| Unidade 3 | Módulo 1 | Tela 1 |
1
- Conceitos de população e amostragem Nem sempre é fácil delinear qual é a melhor amostra e, por vezes, restrições de prazo ou dinheiro impedem que seja usada a técnica de amostragem mais adequada para cada caso. Mas será que é sempre necessário trabalhar com amostras? Na verdade, a primeira questão que o pesquisador (ou a empresa que está contratando o instituto de pesquisa) tem que definir é se irá realizar uma pesquisa censitária (pesquisa com todo o público-alvo) ou se irá optar por uma pesquisa amostral. Se escolher a segunda opção terá que definir que técnica de amostragem é a mais indicada para o seu caso.
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Tela 2 |
Existem algumas
razões que mostram as vantagens de se utilizar amostragem. São
elas:
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Tela 3 |
Mas antes
de estudarmos técnicas de amostragem, é preciso rever alguns
conceitos fundamentais para a compreensão de amostragem. São
eles:
O universo de pesquisa em marketing depende do assunto a ser investigado e a amostra que será investigada depende de uma técnica específica de amostragem. Há dois grandes tipos de amostragem: a probabilística e a não probabilística.
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Tela 4 |
| 2
- Etapas de seleção da amostra A seleção de uma amostra deve ser feita em cinco etapas sucessivas.
A primeira etapa compreende a definição da população em quatro aspectos: os elementos, a unidade amostral, a abrangência e o período de tempo. Exemplo: Elementos: pessoas acima de 15 anos consumidoras de CDs. Unidade de amostral: pessoas acima de 15 anos consumidoras de CDs. Abrangência: grande São Paulo. Período de tempo: mês de dezembro de 2002. |
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Tela 5 |
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| A segunda etapa compreende a identificação da estrutura da amostragem. Para tanto é necessário elaborar um plano de amostragem. Este plano é constituído por uma lista de todas as unidades amostrais da população e as partes da qual se tirará uma amostra aleatória. Ex.: lista de estudantes da graduação em administração da AIEC, lista telefônica etc. Nesta etapa são definidos também a unidade de amostragem, e o método de amostragem. |
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Tela 6 |
| A terceira
etapa consiste na definição do tamanho da amostra. O tamanho
da amostra fundamenta-se em teoria estatística, mas também
é influenciado por restrições de prazo e de recursos.
A quarta etapa consiste em selecionar um procedimento específico por meio do qual a amostra será determinada ou selecionada. É necessário, nessa etapa, detalhar os procedimentos. A quinta e última etapa consiste em selecionar fisicamente a amostra tendo por base os procedimentos dos passos anteriores. A seleção física da amostra dependerá do tipo de amostragem que foi definido.
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Tela 7 |
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- Cálculo da amostra e do erro amostral
As principais regras para o estabelecimento das amostras são:
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Tela 8 |
| Antônio
Carlos Gil, em seu livro Métodos e Técnicas de Pesquisa Social
(1991), apresenta a fórmula para se calcular o tamanho da amostra
em amostras aleatórias simples.
Para a compreensão da fórmula, é preciso entender algumas notações e saber alguns valores que são usuais em pesquisa:
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Tela 9 |
| O tamanho da amostra não é um simples percentual do tamanho da população. Na verdade, quanto maior o tamanho da população menor a quantidade proporcional de pessoas que precisam ser pesquisadas. Pela fórmula abaixo, pode-se observar que o tamanho da amostra terá que ser maior se o pesquisador definir por um intervalo de confiança maior ou por uma margem de erro menor. Também será necessária uma amostra maior se a população a ser pesquisada tiver opiniões muito heterogêneas. |
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Tela 10 |
A partir da fórmula podemos perceber que, à medida que a população aumenta, o aumento do tamanho da amostra vai diminuindo. Veja que tamanho de amostra seria necessário para uma pesquisa de acordo com o tamanho da população, mantendo-se o intervalo de confiança, a margem de erro e o split do exemplo acima.
Portanto, populações muito grandes não implicam amostras também grandes. É por isso que as pesquisas eleitorais são feitas com tão poucas pessoas e apresentam resultados tão precisos. |
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Tela 11 |
| Contudo, Fauze
Mattar (1997) avalia que não se deve aceitar, passivamente, o tamanho
da amostra gerado por uma fórmula estatística. Ele apresenta
seis fatores determinantes do tamanho da amostra:
1) Fatores psicológicos – Muitas pessoas que não entendem o cálculo de tamanho da amostra podem duvidar dos resultados obtidos por uma pesquisa, por exemplo, com 500 consumidores. As pessoas pensam que a amostra é muito pequena para ser confiável, por isso, em certos casos, mesmo 500 sendo um número suficiente para a amostra, é preciso pesquisar um número maior de consumidores para aumentar a confiança das pessoas no resultado da pesquisa. 2) Objetivos da pesquisa – Se você precisa tomar uma decisão de marketing em que não há necessidade de informações muito precisas, pode-se optar por uma amostra pequena. Mas se a decisão envolver, por exemplo, a aplicação de grandes investimentos, a margem de erro precisará ser reduzida o que significa que a amostra terá que ser maior.
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Tela 12 |
| 3)
Objetivos múltiplos – as pesquisas de marketing raramente
são realizadas para estimar um único parâmetro da população.
Normalmente, aproveita-se o investimento e pesquisa-se grande número
de variáveis. No entanto, quando se procura definir estatisticamente
o número de elementos da amostra, leva-se em conta apenas a distribuição
de uma única variável. Se forem consideradas outras variáveis,
para o mesmo nível de confiança, perceberemos que os cálculos
levariam a tamanhos de amostras distintos, o que é inviável.
Uma solução é optar pelo método mais conservador,
isto é, considerar aquela variável que necessita de maior
amostra em determinado nível de confiança e precisão,
pois se a amostra atender a esta, certamente atenderá às demais.
4) Restrições de tempo –
quanto maior a amostra, maior o tempo gasto na coleta e na tabulação
dos dados. Por isso, muitas vezes, os profissionais de marketing precisam
optar por amostras menores do que a ideal, pois eles precisam dos resultados
da pesquisa para tomar decisões urgentes. |
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Tela 13 |
| 5)
Restrições de custo – nem sempre as empresas
dispõem dos recursos financeiros necessários para a realização
de uma pesquisa com o tamanho ideal de amostra. Por isso, em alguns casos,
é preciso reduzir o tamanho da amostra para viabilizar a pesquisa
de marketing.
6) Plano de análise dos dados – as análises dos dados não podem ser feitas com qualquer tamanho de amostra. Se as perguntas do questionário tiverem uma quantidade grande de opções de resposta, então, a amostra precisa ser maior porque há possibilidade de que as opiniões dos pesquisados fiquem muito dispersas entre todas as possibilidades de resposta, dificultando a conclusão. Se o profissional de marketing desejar realizar tabulações cruzadas, por exemplo, para saber a preferência pelas marcas de acordo com a faixa etária, ele precisará de uma amostra maior, pois se houver 8 marcas sendo pesquisadas e 5 faixas etárias, tem-se uma tabela de cruzamento com 40 células e se a amostra for de 80 pesquisados, tem-se uma média de 2 pesquisados por célula, o que impossibilita qualquer conclusão. Fauze Mattar (1997) indica que, para uma tabulação simples de dados (análise univariada), 100 elementos são suficientes. Já para uma análise com tabulação cruzada (análise bivariada) podem ser necessários mais de 500 pesquisados. Diferentes técnicas de análises conjuntas de três ou mais variáveis (análise multivariada) vão exigir diferentes tamanhos de amostra. |
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Tela 14 |
| Resumo Em pesquisa de marketing, uma das primeiras questões que se coloca é a questão da amostragem. A primeira questão que o pesquisador tem que definir é se irá realizar uma pesquisa censitária (pesquisa com todo o público-alvo) ou se irá optar por uma pesquisa amostral. Três razões para se utilizar amostragem: economia de mão de obra, economia de tempo e dinheiro, e dados mais precisos em função do maior controle dos vieses comuns ao processo de coleta e tabulação de dados. População é o agregado de casos que se enquadram num conjunto de especificações preestabelecidas pelo pesquisador, tendo pelo menos uma característica em comum. Amostra é qualquer parte da população. O universo de pesquisa em marketing depende do assunto a ser investigado e a amostra que será investigada depende de uma técnica específica de amostragem. Há dois grandes tipos de amostragem: a probabilística e a não probabilística. A seleção de uma amostra deve ser feita em cinco etapas sucessivas: definição da população, identificação da estrutura da amostragem; determinação do tamanho da amostra, seleção dos procedimentos e seleção física da amostra. As principais regras para o estabelecimento das amostras são: (a) o tamanho da amostra independe da população, a precisão, porém, tende a aumentar com o tamanho da amostra; (b) na amostragem probabilística, a precisão é ligada ao tamanho da amostra; (c) para dobrar a precisão é preciso quadruplicar o tamanho da amostra; e (d) no nível de precisão desejada, é possível determinar o tamanho mínimo da amostra. O tamanho da amostra não é um simples percentual do tamanho da população. Na verdade, quanto maior a população menor a quantidade proporcional de pessoas que precisam ser pesquisadas. O tamanho da amostra terá que ser maior se o pesquisador definir por um intervalo de confiança maior ou por uma margem de erro menor. Também será necessária uma amostra maior se a população a ser pesquisada tiver opiniões muito heterogêneas. Portanto, populações muito grandes não implicam amostras também grandes. É por isso que as pesquisas eleitorais são feitas com tão poucas pessoas e apresentam resultados tão precisos. Contudo, Fauze Mattar (1997) avalia que não se
deve aceitar, passivamente, o tamanho da amostra gerado por uma fórmula
estatística. Ele apresenta seis fatores determinantes do tamanho
da amostra: fatores psicológicos, objetivos da pesquisa, objetivos
múltiplos, restrições de tempo, restrições
de custo e plano de análise dos dados. |
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| Unidade 3 | Módulo 2 | Tela 15 |
| 1
- Amostragem Probabilística
Na amostragem probabilística é conhecida a probabilidade de cada elemento fazer parte da amostra. Não há dúvidas de que a amostragem probabilística (ou aleatória) é mais indicada, pois ela dá maiores garantias ao pesquisador quanto à representatividade e a significância da amostra. Porém, em alguns casos, por restrições de tempo ou de recursos financeiros ou humanos, ela não pode ser empregada, restando ao pesquisador a possibilidade de utilizar amostragem não probabilística.
Na amostragem probabilística, há seis técnicas que podem ser empregadas:
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Tela 16 |
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1.
Amostra aleatória simples
A amostra aleatória simples é a mais difundida das técnicas de amostragem. É uma amostragem probabilística na qual cada elemento da população tem a mesma probabilidade de ser selecionado para a amostra. Isto é, cada combinação de n elementos tem uma chance de ser selecionada. A amostra aleatória simples é calculada com base em uma combinação do número da população total com o número de participantes da amostra. Vamos considerar um exemplo no qual a população (N) fosse de 4 consumidores e a amostra (n) fosse de 2 consumidores. Nesse caso, haveria 6 combinações possíveis de amostras. Veja o cálculo: |
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Tela 17 |
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2.
Amostra sistemática
A amostra sistemática é uma variação
da amostra aleatória simples. Portanto, também é
uma amostragem probabilística na qual cada elemento da população
tem a mesma probabilidade de ser selecionado para a amostra. A diferença
é que na amostra sistemática a população
a ser pesquisada (por exemplo, os clientes de determinado cartão
de crédito) deve ser ordenada de tal forma que cada
elemento seja identificado, univocamente, pela sua posição.
Essa ordenação no caso dos clientes de cartão
de crédito poderia ser por data de entrada no sistema da administradora
de cartões ou por ordem alfabética.
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Tela 18 |
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Imagine,
como exemplo, a pesquisa com clientes do cartão de crédito,
no qual a administradora tem 1.000 clientes e vai fazer uma pesquisa
com 200.
Observe como seria o desenvolvimento do procedimento da amostra sistemática:
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Tela 19 |
| 3.
Amostra aleatória estratificada (ou aleatória de múltiplo
estágio)
A amostra aleatória estratificada se assemelha à amostra aleatória simples, pois consiste em dois ou mais estágios, com o emprego de amostragem aleatória simples em cada um deles. Também é uma amostra probabilística, porém, ao contrário da amostra aleatória simples, na amostra aleatória estratificada a probabilidade de cada pessoa fazer parte da pesquisa não é a mesma. Digamos, por exemplo, que a Coca-cola esteja fazendo uma pesquisa com os seus consumidores e estabeleça como critério de estratificação a faixa etária. Se ela vai pesquisar uma pessoa de cada estrato, e estabelece 3 estratos (de 15 a 30 anos, de 31 a 45 anos e de 46 a 60 anos), e se a população de 15 a 30 anos é duas vezes maior do que a de 46 a 60, então, qualquer consumidor de 15 a 30 anos tem uma chance duas vezes maior de ser selecionado para a pesquisa do que um consumidor de 46 a 60 anos. A amostra aleatória estratificada eleva a precisão, a eficiência e a correção da amostra. Ela aumenta a precisão porque resulta em decréscimo do erro-padrão. Além disso, as informações e análises de cada estrato são úteis e necessárias. Não é usada em grande escala, pois depende da determinação da média e do desvio-padrão de cada estrato. Alguns exemplos de estratos utilizados em pesquisas de marketing são: idade, sexo, grau de instrução, renda familiar e classe social. |
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Tela 20 |
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Os procedimentos para amostra aleatória estratificada são os seguintes:
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Tela 21 |
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4.
Amostra estratificada proporcional
As amostragens estratificadas podem ou não ser proporcionais à ocorrência do estrato na população. O procedimento de amostragem estratificada proporcional reduz, ainda mais, o erro-padrão da amostra. Por isso, é uma das técnicas de amostragem mais utilizadas atualmente. Digamos que a TAM resolva pesquisar seus clientes e ela saiba que sua base de dados apresente a seguinte configuração em relação à classe social e à faixa etária.
Se a TAM fosse fazer uma pesquisa com 200 clientes e optasse por utilizar a amostragem estratificada proporcional, o tamanho de cada estrato da amostra seria proporcional ao tamanho de cada estrato na população (total de clientes). Assim, o número de pesquisados em cada um dos estratos de classe social e de faixa etária seria:
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Tela 22 |
| 5.
Amostra estratificada não proporcional
As amostragens estratificadas não proporcionais são utilizadas quando já se possui algum conhecimento prévio da população que permita decidir quais os estratos que devem receber pesos maiores ou menores, de acordo com a maior ou menor variação das variáveis dentro de cada estrato e da maior ou menor representatividade de cada estrato dentro da população. Assim, há três regras básicas para determinar o peso da participação não proporcional de um estrato na composição da amostra. São elas:
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Tela 23 |
| 6.
Amostra por conglomerados (ou por grupos ou por área)
A amostra por conglomerados também é uma amostra probabilística, sendo os elementos escolhidos em grupo e não individualmente. Ou seja, os participantes da pesquisa de marketing, cuja amostragem é por conglomerado, não são escolhidos como simples indivíduos, mas como indivíduos pertencentes a um grupo. A diferença entre a amostra por conglomerados e a amostra estratificada, é que na estratificada os grupos (estratos) são homogêneos e na amostra por conglomerados os grupos são heterogêneos. Neste caso, quanto mais heterogênea a população, maior número de grupos deverá ser pesquisado. Para se realizar a amostragem por conglomerados, um grupo de elementos é aleatoriamente selecionado de uma vez. A população deve ser dividida em grupos mutuamente exclusivos e coletivamente exaustivos, sendo selecionada uma amostra aleatória de cada um desses grupos. Diz-se que a amostra por conglomerados também pode ser chamada de amostra por área, porque frequentemente os pesquisadores consideram conglomerados as áreas a serem pesquisadas. Esse método é bastante utilizado em caso de pesquisas residenciais.
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Tela 24 |
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A pesquisa por área não se aplica a todos os assuntos de pesquisa em marketing. Se o assunto a ser pesquisado é de domínio público (como o caso das políticas eleitorais ou o caso de produtos largamente consumidos pela população), então a pesquisa por área é bastante útil. Porém, se o assunto ou produto for de conhecimento de apenas uma parte da população esse tipo de amostragem não poderá ser aplicada porque é muito oneroso buscar nas residências quem atende às condições da pesquisa para ser pesquisado. Suponha que a Rede Globo decida realizar uma pesquisa para medir a satisfação dos consumidores e opte pela amostragem por conglomerados. Ela define seis áreas no Brasil para serem pesquisadas, tendo cada área quatrocentos possíveis consumidores a serem pesquisados. Como a quantidade de pesquisados dentro de cada área (ou grupo) tem de ser a mesma, para uma amostra de 800 pesquisados, a Rede Globo tem duas alternativas para composição da amostra: escolher dois grupos e pesquisar quatrocentas pessoas em cada um ou escolher quatro grupos e pesquisar duzentos consumidores em cada. O quadro a seguir ilustra este exemplo de amostra por conglomerados. Suponha que cada número apresentado no quadro represente 100 elementos da população.
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Tela 25 |
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As pesquisas por conglomerado são muito utilizadas na prática porque para um mesmo custo, pode-se trabalhar com uma amostra por conglomerado muito maior do que uma amostra aleatória simples. Por isso, embora as amostras por conglomerados trabalhem com grupos mais heterogêneos do que as amostras aleatórias simples (e, portanto, sejam menos eficientes), a relação custo-benefício oferecida pelas amostragens por conglomerado são melhores, porque ela apresenta menor erro padrão por unidade monetária de custo. Ou seja, digamos que o McDonald’s vá fazer uma pesquisa com 100 clientes e que opte pela amostragem aleatória simples, cujo erro padrão foi mensurado em 2%. O custo para a realização dessa pesquisa será, hipoteticamente, de 10 reais por questionário. Mas se o McDonald’s optar por fazer a mesma pesquisa, porém utilizando a amostragem por conglomerado, o erro padrão para o mesmo tamanho de amostra (100 clientes) eleva-se de 2% para 3%, mas, em compensação, o custo reduz de 10 reais para 3 reais por questionário aplicado. Assim, o custo reduz proporcionalmente mais do que o aumento do erro. |
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Tela 26 |
| 2
- Amostragem Não-Probabilística
A amostragem não probabilística não faz uso de formas aleatórias de seleção, o que torna impossível o cálculo do erro amostral e o uso de certos tipos de tratamentos estatísticos. Ora, se não é possível determinar o erro amostral, então, os resultados das pesquisas com amostras não probabilísticas não podem ser generalizados para a população. Isto é, todos os resultados encontrados na pesquisa dizem respeito tão somente à amostra pesquisada. Por exemplo, digamos que uma pesquisa com amostragem não probabilística tenha sido realizada com 500 consumidores de automóveis zero quilômetro. Os resultados encontrados, nesse caso, dizem respeito apenas a essas 500 pessoas pesquisadas, não podendo ser estendidos para o restante da população que consome automóvel zero quilômetro. Se a pesquisa tivesse sido realizada também com 500 consumidores de automóveis zero quilômetro, porém, por meio de uma amostragem probabilística, poder-se-ia generalizar os resultados encontrados na pesquisa para todos os consumidores desse tipo de veículo. A amostragem não probabilística envolve três tipos de técnicas de amostragem:
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Tela 27 |
1. Amostra por conveniência (ou amostra acidental) A amostra
por conveniência é selecionada com base na conveniência
dos pesquisados. Por ser uma amostra não probabilística,
não se pode medir o erro amostral, tampouco se pode afirmar os
resultados de forma definitiva, pois os resultados podem conter grandes
imprecisões. Entretanto, é muito usada na prática,
pois é uma técnica bastante útil para as pesquisas
de marketing que se propõem a gerar hipóteses. Em qualquer
desses exemplos, o sujeito pesquisado foi autoselecionado ou foi selecionado
por estar disponível no local e no momento em que a pesquisa estava
sendo realizada. |
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Tela 28 |
| 2.
Amostras intencionais (ou por julgamento)
Na amostra intencional, os participantes são selecionados com base no julgamento do pesquisador de quais são os melhores elementos para responder às questões. Por ser uma pesquisa não probabilística as afirmações não podem ser consideradas como conclusivas. O grau e a direção do erro são desconhecidos. Porém, se o julgamento do especialista for válido, esta amostra é melhor que a amostra por conveniência. Por exemplo, digamos que determinado deputado queira pesquisar a aceitação de projeto de lei que ele deseja propor. Como seu tempo é reduzido, ele decide pesquisar apenas 10 colegas antes de decidir se vale a pena ou não escrever o projeto. Ele opta, então, por uma amostra intencional e avalia que os colegas mais aptos para responder à sua pesquisa são os líderes dos partidos na Câmara. Provavelmente, o resultado obtido por este deputado usando esta amostra intencional será mais próximo da realidade do que o resultado que ele obteria se pegasse os primeiros dez colegas que passassem na porta de seu gabinete naquele dia (amostra por conveniência). Como não é fácil estabelecer critérios de quais seriam os pesquisados cujas opiniões são mais representativas do todo, essa amostra é usada moderadamente na prática. |
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Tela 29 |
| 3.
Amostra por quotas (ou amostras proporcionais)
As amostras por quotas constituem um tipo especial de amostras intencionais. Nesse caso, o pesquisador busca obter uma amostra que seja similar, sob alguns aspectos, à população. Para obter uma amostra similar à população é preciso conhecer a distribuição na população de algumas características e controlar a distribuição dessas características na amostra, de forma que elas sejam proporcionais à distribuição dessas características na população. Algumas características comumente controladas são idade, sexo, grau de instrução e classe social. Um cuidado que se deve ter é que a proporção de elementos na população precisa ser exata e atualizada. Outra preocupação refere-se às características controláveis que precisam ser bem escolhidas, porque para uma determinada pesquisa o grau de escolaridade pode ser uma característica muito importante, enquanto para outra a renda pode ser mais relevante do que o grau de escolaridade.
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Tela 30 |
| A pesquisa com amostra por quotas apresenta a dificuldade de se conseguir a proporção de cada célula, ou seja, “bater a quota” como chamam os institutos de pesquisa.
O entrevistador precisa, portanto, não só aplicar 100 questionários, mas seguir rigorosamente as quotas que lhes foram passadas. Assim, para cada pessoa que ele pesquisar, irá anotar na folha de quotas a faixa etária, o sexo, a escolaridade e a classe social. Naturalmente que cada uma das quotas (a faixa etária, o sexo, a escolaridade e a classe social) totaliza 100 entrevistados, pois este é o número definido para o tamanho da amostra. Digamos que o entrevistador já tenha realizado 99 entrevistas e falte apenas uma para terminar seu trabalho. Ele consulta a sua folha de quotas e observa que a pessoa que está faltando deve ter de 36 a 45 anos, do sexo feminino, com 1º grau e da classe social “A”. O entrevistador precisa, então, procurar por uma pessoa que preencha a todos esses quesitos, pois, do contrário, não terá “batido” corretamente a sua quota. Um dos problemas da amostra por quotas é que, se houver muitos estratos (por exemplo, muitas faixas etárias), pode ocorrer que a quantidade em cada estrato seja muito pequena, o que aumenta consideravelmente a possibilidade de viés nos resultados. Contudo, como a amostra por quotas é não probabilística, ela não precisa ser representativa do universo. |
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Tela 31 |
| Resumo A amostragem
não probabilística não faz uso de formas aleatórias
de seleção, o que torna impossível o cálculo
do erro amostral, do intervalo de confiança e o uso de certos tipos
de tratamentos estatísticos. Os resultados das pesquisas com amostras
não probabilísticas não podem ser generalizados para
a população. A amostragem não probabilística
se divide em três tipos de técnicas de amostragem: amostra
por conveniência, amostra intencional e amostra por quotas. |
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| Unidade 3 | Módulo 3 | Tela 32 |
1 - Questionário Há
três razões principais para a prevalência do questionário
como principal instrumento de coleta de dados: |
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Tela 33 |
2 - A mensuração de atitudes
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Tela 34 |
3
- Vantagens do questionário
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Tela 35 |
4 - Desvantagens do questionário
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Tela 36 |
5 - A elaboração do questionário Para efeito
didático, pode-se dividir a elaboração do questionário
em seis fases consecutivas.
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Tela 37 |
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As partes que compõem o questionário são:
Para a elaboração
há cinco partes que, embora não sejam obrigatórias,
costumam compor este instrumento de coleta de dados.
Quadro 2 |
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Tela 38 |
| Não
existe uma fórmula para a elaboração do questionário
perfeito. Talvez, por isso, alguns digam que a elaboração
de um questionário é mais uma arte do que uma técnica.
De fato, a experiência de quem elabora é fundamental, pois
cada pesquisa apresenta um desafio diferente. Porém, existem dois
erros nos questionários que são muito comuns e que podem ser
evitados: o erro por vocabulário inadequado e o erro de questionário
muito extenso.
Às vezes, quem elabora o instrumento de coleta de dados pertence a um grupo social bastante distinto do público-alvo da pesquisa e é comum que o vocabulário empregado seja o de costume de quem elaborou o instrumento e não o de quem terá que respondê-lo. Por outro lado, as empresas demandam grande quantidade de informações e quando decidem realizar uma pesquisa de marketing querem que esta pesquisa apresente as respostas para todas as questões que as afligem. Embora compreensível, essa estratégia gera efeitos contrários, pois os pesquisados resistem a responder à pesquisa ou se respondem podem se cansar, o que afeta a qualidade das respostas obtidas.
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Tela 39 |
O ideal é que se avalie para que a empresa necessita de cada informação, pois se ela vai obter uma informação que não pode gerar nenhuma alteração da situação, então, essa pergunta, em geral, pode ser eliminada. Não existe um número mínimo ou máximo de perguntas. Os objetivos de pesquisa e o tamanho de cada pergunta e das opções de resposta delas também influenciam no tamanho do questionário. Além disso, o tamanho ideal de questionário varia de acordo com o meio em que será realizada a pesquisa. A tabela a seguir apresenta uma sugestão do número máximo de perguntas que os questionários a serem realizados em cada meio devem ter. TABELA
Nº 01 Além
desses erros que se relacionam à elaboração de questionário,
também há outros erros que dizem respeito diretamente à
dificuldade dos respondentes em relação a algumas questões.
Há quatro tipos de erros que podem ocorrer nesses casos. Quadro
n º 3
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Tela 40 |
Outra fase muito importante é a da definição da sequência das perguntas e a da distribuição física do questionário. Neste momento, seis dicas podem ser bastante úteis.
Ao terminar a fase de elaboração das perguntas, os profissionais responsáveis pela elaboração do instrumento devem analisar alguns aspectos. As questões a seguir foram elaboradas como um check list para auxiliar na elaboração do questionário ou em sua análise para a aprovação, caso a empresa tenha optado pela contratação de um instituto de pesquisa. As dez perguntas que precisam ser checadas são mostradas no quadro a seguir.
Quadro
nº5
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Tela 41 |
6 - O pré-teste Para que o pré-teste apresente os resultados esperados, os entrevistados devem pertencer à população e no caso de populações heterogêneas, é preciso que a amostra também o seja para que se possa garantir a validade do teste. As perguntas devem servir para todos que compõem a população-alvo, com maior atenção para aqueles com pequena compreensão do tema. Outra questão importante é que os entrevistadores devem ser treinados e ter experiência em fazer este tipo de trabalho. Para o pré-teste, são escolhidos os entrevistadores mais experientes e a remuneração costuma ser duas vezes maior do que a da aplicação do questionário final, pois é fundamental que o entrevistador anote todas as observações do pesquisado, além de observar as questões em que o pesquisado encontrou dificuldades para responder.
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Tela 42 |
O número
mínimo de pesquisados em um pré-teste varia de acordo com
a heterogeneidade da população e com a complexidade do tema
que será investigado, mas as pesquisas de marketing devem realizar
um pré-teste com, no mínimo, 15 pesquisados. Quadro
nº6:
Além desses aspectos, o pré-teste também pode servir para levantar as possíveis alternativas de resposta para as questões que serão de múltipla escolha. No pré-teste o pesquisador pode formular uma pergunta aberta para deixar que as respostas do público-alvo da pesquisa sirvam como balizadoras das alternativas de resposta que deverão ser incluídas naquela pergunta. Essa estratégia de deixar para transformar as perguntas abertas em fechadas após o pré-teste é utilizada quando o pesquisador desconhece as possíveis ou prováveis respostas que os pesquisados darão. Após
o pré-teste é necessário corrigir os erros observados.
Se houver muitos erros a serem corrigidos ou se a mudança, mesmo
que em uma única questão, for significativa, deve-se realizar
um novo pré-teste com outras pessoas que pertençam à
população-alvo, pois pode ser que a forma adotada para solucionar
o problema ainda não seja a melhor. |
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Tela 43 |
| Resumo De todos os possíveis instrumentos de coleta de dados, o questionário é o mais utilizado. O questionário é um instrumento perceptual, isto é, mensura as variáveis e aspectos de pesquisa de acordo com a percepção que os sujeitos pesquisados têm dos mesmos. Por isso, ao contrário do que ocorre com os métodos por observação, o questionário permite a aferição de atitudes, o que é bastante importante para o campo do marketing. Os questionários, comparados com outros instrumentos utilizados para a coleta de dados de pesquisas de marketing, apresentam pelo menos três importantes vantagens: versatilidade, rapidez e baixo custo. Por outro lado, os questionários também apresentam três desvantagens: a possível má vontade do entrevistado em fornecer informações; a incapacidade do entrevistado em fornecê-las e a influência do processo de pesquisa. A elaboração do questionário requer alguns cuidados. Para efeito didático pode-se dividir a elaboração do questionário em seis fases consecutivas: planejar o que se vai medir, formular perguntas para obter a informação necessária; decidir sobre a ordem das perguntas; decidir sobre o esquema físico do questionário; fazer um pré-teste e corrigir os problemas. Há cinco partes que, embora não sejam obrigatórias, geralmente compõem os questionários: identificação do entrevistador e do instituto, solicitação para cooperação, instruções para sua utilização, dados de identificação do entrevistado, perguntas e formas de registro. Existem dois erros nos questionários que são muito comuns e que podem ser evitados: o erro por vocabulário inadequado e o erro de questionário muito extenso. O vocabulário a ser empregado deve ser o de costume de quem irá responder ao instrumento e o não de quem o elaborou e o questionário deve conter apenas as perguntas realmente necessárias e respeitando o limite máximo de perguntas que é definido de acordo com a forma de aplicação da pesquisa. Além desses erros que se relacionam à elaboração do questionário, também há outros erros que dizem respeito diretamente à dificuldade dos respondentes em relação a algumas questões. Uma fase importante é a da definição da sequência das perguntas e a da distribuição física do questionário. Algumas dicas úteis são: iniciar com pergunta fácil e não agressiva; zelar pela fluidez lógica do questionário; avançar das perguntas amplas e gerais para as mais específicas; deixar as perguntas delicadas ou confidencias para o final do questionário; escolher uma distribuição física do questionário que facilite a aplicação; cuidar da qualidade do papel, da perfeição da reprodução, da aparência e do leiaute do questionário. Ao terminar a fase de elaboração das perguntas, os profissionais responsáveis pela elaboração do instrumento devem analisar alguns aspectos reunidos em um check list. O pré-teste só deverá ser feito após o questionário ter sido aprovado nas dez questões apresentadas no check list. O pré-teste deve verificar seis aspectos: clareza e precisão dos termos; desagregação das perguntas; forma das perguntas; ordem das perguntas; modo adequado para apresentação do questionário; e apresentação das perguntas. Após o pré-teste é necessário corrigir os erros observados. Se houver muitos erros a serem corrigidos, deve-se realizar um novo pré-teste com outras pessoas que pertençam à população-alvo. |
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| Unidade 3 | Módulo 4 | Tela 44 |
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1
- Codificação |
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Muitas pessoas
se questionam como uma pesquisa com 2.000 eleitores pode ser usada para
prever a intenção de voto de 110 milhões? O que ocorre
nessas pesquisas é que cada entrevistado é um “representante”
do grupo social ao qual ele pertence e, se a amostra for calculada considerando-se
a margem de erro, o intervalo de confiança e o grau de homogeneidade
das respostas da população, então os resultados da
pesquisa feita com 2.000 eleitores seriam muito próximos dos resultados
de um censo com os 110 milhões de eleitores. Porém, o custo
de se realizar a primeira opção é muito mais baixo
do que o custo do censo. A confiabilidade dos resultados e o custo relativamente
baixo para obtê-los têm feito com que muitas organizações
optem pelas pesquisas quantitativas quando os resultados são necessários
ao processo de tomada de decisões envolvendo investimentos. |
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Tela 45 |
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2 - Passos para elaboração da Pesquisa Quantitativa O
primeiro passo para a realização da análise
dos dados quantitativos é a sua codificação.
Esses dados codificados serão em seguida passados para a planilha eletrônica. Em geral os questionários são preenchidos em papel e após serem entregues pelos pesquisadores que fazem o trabalho de campo, são checados e tabulados no instituto de pesquisa. Porém, há alguns institutos que já trabalham com equipamentos de tabulação on line, por meio dos quais os pesquisadores não mais preenchem os questionários de papel, mas a cada resposta do entrevistado eles vão digitando os códigos, de forma que, ao encerrar a entrevista, os dados já foram digitados, sendo enviados para o instituto a cada vez que o pesquisador confirma que finalizou a entrevista.
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Tela 46 |
| Após a codificação, os dados são tabulados. Para analisar os resultados dessa tabulação, o pesquisador precisará fazer o caminho inverso, isto é, precisará “decodificar” as respostas. O quadro mostra as respostas obtidas na tabulação da questão 2 do questionário que apresentamos como exemplo. Veja como o pesquisador irá decodificar as respostas nas tabelas de resultados de um questionário.
Para analisar os resultados apresentados na tabela relativa à questão 2, o pesquisador deve transformar os códigos nas respostas que cada um deles representa e que constam no questionário. Assim, pode-se concluir que 48% dos pesquisados costumam ir aos shoppings em Brasília de carro, sendo que 17% vão de moto e 12% a pé. O percentual dos que usam ônibus é de 10%, enquanto o metrô fica com 9% e o uso de táxi com apenas 4% do total. |
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Tela 47 |
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| 3 - Tabulação
O início
da tabulação se dá com o que se chama de “entrada
de dados”. Crie uma
planilha como esta abaixo e continue seguindo o passo a passo para que
você possa aprender na prática. |
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Agora que você já criou a planilha com uma coluna para cada pergunta e uma linha para cada questionário respondido, o próximo passo é estabelecer quais os valores que deverão ser aceitos como resposta a cada pergunta. Esses valores correspondem aos códigos que foram atribuídos a cada questão no momento da codificação. Suponha que estejamos trabalhando com aquele questionário sobre shoppings, observe que para a questão 1, não há códigos, mas podemos supor que a frequência máxima é a de quem vai todos os dias (convencionalmente 30 dias por mês), portanto, não fazem sentido respostas que sejam superiores a este valor. Assim, podemos validar os valores de 0 a 30 como respostas válidas. Essa validação serve para evitar erros de digitação, pois, se por engano for digitado 300 em vez de 30, o sistema irá recusar, evitando que o digitador prossiga sem perceber o seu erro. O mesmo irá ocorrer se o digitador quiser digitar 12 vezes e equivocadamente digitar 1,2. |
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Tela 48 |
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Veja como isso é feito no Excel. Você deve marcar a coluna
para a qual deseja validar valores (no caso a coluna relativa à
pergunta 1), escolher no Menu a opção “Dados”
e em seguida “Validação”. Ao
fazer isso, será aberta uma caixa de diálogo, mostrada abaixo.
Você deverá informar se quer permitir qualquer valor, ou
apenas números inteiros, decimal, hora, data etc. No nosso caso,
optaremos por “números inteiros”, uma vez que não
é possível ir “meia vez” ao shopping. A seguir,
você irá informar os valores mínimo e máximo
que devem ser aceitos. Nesse caso, devemos digitar os valores “zero”,
pois há pessoas que raramente vão a shoppings e “30”
considerado convencionalmente o mês com 30 dias, como mostra na
ilustração a seguir. |
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| Agora, vamos fazer o mesmo com a pergunta 2 (Qual o meio de transporte que você costuma usar para ir ao shopping? (1) carro (2) metrô (3) ônibus (4) moto (5) táxi (6) a pé). Dessa vez percorremos o mesmo caminho, porém, validaremos apenas os números inteiros entre 1 e 6, como mostra na ilustração a seguir. |
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Tela 49 |
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O pesquisador precisará seguir o mesmo processo para cada uma das perguntas do questionário. Deve ser observado, contudo, que o valor zero só deve ser incluído quando a resposta puder ser “zero". |
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| Exemplo |
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Tela 50 |
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O passo seguinte consiste na tabulação dos dados (cálculo da média, mediana, moda, percentis, cruzamento de variáveis, correlação, proporção, análise de variância, regressão linear etc.) que em geral é feita por um software estatístico, incluindo o próprio Excel, que apresenta algumas funções básicas de estatística. Os principais programas (software) estatísticos disponíveis no mercado e utilizados pelos institutos de pesquisa são:
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Tela 51 |
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4 - Análise de Dados Quantitativos Para realizar
a análise de dados estatísticos, é preciso construir
um plano
de análise, especificando-se quais serão as análises
realizadas. |
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Tela 52 |
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Contudo,
cabe observar que a análise dos dados depende não só
dos objetivos da pesquisa, mas também do tamanho da amostra, pois
algumas técnicas estatísticas não podem ser empregadas
para qualquer tamanho de amostra. Um outro fator a ser considerado é
a quantidade de itens de resposta para cada questão, porque dependendo
da variedade das respostas, algumas técnicas não poderão
ser utilizadas. Fauze Mattar (1997) indica que, para uma tabulação cruzada (análise bivariada) podem ser necessários mais de 500 pesquisados. As técnicas de análises conjuntas de três ou mais variáveis (análise multivariada) exigem diferentes tamanhos de amostra. |
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Tela 53 |
| Resumo
Nas pesquisas quantitativas,
os dados são analisados estatisticamente, sendo cada entrevistado
considerado como um “representante” do grupo social ao qual
ele pertence, o que permite (se a amostra for probabilística) que
os resultados obtidos sejam estendidos para todo o universo de pesquisa.
O primeiro passo para a realização da análise dos
dados quantitativos é a codificação. Em geral, a
codificação é feita ainda na fase de elaboração
dos questionários para facilitar e agilizar depois o processo de
digitação dos dados. Como a análise dos dados é
feita por meio de planilha eletrônica de dados, as quais somente
conseguem tabular dados numéricos, é preciso assumir um
número que servirá como um “código” para
designar cada resposta. Em geral, os questionários são preenchidos
em papel, porém alguns institutos já trabalham com equipamentos
de tabulação on line. A tabulação
de dados consiste no processo de transformar os dados brutos em dados
que podem ser analisados. O primeiro passo para a tabulação
é o que chamamos de “entrada de dados”, para a qual
deve ser criada uma planilha no Excel, na qual a primeira linha corresponda
ao número de perguntas que contém o questionário;
e a primeira coluna ao número de questionários que foram
aplicados. Para facilitar o processo de digitação, o pesquisador
pode utilizar a função “congelar painéis”
para que durante a digitação de todos os questionários
ele possa visualizar o número da pergunta que está digitando. |
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