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A CUALI apresenta ferramentas que complementam e dão mais segurança e qualidade à sua pesquisa.

 

Disponibilizamos aqui a versão em PDF de um exemplo de pesquisa quantitativa que poderíamos elaborar para você como resultado de uma pesquisa de mercado para seu negócio.

Baixe aqui a versão em PDF da nossa coletânea de vários estudos que possam lhe dar ideias de pesquisa para seu negócio.

 

De acordo com as lições do sociólogo Pedro Demo em seu livro Pesquisa e Informação Qualitativa,

Pesquisa qualitativa impõe-se sempre que se trate de temas que se interessem mais pela intensidade do que pela extensão dos fenômenos, como é o caso de participação, comunicação, aprendizagem, felicidade. Não se opõe aos formatos de pesquisa quantitativa, uma vez que a dicotomia entre quantidade e qualidade está superada. Apenas focaliza mais de perto os horizontes ditos qualitativos. Ao deixar de lado a representatividade estatística, busca o aprofundamento, também subjetivo. (DEMO, 2001, contracapa).
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Em pesquisa qualitativa fala-se mais em representatividade que em amostra. A representatividade, por sua vez, baseia-se nas noções de concentração e homogeneidade, dispersão e heterogeneidade das características dos informantes, muitas vezes agregando indivíduos de um perfil rigorosamente semelhante, conforme variáveis definidas de acordo com objetivos específicos. Normalmente, os grupos focais são agregados consoante a similitude (por exemplo, grupo de homens, grupos de crianças) ou por diferenças (grupo misto de favoráveis e desfavoráveis ao tema, por exemplo). Nas pesquisas de cunho comunicacional ou que se relacionam com aspectos vinculados às políticas públicas, são estabelecidos perfis sociodemográficos ou atitudinais, para cada grupo focal da pesquisa qualitativa.

Vale notar, que embora não haja amostra em pesquisa qualitativa, temos que ter um mínimo de representatividade, seja de entrevistas em profundidade ou de grupos focais. Quanto ao número "ideal", cada caso é um caso, cada projeto deve ser analisado para definição e adequação.

amostragem e margem de erroComo descobrir o que pensa a totalidade das pessoas quando se interroga apenas um pequeno número delas?

Experimente e calcule os números da sua pesquisa.

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amostra
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Vale ressaltar que essa é uma fórmula simplificada que pode ser aplicada em condições ideais. Note-se, entretanto, que existem outros aspectos que devem ser analisados para o cálculo de uma amostra ideal de pesquisa, tal como uma estratificação da amostra semelhante à do universo.

Uma explicação completa da teoria matemática encontra-se em livros de estatística e probabilidades. Contudo, disponibilizamos aqui uma fórmula com as relações entre a população total, isto é, o universo estudado, a margem de erro da pesquisa e o número de casos da amostra.

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Ideias fundamentais acerca de Universo, Amostra e Margem de erro

O conjunto de pessoas ou empresas que formam o alvo de uma pesquisa é chamado de universo da pesquisa quantitativa e a amostra é o subconjunto extraído desse universo. A amostra, portanto, é uma pequena parte da população.

Mas de qual “população” estamos falando?

Exemplificando com pesquisas eleitorais, podemos afirmar que a “população” são os eleitores: cidadãos com direito a voto. A amostra é o um percentual representativo desse universo. O cálculo de margem de erro depende de vários aspectos, entre eles a homogeneidade ou heterogeneidade do universo, mas de modo geral, a margem de erro é calculada a partir do tamanho do universo e do tamanho da amostra. O problema da composição da amostra não pode ser subestimado, já que é tão importante como o tamanho da amostra.

Se interrogarmos todas as pessoas de um universo, não haverá erro, porque nossa amostra terá sido exaustiva. Ou seja, a margem de erro será zero. Obviamente, as despesas geradas com pesquisas exaustivas são muito grandes, a menos que o universo seja muito pequeno. Se a pesquisa exaustiva for financeiramente inviável, então optamos por entrevistar apenas uma amostra aleatória. Os nossos resultados serão semelhantes, mas não iguais aos resultados obtidos na pesquisa exaustiva. A diferença entre estes resultados é chamada de margem de erro.

O cliente normalmente oscila entre dois extremos ao encomendar uma pesquisa: de um lado não deseja uma amostra grande por conta do custo que acarreta, do outro, não deseja uma margem de erro que leve a resultados de “empate técnico”.

A fórmula apresentada acima calcula a amostra ideal para uma pesquisa quantitativa, quando conhecidos o tamanho da população e a margem de erro desejada. Por outro lado, ela permite também calcular a margem de erro da amostra de pesquisa quantitativa, quando conhecidos o tamanho da amostra e o tamanho da população.

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