória dos elementos que farão parte
da amostra. Existe igual probabilidade, diferente de zero, de cada
elemento da população ser escolhido por meio de sorteio. Ex.: Para
obter uma amostra de 20% em uma classe que possui 90 alunos,
enumera-se os mesmos de 01 a 90, escrevendo em pedaços iguais
de papel, coloca-se em uma caixa e sorteia-se uma quantidade de
papéis de acordo com o percentual pré-estabelecido (20% = 18
alunos).
- Aleatória estratificada - é aplicada quando há a necessidade de
dividir a população em estratos homogêneos, como exemplo, por
classe social, faixa etária, sexo.
Tipos de amostragensTipos de amostragens
São 2 estratos

10. 10
Probabilísticas
- Conglomerado: exige a utilização de mapas detalhados de
regiões, estados e municípios, pois para a seleção da
amostra, há subdivisão da área a ser pesquisada por bairros,
quarteirões e domicílios, que serão sorteados para
composição dos elementos da amostra, e a pesquisa será
realizada de forma sistemática.
Exemplo: Para fazer uma pesquisa no Estado do Rio de
Janeiro, divide-se em cidades, bairros, domicílios, por
quarteirões, identifica-se a população das cidades, bairros,
quarteirões e através de uma (1) amostra probabilística
sistemática, onde (2) numera-se a população, (3) estabelece-
se o intervalo sequencial para selecionar a amostra.
Tipos de amostragensTipos de amostragens

11. Determinação do Tamanho da Amostra
• Como já dito, a amostra é uma parte da
população que deve representá-la de forma
autêntica. Para isto, deve ser composta por
um número suficiente de indivíduos.
– De maneira bem prática, depende dos
seguintes fatores:
– Tamanho do Universo
– Nivel de Confiança
– Erro amostral
– Percentual de ocorrência do fenômeno
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12. • De maneira bem prática, depende dos
seguintes fatores que podem ser
categorizados da seguinte forma:
– Tamanho do Universo/População: o número
total de elementos, que podem ser:
• Finitos: até 10.000 elementos
• Infinitos: acima de 10.000 elementos
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Determinação do Tamanho da Amostra

13. • Nível de Confiança: definido a partir dos
desvios-padrão, representados pela distribuição
normal, ou curva de Gauss. Como o nome já diz,
“confiança”, representa a margem de segurança
para o cálculo da amostra.
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95,44%
68,26%
99,74%
µ – 3σx
_ µ – 2σx
_ µ – σx
_ µ = µ x
_ µ + σx µ +2σx µ +3σx
_ _ _
µ – 3σ µ – 2σ µ – σ µ + σ µ +2σ µ +3σ
√n √n √n √n √n √n
ou
3
2
1 1
2
3
Determinação do Tamanho da Amostra

14. • Erro amostral: sabe-se que os resultados
obtidos das amostras não são
rigorosamente exatos em relação a
população/universo, por isso erros de
medição são comuns. Estes diminuem a
medida que a amostra aumenta. Estes erros
podem ser 3%, 5%, 7%.
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Determinação do Tamanho da Amostra

15. • Percentual de ocorrência do fenômeno:
saber qual é o percentual das pessoas,
máquinas, perfil desejado dentro do
universo/população é fundamental para a
determinação do tamanho da amostra. Se
desejo saber sobre o perfil dos estudantes
de nível superior em Petrópolis, preciso
saber qual é a estimativa prévia em % dos
estudantes na população da cidade.
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Determinação do Tamanho da Amostra

16. • Caso 1 – População
Infinita – Acima de
10.000 elementos
– Fórmula:
Determinação do Tamanho da Amostra
• Cálculo do tamanho da amostra:
• Lembrando que nós temos uma população
finita ou infinita.
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Onde:
n = tamanho da amostra.
S = nível de confiança escolhido,
expresso em número de desvios-
padrão
p = percentagem com a qual o
fenômeno se verifica - percentagem
dos elementos da amostra favorável ao
atributo pesquisado.
q = percentagem complementar, isto é,
(100 - p) - percentagem dos elementos
da amostra desfavorável
e = erro máximo permitido.

17. • Caso 1 – População Infinita
– Acima de 10.000 elementos
– Fórmula:
Determinação do Tamanho da Amostra
• Cálculo do tamanho da amostra:
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• Exemplo: Deseja-se fazer uma pesquisa para saber o consumo
médio mensal, em reais, da população da cidade de Petrópolis.
Não se conhece a estimativa. Qual é o número de pessoas que
devem ser entrevistadas com 5% de erro. Considere 3 níveis de
confiança: 68,26%, 95,5%; e 99,7%.
• P=Q = 50

18. • Caso 1 – População Infinita
– Acima de 10.000 elementos
– Fórmula:
Determinação do Tamanho da Amostra
• Cálculo do tamanho da amostra:
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• Solução:
• Para 68,3% (1 desvio):
n = 12 x 50 x 50 / 52
n = 100
• Solução:
• Para 95,5% (2 desvios):
n = 22 x 50 x 50 / 52
n = 400
• Solução:
• Para 99,7% (3 desvios):
n = 32 x 50 x 50 / 52
n = 900

19. • Caso 1 – População
Finita – Até 10.000
elementos
– Fórmula:
Determinação do Tamanho da Amostra
• Cálculo do tamanho da amostra:
• Lembrando que nós temos uma população
finita ou infinita.
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Onde:
n = tamanho da amostra.
S = nível de confiança escolhido,
expresso em número de desvios-padrão
p = percentagem com a qual o fenômeno
se verifica - percentagem dos elementos
da amostra favorável ao atributo
pesquisado.
q = percentagem complementar, isto é,
(100 - p) - percentagem dos elementos
da amostra desfavorável
e = erro máximo permitido
N = tamanho da população.

20. • Caso 1 – População Finita
– Até 10.000 elementos
– Fórmula:
Determinação do Tamanho da Amostra
• Cálculo do tamanho da amostra:
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• Exemplo: Uma empresa que não possui banco de dados
quer identificar quantos dos seus 10.000 clientes praticam
atividade esportiva. Presume-se que esse número não seja
superior a 40% do total, deseja-se um nível de confiança de
95,5% (dois desvios) e tolera-se um erro de até 3 p.p. Qual
será o tamanho da amostra?

21. • Caso 1 – População Finita
– Até 10.000 elementos
– Fórmula:
Determinação do Tamanho da Amostra
• Cálculo do tamanho da amostra:
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• Solução:
• n = 22 x 40 x 60 x 10.000 = 964 clientes
32 x 9.999 + 22 x 40 x 60

22. Determinação da margem de erro da
amostra
• Quando já se efetivou uma pesquisa e
deseja saber a margem de erro da
amostra, utiliza-se a fórmula:
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onde:
sp = erro-padrão ou desvio da percentagem com que se
verifica
determinado fenômeno
p = percentagem com que se verifica o fenômeno
q = percentagem complementar (100 – p)
n = número de elementos incluídos na amostra

23. Determinação da margem de erro da
amostra
• Exemplo: Uma pesquisa efetuada com uma amostra de
1.500 consumidores do produto “A”, verificou-se que 25%
raramente o consomem. Qual a probabilidade de que tal
resultado seja verdadeiro para todo o universo?
• Sp = √ 25 x 75 / 1500
• Sp = √ 1875 / 1500
• Sp = 1,12
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• Solução:
• Para 68,3% (1 desvio): Sp = 1,12
• Intervalo: 25-1,12 a 25+1,12
• Para 95,5% (2 desvios): Sp = 2,24
• Intervalo: 25-2,24 a 25+2,24
• Para 99,7% (3 desvios): Sp = 3,36
• Intervalo: 25-3,36 a 25 + 3,36

24. 24
Estimativas de medidas (ou valores)
Quando conhecido σ da população
Populações infinitas Populações finitas
Geral 1
Z2σ2
e2
5
NZ2 σ2
n2(N – 1) + Z2 σ2
Z = 1
nc = 68%
2
σ2
e2
6
Nσ2
e2(N – 1) + σ2
Z = 2
nc = 95%
3
4σ2
e2
7
N4σ2
e2(N – 1) + 4σ2
Z = 3
nc = 99,7%
4
9σ2
e2
8
N9σ2
e2(N -1) + 9σ2
Quando desconhecido σ da população, substituir σ por S, sendo S estimador
de σ obtido em amostra piloto
Erro sempre medido em valor absoluto
n =
n =
n =
n =
n =
n =
n =
n =
Resumo das condições e fórmulas para
determinação do tamanho de amostras
probabilísticas estimativas de proporções
Fonte: Mattar, 2008

25. 25
Estimativas de proporções (ou porcentagens)
Populações infinitas Populações finitas
Geral 9
Z2p.q
e2 13
NZ2 p.q
n2(N – 1) + Z2p.q
Z = 1
nc = 68%
10
p.q
e2
14
Np.q
e2(N – 1) + p.q
Z = 2
nc = 95%
11
4σp.q
e2
15
N4p.q
e2(N – 1) + 4p.q
Z = 3
nc = 99,7%
12
9p.q
e2
16
N9p.q
e2(N -1) + 9p.q
Conhecidos p e q da população Sendo: p = % característica
q = % não característica
p + q = 1 (ou 100%)
Erro sempre medido em porcentagem
n =
n =
n =
n =n =
n =
n =
n =
Resumo das condições e fórmulas para
determinação do tamanho de amostras
probabilísticas estimativas de proporções
Fonte: Mattar, 2008

26. 26
Tabela relacionando, nível de confiabilidade e
número de elementos da amostra de populações
infinitas dicotômicas
Erro Amostral
n = PQ / e2 (68%) n = 4 PQ / e2 (95%) n = 9 PQ / e2 (99,7%)
P = Q = 0,50
0,01 (1%)
0,02 (2%)
0,03 (3%)
0,04 (4%)
0,05 (5%)
0,06 (6%)
0,07 (7%)
0,08 (8%)
0,09 (9%)
0,10 (10%)
2.500
625
278
156
100
70
51
39
31
25
10.000
2.500
1.112
624
400
280
204
156
124
100
22.500
5.625
2.502
1.404
900
630
459
351
279
225
Para uma pesquisa com o mesmo n, podemos dar respostas diferentes em
termos de erro e confiabilidade
Amostragem, Intervalos de Confiança e Número de Elementos da Amostra
Fonte: Mattar, 2008