População/universo da pesquisa

Conhecido o público-alvo da pesquisa, o primeiro passo é definir se o estudo vai trabalhar com a/o população/universo ou com uma amostra desse conjunto de elementos/indivíduos. A amostra é uma parcela convenientemente selecionada dessa(e) população/universo, formada por elementos/indivíduos.

A população é um conjunto constituído de indivíduos ou elementos. Cada elemento ou indivíduo de uma população detém informação sobre o fenômeno estudado. A amostra é um subconjunto dessa população, que deve ser selecionada por critérios técnicos que envolvem o processo amostral.

Para definir uma amostra de um universo, é preciso contar com a ajuda de um estatístico, especialista em amostragem.

Trabalhar com apenas uma parte da população é bem mais rápido e menos dispendioso. No entanto, a amostra tem de ser representativa do universo estudado. O problema da amostragem é, exatamente, fazer com que a parte selecionada seja representativa do seu universo. Quanto maior for o tamanho da amostra, maior é a sua representatividade; e quanto menor, menos representativa ela é; ou seja, a probabilidade de erro ou acerto é proporcional ao tamanho da amostra.

Uma amostra representativa garante que as inferências realizadas sobre o objeto de estudo sejam mais precisas e confiáveis. No entanto, é preciso rigor técnico no processo de definição da amostra, visando reduzir ou eliminar a subjetividade que pode ocorrer na escolha dos elementos que a compõem. Caso contrário, o resultado do estudo tende a levar a conclusões equivocadas. Dada a importância que a representatividade ocupa em um processo amostral, convém mencionar que essa representatividade está relacionada com o método escolhido para fazer a seleção da amostra. Os métodos e as técnicas devem adequar-se ao problema do estudo.

Conheça um pouco mais sobre o assunto lendo o Manual para o desenvolvimento de pesquisas na Ouvidoria-Geral do SUS.

No processo amostral, existem dois tipos de métodos:

O quadro comparativo mostrado a seguir tem o propósito de oferecer uma visão geral de como esses métodos estão classificados.

Métodos probalísticos Vantagens Desvantagens

Amostra randômica simples ou aleatória simples (AAS)

Fácil execução. Método acessível e rápido para se obter uma amostra.

Necessita da listagem da população. Tende a gerar grandes amostras. Risco de baixa representatividade das características da população.

Amostra estratificada

Prioriza a representatividade das diferentes características populacionais. Recomendado para pesquisa de opinião.

A complexidade das condições a serem atendidas para que ele seja usado corretamente.

Amostra sistemática

Amostra sistemática é de rápida execução. A representatividade se torna mais efetiva.

Risco baixo de o grupo selecionado ter características homogêneas, mas pode ser superado com estudos prévio e separação dos grupos.

Métodos não probalísticos Vantagens Desvantagens

Amostra por conveniência

Sem critérios na escolha dos perfis das unidades amostrais (conveniência). Pode gerar um resultado enviesado. Não permite inferir sobre a população.

Amostra por julgamento

Podem ser utilizadas em pesquisas exploratórias como o lançamento de questionários e projetos pilotos.

Critério subjetivo do pesquisador. Pode gerar um resultado enviesado. Não permite inferir (generalizar conclusões) sobre a população.

Amostra por quota

Quanto maior a quantidade de cotas, mais lenta cada uma pesquisa pode se tornar. Pode gerar um resultado enviesado (critério subjetivo). Não permite inferir sobre a população de maneira estatística.

Fonte: Lemos (2020).
Nota: material didático disponibilizado pela CGU, agosto de 2020.

Nas pesquisas desenvolvidas pela Ouvidoria-Geral, com exceção da pesquisa da Rede Cegonha, em que a amostra já vinha definida pela área técnica demandante, tem-se trabalhado com a população e não por processo amostral. Um dos principais motivos dessa opção pela população deve-se ao fato de não contarmos com especialista em processo amostral na equipe do Nupe.